新能源车企最痛苦的事

在汽车圈，从来没有哪场转变，能像今天的智能化一样发生无差其余打击。

凭证相关数据显示，去年年底，电动车销量占比已经跨越了所有汽车的23%，与此同时，车企们也陷入新一轮内卷，最直观的显示就是：硬件堆料、成本提升、玩家变多、特斯拉全系降价、尚有海内众多的高配低价。

固然，这些对于传统燃油车来说都不是好事，加上偕行的竞争加剧，油车和电车都在转型和优化的路上，只不外重心从动力、底盘的研发，转移到怎么应用新手艺上，好比智能驾驶、智能座舱、智能车联等。

一时间，拥抱智能化成了海内所有车企的必选项。

对于车企们来说，只有更高的算力，更好的芯片，才气驱动这些软硬件施展出*的性能。加上辅助驾驶手艺不停迭代，对算力也提出了更多的需求。据 Garner 估量，一辆联网车天天至少发生4TB数据，车卖得越多，数据量甚至能从PB级到增进到ZB级。

此时若是将数据存下来做模子训练，车企们显然很难自力完成。这一点，何小鹏看得很清晰，以是在去年8月，小鹏和阿里云相助的智算中央落地乌兰察布，他算过一笔账，预计2025年起，小鹏汽车每年花在算力上将跨越10亿元。“若是现在不提前贮备算力，那么往后5年内，企业算力成本会从亿级，加到数十亿级。”

顶着同样焦虑的不只有新势力，为了花更少的钱挖掘更多的数据价值，海内有跨越70%的车企，例如一汽、祥瑞、长城、长安，包罗地平线等自动驾驶公司，都上了阿里云，后者打造的汽车云笼罩了“产研供销服”各个环节，包罗最庞大的生产制造环节。

在一些汽车业内人士看来，云盘算和汽车产业的融合是事态所趋，车企对云的需求，已经从拿来即用的资源升级，酿成了在智能网联各垂直场景的专精，这是每一家车企都不能错过的效率转变。

01 智能车的数据“围城”

制作专用的智算中央，小鹏并不是*个。此前特斯拉也公布过超级盘算机Dojo，专门用于人工智能机械学习，辅助训练自动驾驶的视觉手艺等，浮点运算能力甚至到达exaflop级别，即每秒百亿亿次运算。

Dojo的首席工程师曾透露，早年前在测试基础设施时，Dojo的功耗直接把当地变电站搞跳闸了。到了今年，马斯克预计，年底将通过Nvidia、Dojo芯片将神经网络训练再提高一个数目级，在算力上把自动驾驶的历程向前再推一步。

汽车智能化最直接的体现是实现自动驾驶，这点特斯拉走得最早，单车智能也被以为是可行的方案，近两年的海内情形也是一样，去年终，海内纵目科技申报IPO、包罗MINIEYE、宏景智驾、福瑞泰克在内的十多家量产型ADAS企业均拿到了新融资,规模大部门在数亿元，流向更容易落地的辅助驾驶。

这内里就包罗同样是新势力的理想汽车，和其他玩家相比，理想算起步对照晚，为了赶进度，接纳的是硬件和系统标配的计谋，而且给用户免费使用。反观特斯拉，车主开通自动驾驶辅助系统是要花钱的，但所有的车辆都标配了感知和盘算平台硬件，若是车主赞成条款，部门数据就可以回传。

这两件事至少可以说明，在自动驾驶手艺还未成熟的阶段，拉满硬件设置简直是一个很有吸引力的卖点，800万像素高清摄像头、4D毫米波雷达，许多玩家在硬件上接纳堆料超配。这不仅为了吸引更多的用户，思量到自动驾驶更高阶的场景下，功效和服务的迭代，也都离不开后期延续增进的数据支持。

毫无疑问，现在的特斯拉在交付量上遥遥*，这给包罗理想在内的玩家，造成了很大的心理压力。业内人士以为，若是理想要在数据规模上争取基本转变，就得只管降低车辆和硬件成本。

有理想汽车的PM称，中国企业和特斯拉的成本差距，主要体现在硬件设置和芯片上，随着辅助驾驶新车市场渗透率到达30%，李想本人也做出判断，自动驾驶功效会在这两年集中落地。中高端车型若是不能跟上措施，很可能会成为消费者不买这辆车的理由。

事实上，成本和算力险些是每一家智能车厂商都要权衡、战胜的问题。做自动驾驶，就要有海量数据支持，这是一个大条件，正常情形下，辅助驾驶每提升一个级别，车载算力需求就提升一个数目级，而训练研发的算力要提升两个数目级。

若是未来三年尚有上百倍算力提高的需求，算力和天真性的不足，会让大部门的自动驾驶都面临“研发跟不上数据增进”的逆境。这种情形下，想要进一步提升用户体验，就需要“云”的加持。

以是回到一最先，小鹏给出的解法，就是和阿里云“自动驾驶云”制作一个算力规模达600PFLOPS的专用智算中央“扶摇”，而且效果已经获得了验证：算力到达60亿亿次每秒运算，训练提速到达170倍，同时节约了用电；在存储层面，阿里云提供最多7层冷热水平的数据存储架构，大幅降低了数据存储成本。

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02 为什么说云盘算自然适合汽车行业？

现实上，在车联网观点出来前，部门车企就已经把一些数据和服务迁徙到云端，这是最早的汽车云雏形。但那时的云还没有突破“车”的限制，只饰演着资源+容器的角色，提供存储、盘算等辅助。

