9月6日，百度針對汽車行業(yè)正式推出集團云、網(wǎng)聯(lián)云和供應鏈協(xié)同云三朵云。不止是百度，在去年6月，字節(jié)跳動被曝組建汽車云團隊；去年11月，騰訊云官宣推出汽車云，今年6月又宣布戰(zhàn)略升級，提出“車云一體化”；今年5月，華為云宣布拿下中國汽車云市場第一；8月底，阿里云和小鵬汽車聯(lián)手落成駕駛智算中心“扶搖”......

至此，包括阿里、騰訊、華為、字節(jié)跳動在內(nèi)的頭部企業(yè)，已全部入局“汽車云”戰(zhàn)場。值得深思的是，為何汽車云成為了電動汽車的兵家必爭之地？電動汽車的下半場汽車云又將扮演什么角色？

“瘋狂”的汽車云，“瘋狂”的科技巨頭

隨著電動汽車的發(fā)展，對云化服務的需求正呈指數(shù)級上升，接入云服務成為電動汽車新勢力不約而同的選擇。

據(jù)《2021年中國汽車云市場追蹤報告》顯示，2021年汽車云行業(yè)整體市場規(guī)模高達335.2億元，2026年，中國汽車云市場規(guī)?？赡芡黄?00億元。汽車正從機械工具轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芤苿釉O備，汽車行業(yè)的核心競爭力也隨之而改變，從機械移動能力轉(zhuǎn)變?yōu)檐浖漳芰Α?/p>

從“機械定義汽車”到“軟件定義汽車”，中國軟件行業(yè)協(xié)會智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)分會秘書長張健給出了可以量化比較的數(shù)字，他表示，一輛2025年生產(chǎn)的智能汽車代碼量預計將達到 7億行，相較于2022年將增加2.3倍。

驅(qū)這一行行代碼運行的是算力，而算力自然離不開云計算的助力。汽車云伴隨著汽車智能化提速，將發(fā)揮汽車行業(yè)數(shù)字化底座和基礎設施的作用，提升汽車的智能化、生態(tài)對接能力，并進一步提升智能汽車的用戶體驗。

具體來看，汽車智能化，一個是智能座艙的廣泛應用，另一個是自動駕駛的飛速發(fā)展落地。智能座艙的云計算需求相對來說更容易滿足，關(guān)鍵還是在于自動駕駛。

自動駕駛的發(fā)展過程同樣是汽車行業(yè)數(shù)據(jù)大爆炸的過程。

要實現(xiàn)自動駕駛，離不開對于路況信息的獲取，靠的是搭載攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等高精度傳感器實現(xiàn)，主機廠往往采納多傳感器融合方案。

而傳感器作為明面的汽車產(chǎn)品科技實力，已經(jīng)成為車企競爭的重要維度，目前主流車型的傳感器數(shù)量已經(jīng)超過 30 個。甚至傳感器在車企當中已經(jīng)形成了一種鄙視鏈。什么？你搭載兩個激光雷達，那我就裝三個，然后有汽車品牌發(fā)話了：四顆以下，請別說話。

智能汽車未來搭載的傳感器可能越來越多，這背后有自動駕駛技術(shù)發(fā)展的原因，也有產(chǎn)品營銷方面的考量。但不管出于何種目的，最后帶來的結(jié)果必然是汽車產(chǎn)生的數(shù)據(jù)如同爆炸一般，將會逐漸膨脹，最終超出車企的利用能力以及控制范圍。

對于車企來說，數(shù)據(jù)多固然是好事，但也足夠讓人頭疼，尤其是傳統(tǒng)車企，自然就帶來了汽車云的需求。

那么，汽車云為什么選擇了今天這樣一個時間節(jié)點開始爆發(fā)？原因或許在于，自動駕駛技術(shù)已經(jīng)走到了從輔助駕駛跨越到完全無人駕駛的關(guān)鍵時期。

