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姚向彤 2025-05-14 【足球】 7947 人已围观

“未来一两年⑪，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区②。”

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⑲。

近年来⑦，“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⑮、通信技术深度融合于制造链中⑬。智驾产业发展⑱，离不开汽车云服务平台业务⑳，该板块业务主要是基于云计算技术的数字化生态平台⑮，专为汽车行业打造④，提供数据存储①、算力支持❷、AI训练⑳、车联网协同等核心功能①。

如何让汽车更智能⑪？围绕这个问题▓，国内各个大厂提出了不同的解决思路③。

其中③，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践⑨，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⑫；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上❸，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产⑯，积累了深厚的技术实力❷；阿里云主要是凭借其地图服务以及在AI基础设施⑫，特别是云计算和算力方面的领先地位⑩，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进⑳。

云的核心竞争力①，则体现在其庞大的C端用户生态⑮，能无缝融入智能座舱提供丰富服务⑨，同时结合其在边缘计算⑥、低延迟传输等技术的积累⑲，主打“车云一体”战略⑰，从智能座舱体验切入市场⑥。

目前②，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少⑦，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力⑱、持续发掘C端生态优势❸，以做到后发制人⑦，扩张自身的汽车云服务业务⑯。

坚持车云一体化⑲，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上②，集团高级执行副总裁❸、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④，但全力协助车企造好车❷、卖好车⑮，也助力用户用好车❸，做汽车产业升级的数智化助手⑳。”

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⑥，就在2022首次公布智能汽车专有云平台⑲，正式大规模进军汽车服务云平台领域的时候⑨，汤道生就已表示：“坚持的定位⑱，帮助车企造好车⑫、卖好车⑧、提高企业管理效率⑮，改善用户出行体验⑱，不变的方向⑪。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑨，目前也正在高速增长中⑭。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示⑤，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币⑪，同比增长27.4%⑭。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币⑯，同比增长36.0%⑬；解决方案市场规模为22.1亿元人民币❸，同比增长13.3%⑲。

同时⑫，行业的市场份额在头部的集成度非常高❸，这也在激励头部企业持续投入❶。数据显示⑩，在公有云基础设施领域⑳，Top 5服务商⑲，阿里云⑤、华为云⑱、云❸、火山引擎②、百度智能云合计份额达86.9% ❶；在私有云基础设施领域⑪，Top 5服务商❷，华为云④、阿里云⑮、云④、百度智能云⑫、中国移动合计份额达60.0%①。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年❸，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业⑨。常乔雨表示⑬，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些⑲，其他几家⑳，▓、阿里⑲、百度⑦，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⑦，入场时间的集中⑪，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈⑯。汽车云服务的起步面临着不小的竞争压力②，但其还是凭借自身的实力⑦，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营⑧。

在开放日上▓，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❸，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车⑧，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务⑳。在汽车公有云增速位居行业第一⑥，是市场平均增速的两倍⑭。

既有业务优势⑱，快速增长⑱、在增速中③，汽车云服务业务打下了坚实的基础⑮。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力⑮，为汽车云服务提供了丰富的数据基础⑦。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务⑦，可量身定制低成本❸、高覆盖的自动驾驶地图▓，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⑰。

而在车上落地的场景应用层面⑭，有其优势——微信⑤。的智慧出行服务深度融合了微信服务生态⑲，以微信小程序为载体⑩。在现场也介绍到⑰，例如在驾驶过程中③，只需要发出语音指令④，“点一杯大杯拿铁”⑩，智能体就可以自动调起⑤，知道你喜欢的咖啡店⑤，你喜欢的咖啡的种类⑮，咖啡品牌的车载微信小程序⑲，选择最近的咖啡店⑨，按照口味下单▓，用户顺路取餐⑤，整个过程不需要干预和人的触控操作⑰。

智慧出行副总裁钟学丹提到⑤，智慧出行基于技术框架升级▓，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车⑬，并与车机系统语音④、地图融合联动⑰，常用常新⑦。

云的快速增长⑨，常乔雨表示⑫，云抓住了自己的核心优势：首先⑯，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为⑰、阿里那么突出⑲，云的C端生态是独一无二的壁垒▓。微信⑬、QQ音乐③、视频⑰、游戏这些国民级应用⑩，能够很自然地融入到智能座舱▓，为用户提供差异化⑫、并且是用户已经非常习惯的体验⑰。这是其它云厂商很难复制的⑥。

