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于春儿 2025-05-14 【娱乐】 2158 人已围观

“未来一两年⑩，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区⑤。”

在日前的一场分享中⑳，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说⑨。

近年来④，“全民智驾”浪潮兴起⑬，智能网联汽车全面把人工智能④、大数据⑤、通信技术深度融合于制造链中❷。智驾产业发展⑩，离不开汽车云服务平台业务⑧，该板块业务主要是基于云计算技术的数字化生态平台⑲，专为汽车行业打造⑳，提供数据存储⑱、算力支持⑭、AI训练⑥、车联网协同等核心功能③。

如何让汽车更智能⑧？围绕这个问题⑪，国内各个大厂提出了不同的解决思路⑱。

其中①，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践❶，这使其在软硬件结合及对汽车产业链的理解上拥有天然的优势⑱；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上⑦，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产⑧，积累了深厚的技术实力⑩；阿里云主要是凭借其地图服务以及在AI基础设施⑮，特别是云计算和算力方面的领先地位⑳，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进①。

云的核心竞争力⑨，则体现在其庞大的C端用户生态⑲，能无缝融入智能座舱提供丰富服务⑧，同时结合其在边缘计算⑪、低延迟传输等技术的积累⑭，主打“车云一体”战略⑲，从智能座舱体验切入市场❸。

目前③，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少▓，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力⑳、持续发掘C端生态优势⑯，以做到后发制人⑨，扩张自身的汽车云服务业务④。

坚持车云一体化❸，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上⑩，集团高级执行副总裁⑭、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示：“我们始终坚持自己的定位——不造车⑧，但全力协助车企造好车⑭、卖好车⑪，也助力用户用好车⑲，做汽车产业升级的数智化助手❶。”

汤道生在现场发表讲话 观察者网

这并非汤道生第一次提出这一观点⑨，就在2022首次公布智能汽车专有云平台⑮，正式大规模进军汽车服务云平台领域的时候⑬，汤道生就已表示：“坚持的定位⑰，帮助车企造好车⑩、卖好车⑤、提高企业管理效率⑫，改善用户出行体验⑪，不变的方向⑥。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑦，目前也正在高速增长中③。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示①，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币③，同比增长27.4%⑱。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币②，同比增长36.0%❷；解决方案市场规模为22.1亿元人民币⑭，同比增长13.3%❶。

同时⑬，行业的市场份额在头部的集成度非常高⑧，这也在激励头部企业持续投入⑨。数据显示⑬，在公有云基础设施领域②，Top 5服务商❶，阿里云❷、华为云⑰、云⑳、火山引擎⑬、百度智能云合计份额达86.9% ⑰；在私有云基础设施领域⑥，Top 5服务商⑬，华为云③、阿里云⑦、云⑤、百度智能云❸、中国移动合计份额达60.0%⑧。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年▓，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业❷。常乔雨表示①，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些①，其他几家⑪，⑬、阿里⑭、百度⑰，基本上都是在2021到2022年前后正式官宣并大力投入汽车云业务的⑮，入场时间的集中③，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈⑪。汽车云服务的起步面临着不小的竞争压力⑳，但其还是凭借自身的实力⑭，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营⑳。

在开放日上⑩，也展示了当前的部分信息：智慧出行已服务了100多家车企和出行科技公司⑨，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车⑫，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务▓。在汽车公有云增速位居行业第一⑫，是市场平均增速的两倍❸。

既有业务优势②，快速增长⑭、在增速中②，汽车云服务业务打下了坚实的基础⑭。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力⑯，为汽车云服务提供了丰富的数据基础⑬。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务②，可量身定制低成本⑥、高覆盖的自动驾驶地图⑲，助力自动驾驶功能的实现和智能座舱中导航等应用的精准性⑬。

而在车上落地的场景应用层面⑥，有其优势——微信⑭。的智慧出行服务深度融合了微信服务生态⑳，以微信小程序为载体①。在现场也介绍到⑯，例如在驾驶过程中⑳，只需要发出语音指令⑩，“点一杯大杯拿铁”④，智能体就可以自动调起⑭，知道你喜欢的咖啡店⑲，你喜欢的咖啡的种类⑬，咖啡品牌的车载微信小程序⑤，选择最近的咖啡店⑳，按照口味下单⑫，用户顺路取餐⑩，整个过程不需要干预和人的触控操作❸。

智慧出行副总裁钟学丹提到⑱，智慧出行基于技术框架升级⑧，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车⑭，并与车机系统语音②、地图融合联动❸，常用常新❶。

