[新能源汽车领域投资]巨头加速进入汽车云从行业

配图来自Canva可画

随着工业互联网的不断推进，云服务逐渐渗透到各行各业，云服务制造商也为特定行业推出了金融云、零售云、政府云等各种专属云。现在云服务制造商正专注于汽车领域，并围绕汽车云展开新的竞争。

今年以来，火山发动机首先推出了基于云的产品解决方案（包括汽车云），然后是BATH先后推出了自己的汽车云解决方案，其中一直占据前排位置的阿里巴巴云宣布与小鹏汽车合作的自动驾驶智能计算中心摇晃，推出了全套的汽车云解决方案。有一段时间，汽车云方。

巨头加速进入汽车云

从行业现实来看，目前的汽车云仍处于技术应用的早期阶段，可以发挥的空间非常广阔，大厂聚集在这里也就不足为奇了。

从需求方面看，随着智能汽车大规模进入市场，基于数据存储、处理和应用的汽车制造商需求迅速上升，云服务已成为汽车制造商的刚性需求。据英特尔统计，智能网络汽车的数据处理量高达3.9TB,每辆自动驾驶联网车辆每年产生的数据将达到PB当汽车公司销售数十万甚至数百万智能汽车时，数据量将从PB级别到ZB等级增长消耗了汽车公司在数据获取、存储和计算方面的资源。

根据工业和信息化部的数据，今年上半年，中国拥有组合驾驶辅助功能的乘用车销量超过288万辆，渗透率上升至32.4%，同比增长46.2%。预计未来3-5年国内市场智能车出货量将达到1000万辆。在这种情况下，智能汽车需要云的支持才能保持更好的用户体验。

从供给方面看，虽然参与者不乏一些汽车公司，但从云服务业重资产、重研发的特点来看，技术积累更深、更擅长软件技术的云服务制造商更适合智能汽车市场的爆发。

近年来，在汽车加速云化的过程中，包括威来、吉利、上汽等汽车公司都参与了数据和云服务。就整个行业而言，汽车企业参与云服务建设，当然有利于整个行业的发展，但是否划算就另当别论了。毕竟，汽车企业自建云服务基础设施不仅需要大量的资金投入，还需要技术支持。显然，自己做汽车云并不难。相比之下，云服务厂商拥有更好的技术和资源，无疑是汽车公司云的更佳选择。

此外，汽车云是云服务制造商面临的为数不多的重要增量场景之一，各种云巨头自然决心获得。近年来，随着外部监管的收紧和互联网流量红利的高峰，云巨头面临着增长放缓的困境。作为一个新兴领域，随着智能汽车的爆发，汽车云显示出无限的增长潜力，是为数不多的增量市场之一，自然吸引了各方的垂涎。

计算能力竞争成为新的焦点

在大量数据和超低延迟技术的需求下，智能汽车的计算量呈现出指数倍增的趋势，特别是人工智能在自动驾驶、汽车互联网等场景中的广泛应用，促使智能驾驶舱日益成为高性能计算平台。在此背景下，计算能力竞争日益成为汽车公司在智能汽车领域赢得优势的关键。

首先，智能汽车的典型应用场景，如自动驾驶，数据量大，类型复杂，运行非常计算能力。对于自动驾驶场景，制造商需要大量的数据来做数据标记、大型模型培训、模拟测试等工作，这些应用场景需要巨大的计算能力资源来提供基本的支持。相关数据显示，自动驾驶水平至少提高10倍。

目前，汽车企业围绕数据模型培训、模拟测试产生了巨大的计算能力需求，从模拟测试到封闭场地测试到开放道路测试，也会产生巨大的计算能力需求，随着自动驾驶进入城市场景，基于复杂的现实场景也会产生新的计算能力需求。

其次，随着汽车应用场景和服务的不断扩展，新的汽车场景继续产生无数的数据，迫使汽车不断提高计算能力，以应对不断提高的计算能力消耗。除了众所周知的自动驾驶场景外，近年来，随着智能驾驶舱和车联网技术的不断发展，驾驶舱产品的智能化不断升级，芯片和算法的性能同步提高。随着一芯多屏、多屏互融、立体虚拟呈现等技术的普及，计算能力资源也在相应提升。

此外，随着车联网技术的不断发展，人、车、路、云的全方位连接催生了大量的应用服务，进一步涵盖了网络车后服务、智能出行服务等环节，催生了新的计算能力需求。

阿里云寻求战略重点

总的来说，对于汽车云市场来说，外部云巨头已经移动，但投资的重点不同。与其他云制造商相比，阿里巴巴云更关注汽车云的投资场景，其应用主要集中在自动驾驶云、营销云和智能云上。

