汽車上雲的不可逆之路_風聞

如果你買了一輛帶智能駕駛的車，它的自動駕駛系統每天都在學習新的技能，車載語音助手背後是千億級參數的大模型，甚至電池管理中心也要即時接收優化指令。他們每天產生的千萬級數據，都離不開汽車雲。

汽車雲，顧名思義，就是專為汽車行業打造的雲計算服務，涵蓋數據存儲、算力支持、AI訓練、車聯網協同等核心功能。

它的崛起，實際順應了汽車市場的更新換代。從傳統燃油車到新能源汽車、智能駕駛汽車，新時代車企向前發展的每一步，都離不開雲廠商的支撐。

那麼，為什麼汽車必須上雲？雲計算廠商又該如何抓住這一波紅利呢？

車之變驅動雲登場

汽車雲，本質上是一個基於雲計算技術的數字化生態平台，就像智能汽車的“外接大腦”，貫穿研發、生產、銷售、服務等汽車的全生命週期。它通過海量數據的存儲、處理和分析能力，支撐智能駕駛、車聯網、車路協同等核心功能。

中國汽車雲服務平台主要分為IaaS、PaaS、SaaS層，分別負責設計生產、售後和銷售消費等環節。

但為什麼現在的車要用雲，以前的車就不用呢？

這還要從用户的需求談起。

十年前買車，我們關心的是發動機性能和真皮座椅。現在年輕人選車，第一個問題往往是：“這車的系統好用嗎？能遠程升級嗎？”

消費者對現代汽車的呼喚超越了原本的駕駛功能。傳統汽車就像功能機，所有能力出廠時就固定了。而現在的智能汽車更像長了四個輪子的智能手機，可以通過雲端升級不斷獲得新功能。

用户的第一個需求是解放雙手，即自動駕駛。而自動駕駛的升級伴隨着算力需求的指數級增長，模型訓練需千卡GPU集羣。一輛L4級自動駕駛汽車每天可能產生10TB以上的訓練數據，相當於連續拍攝4K視頻20小時。如果車企自己處理，則需要花上千萬建設計算中心，而云廠商提供按需租賃服務，成本下降至少90%。

與智駕相伴的是智能交互能力，遠程控制、智能導航、語音識別等功能需要強大的數據處理和存儲能力，如AI大模型上車後的交互次數飆升。DeepSeek等開源模型上車成為主流趨勢，5G等毫秒級低延時技術又大大降低了傳輸時延。智能座艙交互越自然，效率越高，車載系統產生的數據量就越龐大。用户需求的上探給車企帶來了高額處理費用，雲端GPU成本的下降恰巧填補了這一空缺。

但是車的智能化發展又帶來了另一個問題——安全。

未來每一輛車都是無人駕駛了，車主不用再看車流量和紅綠燈了，那安全怎麼保證？消費者對安全的需求催生了一個叫車聯網的概念。顧名思義，車聯網（V2X）的核心是讓車與周圍的一切（其他車、紅綠燈、行人、雲端）即時通信，而如此龐大的即時數據處理就不得不交給雲端了。雲計算相當於車聯網的大腦和記憶庫，幫助汽車探測路況、優化路線、即時預警。

從駕駛到交互到安全，消費者汽車需求之變驅動車之變，而車之變又帶來了數存算的指數級激增。

單車日增數據從傳統車型的MB級躍升到智能駕駛的TB級，需雲端分佈式存儲；自動駕駛模型訓練算力需求暴漲，需千卡GPU集羣，本地算力無法滿足；為了保障安全，車聯網通信時延需低於毫秒級，依賴雲端邊緣計算節點。

汽車的智能化、網絡化呼喚着雲登場，而5G、邊緣計算等現代技術保障了雲落地。但細分到新能源汽車等具體場景，汽車雲還需要進一步升級。

新場景呼喚雲升級

隨着汽車自身的更新迭代，雲廠商也面臨着巨大的挑戰。新能源、自動駕駛、傳統車企轉型升級都呼喚着雲廠商更強大的數據計算和處理能力。

新能源的三電系統每秒產生數百個傳感器數據，數TB高頻數據交互需要雲端數據管理，提前預警故障。蔚來就採用了端用融合的電池管理系統，車端負責監控採集數據，雲端根據算法優化電池充電曲線、延長壽命。