云的快速增长②，常乔雨表示❷，云抓住了自己的核心优势：首先⑬，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为⑱、阿里那么突出③，云的C端生态是独一无二的壁垒⑫。微信②、QQ音乐①、视频⑧、游戏这些国民级应用⑰，能够很自然地融入到智能座舱⑨，为用户提供差异化③、并且是用户已经非常习惯的体验⑨。这是其它云厂商很难复制的⑧。

其次❷，把战略重心放在了成为汽车行业的Tier 1供应商和数字化助手上②，强调“车云一体化”⑬。它不是要去造车②，而是要服务好车企和用户⑲。另外⑩，同样有在技术层面独特的积累和优势❶。基于多年的游戏和音视频业务经验▓，它在边缘计算⑯、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的①。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率⑬、优化车联网的用户体验来说至关重要⑦。

智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持⑬，云瞄准的是未来市场

2022年时②，智慧出行的定位⑤，汤道生表示⑭，将发挥C2B能力⑫，和云计算⑪、AI⑤、大数据等前沿技术⑦，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链③，让云成为智能汽车的新生产力❶，智慧出行在此做出的投入也不容小觑⑱。

也在智慧出行技术开放日上也宣布⑱，将面向汽车行业升级全栈AI能力⑲，涵盖AI基础设施⑬、AI开发与应用平台及AI场景化应用❸，帮助汽车行业打造好用的AI❶。

的混元大模型是集计算机视觉和自然语言处理于一体的多模态大模型⑨，的GPU资源▓。针对汽车行业▓，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略①，从AI基础能力层⑯、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局①，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑⑪。

在企业侧❸，的大模型知识引擎内置了包括智能体模式在内的多种应用开发方式⑤，供企业自由使用⑲，钟学丹表示⑭，智慧出行的合作伙伴一汽丰田就利用知识引擎全面升级了智能客服⑭，对用户问题的独立解决率已达到84%①。同时⑫，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作⑪，也在说明其将坚持生态不封闭的方向⑰。

在AI服务重要的算力层面①，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局①，单集群支持万卡级算力调度⑰，千卡单日故障数低至0.16次⑧，仅为业界平均的1/3⑳，万亿参数大模型训练周期压缩至4天⑤，为车企提供了高效稳定的算力基础设施①。

目前▓，汽车云市场增长潜力仍旧巨大⑦，车企客户继续加大公有云GPU⑲、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练⑭、车联网等场景⑧，同时部分车企仍继续选择建设自持部分私有基础设施资源以满足其政策和安全需求⑧。

关于目前汽车整体的AI应用进展⑯，钟学丹对观察者网表示❷，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合❶，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验⑪，这在当前的车上已经有明显的表现⑦；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用⑮，比如AI Agent 的能力⑭，可以更好地打破应用之间的边界⑬；还有早期主要的生成式方向⑬，比如在车内生成一张桌面壁纸⑫，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题⑤，更加深入应用场景❶。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看⑲，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间⑳。比如在座舱场景的AI应用中⑬，还是以小程序中的生态作为主导⑤，而非基于固定的场景来打通小程序⑳，以满足使用者需求⑮。对此⑳，钟学丹对观察者网表示④，座舱场景中结合小程序生态的过程⑤，还需要AI和开发者一个一个去学习⑤、理解⑳。

在AI方面⑧，汤道生也表示⑤，“端到端”的架构创新⑮、大模型的广泛运用⑥，正在推动汽车智能化进入深水区⑪。将以云图为基⑳、车云一体❸，为车企提供高性能的算力⑰、精准的数据闭环和可迭代的AI模型⑮，助力构建覆盖车企产品研发①、生产制造⑤、用户服务全链路的智能化底座❸。

常乔雨对观察者网表示⑲，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点⑥，把大模型的能力集成到智能座舱中③，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务⑪，这几乎是必然趋势⑫。相关的车联网解决方案市场⑮，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的⑨。

此外③，L3及以上自动驾驶的研发⑩、训练⑧、仿真需要海量的算力❸。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛⑩，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务③。整体来看⑬，预计2025年①，汽车云市场的整体增速有望超过20%▓，而像智能算力④、自动驾驶解决方案这些细分领域④，增速可能超过30%⑤，是主要的增长引擎⑭。

综合来看⑧，云的打法聚焦于用户体验和生态连接⑧。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算⑫、低延迟传输等方面的技术优势⑳，主攻智能座舱和车联网⑭，实现“车云一体”⑳。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手③，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长⑦。未来⑧，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间▓，将更多地把车看作一个连接用户的终端❷，去挖掘消费端的增量价值⑧。

而关于未来发展⑬，汤道生也表示▓，要以云❷、图为基础⑰，推动“车云一体”战略⑥，帮助车企打造高效③、合规的数据闭环⑳，助力构建覆盖车企产品研发⑬、生产制造▓、用户服务全链路的智能化底座⑬。

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