中国汽车在云端加速智能创新发布时间: 2024-10-10 来源：江南app平台
无论是某个产品性能上升了一个数量级，还是哪家云厂商又拿下一个大客户，信息的流动和拆解永远是即时性的。但知道并不代表能做到，对于趋势的洞察仅仅是前提，大多数参与者只是浅尝辄止，或者很快遇到了自己的能力天花板。
汽车行业是一个典型案例，近年各行业“用云量”增长放缓，但随着新能源行业加速发展，汽车行业贡献了新增量，用云量基数规模大且增长可持续，阿里云智能集团副总裁、汽车能源行业总经理李强属于最早“看到”趋势的一批人。
2021年7月，李强和他的团队发现，汽车行业的算力需求“暴力拉升”，增速超过500%，包括小鹏、吉利、极氪等车企，以及Momenta等无人驾驶公司，在公共云上大量使用GPU算力。
当年还有另一些肉眼可见的趋势，与行业的欣欣向荣形成了鲜明对比。咨询机构麦肯锡提到了如下变化：弱势汽车品牌的消亡、国际大品牌溢价率的逐渐消失、传统4S模式的式微与转型等。
李强还表示，车企全球化出海也是一个很大的变量，比亚迪、小鹏、smart等车企，在东南亚、欧洲、北美、中东等不同国家和区域出海，有的是从0到1，有的是从1到N。举例来看，smart在全球23多个国家和地区全面出海，阿里云用最短的时间在阿里云法兰克福等站点，支持smart上线车联网等核心业务。
在业内人士看来，即使变化巨大如斯，这些仍只是汽车行业伟大变革的序幕，远非高潮。线年的汽车行业竞速赛上逐一显现：
技术重塑：电动、网联、智能等领域的技术发展将继续深刻塑造行业面貌及消费者需求；
品牌定位重塑：颠覆性技术变革将为新进者的入局创造有利条件，进而改写整体竞争格局；
一如所料，在今年大模型的驱动下，端到端成为最受业界关注的无人驾驶解决方案，它同样遵循Scaling Law的规则，又带来用云量的大幅增长。
过去的无人驾驶依赖人类算法设定规则，尽管编写了大量代码，仍难以应对所有驾驶场景。而如今，汽车行业采用端到端大模型技术，通过学习海量的人类驾驶视觉数据，AI模型已超越大多数司机的驾驶能力。
在2024年云栖大会的主论坛上，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏也提到，未来汽车将有几个很大的变化，一是生产能力，以前的汽车公司大部分是集成研发，也就是把别人的能力合并在一起做出一个符合客户的真实需求的产品，全球的软件公司、网络公司、移动网络公司等科技公司，大部分是自己研发，也就是在核心的领域自研，在其他的领域集成，这是生产方式的变化。
二是销售方式，以前的汽车基本上由车厂负责制造，由合作伙伴销售，车厂没办法对汽车进行运营和后服务，也就没有后收费。包括新造车势力在内的全球车厂，更多开始思考运营方式的变化，从产品研发到售后服务、运营。
他表示，软件和硬件的规模经济加生态，一旦合并到一起，中国汽车有机会换一个赛道，出现全球性的汽车公司，但会比较少。下一个阶段的赛点是看谁能够每年生产和销售100万台全AI汽车。
汽车产业和云计算产业行至同一个岔路口，他们都真正想要赢得通向未来的门票。
一个颇为值得思考的“巧合”是——从阿里云内部层面，去年阿里云确定了“AI驱动、公共云优先”的战略，从客户层面，今年相当比例的新增用云需求，都来自AI和公共云，或是说二者合二为一的需求，这在汽车行业体现得尤为明显。
在最新一季的财报，阿里云季度营收增长6%至265.49亿元，阿里云表示，优异的表现源自于公共云业务双位数增长和AI相关这类的产品的三位数增长，在电话会中也额外指出，今年以来阿里云客户AI相关方面的预算明显增加。
要知道，车企此前对于公共云存在一种惯性避让，特别是一些有历史IT包袱的车企。如今行业现实证明，只要有足够大的推力，车企拥抱公共云并没有根本阻碍。
