就在幾年前，衡量一輛車的標準還是發動機、變速箱、底盤“傳統三大件”。但現在，市場更多關注的是智能駕駛、智能座艙等智能化方面的功能。在每一項智能化功能的背后，都離不開數據和算力的投入。

特斯拉CEO馬斯克曾提到數據在自動駕駛方面的重要性：“用100萬個視頻case訓練，勉強夠用；200萬個，稍好一些；300萬個，就會感到Wow（驚嘆）；到了1000萬個，就變得難以置信了。”

尤其在數據驅動模型的趨勢下，對數據的規模化、多樣性、效率性和質量品質也有著越來越高的要求。

還有大廠工程師朋友表示，訓練的核心不是比誰的數據多，而是比誰有更多的高質量數據。如果數據質量不好，訓練出的模型可能就是有缺陷的。

于是，如何存儲數據、篩選數據、利用數據，成為了一道難題。汽車產業也迫切需要一股新的力量來打開局面，那就是上“云”。

上“云”，并不陌生

在互聯網爆發的早期，已經驗證了云服務的巨大價值。簡單的手機操作背后，都與云端產生了太多的聯系。

微軟（中國）首席技術官韋青有一句貼切的描述，“在很大程度上，現下的數字化轉型，就是向云轉型，就像電力系統被發明出來，我們花了很長時間讓工具都接上電，之后才是生產力的大爆炸。”

汽車上云大致可以分為兩類。一是針對車企智能化轉型，滿足數字化管理和供應鏈協同需求，云服務覆蓋生產、管理、營銷及售后等各個環節。二是通過海量數據的存儲、處理和分析，支撐自動駕駛、仿真測試、車聯網等核心功能。

以自動駕駛研發為例，單臺測試車日均8小時路測即可產生8-32TB數據，這意味著僅在研發階段的自動駕駛就需要預留PB（1PB=1024TB），乃至10PB級別的數據存儲空間。而云端的高性能計算（HPC）和GPU集群可加速模型訓練與仿真測試。

產業政策也給到了汽車上云依據和指導。《國家車聯網產業標準體系建設指南》明確提出，在2025年形成車輛智能管理標準體系且滿足車聯網上路的周邊環節支持，為車企上云提供發展基礎。

當下汽車云產業也在不斷壯大，據（IDC）最新發布的《中國汽車云市場（2024下半年）跟蹤》報告顯示，2023年中國汽車云市場規模達53.5億元，同比增長35.2%；2024年下半年進一步增至65.1億元，增速27.4%。

更有一些權威機構預測，2025年，中國汽車云市場規模突破1200億元，2030年將達2800億元，占全球市場份額超35%。

云市場三足鼎立

目前，云市場的寡頭效應明顯，阿里云、華為云、百度云等占據基礎設施市場的大多數份額。

其中阿里云連續四年位居中國汽車云基礎設施（公有云）市場份額第一（35.7%），服務客戶包括比亞迪、吉利、小鵬、理想等頭部車企，還有地平線、卓馭科技等智能輔助駕駛方案商。

以地平線為例，通過阿里云萬卡智算集群，對異常節點及時排查和對每個訓練任務精細管理，智算集群的整體故障恢復時間大幅降低，推動端到端模型的訓練效率加速提升。

在上海車展上，卓馭科技也表示正在基于阿里云打造端到端大模型，通過其異構GPU資源池和調度策略，大幅提升了集群資源利用率。

相比之下，由于之前百度和華為自家都有汽車業務，考慮到競爭性質的存在，多數車企在與百度云、華為云的合作上都比較審慎。

但目前百度云日子也是好起來了，報告顯示，2024年下半年，百度智能云以26%的市場份額，位居中國MaaS市場第一。

華為云也在加速推陳出新。今年4月，華為云正式推出基于新型高速總線架構CloudMatrix 384超節點集群的新一代昇騰AI云服務，提供超大規模、性能卓越、穩定可靠的AI算力集群，以滿足復雜大模型訓練、推理需求。這也讓華為云成為業界唯一采用對等架構超節點技術提供算力服務的云廠商。

并且，華為云還升級了GaussDB數據庫，能夠更好地應對數據庫管理、數據安全自救等問題。

另外，還要提到一點，頭部云廠商通過技術積累和生態整合已經占據主導地位，在不斷推高的研發費用面前，也讓其他小企業不敢輕易涉足，那么“寡頭效應”就更明顯了。

智能駕駛的持續進化，確實需要云賦能。很顯然，云是一塊稀缺資源，而且，短時間自建不可能，且沒必要。那么，這也注定了，在未來很長一段時間內，掌握云資源的頭部大廠，會有更加滋潤的躺賺歲月。

由智能駕駛點燃了汽車市場的新機會，但也別只盯著眼前的一小塊蛋糕了，打開格局，你終究會發現，在覆蓋面頗廣的產業鏈條上，總有新的藍寶石熠熠生輝。

寫在最后

隨著AI技術的深度應用，汽車產業鏈的邊界正在被擴寬。就像今年上海車展的主題“擁抱創新，共贏未來”一樣，能夠適應當下的日益復雜的市場變化，掌握核心之術，才能在激烈的競爭中脫穎而出。