注意，有可能不是過渡，而是真正的跨越。在9月1日的2022世界人工智能大會(WAIC)上，李彥宏判斷，L2之后率先進入商用的很可能是L4，而不是L3。確實，包括傳統(tǒng)主機廠和造車新勢力在內(nèi)，已經(jīng)有很多車企宣布放棄L3，直接跨越到L4。

自動駕駛技術(shù)的跨越，也將帶來算力的跨越。

中科院戰(zhàn)略咨詢院產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新中心汽車行業(yè)特聘研究員鹿文亮曾表示，“目前自動駕駛80%的技術(shù)問題都得到了解決，剩下20%的長尾問題，常被稱為corner case。

高階自動駕駛技術(shù)區(qū)別于低階自動駕駛技術(shù)的關(guān)鍵一點就是，能夠解決海量的各種特殊、復雜長尾場景，這背后離不開汽車云的幫助。

比如對自動駕駛場景的仿真測試，即借助計算機虛擬技術(shù)對實際交通系統(tǒng)進行某種層次的抽象。

行業(yè)普遍觀點認為，自動駕駛系統(tǒng)至少需要100億英里（約合161億公里）的試駕數(shù)據(jù)，以確保車輛上路的行駛安全，僅憑測試車很難做到這一點，仿真測試就成了自動駕駛研發(fā)的重要環(huán)節(jié)。據(jù)天眼查專業(yè)版APP顯示，“汽車仿真”相關(guān)企業(yè)信息已多達18721條。

當前，幾乎每家自動駕駛公司或涉及相應業(yè)務的公司都在進行仿真相關(guān)的工作。最出名的是特斯拉仿真，其影子模式、車隊學習一直為人所津津樂道。未來業(yè)界主流方案將是通過使用云資源進行并行計算，大規(guī)模云仿真以提高測試效率。

簡而言之，如果算力不足，有可能導致電動汽車在完全無人駕駛階段發(fā)展停滯并走進一個死循環(huán)。

汽車云產(chǎn)業(yè)的“三角模型”

對于阿里、百度、華為等科技巨頭來說，發(fā)展汽車云已經(jīng)不是可選題，而是必答題。

首先，從這些大廠財報數(shù)據(jù)來看，由于外部監(jiān)管不斷加強，互聯(lián)網(wǎng)流量紅利見頂，普遍面臨主營業(yè)務增長趨緩的困境，而云計算業(yè)務成為了企業(yè)業(yè)績增長的動力所在。

根據(jù)阿里2023財年Q1財報，阿里云成為阿里第二大營收來源，其市場份額在中國云計算市場上已不容忽視；百度2022年Q1財報中，智能云業(yè)務的增速為45%，高于行業(yè)平均水平；騰訊發(fā)布的2022年Q2財報顯示，To B業(yè)務是唯一處于增長態(tài)勢的業(yè)務板塊，已經(jīng)成為騰訊繼增值服務之后的第二大營收支柱。

云計算與自動駕駛技術(shù)的發(fā)展路徑非常相似，雙方的共同點在于：一是燒錢，二是前期很難盈利。

相比造車，云計算的燒錢程度同樣不遑多讓。而且，云計算想要持續(xù)保持領(lǐng)先優(yōu)勢，不僅要高強度投入，還需要長期保持。

比如2020年，阿里云提出未來3年投入2000億的目標。亞馬遜在今年Q1業(yè)績電話會上表示，期望2022年資本投資中基礎設施占比能達到一半，而截止Q1的12個月，亞馬遜資本投資總計610億美元，其中約40%投向以AWS主的基礎設施領(lǐng)域。

在國內(nèi)云計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展早期，也曾經(jīng)歷大幅降價以及“一元標”等現(xiàn)象。比如國內(nèi)規(guī)模最大的阿里云，曾在2016年進行過十幾輪降價。2016、2017年國內(nèi)甚至出現(xiàn)過中國移動一元中標溫州政務云平臺項目、騰訊云一分錢中標廈門政務云項目等事件。

