隨著產業(yè)互聯網的持續(xù)推進，云服務逐漸深入各行各業(yè)，云服務廠商也專門推出各種面向特定行業(yè)的專屬云，比如金融云、零售云、政務云等等。如今云服務廠商正把焦點深入到汽車領域，圍繞“汽車云”展開新的角逐。

今年以來，先是火山引擎推出以云為底座的產品解決方案（含汽車云），后是BATH陸續(xù)推出自己的汽車云解決方案，其中一直占據前排位置的阿里云，更是對外宣布了它與小鵬汽車合作的自動駕駛智算中心“扶搖”，并借此推出了其全套的汽車云解決方案，一時之間汽車云成了眾巨頭扎堆之地。

巨頭加速入局汽車云

從行業(yè)現實情況來看，當前汽車云尚且處于技術應用初期階段，可以發(fā)揮的空間極為廣闊，大廠云集于此并不令人感到意外。

從需求端來看，隨著智能汽車的大規(guī)模進入市場，汽車廠商基于數據存儲、處理、應用的需求快速攀升，云服務已經成為了汽車廠商們的剛需。據英特爾統(tǒng)計，一輛智能網聯汽車的數據處理量高達3.9TB，每一輛自動駕駛聯網車輛每年產生的數據將達到PB級，而當車企銷售出數十萬甚至上百萬智能汽車的時候，其數據量將是從PB級別到ZB級的增長，十分消耗車企在數據獲取、存儲和計算上的資源。

據來自工信部的數據顯示，今年上半年，國內具備組合駕駛輔助功能的乘用車銷量超288萬輛，滲透率升至32.4%，同比增長46.2%，預計未來3-5年國內市場的智能車出貨量將會達到千萬級別，這種情況下智能汽車想要維持較好的用戶體驗，就需要來自“云”的支持。

從供給端來看，盡管參與者不乏一些車企，但從云服務行業(yè)自身重資產、重研發(fā)的特質來看，技術積累更深厚、更擅長軟件技術的云服務廠商，更適合當下智能汽車市場爆發(fā)的狀況。

近年來，在汽車加速“云化”的過程中，包括蔚來、吉利、上汽等車企，都有參與數據、云服務的相關動作。放在整個行業(yè)來看，車企參與云服務建設，固然有利于整個行業(yè)的發(fā)展，但是否劃算就另當別論了。畢竟，車企自建云服務基礎設施不僅需要大量資金投入，更需要技術支持，自己做汽車云顯然難度不小。相比之下云服務廠商具備更好的技術和資源，無疑是當下車企“上云”的更佳選擇。

此外，汽車云是云服務廠商們當前面臨的為數不多的重要增量場景，各路云巨頭自然是志在必得。近年來在外部監(jiān)管收緊、互聯網流量紅利見頂的情況下，云巨頭們均面臨增速放緩的窘境，而汽車云作為新興領域，伴隨著智能汽車的爆發(fā)正展現出無限的增長潛力，是為數不多的增量市場，這自然引得各方垂涎。

算力比拼成新焦點

在海量數據以及超低時延技術的需求之下，當下智能汽車計算量正在呈現出指數級倍增的趨勢，尤其是人工智能在自動駕駛、車聯網等場景的廣泛應用，正在促使汽車的智能座艙日益成為一個高性能計算平臺。在此背景下，算力比拼日漸成為車企在智能汽車領域贏得優(yōu)勢的關鍵。

一來，智能汽車典型的應用場景如自動駕駛，本身產生的數據體量龐大、類型復雜，因此運行起來很“吃算力”。對于自動駕駛場景來說，廠商需要海量的數據來做數據標注、大模型訓練、仿真測試等工作，這些應用場景都需要巨大的算力資源提供底層支撐。有相關數據顯示，自動駕駛級別每提升一級，算力需求至少提升十倍。

當下，車企圍繞數據模型訓練、仿真測試已經產生了巨量的算力需求，而從仿真測試到封閉場地測試再到開放道路測試，還會產生巨量的算力需求，并且伴隨著自動駕駛進入城市場景中，基于復雜現實場景還會衍生出新的算力需求。

二來，隨著汽車應用場景化、服務化不斷延伸，汽車新生場景還在繼續(xù)產生難以計數的數據量，迫使汽車不斷提升算力以應對不斷提升的“算力消耗”。除了眾所周知的自動駕駛場景之外，近年來隨著智能座艙和車聯網技術的不斷發(fā)展，座艙產品智能化不斷升級，芯片和算法等性能同步提升，一芯多屏、多屏互融、立體式虛擬呈現等技術普及，相應地其所需要的算力資源也在提升。

另外，車聯網技術不斷發(fā)展，人、車、路、云全方位連接，催生出了大量應用服務，進一步覆蓋了網聯汽車后服務、智能出行服務等多個環(huán)節(jié)，這些應用都在催生新的算力需求。

配圖來自Canva可畫

謀求戰(zhàn)略聚焦的阿里云

總的來看，對于汽車云市場，外界的一眾云巨頭都已經動起來了，但在投入的側重點上各方卻有所不同。相比其他云廠商，阿里云對于汽車云的投入更加聚焦場景，其應用主要集中在自動駕駛云、營銷云、智造云三朵云上。

