進入2023年，自動駕駛已是各大車企發布會固定“秀肌肉”環節。

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面對這一全球最受矚目、最具潛力的投資賽道，按捺不住的華為、騰訊、百度、阿里等互聯網云計算企業，紛紛將自動駕駛作為必爭之地。

近日，IDC發布《自動駕駛開發平臺市場份額，2022》報告顯示：2022年中國自動駕駛平臺市場規模達到5.89億元人民幣，預計到2023年市場規模將達7.9億元。

根據IDC統計，以云計算廠商為主導的市場份額占比超過80%。百度Apollo自動駕駛云以34.4%的市場份額排名第一；華為、阿里云、騰訊云、亞馬遜云科技（AWS）分列第二至五名，市場份額分別為29.7%；9.2%；5.0%；3.4%。

以此簡單計算，百度市場規模為2.03億、華為1.75億、阿里云5419 萬、騰訊云2945萬、亞馬遜云科技2003萬。顯然，面對自動駕駛萬億美元規模潛力，所有云計算企業在自動駕駛平臺分得的蛋糕都還很小。

“自動駕駛將是未來阿里云的三大支柱之一。”去年7月阿里云合作伙伴大會上，阿里云智能全球銷售總裁蔡英華透露。阿里云應用主要集中在自動駕駛云、營銷云、智造云三朵云上。其中，自動駕駛是最重要的領域。快1年過去，阿里云在自動駕駛平臺的商業化落地上，表現為何還如此拉胯？

01 上云成為自動駕駛標配

這是IDG圍繞自動駕駛領域，首次進行自動駕駛開發平臺市場規模統計。

按照IDC調研，自動駕駛平臺指面向汽車企業或自動駕駛解決方案提供商的自動駕駛系統開發平臺，使其能夠快速搭建自身的自動駕駛系統。

簡單而言，上述平臺需要擁有數據存儲、分析處理、算法模型的開發工具鏈仿真系統等功能模塊。“以此滿足技術買家處理海量數據、自動駕駛方案更新迭代的需求。”

當汽車智能化成為必然趨勢，算力被放到前所未有重要位置——自動駕駛不可或缺的大量數據標注、長尾場景算法訓練、更精準的仿真測試等功能，都需要平臺方式去支撐。

例如，一輛蔚來ET7有33個感知硬件，在輔助駕駛狀態下，這些硬件每秒鐘捕捉到的數據總和大概是8GB，每小時會產生大約28TB數據。截至去年12月，蔚來ET7前11個月累計銷量達到21667輛，以此計算每小時產生的數據就是606676TB。

英特爾同樣統計顯示，一輛智能網聯汽車數據處理量高達3.9TB，每一輛自動駕駛車輛每年產生數據將達到PB級，車企銷售數十萬甚至上百萬智能汽車，其數據量將從PB級別到ZB級的幾何級爆炸式增長。

這僅僅是設計數據采集、處理，如果要讓這些數據變得有價值，需要依靠更復雜的仿真模型訓練和測試。有業內人士總結，其思路流程基本如下：數據采集－數據存儲－數據預處理－數據挖掘－數據標注－模型訓練－仿真測試－部署發布等一系列復雜環節。

“只有掌握數據才能有機生長。”廣汽集團董事長曾慶洪認為，自動駕駛云數據中心，是實現算法場景演化疊加的有力保障。

由此帶來的數據需求，對自動駕駛車企而言困難重重：海量數據管理難、成本高；算法訓練計算資源需求大；數據處理業務流程復雜，新技術門檻高；全流程數據合規要求高；等等。

萬物人工智能、云計算趨勢下，自動駕駛上云成為應對挑戰最優解，也被視為“軟硬件解耦”新趨勢下，自動駕駛商用落地必經之路。

這讓騰訊、華為、百度、阿里、AWS等在云計算領域深耕多年的互聯網巨頭，看到了新機會，紛紛發布汽車云戰略規劃和自動駕駛開發平臺，掀起云端卡位戰。

這些巨頭動作，在2022年只能用緊鑼密鼓來形容：6月，騰訊發布首個智能汽車專有云平臺以及“車云一體”戰略規劃；同期，華為發布“樂高式”自動駕駛研發平臺解決方案，更早之前，華為已發布“八爪魚”自動駕駛開放平臺；9月，百度智能云首次發布“汽車云”，其早在2018年就推出了Apollo自動駕駛開放平臺；12月，阿里達摩院首次開放自動駕駛云上仿真平臺。

