2022年，是汽車產業數字化轉型、自動駕駛及智能網聯等技術大規模商用的關鍵一年。

相關數據顯示，2024年全球L1-L5級自動駕駛汽車出貨量預計將達到5425萬輛，近期多款新車已經搭載了高算力計算平臺、激光雷達等面向L3級以上的硬件配置，預計L3及以上高階自動駕駛車輛將大規模投放市場。

如果按照平均每一輛高階自動駕駛車每天所產生的數據高達6T來算，這意味著數據量也將呈指數級上升，對數據的存儲處理以及算力提出了更高的要求，帶來高額的研發和運營成本。

這也就使得將車端數據收集上傳至云端，進行存儲、計算、模型訓練，并通過OTA升級的方式把不斷迭代的軟件算法下發至車端，逐漸成為通用模式。

基于此，當前整個汽車行業的競爭已經從原本的單車智能向云端延伸，如何在云端進行高性能、低成本、安全合規的數據存儲、計算、模型訓練成為剛需。

此外，新四化給整個汽車行業帶來了巨大的變革，車企數字化轉型也步入深水區。

數字化轉型并不僅僅只是對產品的數字化，更是其整個企業背后相關要素的全流程數字化，貫穿汽車的研發、生產、銷售、運營、車后服務等全生命周期。

上云則成為了車企數字化轉型的關鍵抓手。借助“上云”，車企能夠打通研發、生產、銷售、運營、車后服務等各業務環節的數據通路。逐步實現產業全鏈路的數據一體化管理，云管端一體化的實時互聯，構建貫穿用戶全生命周期的服務運營模式，強化產業上下游合作伙伴的連接。

由此我們不難看出，云服務的逐漸普及和應用，于整個汽車行業而言，能夠有效的將車端能力和云端優勢進行連接、協同發展。面向未來，云服務也將成為汽車產業升級的新生產力，車、云一體化的數據驅動將成為必然趨勢。

汽車云市場規模打開，產生五大用云新需求

據分析機構沙利文聯合頭豹研究院發布的《2021年中國汽車云市場追蹤報告》顯示，2021年中國汽車云市場已經達到335.2億的規模，預計到2026年整個市場規模將突破800億元。

從這一點來看，汽車云服務市場無疑是一片藍海，眾多云服務大廠也紛紛進行相應的市場布局。同時，汽車云的發展，也關系著未來車企數十年發展的大計。

在騰訊聯合Gartner發布的白皮書《應對新挑戰防范新風險，數字化助力車企化危為機》中，總結了當前整個汽車云服務市場的5大發展特點，具體來說：

1、行業內對云原生和敏捷性需求日益迫切

相比于傳統的造車模式，以特斯拉、蔚小理為首的造車新勢力以“軟件+硬件+互聯網”模式顛覆了整個汽車行業的傳統業務。

汽車企業在C端營銷到IoT物聯網，以及后端研發和生產制造各環節對于技術的敏捷性，尤其是對技術和數據的云原生有著迫切需求。

單點IDC的IT系統和數據處理能力已經無法滿足車企需求，而只有突破固定算力限制的云計算才能加速這一進程。

2、漸趨嚴格的數據合規與安全要求

2021年8月，國家互聯網信息辦公室、國家發展和改革委員會、工業和信息化部、公安部、交通運輸部聯合發布《汽車數據安全管理若干規定（試行）》自2021年10月1日起施行。

這是中國首個對汽車行業的數據安全進行保護的部門規章，這也意味著車企IT的端到端安全，尤其是數據安全領域面臨著愈發嚴格的監管要求。

隨著整個汽車行業數字化的提升，車企在技術及產品研發迭代、企業戰略決策、數字化營銷等多個方面都離不開數據的介入。因此，隨著整車技術框架越來越復雜，車企在加強IT設施及云端的安全管理等方面的任務迫在眉睫。

3、深度融合的技術和業務

近年來，汽車行業的云服務需求，也從原本的基礎通用能力，逐漸轉向針對汽車行業特性，以及各細分場景需求的IaaS、PaaS乃至SaaS的集成。

以自動駕駛為例，隨著自動駕駛從研發走向量產，不論傳統車企、Tier1、造車新勢力，還是自動駕駛創業公司及產業鏈相關企業，都面臨著相同的挑戰：

首先，對自動駕駛數據合規要求嚴格，自動駕駛測試車所采集的測繪數據屬于國家秘密數據，而采集的視頻數據包括道路上的車輛行人，則會被定義為個人隱私數據。

其次，大數據的存儲和計算等級高，自動駕駛的研發需要海量的數據支撐，研發L2級自動駕駛能力需要PB級的路測或場景數據。更高級別自動駕駛則把行業的數據處理能力等級提升更高。