在自動駕駛方面，阿里云充分發(fā)揮其在數據挖掘以及產品閉環(huán)迭代方面的優(yōu)勢，幫助車企提升自動駕駛研發(fā)效率、降低研發(fā)成本。

對于整車廠而言，如何從海量的數據中挖掘出價值數據以優(yōu)化算法，是其能否高效推進自動駕駛產品迭代的關鍵。而絕大多數主機廠在感知模型訓練、仿真測試和研發(fā)工具鏈上仍存在痛點，且無法通過傳統(tǒng)的數據中心得到解決，這些痛點短期內或可克服，但長期來看必然離不開汽車云服務作為強“外援”，以超強算力、智能策略、端對端的工具鏈服務，以及深度業(yè)務賦能能力實現自動駕駛技術迭代與落地。數據顯示，云服務能夠將算法訓練效率提升10倍以上，數據處理成本降低50%，在提升自動駕駛的迭代效率、增強自動駕駛安全性方面意義重大。

典型的例子是“扶搖”。今年8月，小鵬汽車和阿里云宣布在烏蘭察布建成國內最大的自動駕駛智算中心“扶搖”，專用于自動駕駛模型訓練。按照小鵬的說法，“扶搖”是全國最大的自動駕駛智算中心?；诎⒗镌骑w天智算平臺，“扶搖”自動駕駛模型訓練提速近170倍。同時，智算中心的 PUE（年均能耗電力電源使用效率）低于1.2，降本增效十分顯著。

在智能制造方面，借助其在數字孿生、智能計算、輔助決策和在線協(xié)同等方面的能力打造數智工廠，推動智能汽車生產的數字化、智能化水平。隨著智能汽車時代的到來，智能汽車的生產流水線也在全面向智能化升級，基于云計算、數字孿生的智能制造日漸成為一種潮流，而由阿里云與機械工業(yè)九院聯合為一汽紅旗打造的汽車數智工廠—繁榮工廠正是此中代表。

其通過將近2萬臺設備實時在線，實現了五大車間的數字孿生實時聯動，在國產自研的數據采集與監(jiān)控平臺上，算法幫助焊裝車間實現了焊點合格判定準確率提升到97%；涂裝車間的空調能耗節(jié)約9%，漆膜質量預測準確率提升到91%。

在智能營銷方面，充分利用阿里生態(tài)的數據智能和數字人等技術，提升車企的營銷投放精準度和流量轉化效率，降低車企營銷成本。阿里云“營銷云”基于瓴羊的數據智能和達摩院的數字人等技術能力，整合阿里巴巴集團的生態(tài)資源，可高效觸達1.3億規(guī)模的汽車意向人群，相比傳統(tǒng)投放有約60%人群增量；同時通過打造全鏈路銷售漏斗，實現營銷業(yè)務端到端數字化運營，幫助車企提升會員數量、提升用戶體驗、提高轉化率和訂單數量。

目前，一汽奧迪的銷售公司已基于阿里云“營銷云”建設內容中臺，構建超過170個內容標簽，內容日均活躍度超過10萬。一汽紅旗的營銷部門基于“營銷云”將品牌線索轉化率提升超過10%，線索運營成本降低30%?？偟膩砜矗谝陨先湓?，阿里云很好地實現了幫助車企造好車、賣好車的愿景。

汽車云下一站：從“服務”向“共生”轉變

從行業(yè)來看，無論是算力支持還是應用支持，車企與云服務廠商之間的關系早已不再只是簡單的“采購商與供應商”的關系了，如今兩者更像是“共生”的關系。從這個意義上來說，阿里云的汽車云戰(zhàn)略或具有廣泛的示范意義。

在內容上，阿里云積極響應“車云融合”的行業(yè)變化趨勢，兼顧車企的多重技術訴求，在安全、高效的基礎上夯實產業(yè)基礎打造產業(yè)合力。

在技術日新月異、行業(yè)變化天翻地覆的今天，智能汽車的制造已經遠遠超出了單一整車廠以及云服務廠商的能力范疇，變成了一個需要全行業(yè)共同參與的事情。而對于車企而言，如何在推動自身技術發(fā)展的同時，做到技術自主可控、產品迭代高效、數據安全可信，就成了一個現實問題。阿里云積極與汽車廠商探索“共創(chuàng)共生”的模式，通過加強溝通、對齊需求、釋放大數據的生產力，從而成功激發(fā)出汽車云服務賦能智能網聯業(yè)務發(fā)展的化學反應，很好地形成了產業(yè)合力。

在服務范圍上，阿里云一改過去行業(yè)內，做單一的“小而美”的服務或“大而全”的泛生態(tài)化服務，轉向剛性需求做深做精垂直領域，幫助車企破解痛點難題。從行業(yè)來看，“汽車云”可以分為兩大類：一是上文提到的自動駕駛、車聯網、車路協(xié)同等落地應用場景；二是針對車企數字化轉型，滿足數字化管理和供應鏈協(xié)同需求，覆蓋生產、管理、營銷等環(huán)節(jié)。

過去行業(yè)內的汽車云玩家，要么針對其中的單一環(huán)節(jié)，要么針對泛生態(tài)的產業(yè)鏈進行布局，對車企的剛需、差異化、定制化需要則關注不足。而阿里云則重點聚焦智能汽車的生產制造、自動駕駛以及銷售這三大剛性需求做深做精，重點解決好當前車企關心的“造好車、賣好車”的訴求。

在模式上，阿里云深刻洞察主機廠傾向于從“授人以魚”到“授人以漁”的技術反哺需要，通過多種技術手段幫助車企實現從“造車到賣車再到智能化升級”的全生命周期需要，陪伴車企共同成長。

不難預見，隨著行業(yè)的不斷發(fā)展，產業(yè)融合的不斷深化，行業(yè)將愈發(fā)呈現出開放包容的發(fā)展趨勢，車企與云服務廠商的關系，也將越來越呈現出“共創(chuàng)共生”的新特點。作為其中的參與者與推動者，阿里云也將成為“車云共創(chuàng)共生”的最大受益者。