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电玩城一般人干得下来吗

孙从南 2025-05-14 【国内】 8026 人已围观

“未来一两年①，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区⑦。”

在日前的一场分享中①，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说⑫。

近年来⑥，“全民智驾”浪潮兴起⑤，智能网联汽车全面把人工智能④、大数据⑭、通信技术深度融合于制造链中⑯。智驾产业发展⑳，离不开汽车云服务平台业务⑤，该板块业务主要是基于云计算技术的数字化生态平台⑱，专为汽车行业打造⑧，提供数据存储⑩、算力支持③、AI训练⑫、车联网协同等核心功能③。

如何让汽车更智能❶？围绕这个问题❶，国内各个大厂提出了不同的解决思路⑯。

其中▓，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践⑩，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⑱，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产⑲，积累了深厚的技术实力⑲；阿里云主要是凭借其地图服务以及在AI基础设施⑥，特别是云计算和算力方面的领先地位⑬，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进⑧。

云的核心竞争力④，则体现在其庞大的C端用户生态⑳，能无缝融入智能座舱提供丰富服务⑳，同时结合其在边缘计算⑮、低延迟传输等技术的积累⑥，主打“车云一体”战略⑬，从智能座舱体验切入市场⑦。

目前⑯，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少⑭，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力⑮、持续发掘C端生态优势⑮，以做到后发制人⑩，扩张自身的汽车云服务业务⑪。

坚持车云一体化⑮，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上④，集团高级执行副总裁⑬、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⑭，但全力协助车企造好车⑪、卖好车⑮，也助力用户用好车⑩，做汽车产业升级的数智化助手⑰。”

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⑭，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⑲，汤道生就已表示：“坚持的定位⑭，帮助车企造好车②、卖好车⑥、提高企业管理效率④，改善用户出行体验⑯，不变的方向⑭。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑭，目前也正在高速增长中⑮。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示❷，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币❸，同比增长27.4%③。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币⑳，同比增长36.0%⑦；解决方案市场规模为22.1亿元人民币①，同比增长13.3%❶。

同时⑭，行业的市场份额在头部的集成度非常高⑦，这也在激励头部企业持续投入⑬。数据显示⑨，在公有云基础设施领域⑲，Top 5服务商⑤，阿里云⑫、华为云⑯、云⑨、火山引擎⑤、百度智能云合计份额达86.9% ⑮；在私有云基础设施领域❸，Top 5服务商①，华为云⑬、阿里云⑪、云⑭、百度智能云⑪、中国移动合计份额达60.0%⑦。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年⑮，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业❸。常乔雨表示⑯，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些⑮，其他几家⑮，⑱、阿里⑨、百度⑧，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❷，入场时间的集中❶，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈⑧。汽车云服务的起步面临着不小的竞争压力⑨，但其还是凭借自身的实力❷，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营③。

在开放日上⑰，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⑯，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车②，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务⑫。在汽车公有云增速位居行业第一③，是市场平均增速的两倍④。

既有业务优势⑭，快速增长⑫、在增速中⑩，汽车云服务业务打下了坚实的基础⑩。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力⑧，为汽车云服务提供了丰富的数据基础⑮。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务④，可量身定制低成本⑳、高覆盖的自动驾驶地图①，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▓。

而在车上落地的场景应用层面⑮，有其优势——微信⑬。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⑳。在现场也介绍到⑯，例如在驾驶过程中⑯，只需要发出语音指令⑲，“点一杯大杯拿铁”⑨，智能体就可以自动调起④，知道你喜欢的咖啡店⑯，你喜欢的咖啡的种类⑧，咖啡品牌的车载微信小程序⑪，选择最近的咖啡店❶，按照口味下单▓，用户顺路取餐▓，整个过程不需要干预和人的触控操作❶。

智慧出行副总裁钟学丹提到⑩，智慧出行基于技术框架升级④，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车⑫，并与车机系统语音▓、地图融合联动⑲，常用常新⑤。

