车内云层的不可逆之路

如果你买了一辆智能驾驶汽车，它的自动驾驶系统每天都在学习新技能。车载语音助手背后是一个拥有数千亿参数的大型模型，甚至电池管理中心也应该立即接受推广指令。他们每天生产的数千万数据对汽车云来说是不可或缺的。

汽车云，顾名思义，是专门为汽车行业设计的云计算服务，包括数据存储、计算率支持、AI培训、汽车联网协同等主要功能。

它的崛起实际上迎合了汽车市场的升级。从传统燃油车到新能源汽车、智能驾驶汽车，云厂商的支持是新时期汽车企业发展的每一步。

那汽车为什么要上云呢？云计算厂商又该如何把握这一波收益呢？

汽车的变化驱动云出现

汽车云本质上是一个基于云计算技术的数字生态平台，就像智能汽车的“外部大脑”一样，贯穿于R&D、生产、销售、服务等汽车的整个生命周期。它支持智能驾驶、汽车联网、汽车道路协同等主要功能。通过大量数据的存储、处理和分析。

中国汽车云服务平台主要分为IaaS、PaaS、SaaS层，分别负责设计、生产、售后和销售消费等环节。

但是为什么现在的车要用云，以前的车就不用了？

这个问题还得从用户的需求开始。

十年前买车的时候，我们关心的是发动机性能和真皮座椅。现在年轻人选车，第一个问题通常是:“这款车的系统好用吗？可以远程升级吗？”

消费者对现代汽车的呼唤超越了原有的驾驶功能。传统汽车就像一台功能机，出厂时所有的能力都是固定的。如今，智能汽车更像是一部四轮智能手机，可以通过云升级获得新的功能。

顾客首先需要解放双手，也就是自动驾驶。随着计算能力需求的指数级增长，自动驾驶的升级需要数千卡的GPU集群进行模型训练。一辆L4级自动驾驶汽车每天可能会产生10TB以上的训练数据，相当于连续拍摄4K视频20小时。如果汽车公司自己处理，建设计算中心需要几千万，而云厂商根据需要提供租赁，成本至少会降低90%。

智能驾驶伴随着智能交互能力。远程操作、智能导航、语音识别等功能需要强大的数据处理和存储能力。，比如AI大模型上车后交互频率飙升。DeepSeek等开源模型上车成为主流趋势，5G等毫秒低延迟技术大大降低了传输延迟。智能驾驶舱交互越自然，效率越高，车载系统产生的数据量就越大。用户需求的探索给汽车公司带来了很高的处理成本，云GPU成本的降低恰好弥补了这个空缺。

但是汽车智能化的发展带来了另一个问题——安全。

未来，每辆车都将无人驾驶。车主不用看交通量和红绿灯。如何保证安全？消费者对安全的需求催生了一个名字。车联网概念。车联网，顾名思义(V2X）核心是实时通信汽车和周围的一切(其他汽车、红绿灯、行人和云)，这么庞大的实时数据处理必须交给云。云计算相当于汽车联网的大脑和记忆库，帮助汽车检测路况，改善路线，实时预警。

从驾驶到交互到安全，客户汽车需求的变化驱动了汽车的变化，而汽车的变化带来了数字存算的指数级激增。

自行车日增数据从过去的MB级提升到智能驾驶的TB级，需要云分布式存储；自动驾驶模型训练计算能力需求激增，需要1000卡GPU集群，当地计算率无法满足；为了保证安全，车联网通信延迟需要少于毫秒，依靠云边计算节点。

汽车的智能化、网络化呼唤着云出现，而5G、现代技术，如边缘计算，支撑着云落地。但是细分为新能源汽车等具体场景，汽车云需要进一步升级。

新场景呼唤云升级

随着汽车本身的更新和迭代，云制造商也面临着巨大的挑战。新能源、自动驾驶、传统汽车企业的转型升级都呼吁云制造商更强大的数据计算和处理能力。

新能源三电系统每秒产生数百个传感器数据，TB高频数据交互需要云数据管理，提前预警故障。蔚来采用了一个集成电池管理系统，负责监控和收集数据，云根据算法优化电池充电曲线，延长使用寿命。

