9月6日，百度针对汽车行业正式推出集团云、网联云和供应链协同云三朵云。不止是百度，在去年6月，字节跳动被曝组建汽车云团队；去年11月，腾讯云官宣推出汽车云，今年6月又宣布战略升级，提出“车云一体化”；今年5月，华为云宣布拿下中国汽车云市场第一；8月底，阿里云和小鹏汽车联手落成驾驶智算中心“扶摇”......

至此，包括阿里、腾讯、华为、字节跳动在内的头部企业，已全部入局“汽车云”战场。值得深思的是，为何汽车云成为了电动汽车的兵家必争之地？电动汽车的下半场汽车云又将扮演什么角色？

“疯狂”的汽车云，“疯狂”的科技巨头

随着电动汽车的发展，对云化服务的需求正呈指数级上升，接入云服务成为电动汽车新势力不约而同的选择。

据《2021年中国汽车云市场追踪报告》显示，2021年汽车云行业整体市场规模高达335.2亿元，2026年，中国汽车云市场规模可能突破800亿元。汽车正从机械工具转变为智能移动设备，汽车行业的核心竞争力也随之而改变，从机械移动能力转变为软件服务能力。

从“机械定义汽车”到“软件定义汽车”，中国软件行业协会智能网联汽车行业分会秘书长张健给出了可以量化比较的数字，他表示，一辆2025年生产的智能汽车代码量预计将达到 7亿行，相较于2022年将增加2.3倍。

驱这一行行代码运行的是算力，而算力自然离不开云计算的助力。汽车云伴随着汽车智能化提速，将发挥汽车行业数字化底座和基础设施的作用，提升汽车的智能化、生态对接能力，并进一步提升智能汽车的用户体验。

具体来看，汽车智能化，一个是智能座舱的广泛应用，另一个是自动驾驶的飞速发展落地。智能座舱的云计算需求相对来说更容易满足，关键还是在于自动驾驶。

自动驾驶的发展过程同样是汽车行业数据大爆炸的过程。

要实现自动驾驶，离不开对于路况信息的获取，靠的是搭载摄像头、毫米波雷达、激光雷达等高精度传感器实现，主机厂往往采纳多传感器融合方案。

而传感器作为明面的汽车产品科技实力，已经成为车企竞争的重要维度，目前主流车型的传感器数量已经超过 30 个。甚至传感器在车企当中已经形成了一种鄙视链。什么？你搭载两个激光雷达，那我就装三个，然后有汽车品牌发话了：四颗以下，请别说话。

智能汽车未来搭载的传感器可能越来越多，这背后有自动驾驶技术发展的原因，也有产品营销方面的考量。但不管出于何种目的，最后带来的结果必然是汽车产生的数据如同爆炸一般，将会逐渐膨胀，最终超出车企的利用能力以及控制范围。

对于车企来说，数据多固然是好事，但也足够让人头疼，尤其是传统车企，自然就带来了汽车云的需求。

那么，汽车云为什么选择了今天这样一个时间节点开始爆发？原因或许在于，自动驾驶技术已经走到了从辅助驾驶跨越到完全无人驾驶的关键时期。

注意，有可能不是过渡，而是真正的跨越。在9月1日的2022世界人工智能大会(WAIC)上，李彦宏判断，L2之后率先进入商用的很可能是L4，而不是L3。确实，包括传统主机厂和造车新势力在内，已经有很多车企宣布放弃L3，直接跨越到L4。

自动驾驶技术的跨越，也将带来算力的跨越。

中科院战略咨询院产业科技创新中心汽车行业特聘研究员鹿文亮曾表示，“目前自动驾驶80%的技术问题都得到了解决，剩下20%的长尾问题，常被称为corner case。

高阶自动驾驶技术区别于低阶自动驾驶技术的关键一点就是，能够解决海量的各种特殊、复杂长尾场景，这背后离不开汽车云的帮助。

比如对自动驾驶场景的仿真测试，即借助计算机虚拟技术对实际交通系统进行某种层次的抽象。

行业普遍观点认为，自动驾驶系统至少需要100亿英里（约合161亿公里）的试驾数据，以确保车辆上路的行驶安全，仅凭测试车很难做到这一点，仿真测试就成了自动驾驶研发的重要环节。据天眼查专业版APP显示，“汽车仿真”相关企业信息已多达18721条。