云的快速增长②，常乔雨表示⑳，云抓住了自己的核心优势：首先⑭，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为⑮、阿里那么突出▓，云的C端生态是独一无二的壁垒⑤。微信②、QQ音乐❶、视频⑳、游戏这些国民级应用⑰，能够很自然地融入到智能座舱⑫，为用户提供差异化⑱、并且是用户已经非常习惯的体验⑲。这是其它云厂商很难复制的⑮。

其次①，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”⑩。它不是要去造车⑯，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⑨。基于多年的游戏和音视频业务经验⑦，它在边缘计算⑱、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的❸。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率①、优化车联网的用户体验来说至关重要⑲。

智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持⑨，云瞄准的是未来市场

2022年时⑯，智慧出行的定位⑰，汤道生表示⑧，将发挥C2B能力⑬，和云计算⑱、AI⑰、大数据等前沿技术⑥，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链⑨，让云成为智能汽车的新生产力⑩，智慧出行在此做出的投入也不容小觑⑪。

也在智慧出行技术开放日上也宣布⑳，将面向汽车行业升级全栈AI能力⑳，涵盖AI基础设施①、AI开发与应用平台及AI场景化应用⑳，帮助汽车行业打造好用的AI⑯。

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①，的GPU资源⑭。针对汽车行业⑳，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略⑳，从AI基础能力层⑳、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局▓，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑⑪。

在企业侧▓，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⑳，供企业自由使用②，钟学丹表示①，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⑫，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⑧，也在说明其将坚持生态不封闭的方向⑦。

在AI服务重要的算力层面⑩，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局⑤，单集群支持万卡级算力调度⑬，千卡单日故障数低至0.16次⑨，仅为业界平均的1/3⑧，万亿参数大模型训练周期压缩至4天❸，为车企提供了高效稳定的算力基础设施⑯。

目前⑱，汽车云市场增长潜力仍旧巨大⑧，车企客户继续加大公有云GPU⑤、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练⑦、车联网等场景⑰，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⑬。

关于目前汽车整体的AI应用进展⑳，钟学丹对观察者网表示⑪，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合⑫，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验⑨，这在当前的车上已经有明显的表现④；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用⑱，比如AI Agent 的能力❸，可以更好地打破应用之间的边界⑯；还有早期主要的生成式方向⑲，比如在车内生成一张桌面壁纸⑰，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题⑭，更加深入应用场景❷。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看⑰，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间⑭。比如在座舱场景的AI应用中⑦，还是以小程序中的生态作为主导⑧，而非基于固定的场景来打通小程序⑳，以满足使用者需求❷。对此⑥，钟学丹对观察者网表示⑫，座舱场景中结合小程序生态的过程❸，还需要AI和开发者一个一个去学习❸、理解⑨。

在AI方面⑮，汤道生也表示▓，“端到端”的架构创新⑱、大模型的广泛运用❸，正在推动汽车智能化进入深水区⑤。将以云图为基⑲、车云一体⑭，为车企提供高性能的算力③、精准的数据闭环和可迭代的AI模型⑰，助力构建覆盖车企产品研发⑳、生产制造❸、用户服务全链路的智能化底座①。

常乔雨对观察者网表示▓，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点⑲，把大模型的能力集成到智能座舱中④，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务⑨，这几乎是必然趋势❸。相关的车联网解决方案市场⑬，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的①。

此外⑯，L3及以上自动驾驶的研发⑥、训练⑤、仿真需要海量的算力②。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛④，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务❷。整体来看⑯，预计2025年⑲，汽车云市场的整体增速有望超过20%❷，而像智能算力⑫、自动驾驶解决方案这些细分领域⑥，增速可能超过30%⑭，是主要的增长引擎②。

综合来看❸，云的打法聚焦于用户体验和生态连接▓。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算⑭、低延迟传输等方面的技术优势⑱，主攻智能座舱和车联网⑫，实现“车云一体”⑱。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手⑧，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长③。未来③，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间❸，将更多地把车看作一个连接用户的终端⑧，去挖掘消费端的增量价值①。

而关于未来发展❶，汤道生也表示⑰，要以云③、图为基础⑦，推动“车云一体”战略⑱，帮助车企打造高效⑯、合规的数据闭环❷，助力构建覆盖车企产品研发⑲、生产制造⑳、用户服务全链路的智能化底座⑯。

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