阿里、腾讯、华为竞逐自动驾驶云端市场大客户战略下的算力争夺战

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阿里、腾讯、华为竞逐自动驾驶云端市场，大客户战略下的算力争夺战

【摘要】智能化浪潮下，汽车已从机械硬件主导的“四轮终端”蜕变为数据驱动的“移动超级计算机”。

云端服务作为支撑这场“智能化”革命的“数字底座”，正成为阿里、腾讯、华为等科技巨头的必争之地。

那么，谁又能在这场“冰山之下”的数据闭环与算力效能之争中笑到最后呢？

云端何以成为自动驾驶的胜负手

从特斯拉程碑式的FSD V12和FSD V13，到华为推出ADS 3.0、小鹏发布规控大模型XPlanner。

过去的一年，端到端已然成为智能驾驶领域最核心的关键词。

伴随着端到端技术C位出道，鲇鱼效应正搅动包含智驾硬件、地图方案、算力部署在内的各方厂商。

然而，端到端技术十分依赖算力和数据的支持，但智驾平权时代，成本减负的车端无法承载超高算力和海量数据带来的资金与技术压力。

由此，车企想要迈过智驾第一梯队的“分水岭”，除了要追逐技术趋势之外，也不得不关注“冰山之下”的算力和数据。

当车端向“轻”发展，就需要云端向“重”转型，基于云端训练的大模型正成为阿里、腾讯、华为等科技巨头的必争之地。

来源：腾讯智慧出行

一方面，云端大模型更利于端到端技术摆脱对高精地图的依赖，让轻图、无图成为可能。

腾讯的智驾云图将车端实时感知数据、驾驶行为经验信息和车企自有数据资产等上传云端，实现云端多程建图。

地图入云趋势正在加速。

另一方面，云端算力增长正助力技术迭代效率飙升。

目前，华为智能驾驶云端算力达 5E FLOPS，可支撑“华为ADS”每日3500万公里仿真训练里程。

自动驾驶的云端服务需求，已从单纯的存储扩展至模型训练、仿真测试、实时决策等全链条服务，形成“数据-算力-算法”三位一体的竞争核心。

然而，随着算力和数据规模的持续增长，如何获得高质量数据且使其低成本流动，成为整个行业亟待解决的问题。

未来，强化“冰山之下”的车云一体数据闭环能力，已成为车企和自动驾驶企业们能否在未来“冰山之上”智驾功能和体验的竞赛中取胜的关键。

巨头竞逐“冰山之上”的差异化路径

据Canalys报告，2024年第三季度中国云服务市场前三强分别为阿里、华为、腾讯，三家公司合计占据中国大陆云基础设施服务支出70%的份额，其竞争态势直接映射到自动驾驶云端服务领域。

在车云一体化的算力争夺战中，阿里云、腾讯云、华为云凭借其在云计算、AI和大数据领域的积累，通过差异化策略抢占市场份额。

阿里云最新发布的财报显示，截至2024财年，公司云智能集团营收255.95亿元，同增3%，与此同时，公司AI相关收入持续录得三位数的同比增长。

早在2022年，小鹏汽车就与阿里云在乌兰察布建成了当时中国最大的自动驾驶智算中心“扶摇”，用于自动驾驶模型训练。

“扶摇”依托于阿里云灵骏智算集群构建，这是阿里云面向AI时代打造的智能算力基础设施，支撑了小鹏汽车端到端智能驾驶大模型的快速迭代。

与此同时，公司结合菜鸟物流、高德地图等场景落地云端智驾，瞄准物流、Robotaxi等高频场景，与头部车企共建数据驱动迭代体系，为车企提供基于云的仿真测试平台，缩短路测周期。

与阿里的生态打法相同，腾讯专注于做好汽车智能化的基础设施工作，成为一名本本分分的乙方。

公司以“数智化助手”身份进入智能汽车产业链，为车企提供云、地图、AI等技术，利用微信、地图等C端入口，为车企提供社交、娱乐、出行、协同办公等生态服务。

据钟翔平介绍，腾讯已经为超过100家车企和出行科技公司提供数字化产品和方案，有9成车企首选腾讯作为汽车云服务伙伴，也为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务。