IDC最新发布的《中国汽车云市场（2023下半年）跟踪》报告数据显示，2023上半年，汽车行业已经在控制公有云支出的增长，并着手建设私有云。但是在2023下半年，加速而来的智能化致使私有云难以实现用户需求，汽车行业不得不增加在公有云端的支出。
公共云第一个显而易见的优势就是快，如果车企自建数据中心，从踩点选址、采购硬件、建设机房到安装部署、调试运营，快的话也需要一年时间，车企可能就此错过一整个窗口期，在智能化的路上连别人的车灯都看不到。
但快并不是公共云唯一的优点，除了迅速提供底层算力外，云厂商更希望成为车企共同创新的伙伴。
以大数据平台为例，车企的大数据团队一般在数十人规模，他们的能力上限决定了车企的大数据能力上限，但是在公共云上，阿里云有上千名和世界一流技术接轨的人才，这些人才还在持续迭代，获得新的技术后，车企一周工作可以在3个小时完成，车企能够得到比以往技术栈更大的多样性和先进性。
这里不得已提的是，此前汽车行业被广泛热议的“灵魂论”，车企如何在不失去自己灵魂的前提下，加速智能时代的创新。
“我不认为一家主机厂需要自建大规模数据中心，云计算也不可能会成为一家主机厂的灵魂，就是企业的基础设施，就像主机厂对电的需求，对于水的需求是一样的。云的存在不是让车企创新从无到有，而是加速汽车行业的创新变化。”李强说道。
阿里云很早就厘清了自己的定位，就是在生成式AI的火热、特斯拉FSD的超预期、智能汽车的大卖、汽车行业在“智能化”方面加速内卷等等前提下，通过技术密度和人才密度，帮助更多车企获得急需的能力。
一些新势力车企从创业就使用公共云，其云上比例能达到90%以上，除了一小部分核心生产系统之外，新势力车企通过全面上云，迭代速度很快。从行业维度观察，汽车行业公共云的使用率，也已经由原来的四成提高到六成。
此前，大多数厂商还将云当做“运营性”支出，因此在降本增效的大背景下，首先想到控制云开支。李强就提到，阿里云经常就成本与车企采购部门沟通，年初就要制定降本计划，车企对所有供应商的成本要求都非常严格。
“我们深信，技术本身能更带来更大的变化。”李强表示，阿里云已经帮助很多大型客户，例如吉利、上汽、小鹏等，每年先做一次技术全面梳理，以此来实现技术的压缩和降本，在增效的前提下降本。
例如小鹏汽车与阿里云合作，在内蒙古乌兰察布建立了中国最大的无人驾驶智算中心，经过持续的升级扩容，目前算力高达2.51EFLOPS，这使得小鹏汽车每天处理的日增视频训练数据9.78万公里，端到端智驾大模型2天迭代一次。
同时，上述智算中心实现了对GPU资源的细粒度切分和调度，将GPU资源的虚拟化利用率提高了3倍，支持更多人同时在线倍以上。在通讯层面，端对端通信延迟降低了80%，达到了2微秒的水准。而存储吞吐则比业界提升了40倍。
而在下半年尤其是2024年，整个汽车行业已经意识到，云慢慢的变成了一种重要的生产性支出，卷价格、卷产品，最终都是卷算力、算法、数据，掌握更多关键要素并和自身业务融合得深、融合得广的企业，可以在研发速度、生产速度、销售效率、服务体验、生态建设上全面领先。
一是车企无人驾驶技术向“无高精地图路线”升级，车企纷纷发布不依赖高精地图的城区智驾方案，相比于“有高精地图”路线对于云端的资源消耗量更大；
二是大模型上车，新势力甚至是传统主机厂等均在自研车端大模型以提升消费者的体感，进一步加剧了云端的资源消耗量；
三是部分车企开始在研发、生产、营销、服务等环节全面探索大模型，虽然目前消耗的云端资源量较小，但是为汽车云市场提供了新的增长方向和成长潜力。
谈及如何继续成为智能时代的主要云服务商，李强谈到，“确保云的先进性必须处在中国第一，这包括成本、稳定性、可靠性以及生态的繁荣，这是立身之本。”
中国汽车，站在下一个时代的起跑线，智能化必然会催生出中国的汽车巨头，也必然会诞生出与之伴随而生的一朵世界级汽车云。（张帅）
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