其次⑧，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⑫，强调“车云一体化”⑩。它不是要去造车⑦，而是要服务好车企和用户⑦。另外❷，同样有在技术层面独特的积累和优势⑭。基于多年的游戏和音视频业务经验❷，它在边缘计算⑰、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的③。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率④、优化车联网的用户体验来说至关重要▓。

智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持⑦，云瞄准的是未来市场

2022年时⑩，智慧出行的定位❶，汤道生表示④，将发挥C2B能力⑭，和云计算⑨、AI②、大数据等前沿技术⑩，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链⑩，让云成为智能汽车的新生产力⑯，智慧出行在此做出的投入也不容小觑③。

也在智慧出行技术开放日上也宣布⑬，将面向汽车行业升级全栈AI能力④，涵盖AI基础设施▓、AI开发与应用平台及AI场景化应用⑮，帮助汽车行业打造好用的AI⑮。

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⑯，的GPU资源⑪。针对汽车行业⑯，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略⑱，从AI基础能力层⑱、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局⑧，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑①。

在企业侧⑳，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❸，供企业自由使用①，钟学丹表示❸，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③，对用户问题的独立解决率已达到84%③。同时⑦，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作⑮，也在说明其将坚持生态不封闭的方向⑭。

在AI服务重要的算力层面▓，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局②，单集群支持万卡级算力调度④，千卡单日故障数低至0.16次⑨，仅为业界平均的1/3⑮，万亿参数大模型训练周期压缩至4天⑪，为车企提供了高效稳定的算力基础设施⑨。

目前⑧，汽车云市场增长潜力仍旧巨大⑯，车企客户继续加大公有云GPU⑦、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练④、车联网等场景⑪，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⑰。

关于目前汽车整体的AI应用进展⑦，钟学丹对观察者网表示⑬，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合⑮，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验▓，这在当前的车上已经有明显的表现⑤；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用⑬，比如AI Agent 的能力⑥，可以更好地打破应用之间的边界⑳；还有早期主要的生成式方向⑤，比如在车内生成一张桌面壁纸▓，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题⑯，更加深入应用场景③。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看⑬，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间⑤。比如在座舱场景的AI应用中⑧，还是以小程序中的生态作为主导⑦，而非基于固定的场景来打通小程序⑬，以满足使用者需求⑪。对此⑤，钟学丹对观察者网表示⑧，座舱场景中结合小程序生态的过程⑱，还需要AI和开发者一个一个去学习⑭、理解③。

在AI方面▓，汤道生也表示⑫，“端到端”的架构创新❷、大模型的广泛运用⑯，正在推动汽车智能化进入深水区④。将以云图为基⑱、车云一体▓，为车企提供高性能的算力②、精准的数据闭环和可迭代的AI模型❸，助力构建覆盖车企产品研发▓、生产制造❷、用户服务全链路的智能化底座⑪。

常乔雨对观察者网表示⑯，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点③，把大模型的能力集成到智能座舱中⑨，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务⑱，这几乎是必然趋势⑩。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⑱。

此外❸，L3及以上自动驾驶的研发⑦、训练⑩、仿真需要海量的算力⑲。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛②，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务⑬。整体来看⑯，预计2025年⑫，汽车云市场的整体增速有望超过20%⑭，而像智能算力❶、自动驾驶解决方案这些细分领域④，增速可能超过30%②，是主要的增长引擎⑦。

综合来看▓，云的打法聚焦于用户体验和生态连接❸。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算❸、低延迟传输等方面的技术优势⑪，主攻智能座舱和车联网⑤，实现“车云一体”⑯。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手❶，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长⑯。未来⑯，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间⑧，将更多地把车看作一个连接用户的终端⑯，去挖掘消费端的增量价值②。

而关于未来发展⑲，汤道生也表示⑭，要以云⑥、图为基础②，推动“车云一体”战略⑭，帮助车企打造高效⑦、合规的数据闭环①，助力构建覆盖车企产品研发⑫、生产制造❶、用户服务全链路的智能化底座⑰。

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