佐思汽研發布《2023年汽車云服務平臺產業研究報告》。

01

汽車數據量呈現指數級增長，上云成為必然選擇

從企業層面來看，數字化轉型的目標是將貫穿汽車研發、生產、銷售、運營、售后服務等全生命周期的相關要素全流程數字化，將沉睡在車企本地服務器和機房內的數據上云，打通各環節數據通路，逐步實現產業全鏈路的數據一體化管理，云管端一體化的實時互聯，構建貫穿用戶全生命周期的服務運營模式，強化產業上下游合作伙伴的連接，產生更大的價值。

從產品層面來看，汽車智能化、網聯化迅速發展，例如自動駕駛功能，從L2級開始，自動駕駛的每一次向高階駕駛演進，對于云的基礎設施平臺、應用、服務的消耗量都要上升一個量級。隨著高階自動駕駛逐漸走向量產，車載傳感器數量及數據量大幅增加，本地處理難以滿足需求，上云將是最優選擇。

車企在云服務建設上，每年花費高達數千萬元，促進市場規模快速增長。2022年中國汽車云服務市場超過150億元，預計未來5年將保持30-40%的增速。

2020-2027年中國汽車云市場規模

來源：《2023年汽車云服務平臺產業研究報告》

02

專屬汽車云平臺上線，差異化競爭成為關鍵

2021年字節跳動發布“字節跳動汽車云”， 在數字營銷、智能座艙、自動駕駛、車輛服務四個板塊提供云服務；2022年，騰訊智能汽車云、百度汽車云、阿里汽車云紛紛上線，BATHD（百度、阿里、騰訊、華為、抖音）五大巨頭均已入場，依托汽車專屬云構建的汽車云服務進入深化競爭階段。

從各汽車云的服務范圍來看大同小異，基本涵蓋了研發、制造、營銷、供應鏈幾大板塊，對于研發的支持主要集中在自動駕駛、智能座艙、車聯網、三電幾個領域，因此如何構建差異化競爭成為企業制勝的關鍵。

中國汽車云平臺

來源：《2023年汽車云服務平臺產業研究報告》

03

云服務的差異化競爭，主要從基礎資源層服務和上層研發工具鏈兩方面構建

基礎資源層方面，超算中心是衡量服務能力的一項重要指標，阿里、百度等率先布局。

2022年8月，阿里云啟動位于張北和烏蘭察布的兩座超級智算中心，算力規模合計15 EFLOPS（每秒1500億億次浮點運算）。同期，阿里云推出智能計算解決方案“飛天智算平臺”，通過“平臺+智算中心”形式將智算能力開放出來。

阿里云張北&烏蘭察布超算中心

百度云繼開啟陽泉、濟南、福州、鹽城、天津五大智算中心之后，于2023年5月開工建設百度智能云-沈陽智能計算中心項目，占地約2.4公頃，建筑面積4.2萬平方米，總體規劃算力500P，一期建設算力200P。百度沈陽智算中心未來不僅包含物理數據中心建設能力、智算基礎設施能力，還包括以大模型為代表的AI軟硬件生態能力的綜合性解決方案，可支持智算時代下企業不同業務場景的計算任務和大模型的產業應用需求。

百度智能云-沈陽智能計算中心

來源：公開資料

研發工具鏈方面，云服務供應商正致力于通過“全流程”、“全閉環”的服務，為用戶打造 “拎包入住”服務體驗。

騰訊自動駕駛云平臺中，虛擬仿真成為關鍵一環。

華為自動駕駛云平臺”八爪魚” 內置2000萬框標注數據集、20萬仿真場景庫、以及完整的工具鏈和標注算法，覆蓋自動駕駛數據、模型、訓練、仿真和標注等全生命周期業務，能夠協助車企“0”基礎構建自動駕駛開發能力。

百度則從芯片（昆侖芯）、深度學習（飛槳）、訓練大模型（文心），到搜索（百度搜索）、云平臺（百度智能云）、自動駕駛（Apollo）、智能網聯（小度）等，構建全棧布局，實現數據閉環。

百度智能云自動駕駛解決方案整體架構

來源：百度

04

多云策略下，主機廠的需求從追求資源轉變為追求效率

隨著深度上云，主機廠上云的資源需求已基本滿足，企業云戰略的底層邏輯從追求資源轉變為追求效率，最終實現對企業整體生產經營數字化的能力提升。在這個過程中，主機廠不再與某一個云平臺深度綁定，而是實施多云策略，將不同的業務類型放到不同的云平臺。

例如：

吉利汽車，在與百度合作打造“1+6+N”吉利混合云平臺的基礎上，與阿里合作建設了星睿智算中心，與騰訊開展基于車聯網和安全解決方案的合作。

一汽集團，采用華為云Stack構建了混合云架構，還與阿里云合作開展智能制造、數字營銷等業務。

部分車企云平臺選擇

來源：《2023年汽車云服務平臺產業研究報告》

多云策略的優勢毋庸置疑，能夠集合各云平臺優勢、實現業務精細化部署、降低企業成本，同時助力車企在云平臺構建上獲得核心主動權，避免 “靈魂之爭”的困擾。然而多云策略的挑戰也不可避免，多云之間存/算力怎么分配、跨云數據同步對帶寬依賴、成本和網絡延遲是否會產生影響等都是亟需解決的問題。因此，如何制定多云策略，是主機廠需要解決的問題。