当前，几乎每家自动驾驶公司或涉及相应业务的公司都在进行仿真相关的工作。最出名的是特斯拉仿真，其影子模式、车队学习一直为人所津津乐道。未来业界主流方案将是通过使用云资源进行并行计算，大规模云仿真以提高测试效率。

简而言之，如果算力不足，有可能导致电动汽车在完全无人驾驶阶段发展停滞并走进一个死循环。

汽车云产业的“三角模型”

对于阿里、百度、华为等科技巨头来说，发展汽车云已经不是可选题，而是必答题。

首先，从这些大厂财报数据来看，由于外部监管不断加强，互联网流量红利见顶，普遍面临主营业务增长趋缓的困境，而云计算业务成为了企业业绩增长的动力所在。

根据阿里2023财年Q1财报，阿里云成为阿里第二大营收来源，其市场份额在中国云计算市场上已不容忽视；百度2022年Q1财报中，智能云业务的增速为45%，高于行业平均水平；腾讯发布的2022年Q2财报显示，To B业务是唯一处于增长态势的业务板块，已经成为腾讯继增值服务之后的第二大营收支柱。

云计算与自动驾驶技术的发展路径非常相似，双方的共同点在于：一是烧钱，二是前期很难盈利。

相比造车，云计算的烧钱程度同样不遑多让。而且，云计算想要持续保持领先优势，不仅要高强度投入，还需要长期保持。

比如2020年，阿里云提出未来3年投入2000亿的目标。亚马逊在今年Q1业绩电话会上表示，期望2022年资本投资中基础设施占比能达到一半，而截止Q1的12个月，亚马逊资本投资总计610亿美元，其中约40%投向以AWS主的基础设施领域。

在国内云计算产业发展早期，也曾经历大幅降价以及“一元标”等现象。比如国内规模最大的阿里云，曾在2016年进行过十几轮降价。2016、2017年国内甚至出现过中国移动一元中标温州政务云平台项目、腾讯云一分钱中标厦门政务云项目等事件。

高成本的投入再加上早期的激烈竞争，让云计算厂商迫切寻找赢利点以回收投资。幸运的是，相比造车，国内云计算厂商已经度过了行业开荒阶段，已经走到了盈利的关口。比如阿里云，在2022财年首次实现了年度盈利。

云计算成为科技企业的重点发展目标，而汽车智能化发展存在明显的云计算需求以及算力缺口，两者可以说是一拍即合，汽车云由此开始蓬勃发展。

根据汽车云发展现状，谈擎说AI为科技企业入局汽车云，搭建了一个行业三角模型，可以从这三个维度评判科技企业在汽车云产业的优劣势。

首当其冲的，就是安全与合规维度。

自动驾驶的大量路测，关乎国内城市街道数据，未来成熟落地后，也将带来大量消费者出行数据，数据安全的重要性不容小觑。云计算作为底层基础设施，面临着更高的合规顾虑。

因此，车企选择汽车云时，必然会提前考虑到如何保证数据安全合规使用，如何不逾越红线。在这方面，亚马逊云、微软云显然无法和国内云计算企业竞争，而天翼云、移动云、联通云等具备国资背景的运营商云显然更具备优势。

现阶段在传统业务市场饱和的大背景下，三大运营商的传统业务（移动和宽带业务）同样面临增长难题，也在积极发力云计算。虽然其云计算业务体量尚小，但增长势头迅猛。

其次，是云计算厂商对于汽车产业的理解程度。这既包括对传统汽车制造业数字化的理解，也包括对汽车智能化发展的云服务布局。从这一角度来看，优势企业是阿里和百度。

在研发制造端，阿里云提供了CAE仿真、工业大数据解决方案，借助混合云统一调度计算资源，赋能车型的高效研发和生产。据阿里官方披露，阿里云服务了光伏、橡胶、新能源、钢铁等数个工业细分领域，因此，也有足够的经验帮助汽车行业数字化改造，降本增效。