高成本的投入再加上早期的激烈競爭，讓云計算廠商迫切尋找贏利點以回收投資。幸運的是，相比造車，國內(nèi)云計算廠商已經(jīng)度過了行業(yè)開荒階段，已經(jīng)走到了盈利的關(guān)口。比如阿里云，在2022財年首次實現(xiàn)了年度盈利。

云計算成為科技企業(yè)的重點發(fā)展目標，而汽車智能化發(fā)展存在明顯的云計算需求以及算力缺口，兩者可以說是一拍即合，汽車云由此開始蓬勃發(fā)展。

根據(jù)汽車云發(fā)展現(xiàn)狀，談擎說AI為科技企業(yè)入局汽車云，搭建了一個行業(yè)三角模型，可以從這三個維度評判科技企業(yè)在汽車云產(chǎn)業(yè)的優(yōu)劣勢。

首當其沖的，就是安全與合規(guī)維度。

自動駕駛的大量路測，關(guān)乎國內(nèi)城市街道數(shù)據(jù)，未來成熟落地后，也將帶來大量消費者出行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)安全的重要性不容小覷。云計算作為底層基礎設施，面臨著更高的合規(guī)顧慮。

因此，車企選擇汽車云時，必然會提前考慮到如何保證數(shù)據(jù)安全合規(guī)使用，如何不逾越紅線。在這方面，亞馬遜云、微軟云顯然無法和國內(nèi)云計算企業(yè)競爭，而天翼云、移動云、聯(lián)通云等具備國資背景的運營商云顯然更具備優(yōu)勢。

現(xiàn)階段在傳統(tǒng)業(yè)務市場飽和的大背景下，三大運營商的傳統(tǒng)業(yè)務（移動和寬帶業(yè)務）同樣面臨增長難題，也在積極發(fā)力云計算。雖然其云計算業(yè)務體量尚小，但增長勢頭迅猛。

其次，是云計算廠商對于汽車產(chǎn)業(yè)的理解程度。這既包括對傳統(tǒng)汽車制造業(yè)數(shù)字化的理解，也包括對汽車智能化發(fā)展的云服務布局。從這一角度來看，優(yōu)勢企業(yè)是阿里和百度。

在研發(fā)制造端，阿里云提供了CAE仿真、工業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案，借助混合云統(tǒng)一調(diào)度計算資源，賦能車型的高效研發(fā)和生產(chǎn)。據(jù)阿里官方披露，阿里云服務了光伏、橡膠、新能源、鋼鐵等數(shù)個工業(yè)細分領(lǐng)域，因此，也有足夠的經(jīng)驗幫助汽車行業(yè)數(shù)字化改造，降本增效。

百度云OS此前一度暫停運營，后百度發(fā)布基于百度智能云的“Apollo(阿波羅)”平臺，開始將云計算提升到戰(zhàn)略高度。可以說，百度的云計算業(yè)務更像是為了打造智能汽車而復活。

最后一個評估維度在于，汽車云企業(yè)是否入局造車。這里的“造車”是指，除了汽車云之外，其他一切與造車相關(guān)業(yè)務。

這仍然關(guān)乎企業(yè)核心的數(shù)據(jù)安全，不過主要表現(xiàn)在商業(yè)競爭領(lǐng)域。如果一個汽車云企業(yè)同時下場造車的，相當于既當裁判，又當運動員，車企有可能擔心自家技術(shù)流失，因此很難信任這家汽車云企業(yè)。

在這方面，顯然騰訊和阿里更具備優(yōu)勢。馬化騰曾表示，“騰訊要在2B這一塊扮演小助手的角色。在汽車行業(yè)，騰訊也是以這樣的角色來切入?！?/p>

基于騰訊對車廠需求的理解，騰訊云推出了車企微服務框架TFS（Tencent Service Framework），它結(jié)合了車廠相關(guān)業(yè)務的特點和模型，關(guān)鍵是能夠把帳號體系打通，對所有的應用進行全生命周期管理、監(jiān)控。

