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如果说智能电动汽车时代的上半场,是以电池、续航为核心的电动化。那么,下半场则是围绕数据展开的智能化。汽车产业的竞争重点将围绕算力、算法展开,“云端之战”已经打响。
如今,“软件定义汽车”已成为行业共识。中国软件行业协会智能网联汽车行业分会秘书长张健给出过一组数字,一辆2025年生产的智能汽车的代码量预计将达到7亿行,是2022年的2.3倍。如此庞大的数字,也相应的对数据的存储、处理和算力提出了更高的要求。如何基于未来汽车智能化的场景需求去设计云架构,如何进一步提升算力、降低研发和运营成本,成为重要命题。
(相关资料图)
从传统维度看,云计算改变了汽车设计研发、生产制造、营销服务的方方面面。从面向未来的角度,云计算在自动驾驶、车联网等方面已经成为不可或缺的技术底座。
一方面,5G以及人工智能和机器学习等新技术的改进,正在催生新的应用场景和服务;另一方面,全球日益严格的数据监管,正在进一步改造公司收集、处理和分析数据的方式。
当前,车企上云已成为趋势。相比于传统的造车模式,以特斯拉、蔚小理为首的造车新势力以“软件+硬件+互联网”模式颠覆了整个汽车行业的传统业务。在这样的架构下,车企在C端营销到IoT物联网,以及后端研发和生产制造各环节对于技术的敏捷性,尤其是对技术和数据的云原生有着迫切需求。单点IDC的IT系统和数据处理能力已经无法满足车企需求,而只有突破固定算力限制的云计算才能加速这一进程。
但是,云平台的搭建对资金、人力、时间等方面提出了很高的要求,数据价值挖掘的过程也困难重重。同时,汽车行业对于云原生技术有着独特的需求,在智能汽车相关监管下所涉及的数据处理、运算规则也有着行业的特定需求。在这样的背景下,智能汽车云服务应运而生。相比于自建云的方式,选择一家有实力的第三方云计算企业成为绝大多数车企的最佳方案。
《2021年中国汽车云市场追踪报告》显示,2021年汽车云行业整体市场规模高达335.2亿元,2026年中国汽车云市场规模可能突破800亿元。在巨大的市场空间之下,包括腾讯、阿里、华为、字节跳动在内的国内科技头部企业全部入局了“汽车云”的战场。
去年11月,腾讯官宣推出汽车云,今年6月又提出了“车云一体化”战略升级;去年12月,华为云面向汽车行业发布了“华为云汽车行业整体服务策略”;今年8月阿里云和小鹏汽车联手落成驾驶智算中心“扶摇”;9月百度正式推出针对汽车行业的集团云、网联云和供应链协同云三朵云。除了传统云服务商之外,字节跳动也宣布开始组建汽车云团队。
对车企来说,面对如此多的汽车云服务商,选对伙伴至关重要,能够掌握行业know-how、具备成功经验,有强大的技术作为支撑,快速响应市场需求和技术迭代变化,保证数据安全合规使用都是不可或缺的条件。
自动驾驶是智能电动汽车的核心角逐点,未来在整车中价值量最高。可以预见,自动驾驶将是汽车云需求最大的板块。我们不妨以自动驾驶这个核心应用场景为例,来看看汽车云服务能够在其中发挥怎样的作用。
首先,自动驾驶的研发需要海量的数据支撑,随着越来越多、级别越来越高的雷达和摄像头被部署在汽车上,行车过程中产生的数据也呈指数级增长,可以说自动驾驶的发展过程就是数据大爆炸的过程。
信息技术研究和咨询公司Garner做过估算,每一部自动驾驶联网车辆每天至少产生4TB数据,仅在研发阶段,车企就要为自动驾驶车辆预留几PB甚至几十PB的数据存储空间,而当进入大规模量产阶段后,数据量将是从PB级到ZB级的增长。
数据存储还只是第一步,自动驾驶的标注、训练都需要算力的支撑,此前特斯拉宣布自建超算中心来挖掘海量冗余数据,据估算仅硬件耗资就高达1.4亿美元,这还不包括后续的运营维护等花费。
所以对于从事自动驾驶研发的车企来说,汽车云服务是最有力的外援,能够帮助车企构建一个高效的自动驾驶数据闭环体系,通过高效率、低成本的方式处理数据、训练算法,从硬件配备和日常运维管理等繁琐事务中解脱出来,将更多精力投入自动驾驶核心算法的研发上。
比如腾讯今年6月推出的智能汽车云,就是行业内首个专为智能汽车定制的一站式云解决方案,腾讯特别在上海开设了智能汽车云华东专区,做到专云专用,还能够针对自动驾驶研发的全流程提供以数据和计算为核心的全套工具链,提升研发效率,满足车企降本增效的核心诉求。今年7月,奔驰已经与腾讯云签署了合作备忘录,围绕高级别自动驾驶展开战略合作,看中的就是腾讯在汽车云领域的优势。
国家发改委预计,2025年中国的智能汽车渗透率达82%,数量将达到2800万辆;2030年渗透率将达到95%,届时中国的智能汽车将达到3800万辆。
毫无疑问,在智能汽车爆发式增长过程中,云扮演了至关重要的角色。因此,对于汽车企业来说,选择好汽车云服务商,将是打赢汽车行业下半场赛事的关键。
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