【摘要】智能化浪潮下，汽車已從機械硬件主導的“四輪終端”蛻變為數據驅動的“移動超級計算機”。

云端服務作為支撐這場“智能化”革命的“數字底座”，正成為阿里、騰訊、華為等科技巨頭的必爭之地。

那么，誰又能在這場“冰山之下”的數據閉環與算力效能之爭中笑到最后呢？

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以下為正文：

01

云端何以成為自動駕駛的勝負手？

從特斯拉程碑式的FSD V12和FSD V13，到華為推出ADS 3.0、小鵬發布規控大模型XPlanner。

過去的一年，端到端已然成為智能駕駛領域最核心的關鍵詞。

伴隨著端到端技術C位出道，鲇魚效應正攪動包含智駕硬件、地圖方案、算力部署在內的各方廠商。

然而，端到端技術十分依賴算力和數據的支持，但智駕平權時代，成本減負的車端無法承載超高算力和海量數據帶來的資金與技術壓力。

由此，車企想要邁過智駕第一梯隊的“分水嶺”，除了要追逐技術趨勢之外，也不得不關注“冰山之下”的算力和數據。

當車端向“輕”發展，就需要云端向“重”轉型，基于云端訓練的大模型正成為阿里、騰訊、華為等科技巨頭的必爭之地。

來源：騰訊智慧出行

一方面，云端大模型更利于端到端技術擺脫對高精地圖的依賴，讓輕圖、無圖成為可能。

騰訊的智駕云圖將車端實時感知數據、駕駛行為經驗信息和車企自有數據資產等上傳云端，實現云端多程建圖。

地圖入云趨勢正在加速。

另一方面，云端算力增長正助力技術迭代效率飆升。

目前，華為智能駕駛云端算力達 5E FLOPS，可支撐“華為ADS”每日3500萬公里仿真訓練里程。

自動駕駛的云端服務需求，已從單純的存儲擴展至模型訓練、仿真測試、實時決策等全鏈條服務，形成“數據-算力-算法”三位一體的競爭核心。

然而，隨著算力和數據規模的持續增長，如何獲得高質量數據且使其低成本流動，成為整個行業亟待解決的問題。

未來，強化“冰山之下”的車云一體數據閉環能力，已成為車企和自動駕駛企業們能否在未來“冰山之上”智駕功能和體驗的競賽中取勝的關鍵。

02

巨頭競逐“冰山之上”的差異化路徑

據Canalys報告，2024年第三季度中國云服務市場前三強分別為阿里、華為、騰訊，三家公司合計占據中國大陸云基礎設施服務支出70%的份額，其競爭態勢直接映射到自動駕駛云端服務領域。

在車云一體化的算力爭奪戰中，阿里云、騰訊云、華為云憑借其在云計算、AI和大數據領域的積累，通過差異化策略搶占市場份額。

阿里云最新發布的財報顯示，截至2024財年，公司云智能集團營收255.95億元，同增3%，與此同時，公司AI相關收入持續錄得三位數的同比增長。

早在2022年，小鵬汽車就與阿里云在烏蘭察布建成了當時中國最大的自動駕駛智算中心“扶搖”，用于自動駕駛模型訓練。

“扶搖”依托于阿里云靈駿智算集群構建，這是阿里云面向AI時代打造的智能算力基礎設施，支撐了小鵬汽車端到端智能駕駛大模型的快速迭代。

與此同時，公司結合菜鳥物流、高德地圖等場景落地云端智駕，瞄準物流、Robotaxi等高頻場景，與頭部車企共建數據驅動迭代體系，為車企提供基于云的仿真測試平臺，縮短路測周期。

與阿里的生態打法相同，騰訊專注于做好汽車智能化的基礎設施工作，成為一名本本分分的乙方。

公司以“數智化助手”身份進入智能汽車產業鏈，為車企提供云、地圖、AI等技術，利用微信、地圖等C端入口，為車企提供社交、娛樂、出行、協同辦公等生態服務。

據鐘翔平介紹，騰訊已經為超過100家車企和出行科技公司提供數字化產品和方案，有9成車企首選騰訊作為汽車云服務伙伴，也為超過30家車企和出行科技公司提供了海外云服務。