与腾讯乙方定位不同，华为既造车又提供技术服务，将其云服务贯穿于企业造车、卖车、出行服务全价值链。

公司的“昇腾AI芯片+MDC计算平台+鸿蒙系统”三合一军团，助力华为实现车端到云端全链路可控。

当前，公司通过深度绑定三一重工、国家能源集团、广汽集团等行业头部客户，形成技术标准与数据壁垒，进而向中小客户输出标准化产品。

智驾平权与端到端加速下，车企的云端竞赛已成为大厂云业务增长的核心。

数据主权下的竞合格局

对于科技企业来说，如何加码汽车云已经成为一道必答题。

然而，数据主权之下，车企与云厂商的合作往往存在一道“隐形墙”。

在自动驾驶时代，车端数据量指数级上升，这对云端数据库存储、安全性提出了巨大的挑战。

车企将自身核心训练与研发数据交予云厂商，这无疑于一场不完全不对称的信息博弈，更何况部分云厂商同时承担车云双端的角色。

当前，大多数车企选择多云策略，避免单一供应商锁定。

而未来，如何消除企业上“云”的后顾之忧，已成为智驾云市场体量的决定性因素。

部分云厂商已经将目光转向了海外。

据悉，特斯拉斥资30亿美元自建Dojo超算中心，大幅提升FSD训练效率。

公司通过建立名为“Cortex”（大脑皮层）的超算集群，用以支持FSD和Optimus的算法训练，该超算集群已包含十万颗英伟达H100和H200芯片，可实现约100 EFLOPS左右的算力能力。

值得关注的是，据知情人士透露，阿里高层已经亲自到访特斯拉，为特斯拉中国的FSD落地提供GPU数据中心服务。

若该合作最终能够达成，那么特斯拉不仅在海外所向披靡，在国内也将得到强有力的本土企业支持，实现中国版FSD闭环。

与此同时，国际Tier1巨头博世也与腾讯开展合作，依托腾讯提供的云与合规一体化方案，攻克了公司的数据合规难题。

目前，博世已经取得了第一阶段成果。

2024年5月，博世高阶智能驾驶的城区领航辅助在奇瑞星纪元上正式推送，标志着博世成为全球首个拥有高阶智驾能力的国际化Tier 1供应商，目前仍是唯一拥有高阶智驾能力的国际化Tier 1供应商。

据公开资料，博世2024年底实现两段式端到端的无图方案量产，覆盖全国20城；2025年中量产一段式端到端的无图方案，计划2025年7月实现全国都可开。

海外云厂商的实力同样不容小觑。

亚马逊云在25年国际消费类电子产品展览会（CES）上展示了其在出行领域打造的最新云服务和解决方案。

公司与宝马、本田等国际品牌展开了深度合作，在助力车企实现智能驾驶的同时，还通过广告与营销服务，构建全方位的的360度客户档案，优化客户支持体系。

科技巨头微软也卷入了云服务领域，公司与大众集团共同开发了大众汽车云平台，并为丰田、宝马、日产雷诺集团的部分车型提供云计算服务。

由此，国产云厂商既要面临车企的信任考验，又要面临海外巨头的强势竞争，车云一体的竞合格局正在向白热化演变。

既然格局未定，那就让子弹再飞一会。

最后：云上智驾

自动驾驶的终极竞争，本质是“冰山之下”的数据闭环与算力效能之争。

阿里、腾讯、华为凭借技术卡位与生态构建，正在改写传统汽车产业的游戏规则。

然而，车企的数据主权焦虑、算力成本高企，仍是悬在云端之上的达摩克利斯之剑。

未来，唯有在开放性与安全性、全球化与本土化之间找到平衡的智驾云端玩家，才能在这场万亿级竞逐中笑到最后。

智能化正在加速狂奔，但智能汽车的新基建不在路面，而在云端，这场无声的战争，才刚刚开始。