百度云OS此前一度暂停运营，后百度发布基于百度智能云的“Apollo(阿波罗)”平台，开始将云计算提升到战略高度。可以说，百度的云计算业务更像是为了打造智能汽车而复活。

最后一个评估维度在于，汽车云企业是否入局造车。这里的“造车”是指，除了汽车云之外，其他一切与造车相关业务。

这仍然关乎企业核心的数据安全，不过主要表现在商业竞争领域。如果一个汽车云企业同时下场造车的，相当于既当裁判，又当运动员，车企有可能担心自家技术流失，因此很难信任这家汽车云企业。

在这方面，显然腾讯和阿里更具备优势。马化腾曾表示，“腾讯要在2B这一块扮演小助手的角色。在汽车行业，腾讯也是以这样的角色来切入。”

基于腾讯对车厂需求的理解，腾讯云推出了车企微服务框架TFS（Tencent Service Framework），它结合了车厂相关业务的特点和模型，关键是能够把帐号体系打通，对所有的应用进行全生命周期管理、监控。

寻找电动汽车下半场的“基石”

在谈擎说AI看来，汽车云对于汽车产业的变革，本质上分为数字产业化落地和产业数字化改造两大部分。

以百度发布的集团云、网联云和供应链协同云等三朵云为例。

据介绍，集团云面向车企集团自身的数字化底座建设，覆盖了整车的研发、生产、交付、营销等全部流程；供应链协同云则是打通车企与上下游配套企业，保障产业链的安全稳定；网联云为车企提供在自动驾驶和智能座舱层面的智能云解决方案，帮助车企进行数据采集，车辆状态监控和远程升级，提高汽车的智能交互和云端协同能力。

可见，集团云和供应链协同云都是对汽车产业的数字化改造，通过应用数字技术和数据资源为汽车产业带来产出增加和效率提升，从而将数字技术与实体经济进行融合；而网联云则完全服务于汽车智能化落地，相当于汽车领域的数字产业化落地，提供完全依赖于数字技术、数据要素的云解决方案。

按照当前趋势，数字产业化落地带动产业数字化改造，或许将成为汽车产业数字化转型的最有效路径。

那么，汽车云厂商在汽车产业发展中扮演的角色将有多重要？谈擎说AI认为，堪比锂矿厂商在电动汽车产业中的地位。

在电动汽车发展的上半场，锂电池成为了汽车电动化的重要基石。

近年来，电动汽车的发展带动锂电池的需求激增，供不应求的结果就是市场情绪不断升温，导致上游锂资源价格不断上涨。就连锂电池企业宁德时代也只能将压力转嫁给下游车企。

以至于有车企高声放话，怒喷电池价格过高，称自己是在给锂电池厂商打工。可以看出，在电动汽车产业链中，大部分利润都流向了更上游的锂矿厂商以及相应加工商。

接下来可以思考一个问题，支撑电动汽车下半场智能化的基石，又会是谁？会出现在汽车产业链的哪一个部分？这个答案或许就是汽车云厂商。

汽车智能化所依赖的有三个要素：数据、算法、算力。

上文已经提到过，未来汽车产业的发展将是一个数据大爆炸的过程，因此，未来汽车智能化绝对不会缺乏数据，关键在于车企能否有效利用数据；至于算法，从目前国内车企智能化发展现状来看，至少在汽车智能化的重头戏自动驾驶技术上，算法实际上大同小异，差距较小。

因此，算力或许将是电动汽车下半场竞争的关键，而算力主要来源于云。在谈擎说AI看来，电动汽车发展到最后拼的其实就是两种资源，一种是锂，一种是算力。

汽车云的本质，就相当于一座座的算力矿，只不过相对于锂矿，云资源可以人工生成。云的重要性不言而喻，汽车云的开战也就不足为奇了。

在电动汽车的下半场，竞争逻辑已经发生了剧烈变化，从传统汽车时代围绕动力、操控、空间的竞争，到电动汽车上半场围绕电池、锂资源的竞争，接下来电动汽车下半场将对汽车云、智能芯片、汽车数据等智能化要素提出更高的要求。接下来围绕算力、算法、数据将共同组成电动汽车新的产业链生态。