與騰訊乙方定位不同，華為既造車又提供技術服務，將其云服務貫穿于企業造車、賣車、出行服務全價值鏈。

公司的“昇騰AI芯片+MDC計算平臺+鴻蒙系統”三合一軍團，助力華為實現車端到云端全鏈路可控。

當前，公司通過深度綁定三一重工、國家能源集團、廣汽集團等行業頭部客戶，形成技術標準與數據壁壘，進而向中小客戶輸出標準化產品。

智駕平權與端到端加速下，車企的云端競賽已成為大廠云業務增長的核心。

03

數據主權下的競合格局

對于科技企業來說，如何加碼汽車云已經成為一道必答題。

然而，數據主權之下，車企與云廠商的合作往往存在一道“隱形墻”。

在自動駕駛時代，車端數據量指數級上升，這對云端數據庫存儲、安全性提出了巨大的挑戰。

車企將自身核心訓練與研發數據交予云廠商，這無疑于一場不完全不對稱的信息博弈，更何況部分云廠商同時承擔車云雙端的角色。

當前，大多數車企選擇多云策略，避免單一供應商鎖定。

而未來，如何消除企業上“云”的后顧之憂，已成為智駕云市場體量的決定性因素。

部分云廠商已經將目光轉向了海外。

據悉，特斯拉斥資30億美元自建Dojo超算中心，大幅提升FSD訓練效率。

公司通過建立名為“Cortex”（大腦皮層）的超算集群，用以支持FSD和Optimus的算法訓練，該超算集群已包含十萬顆英偉達H100和H200芯片，可實現約100 EFLOPS左右的算力能力。

值得關注的是，據知情人士透露，阿里高層已經親自到訪特斯拉，為特斯拉中國的FSD落地提供GPU數據中心服務。

若該合作最終能夠達成，那么特斯拉不僅在海外所向披靡，在國內也將得到強有力的本土企業支持，實現中國版FSD閉環。

與此同時，國際Tier1巨頭博世也與騰訊開展合作，依托騰訊提供的云與合規一體化方案，攻克了公司的數據合規難題。

目前，博世已經取得了第一階段成果。

2024年5月，博世高階智能駕駛的城區領航輔助在奇瑞星紀元上正式推送，標志著博世成為全球首個擁有高階智駕能力的國際化Tier 1供應商，目前仍是唯一擁有高階智駕能力的國際化Tier 1供應商。

據公開資料，博世2024年底實現兩段式端到端的無圖方案量產，覆蓋全國20城；2025年中量產一段式端到端的無圖方案，計劃2025年7月實現全國都可開。

海外云廠商的實力同樣不容小覷。

亞馬遜云在25年國際消費類電子產品展覽會（CES）上展示了其在出行領域打造的最新云服務和解決方案。

公司與寶馬、本田等國際品牌展開了深度合作，在助力車企實現智能駕駛的同時，還通過廣告與營銷服務，構建全方位的的360度客戶檔案，優化客戶支持體系。

科技巨頭微軟也卷入了云服務領域，公司與大眾集團共同開發了大眾汽車云平臺，并為豐田、寶馬、日產雷諾集團的部分車型提供云計算服務。

由此，國產云廠商既要面臨車企的信任考驗，又要面臨海外巨頭的強勢競爭，車云一體的競合格局正在向白熱化演變。

既然格局未定，那就讓子彈再飛一會。

04

尾聲：云上智駕

自動駕駛的終極競爭，本質是“冰山之下”的數據閉環與算力效能之爭。

阿里、騰訊、華為憑借技術卡位與生態構建，正在改寫傳統汽車產業的游戲規則。

然而，車企的數據主權焦慮、算力成本高企，仍是懸在云端之上的達摩克利斯之劍。

未來，唯有在開放性與安全性、全球化與本土化之間找到平衡的智駕云端玩家，才能在這場萬億級競逐中笑到最后。

智能化正在加速狂奔，但智能汽車的新基建不在路面，而在云端，這場無聲的戰爭，才剛剛開始。

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