盡管汽車云與自動駕駛并不能完全劃等號，但在數據接入、數據標注、模型訓練、模擬仿真、OTA升級等方面不可或缺的自動駕駛平臺，依然是各大巨頭布局重點。

并且，其平臺思路也有所相同，都是采取開放式自動駕駛開發方案，讓自動駕駛產業鏈上下游各取所需，降低產業鏈研發成本和門檻，加快自動駕駛技術普及和商業化落地。

車企上云成為標配背景下，云計算廠商花大力氣構建的自動駕駛平臺本應大有可為，其市場規模為何還如此慘淡？

02 阿里云自動駕駛不敵百度華為

對各大云計算廠商來說，自動駕駛或許是近年來最有可能改變其增長頹勢的好機會。

數據顯示，作為國內最大云廠商，目前阿里云正面臨市場份額下跌以及營收增速下滑雙重挑戰。IDC數據顯示，2019年阿里云市場份額超過40%，但2022年下半年已下降至31.9%份額。

同時下滑的還有營收增速。2023財年Q1-Q4，阿里云 2022財年Q1-Q4，阿里云營收增速分別為30%、33%、20%以及12%。而天翼云、移動云、聯通云等有著To G功底的企業，2022年營收同比增長107.5%、108.1%、121%。雖然從營收數字來看，阿里云還保持領先，但按此趨勢，被天翼云、移動云反超也是指日可待。

政務、企業、教育、醫療云等原有賽道難有突破，阿里云們將目光轉向新賽道也是必然。而連續7年位居全球第一的新能源汽車產業，自然成為尋找新增長曲線希望。

有業內人士認為，新能源汽車對云的需求日益增多，從研發到供應鏈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。但就互聯網企業而言，很多瞄準的是當下最火的終端場景化需求，而非內部管理等數字化轉型類需求——即基于智能汽車的一些場景端，滿足其自動駕駛、智能坐艙、車聯網、車路協同等。

現實問題是，自動駕駛在整個汽車云領域體量中，還相當小。根據弗若斯特沙利文（Frost &Sullivan）發布的《2021年中國汽車云市場追蹤報告》，車聯網IaaS+PaaS層應用市場規模為53.1億元，占比達44.7%；自動駕駛的市場需求只有13.2億元，占比11.1%。

這與自動駕駛汽車行業存在核心技術不成熟、商業化落地難、法律法規不健全等問題突出有關。“無人駕駛技術被卡在L3級以內遲遲不能突破，整個產業目前仍然處于L2輔助駕駛萌芽狀態，春天遠遠沒有到來。”深度科技研究院院長張孝榮就曾指出，無人駕駛項目當前沒有盈利能力。

這些現實問題，讓互聯網和云計算大廠們在自動駕駛開發平臺上所能分得的蛋糕，就會更小。包括百度、華為、阿里在內，目前在自動駕駛占據的市場規模，與其他賽道市場規模相比，還非常非常小。

但就阿里云而言，落后百度、華為太多，依然難以掩蓋自身存在的諸多問題。

從時間上來看，雖然小鵬、長城、廣汽等車企早已用上阿里云，但阿里云將汽車云作為“一橫三縱”戰略中的第三縱，要等到2021年7月——彼時阿里云才正式確立“自動駕駛云”。在自動駕駛開發平臺推出時間上，也是遠遠落后于百度、華為、騰訊。

從智能汽車市場布局深度來看，阿里云比較單一。2020年之前阿里大都是以投資者身份，對小鵬、智己、斑馬智行等新能源汽車進行多點投資，卻沒有像百度那樣，布局或投資類似已在多個城市落地、開始商業化試水的Robotaxi自動駕駛業務。

在算力上，也是直到2022年8月，阿里云才和小鵬汽車合建了一個智算中心“扶搖”——提供類似特斯拉Dojo的算力平臺，可使小鵬自動駕駛核心模型的訓練時長從7天縮短至1小時內。

相比之下，百度、華為云是布局汽車產業最早、最深的云計算企業，兩者事實上均親自下場深層次參與造車，且給上下游產業鏈提供了一整套可復制的完整解決方案。

百度有三朵汽車云，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。華為同樣也總結了三朵汽車云，即在數字化研發、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”。