再者，工具鏈體系待完善，自動駕駛的研發離不開以數據為核心的一整套工具鏈體系，正是這套工具鏈體系連接起數據閉環的各個環節，包括對數據的綜合管理、數據隱私計算、數據標注、感知算法訓練、規控算法仿真等等。

基于以上挑戰，自動駕駛對于云平臺具有更明確的需求，自動駕駛云服務需要與具體業務場景深入結合。同時，自動駕駛作為海量數據計算的核心研發場景，成為拉通計算存儲網絡基礎設施、數據合規安全、云原生PaaS、大數據和AI算法等綜合能力的專屬平臺，逐漸成為車企標配。

4、靈活開放的持續進化

隨著新能源智能汽車的新產品研發迭代提速，產品與服務形態持續延伸，云服務作為創新底座，需要靈活開放“可生長”，向下整合堅實穩定的基礎設施，向上連接豐富多樣的生態，為產業鏈上下游合作伙伴提供開放共創的土壤，提供緊跟行業需求的工具與服務能力。

以智能網聯云平臺為例，由于封閉和功能性的定位，舊的智能網聯平臺面臨著迭代更新過于依賴供應商、生態服務接入效率低、數據難以有效利用及自主可控性不足等問題，同時平臺可擴展性也無法滿足智能車云端的大數據存儲及運算需求。

因此構建一套自主可控、可擴展及高安全性，同時還能向上服務于數據應用業務的智能網聯平臺，已經成為廣大車企的普遍訴求。例如，騰訊智能網聯云平臺方案基于云原生能力進行設計，網聯組件可插拔，解決了傳統智能網聯平臺必須整體部署的問題，有效支持整套部署或組件化應用。

5、數字業務需要自主可控

在全球數字化浪潮下，數據能力成為車企的核心競爭力。在國家對數字新基建及信創強要求的背景下，國內車企需要構建自主可控的數據基礎設施和業務應用系統，尤其對人、車、設備、管理、研發、自動駕駛等海量數據資產實現自主掌控。在此之上，逐漸實現數據可應用、數據可管理、數據透明，成為數據驅動型企業。

綜合來看，整個汽車行業對云服務的需求日益增長，對汽車云服務商也提出了新需求，除了基礎云服務之外，還需要針對汽車行業特性需求，推出專屬化的行業云方案。

行業需要專云專用，一站式、專有化云服務才是車企所需

隨著汽車行業對云服務在細分領域的需求不斷明確，自動駕駛、智能網聯、數據安全等不同領域的需求也不盡相同，基礎性云服務不再通吃，專云專用成為汽車云服務的新標準。

如果車企要自建云，在建設過程中就會出現諸多問題，包括建設時間長、運營成本高、覆蓋面有限等。因此，于汽車行業而言，一站式專有云平臺，也許是現階段最優的選擇。

前不久，騰訊宣布在上海開設一個智能汽車云專區，是行業第一個專門為自動駕駛、智能汽車領域開設的專有云專區。從云專區的硬件選型、到云上組件、工具鏈的建設，都是高度針對智能汽車行業定制。

這種專云專用的服務具備幾大優勢：一方面，云專區專門為智能汽車領域服務，保證了全棧物理性隔離的同時，還充分滿足汽車行業安全可信的需求。

另一方面，云上組件會根據智能汽車發展不同階段的特殊需求進行定向優化，有機集成了自動駕駛研發與運營工具鏈、智慧座艙研發、智能駕駛地圖、運營服務等全方位能力，通過“一朵云、一站式”的方式滿足智能汽車研發到運營全鏈路的廣泛需求。

相關數據顯示，現已有超過100家車企和主流出行科技公司使用了騰訊云服務。

一位業內人士表示，當前整個車企上云發展仍處于早期，未來隨著智能汽車、智能手機、云端三位一體的持續發展，汽車云將打通智能汽車研發、生產、銷售、運營、車后服務等環節的數據通路，優化改進業務流程，實現降本增效，同時在用戶側也能夠提供更好的駕乘體驗。