在自动驾驶方面，阿里云充分发挥其在数据挖掘和产品闭环迭代方面的优势，帮助汽车公司提高自动驾驶研发效率，降低研发成本。

对于整车厂来说，如何从海量数据中挖掘价值数据，优化算法，是能否有效推动自动驾驶产品迭代的关键。绝大多数原始设备制造商在感知模型培训、模拟测试和研发工具链中仍存在痛点，不能通过传统数据中心解决，这些痛点可能在短期内克服，但从长远来看不可避免地与汽车云服务作为一个强大的外援，超级计算能力、智能策略、端到端工具链服务，以及深度业务授权能力实现自动驾驶技术迭代和着陆。数据显示，云服务可以提高算法训练效率10倍以上，降低数据处理成本50%，对提高自动驾驶的迭代效率和安全性具有重要意义。

典型的例子是扶摇。今年8月，小鹏汽车和阿里云宣布在乌兰察布建设中国最大的自动驾驶智能计算中心，以培训自动驾驶模型。据小鹏介绍，扶摇是中国最大的自动驾驶智算中心。扶摇自动驾驶模型训练基于阿里云飞天智算平台，提速近170倍。同时，智算中心 PUE(年平均能耗电源使用效率)低于1.2，降本增效显著。

在智能制造方面，借助数字双胞胎、智能计算、辅助决策和在线协作，建立数字智能工厂，促进智能汽车生产的数字化和智能水平。随着智能汽车时代的到来，智能汽车的生产线也在全面升级为智能。基于云计算和数字双胞胎的智能制造日益成为一种趋势，阿里云与机械工业第九研究所联合打造的汽车数字智能工厂——繁荣工厂就是其中的代表。

通过近2万台设备的实时在线，实现了五大车间数字双胞胎的实时联动。在国内自主研发的数据采集监控平台上，该算法帮助焊接车间将焊点合格确定精度提高到97%；油漆车间空调节能9%，漆膜质量预测精度提高到91%。

在智能营销方面，充分利用阿里生态数据智能和数字人技术，提高汽车企业的营销准确性和流量转化效率，降低汽车企业的营销成本。阿里巴巴云的营销云整合了阿里巴巴集团的生态资源，基于战略战略家的数据智能和达摩研究所的数字人的技术能力，可以有效达到1.3亿规模的汽车意向群体，比传统交付增量约60%；同时，通过打造全链接销售漏斗，实现营销业务端到端数字化运营，帮助汽车企业提高会员数量、用户体验、转化率和订单数量。

目前，一汽奥迪的销售公司已基于阿里巴巴云的营销云构建了170多个内容标签，平均日活动量超过10万。一汽红旗营销部门基于营销云，将品牌线索转化率提高10%以上，线索运营成本降低30%。总的来说，基于以上三个云，阿里巴巴云很好地实现了帮助汽车公司创造和销售汽车的愿景。

汽车云下一站：从服务到共生

从行业的角度来看，汽车公司和云服务制造商之间的关系，无论是计算能力支持还是应用支持，都不再仅仅是买家和供应商之间的简单关系这个意义上说，阿里巴巴云的汽车云战略可能具有广泛的示范意义。

在内容上,阿里云积极响应汽车云一体化的行业变化趋势，考虑汽车企业的多种技术需求，在安全高效的基础上巩固产业基础，打造产业合力。

如今，随着技术的快速变化和行业的快速变化，智能汽车的制造已经远远超出了单一汽车制造商和云服务制造商的能力范围，成为整个行业需要共同参与的问题。对于汽车公司来说，如何在促进自身技术发展的同时，实现技术自主可控、产品迭代高效、数据安全可靠，已成为一个实际问题。阿里巴巴云通过加强沟通、对齐需求、释放大数据生产力，积极与汽车厂商探索共创共生模式，成功激发汽车云服务对智能网络业务发展的化学反应，形成产业合力。

在服务范围上，阿里云改变了过去的行业，做单一的小而美服务或大而完整的泛生态服务，转向刚性需求，做深入的垂直领域，帮助汽车公司解决痛点。从行业的角度来看，汽车云可分为两类：一类是上述自动驾驶、汽车互联网、道路协等着陆应用场景；二是满足数字管理和供应链协调需求，涵盖生产、管理、营销等环节。

过去，行业内的汽车云玩家要么关注单一环节，要么布局泛生态产业链，缺乏对汽车企业的刚性需求、差异化和定制需求的关注。阿里巴巴云专注于智能汽车的生产、制造、自动驾驶和销售，重点解决当前汽车公司关注的制造和销售好车的需求。

在模式上,阿里云深刻洞察了主机厂从授人以鱼到授人以渔的技术反馈需求，通过各种技术手段帮助汽车企业实现从造车到卖车再到智能升级的全生命周期需求，陪伴汽车企业共同成长。

不难预测，随着行业的不断发展和产业整合的深化，行业将呈现出越来越开放和包容的发展趋势，汽车企业与云服务制造商的关系将越来越呈现出共同创造与共生的新特征。阿里巴巴云作为参与者和推动者，也将成为汽车云创造共生的最大受益者。