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    【原】車云協同，云計算下一個主戰場？
    
                    
                    
                    
                    
    
                         科技云報道
                        
                        
                        2022-11-30
                        
                             發布于江蘇
                        
                    
    
                    
    
                        
                        
    
                    
    
                    
                    
    
                        
    
                            
                        
    
                        
    
                            
                                
    
                                    
                                        
    

                                        
                                        

                                        
    數字化浪潮席卷千行百業，汽車作為“超級智能終端”，正在步入“云時代”。
    今年下半年開始，一朵新的“汽車云”正在吸引國內云廠商，隱隱散發出一股競速的味道。
    車企上云如今已經是一個確定性趨勢。以“蔚小理”為代表的造車新勢力，原本就誕生在云原生的時代，很多業務從第一天就結合了云的能力而發展。
    不僅如此，在數字化轉型的趨勢下，傳統車企也在加速上云。隨著汽車數據越來越龐大，其間蘊含的商業價值愈發高漲。
    面對新市場，云計算廠商們也將目光聚焦到了汽車產業鏈，華為云、阿里云、騰訊云、百度云等紛紛針對汽車推出云戰略。
    云計算如何與汽車融合？
    過去幾年，云的增長逐漸顯露疲態。阿里云是國內最大的云廠商，2021年Q1的收入增速為37%，但2022年Q2已經下降到10%；
    騰訊云在2019年之后不再單獨披露云業務收入，放入“金融科技與企業服務”項下，該業務在2021年Q1的收入增速為47.4%，但2022年Q2已經下降到0.8%，這意味著幾乎沒有增長。
    增長放緩的客觀原因在于，在上一個十年的移動互聯網時代，為云廠商提供主要收入來源的泛互聯網客戶自身的增長也觸碰到了天花板。
    因此，過去兩年云廠商開始積極轉型，深入政務、制造業等實體經濟，積極尋找新的業務增長點。
    作為實體經濟之一的汽車產業，無疑就是最大的增量市場之一。
    目前，中國的汽車保有量約為3.07億輛，其中新能源汽車保有量已突破1000萬輛，連續7年產銷量位居全球第一，單月滲透率已經超過20%。
    汽車產業正處于“新四化”變革的關鍵時刻，電動化、網聯化、智能化、共享化的發展趨勢重新塑造著機械化的傳統汽車工業。
    正如手機的進化一般，汽車也在軟硬件一體化的道路上持續迭代。
    對于汽車行業人士來說，智能汽車被認為是智能手機之后，另一大超級移動終端。這其中，大量問題最終要依靠云端解決。
    對于汽車本身而言，一方面汽車在運行狀態下會產生駕駛數據，同時聯網和自動駕駛則對算力有了更高的要求，尤其是自動駕駛側，比如操作系統更新等就更加需要云端支持；
    另一方面汽車內部的人車交互也更加頻繁，包括娛樂設備、APP操控，乃至離開汽車場景用戶依然可以聯動汽車享受配套的服務，數據維度更加復雜多樣。
    除了車的智能化，車企也遇到數字化升級的需求。車企拓展了新的商業模式，也要有新的制造能力，尤其是能不能實現軟件化、智能化制造能力或者研、產、供、銷、服的能力，為此車企也需要數字化平臺的支撐。
    從車企的業務構成看，一個車企往往包括300多個業務系統，而新能源車企會更多。
    在傳統車企轉型的過程中，也引入了非常多的IT新技術，對云原生技術能力的需求日趨增長。
    再進一步看，數字化也將延伸至汽車制造產業鏈環節，改造傳統的工業制造流水線。
    在一輛汽車的全生命周期中，生產、研發、供應鏈、銷售、服務等多個環節都需要上云，完整的汽車云是一套集合了IaaS、PaaS、SaaS的整體解決方案。
    其中，IaaS層主要負責在設計、生產以及供應鏈等環節提供計算、存儲、網絡、CDN、安全以及災備等相關的基礎設施；
    PaaS層主要提供微服務框架、中間件、數據庫、仿真平臺、應用開發平臺、大數據等平臺；
    SaaS層的汽車云服務主要以面向終端用戶的軟件或應用，如協作應用程序、內容應用程序、車載娛樂終端、辦公軟件以及地圖軟件等。
    除此之外，從路的視角來看，云的到來實現了智慧道路，讓原來基于駕駛員微觀視野的駕駛，演化到基于攝像頭、雷達、GPS等更加廣義道路環境下的信任控制。