自動駕駛研發階段需海量算力支持，上路後智駕搭載了攝像頭、激光雷達等傳感器，也會產生海量數據。雲廠商需要升級能力幫助車企高效處理、存儲這些數據，進行仿真測試。

今天的汽車行業進入了“軟件定義汽車”的時代，一汽大眾等傳統車企也緊跟潮流，進行數字化轉型。在線地圖即時更新、OTA升級和手機APP遠程控車都離不開雲端的數據支持和更新。傳統汽車的生產售後記錄也會同步在雲端，減少人工成本。

但現在的雲計算廠商還不能做到十全十美，走向真正的智能化時代，還要繞過安全、隱私、算力集羣建設三座門檻。

汽車安全無小事，雲計算基礎設施最先要保證的就是穩定性。雲端服務一旦中斷，車輛無法即時接收到交通信息，可能造成無法挽回的安全隱患。優化技術、保證雲服務平台的持續可用，是首要前提。

隱私泄漏需防範，智能汽車每天產生高達數TB數據，涵蓋用户位置、駕駛習慣等敏感信息。車雲平台需建立一套安全系統，防止黑客攻擊，並滿足全球各地的隱私法規。

智駕升級是關鍵，L4等更高級別的車型訓練對算力的需求呈指數級增長。阿里雲數據顯示，在自動駕駛集羣模型訓練中，AI雲的花費也超過50%的比重，且需預留冗餘算力支持創新試錯，算力集羣建設實乃重中之重。

汽車發展給雲計算帶來了不小的挑戰，也帶來了巨大的利益。對雲廠商來説，汽車雲市場就是一塊熱氣騰騰的香餑餑。但這塊代表利益的蛋糕將如何劃分，各廠商又該如何抓住這波紅利？

且看現在的雲巨頭市場格局。

BATH的雲競爭

根據IDC數據，2024年上半年，中國汽車雲市場規模達53.9億。汽車市場的發展帶給雲廠商巨大的利益空間。

目前，汽車雲市場的競爭格局已經形成。公有云基礎設施市場向阿里雲、華為雲、騰訊雲、百度智能雲、AWS等寡頭集中，合計份額達90.2%。在自動駕駛汽車雲等細分市場，頭部廠商正通過場景綁定形成護城河。

百度智能雲是堅定的實用主義技術派，以自動駕駛云為核心抓手，提供從研發到量產的全流程支持。自開放業務以來，Apollo平台提供仿真測試、算法優化等端到端的解決方案，拿下比亞迪、寶馬、奔馳、凱迪拉克等國內外頭部車企。三月底，百度宣佈，百度Apollo Go已與阿聯酋的自動駕駛公司Autogo達成戰略合作伙伴關係，將在阿布扎比部署最大的無人駕駛車隊。

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騰訊雲則利用其社交生態優勢聚焦“車雲一體化”，打造一體化智駕體驗。騰訊雲聯動微信、車載娛樂等豐富生態，提供TAI 4.0智能座艙解決方案。今年2月，騰訊雲與無錫地鐵深化合作，助推國內軌道交通智能化發展。可以看出，騰訊雲主打生態，但在供應鏈和生產環節還需前進一步。

華為雲和阿里雲都主攻全鏈路，分別拿下汽車雲私有云市場第一和公有云市場第一。

華為雲憑藉從芯片到雲端的覆蓋能力，用全棧技術綁定車企，已經與一汽、東風、廣汽、比亞迪等多家車企開展合作，拿下私有云市場第一。華為雲通過自研芯片、通信模塊和雲服務，提供從零部件供應到整車設計的全棧智能汽車解決方案，包括統一平台、Know-how、AI使能等數字化轉型方案。

阿里雲則高舉高打、全點位飽和式攻擊，提供從研發到銷售的全鏈路解決方案，在公有云市場穩坐第一。其與小鵬汽車合作建立的“扶搖”算力規模達2.51 E FLOPS，是國內最大的自動駕駛智算中心，能夠為車企提供高性能的算力支持。

要麼上雲，要麼掉隊。雲廠商的激烈角逐和佈局透露出一個信號：新四化大趨勢下，汽車上雲之路已不可逆。未來的汽車雲市場機遇廣闊，商業價值巨大，唯有與雲共舞者，方能駛向智能出行的最終點。