固然，这也是车云一体中最基础的功效，等到高阶辅助驾驶发作，数据进一步增进，存储和盘算的功效仍然是车云*层的联系。通常来说，一祖传统车企的营业系统甚至能跨越300多个，智能汽车的营业还会更多，他们的配合需求，都是想让汽车产业变得更轻盈。

举个例子，传统车企往往会通过自建IDC来举行数据运营，当量产车规模越来越大，需要即时回传的信息也就越来越多，加上不时的高算力需求，这时刻仅靠专有云是不够的。这也注释了，为什么长城汽车会在2018年选择和阿里云确立相助，专有云之外，“公有云+数据中台”的配合，在保证对海量数据举行实时盘算与处置的同时，它的数据治理能力也毋庸置疑。

厥后随着智能化趋势加剧，包罗蔚来、祥瑞等，都有介入到这场竞赛中来，但回到基础设施自己，早期的搭建仍然是一件重资产、重研发、耗时长的苦差事。相比之下，手艺积累深挚、开放天真，且已经有许多场景实践的云厂商，可能是更好的选择，由于它们更明白怎样才气架好车企上云的梯子。

尤其对于新确立的公司来说，前期并没有那么多的数据要积累，以是一最先都市接纳云原生的模式。降生在2020年的智己走得就是这样的蹊径：摒弃传统的线下机房，将需要重投入的运维义务交给阿里云，包罗车联车控平台、用户治理平台、研发平台、SAP系统、平安运营等多个焦点营业都放在云上。

根据阿里云智能副总裁李强的明晰，智己的云原生才刚刚最先。

这样的判断泉源于智驾系统的一个场景实践，对比传统的单点解决方案，阿里云从车端的采集、传输、存储，到最终的公布历程举行拆解，组成一套完整的端到端处置方案。但这并不是终点。实现自动驾驶的历程需要不中止的性能迭代，条件是对路况、车辆信息的进一步网络挖掘，匹配高精硬件，而且降低网络延迟，解决这个问题的要害之一，就是提高云盘算平台使用效率。

无独占偶，前段时间祥瑞星睿智算中央落地湖州，同样也是基于阿里云飞天智算云平台打造来提升后续研发效率，星睿案例的特殊性在于，在智能驾驶、车联网之外，新能源动力治理方面也将基于智算中央加速智能应用的研发，好比凭证用户驾驶习惯和路况，对电池举行实时治理。

除此以外，对于一辆车来说，除了车辆自己，从车厂到市场，中央的研发、生产、营销，同样被车企以为是令人头大的环节。举个简朴的例子，当新势力的直营模式带来更好的用户体验时，D2C直营模式和夹杂署理模式也成了许多车企的转型偏向，在这一历程中有许多新问题泛起，好比怎样运营，并触达更多用户。

一汽奥迪和一汽红旗的解决方案是，在阿里云“营销云”上建设内容中台。前者构建出170多个内容标签，这么做直接带来跨越10万的DAU；后者在运营成本降低30%的情形下，品牌线索转化率提升跨越10%。对比传统的投放方式，阿里云“营销云”*的特点是能够带来新的增量，背后的手艺能力则来自瓴羊的数据智能和达摩院的数字人。

但这并不是最要害的，对于一家快要2万装备同时在线的工厂来说，若何协调资源才是最棘手的难点，这也注释了为什么一汽红旗会选择和阿里云“智造云”相助、举行仿真试验，底层逻辑仍是对数字化和智能化的应用：借助数字孪生、智能盘算、辅助决议，本质上来说，智能工厂压缩的不仅是周期，尚有失足率。

03 全周期服务的起点

某种水平上来说，当下的数字化转型就是向云转型，韦青是微软（中国）的CTO，他的形貌很贴切：“就像电力系统被发现出来，我们花很长时间让工具都接上电，之后就是生产力的大发作。”

对于任何一家企业来说，想战胜的都是怎样才气把产物快速打造出来，而且能够卖出去，在这个历程中，稳固、平安、高效缺一不能。拿云盘算来说，经由二十多年的演变，它已经乐成实践在金融、政务、零售等各个领域，自己的应用场景也已经异常成熟。

然而，由于已往许多云厂商的收入主要泉源互联网企业，一度让人以为只有互联网才需要云盘算。但事实上，许多传统实体制造业在越来越卷的情形下，也需要借助云盘算实现转型、突围，而汽车云，就是这种环境下降生的产物。

但问题是，同样是卷算力，芯片和云是两种差其余解决方式。前者更倾向对汽车产物自己的优化，后者则关联了企业背后全流程的数字化，从后端的制造，到终端的供应链，到前端的营销，再到最前端的用户使用，整个历程不仅有正在发作的驾驶数据，尚有未来增进的生产制造侧、营销流通历程的数据。

因此，行业需要加倍聚焦应用场景的云，将数据网络上传至云端，举行存储、盘算、模子训练，并通过OTA升级的方式，把不停迭代的软件算法下发，另一面，云厂商也需要躬身入局，深入到汽车行业的毛细血管里。

值得注重的是，在数字化和智能化的浪潮下，汽车云在智能网联车的应用空间远不止这些。在车联网的靠山下，汽车云对数据施展的作用，能够把对用户的服务，从原本的产物生意终点，转变为提供车辆全生命周期服务的起点，在优化用户体验的同时，也为车企缔造了实打实的价值和收益，而这，极有可能成为一场转变的劈头。

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