結果是，阿里云不僅在產業鏈熟悉上不及百度、華為，在商業化落地上也要更為單一。百度曾表示，自動駕駛平臺Apollo有三大商業模式：一是為主機廠商提供自動駕駛技術解決方案；二是百度造車中，把技術推向市場；三是共享無人車。

最終，體現在自動駕駛、車路協同方面，百度、華為云遙遙領先于阿里云，本在業界預料之中。

03 數據安全將成平臺核心

阿里云在自動駕駛領域的對手，遠不止百度、華為和騰訊。“軟硬件解耦”背景下，包括一汽集團、長城汽車、大眾汽車、上汽集團、通用汽車等在內，越來越多有完整工具鏈助力的車企，都在成立獨立子公司，專注于自動駕駛開發。

其中，就包括構建或與其他巨頭聯手開發自動駕駛開發平臺。比如微軟就為大眾汽車提供自動駕駛數據云聯網平臺服務。

另外，以“蔚小理”為代表的造車新勢力，很多選擇自己建設數據中心。例如蔚來2015年起開始建設混合云，業務接入中國、美國和歐洲的公有云，并在上海、北京自己建設數據中心；預計到2022年后，蔚來將以邊緣云的模式重建車聯網。小鵬雖然選擇和阿里云合作自建云計算中心，但還是會外采部分針對圖形數據的云計算和云存儲服務。

云計算大廠與自動駕駛的合作，其他政企、教育、醫療等方面的合作模式，完全不同——既需要平臺能高效、高性能處理海量數據，也要穩定安全。畢竟，對自動駕駛來說，一切前提都是安全合規。

這不僅指技術層面的自動駕駛行駛安全，還有更為重要的數據安全。

“很多車企對是否購買云計算企業的平臺服務，有著多方面的考量。”有業內人士就透露，自動駕駛需要海量數據來做數據標注、大模型訓練、仿真驗證等工作，其數據不僅包含駕駛人行駛軌跡、語音圖像等個人信息，也包含車輛實時收集的地圖數據等。那么，這些數據歸屬是車企，還是云計算平臺？

其實，這也是上汽集團當初拒絕華為合作、通用放棄與蘋果合作的主要原因：長期來看，車企選擇與互聯網平臺合作，就一定會喪失軟件領域的主導權，靈魂將被人掌控。

車企們還擔心數據是否有自主可控風險。很多人都清楚記得，為了布局車聯網市場，2016年上汽集團與阿里共同投資成立斑馬網絡，但斑馬網絡卻陷入多年內斗、動蕩中，主要根源便是阿里系與上汽系對車聯網數據及技術和資源的爭奪。

車企與云計算平臺各懷目的、各有想法下，云計算大廠們的自動駕駛平臺夢，真能如愿實現嗎？

利好一面是，算力比拼日漸成為智能汽車競爭高地——自動駕駛級別每提升一級，算力需求至少提升十倍。何小鵬就預測，2025年開始，小鵬汽車每年花在算力上的費用就會超過10億元。

這意味著，自動駕駛會成為汽車云體量最大的市場。有能力為更多車企自動駕駛提供仿真測試、模型訓練等算力支持的，未來大概率依然會是各大互聯網、云計算企業構建的平臺。

一個現象是，“開放、生態、合作”是云廠商們打造自動駕駛開發平臺時，反復提及的關鍵詞。有業內人士表示，這是為了消除車企關于數據歸屬的顧慮。另外，部分云廠商也在嘗試將工具鏈解耦，分為數據、訓練、仿真多個可以選擇的模塊，試圖去保證車企主導權。

這一切仍然是為了數據安全。IDC就認為，無論是來源于測試車還是量產車的采集數據，都是主機廠和自動駕駛方案商的核心資產，通過構建完善的加密、脫敏、網絡專線等數據隱私服務，有利于增加用戶對于平臺的信任感，有助平臺數據托管量的上升。

無論如何，自動駕駛商業化落地在即，只有建立起真正開放、安全的自動駕駛生態，才可能帶動自動駕駛更多業務的更快增長——對當下號稱服務了70%車企客戶，400多家汽車產業鏈上下游公司的阿里云而言，也才可以擺脫，自動駕駛平臺市場規模僅5400多萬元的尷尬。

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