    更高階的自動駕駛，將在車路協同等綜合因素加持下，得以實現。
    國際分析機構沙利文發布的《2021年中國汽車云市場追蹤報告》（以下簡稱“《報告》”）顯示，2021年大中華區汽車云市場已達335.2億元的體量，但整個行業仍處于發展初期，到2026年市場規?？赡芡黄?00億元，呈現高速增長態勢規模較小的車企在汽車云的年度預算在1000萬元左右，集團級大型車企的汽車云年度預算在5000萬元左右。
    云廠商競逐車云協同
    面對高速增長、快速變革的智能汽車市場，云廠商們必然不會錯過。
    在汽車數智能力提升、車企能力變軟的過程中，汽車產業也面臨著不少挑戰，同時也對上云、用云提出了新的需求。
    《報告》將中國汽車云服務按應用場景分為自動駕駛、車聯網、車路協同以及車企數字化轉型場景。
    報告中，“汽車云”被定義為以車企/整車廠為目標并通過IaaS、PaaS以及SaaS層的服務形式，提供涵蓋汽車的設計、研發、生產/制造、銷售及售后等全生命周期的相關服務。
    簡單來說，可以將“汽車云”服務分為兩大類：一是自動駕駛、車聯網、車路協同等落地應用場景，二是針對車企數字化轉型，滿足數字化管理和供應鏈協同需求，覆蓋生產、管理、營銷等各環節。
    可以發現，大廠的汽車云業務也主要圍繞這兩大場景展開細化布局。
    云計算公司如微軟Azure、百度云、阿里云、亞馬遜AWS在密集推出汽車云策略。
    他們的焦點，基本集中在提高自動駕駛效率，以及車企的運作效率，包括研發的改變。
    華為可能是在汽車領域布局最早、深入汽車產業最深的云廠商。華為在2019年成立智能汽車BU，定位汽車Tier1，幫助車企造車。
    《報告》顯示，華為云以22.8%的市場占有率在中國汽車云市場（IaaS+PaaS）位居第一。
    華為將汽車云其總結為三朵云：在數字化研發、生產、供應鏈階段幫助車企“造好車”，在數字化營銷階段幫助車企“賣好車”，在數字化出行領域（車聯網、地圖導航、內容生態等）幫助車企“用好車”。
    百度云的汽車云布局與華為云相似，但側重點不同。今年9月，百度智能云事業群組負責人沈抖在2022智能經濟高峰論壇上推出三朵汽車云：覆蓋研發、生產、服務環節的集團云，覆蓋自動駕駛、智能座艙的網聯云，以及覆蓋產業協同、物流調度的供應鏈協同云。
    盡管車企云化可以給企業帶來價值，但是大多車企背負巨大的歷史包袱。這就導致絕大部分云解決方案，在很大程度上仍然局限于核心業務之外，以離散的、戰術性的和針對性的形式出現。
    根據埃森哲發布的報告顯示，汽車制造商不愿意在核心運營中采用云計算，其中最重要的原因是，在行業內根深蒂固的和相對保守的以技術為核心的產業思維模式。
    具體表現在，除了接入公有云平臺，主機廠也同樣部署自己的私有云平臺，采用私有云+公有云的混合云部署模式，弱化與云廠商的“供應綁定”。
    相較而言，造車新勢力們更快走在汽車上云的前列。
    其實，如今的新勢力們重心都在汽車產品迭代上，因此利用云廠商的技術和低成本的資源上云未嘗不可。
    而當車企之間的競爭層面進入白熱化階段，對于自建“汽車云”的布局，勢必會提上日程。
    此外，“汽車云”還涉及關鍵的數據歸屬問題。許多汽車制造企業的高管團隊，深切擔憂云端的數據安全和隱私保護。
    從某種程度而言，云計算其實是新瓶裝舊酒，即通過新技術革新老行業。
    而在走過十余年風雨歷程后，如果說云計算上半場是互聯網行業的爭奪戰，那么傳統領域則成為云計算企業下半場發力的重點。
    “汽車云”服務商想要有所作為，不僅需要提供堅實的云基礎設施，還要創新云上解決方案，協助構建開放的生態聯盟，幫助汽車產業從“上云”到“入云”，真正將數據作為資產貫穿智能網聯發展過程的始終，實現“上云用數賦智”的數智升級閉環。
    如此，云計算行業才能夠真正與汽車大產業互相成就，綻放巨大的價值。

    
                                        		
                                
    
                                
                        
    
                    
    



                
    
                
    
                    
                    
                        
    
                            
                                
      
                                  		
                        
      
                          
                
      
                
      
                
                
                
      
                
      


                

                
                
                
                
                

                
      
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