在自动驾驶R&D阶段，需要大量的计算率支持。智能驾驶上路后，配备了摄像头、激光雷达等传感器，也会带来大量数据。云制造商需要升级能力来帮助汽车制造商高效处理和存储这些信息并进行模拟测试。

如今，汽车行业进入了“软件定义汽车”的时代，一汽大众等传统汽车公司也紧跟潮流，进行数字化转型。云端的数据支持和更新对于在线地图的实时更新、OTA升级和移动APP的远程控制是不可或缺的。传统汽车的生产和售后记录也会与云同步，降低人工成本。

但是现在的云计算厂商还不能做到十全十美，走向真正的智能时代，还要绕过安全、隐私、计算集群三个门槛。

汽车安全不是小事，云计算基础设施首先要保证的就是稳定。一旦云服务中断，车辆无法立即接收到交通信息，可能会造成不可挽回的安全隐患。优化技术，保证云服务平台的持续可用是首要前提。

需要预防隐私泄漏，智能汽车每天都会产生高达数的TB数据，包括客户位置、驾驶习惯等敏感信息。车云平台需要建立安全系统，避免黑客入侵，符合世界各地的隐私法规。

智力驾驶升级是关键，L4等更高级的车型训练对计算能力的需求呈指数级增长。阿里巴巴云数据显示，在自动驾驶集群模型训练中，AI云的成本也超过了50%，需要预留冗余率来支持创新试错。计算集群建设是最重要的。

汽车的发展给云计算带来了很大的挑战，也带来了很大的好处。对于云厂商来说，汽车云市场是一个热点。但是这个代表利益的蛋糕会怎么分，厂商应该怎么抓住这波利润呢？

并且看看云巨头目前的市场格局。

云竞争BATH

据IDC数据显示，2024年上半年，中国汽车云市场规模达到53.9亿。汽车业的发展给云厂商带来了巨大的利益空间。

目前，汽车云市场的竞争格局已经形成。公共云基础设施市场集中在阿里巴巴云、华为云、腾讯云、百度智能云、AWS等寡头，总份额达到90.2%。在无人驾驶汽车云等目标市场，头部制造商正在通过场景绑定形成一条环城河。

以自动驾驶云为核心抓手，百度智能云是一所坚定的实用主义技术学校，为从研发到量产提供全流程支持。Apollo平台自开放业务以来，为比亚迪、宝马、奔驰、凯迪拉克等国内外顶级车企提供了模拟测试、算法优化等解决方案。三月底，百度宣布，百度Apollol Go与阿联酋自动驾驶公司Autogo达成战略合作伙伴关系，将在阿布扎比部署最大的无人驾驶队伍。

腾讯云利用其社会生态优势，聚焦“车云一体化”，营造集成智能驾驶体验。腾讯云联动微信、车载娱乐等丰富生态，提供TAI 4.0智能驾驶舱解决方案。今年2月，腾讯云与无锡地铁深化合作，推动国内轨道交通智能化发展。可见腾讯云主要推广生态，但需要在供应链和生产上进一步发展。

华为云和阿里云都专注于整个环节，各自获得了汽车云私有云市场第一和公有云市场第一。

华为云凭借从芯片到云的覆盖能力，与一汽、东风、广汽、比亚迪等多家汽车公司合作，以全栈技术绑定汽车公司，在私有云市场上获得第一名。华为云通过自主研发芯片、通信模块和云服务，提供从零部件供应到整车设计的全栈智能汽车解决方案，包括统一的平台、Know-how、数字化转型方案，如AI使能。

阿里巴巴云高举高打，全点饱和攻击，提供从R&D到销售的全链路解决方案，在公共云市场排名第一。与小鹏汽车合作建立的“摇摆”计算率达到2.51。 E FLOPS，它是我国最大的自动驾驶智算中心，能够为汽车企业提供高性能的算率支持。

要么上云，要么掉队。云厂商的激烈竞争和布局透露出一个信号：在新四化的大趋势下，汽车上的云路已经不可逆转。未来汽车云市场机会广阔，商业价值巨大，只有与云共舞者，才能走向智能出行的终点。

本文来自微信微信官方账号“脑洞车”，作者：珊瑚，36氪经授权发布。

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