尋找電動汽車下半場的“基石”

在談擎說AI看來，汽車云對于汽車產(chǎn)業(yè)的變革，本質(zhì)上分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化落地和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化改造兩大部分。

以百度發(fā)布的集團云、網(wǎng)聯(lián)云和供應鏈協(xié)同云等三朵云為例。

據(jù)介紹，集團云面向車企集團自身的數(shù)字化底座建設，覆蓋了整車的研發(fā)、生產(chǎn)、交付、營銷等全部流程；供應鏈協(xié)同云則是打通車企與上下游配套企業(yè)，保障產(chǎn)業(yè)鏈的安全穩(wěn)定；網(wǎng)聯(lián)云為車企提供在自動駕駛和智能座艙層面的智能云解決方案，幫助車企進行數(shù)據(jù)采集，車輛狀態(tài)監(jiān)控和遠程升級，提高汽車的智能交互和云端協(xié)同能力。

可見，集團云和供應鏈協(xié)同云都是對汽車產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化改造，通過應用數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)資源為汽車產(chǎn)業(yè)帶來產(chǎn)出增加和效率提升，從而將數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟進行融合；而網(wǎng)聯(lián)云則完全服務于汽車智能化落地，相當于汽車領(lǐng)域的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化落地，提供完全依賴于數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)要素的云解決方案。

按照當前趨勢，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化落地帶動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化改造，或許將成為汽車產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最有效路徑。

那么，汽車云廠商在汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展中扮演的角色將有多重要？談擎說AI認為，堪比鋰礦廠商在電動汽車產(chǎn)業(yè)中的地位。

在電動汽車發(fā)展的上半場，鋰電池成為了汽車電動化的重要基石。

近年來，電動汽車的發(fā)展帶動鋰電池的需求激增，供不應求的結(jié)果就是市場情緒不斷升溫，導致上游鋰資源價格不斷上漲。就連鋰電池企業(yè)寧德時代也只能將壓力轉(zhuǎn)嫁給下游車企。

以至于有車企高聲放話，怒噴電池價格過高，稱自己是在給鋰電池廠商打工?？梢钥闯?，在電動汽車產(chǎn)業(yè)鏈中，大部分利潤都流向了更上游的鋰礦廠商以及相應加工商。

接下來可以思考一個問題，支撐電動汽車下半場智能化的基石，又會是誰？會出現(xiàn)在汽車產(chǎn)業(yè)鏈的哪一個部分？這個答案或許就是汽車云廠商。

汽車智能化所依賴的有三個要素：數(shù)據(jù)、算法、算力。

上文已經(jīng)提到過，未來汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將是一個數(shù)據(jù)大爆炸的過程，因此，未來汽車智能化絕對不會缺乏數(shù)據(jù)，關(guān)鍵在于車企能否有效利用數(shù)據(jù)；至于算法，從目前國內(nèi)車企智能化發(fā)展現(xiàn)狀來看，至少在汽車智能化的重頭戲自動駕駛技術(shù)上，算法實際上大同小異，差距較小。

因此，算力或許將是電動汽車下半場競爭的關(guān)鍵，而算力主要來源于云。在談擎說AI看來，電動汽車發(fā)展到最后拼的其實就是兩種資源，一種是鋰，一種是算力。

汽車云的本質(zhì)，就相當于一座座的算力礦，只不過相對于鋰礦，云資源可以人工生成。云的重要性不言而喻，汽車云的開戰(zhàn)也就不足為奇了。

在電動汽車的下半場，競爭邏輯已經(jīng)發(fā)生了劇烈變化，從傳統(tǒng)汽車時代圍繞動力、操控、空間的競爭，到電動汽車上半場圍繞電池、鋰資源的競爭，接下來電動汽車下半場將對汽車云、智能芯片、汽車數(shù)據(jù)等智能化要素提出更高的要求。接下來圍繞算力、算法、數(shù)據(jù)將共同組成電動汽車新的產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)。