AI時代的汽車，我們可能低估了這件事

2007年，喬布斯從牛仔褲兜里掏出iPhone時，很多人沒意識到，他改變的不僅是一部手機，而是整個手機產業的能力分工和技術重心。

在那之前，諾基亞和摩托羅拉掌控著從芯片到屏幕的垂直整合；在那之后，手機產業迅速拆解為品牌商+代工廠+底層系統的水平分工。手機廠商負責定義體驗，芯片廠商負責制造芯片，安卓和iOS負責構建操作系統生態。

在“iPhone時刻”之后，很多手機廠商逐漸退出了歷史舞臺，不是他們不夠好，而是當整個手機產業進入到“iPhone”時代，他們的思維慣性和背后的技術底座，還在沿用過時的邏輯。

2026年的汽車行業，正站在同樣的十字路口。產業各方企盼屬于汽車的“iPhone時刻”，但往往容易低估智能汽車背后的關鍵要素之變。

近幾年國際數據公司（IDC）連續發布汽車云報告，本質就是關注智能汽車的技術供應鏈變化。據IDC測算，公共云已成為汽車行業云基礎設施的未來趨勢，占比攀升至87%。而隨著VLA+世界模型、AI大模型上車等技術加速落地，汽車行業對彈性算力與AI技術的需求持續爆發。

在智能汽車產業范式遷移中，AI云正穩步躋身產業鏈最核心的價值層，與之對應的是，AI云的技術供應也變得愈發激烈。4月29日最新發布的《中國汽車云市場（2025年下半年）跟蹤》報告顯示，2025年下半年中國汽車公共云IaaS市場持續高速增長，市場規模達68億元人民幣。

其中阿里云以42%的市場份額穩居第一，自2021年起連續五年蟬聯中國汽車公共云IaaS市場榜首，同時在業務系統云化解決方案賽道居于行業第一。

是時候探究，一輛不想被AI時代落下的汽車，究竟需要什么樣的AI云？

有了AI和云，還不夠

汽車，已今非昔比。智能電動時代的產業變革，讓汽車的核心需求與競爭邏輯發生了根本性轉變，而AI云恰好解決了這場變革中的核心痛點。

這屆北京車展，一個明顯的趨勢是：智能電動車的競爭，已不再局限于整車企業之間。芯片、算法、電池、底盤、操作系統和座艙生態等關鍵環節，正在共同決定一款產品的綜合競爭力。

當AI的價值日益凸顯，更多能力以服務體驗為優先，供應商從幕后走向臺前，對于整車企業而言，若仍將供應鏈視為后臺支持環節，可能會低估當前競爭的復雜性和激烈程度。

這種全鏈路的復雜競爭，最終指向了一個核心命題：車企面臨的最大敵人其實不是競爭對手，而是“不確定性”。

在過去，一輛車的研發周期動輒三五年，那是機械時代的節奏。但在今天，高階智駕的落地需要海量行駛數據的安全傳輸、高效處理，需要模型快速訓練，智駕算法的迭代速度是以“天”甚至“小時”來計算的。

以特斯拉為例，其Dojo超級計算機本質上就是一種高度定制化的云端算力集群，旨在通過海量視頻數據的并行處理，加速自動駕駛神經網絡的訓練。對于所有志在未來的國內主機廠，AI云的大規模算力的彈性與穩定性的支撐不可或缺，能大幅提升智駕研發效率與迭代速度。

此外，智能座艙要實現從“被動回應”到“主動服務”的升級，也離不開AI云的大模型能力與生態資源，讓全場景交互體驗成為現實。車企的全球化布局，同樣需要AI云的全球基礎設施與合規能力，支撐車聯網系統快速部署與全球車輛的數據交互。

同時，在研發、生產等全鏈路，AI云還能通過智能編碼等能力助力車企降本提效，打破研發中的“不可能三角”。

前幾年，車企往往采用AI和算力這些單點能力，加強某一個環節的效果，如今車企不止關心是否用上了AI云，更在乎將AI汽車從零散的研發，變成工業化的批量生產，從而提供AI時代的“確定性”。

類比來看，iPhone的真正護城河不是硬件，而是軟硬件構建的生態閉環。在當下的水平分工體系中，車企需要的也不再是單純的算力或者模型，而是一個能提供“算力+芯片+模型+生態”的全棧自研解法的合作伙伴。

AI云市場，開始呈現馬太效應

隨著主機廠將AI和云計算深度融入到自身核心的生產全流程，一個新的趨勢顯現，從技術棧來看，芯片+云計算+大模型的閉環，已經讓算力服務的同質化競爭失去意義，AI云的供應商也呈現出馬太效應的格局。

一方面是車企不斷推高的復雜需求，另一方面是激烈競爭導致的成本壓力，汽車云市場走向強者恒強的格局，只有規?；拍懿粩嗟夹g和降低邊際成本，AI云市場留給后來者的窗口期正逐漸收窄。

IDC指出，阿里云作為提供人工智能全棧服務的全球領導者，憑借以千問為核心的AI服務生態、平頭哥自研PPU，以及高性價比、高穩定性的云計算和AI基礎設施，正成為越來越多車企的主流選擇。

具體來看，阿里自研“真武”PPU和千問大模型，打通了從數據清洗、標注、訓練到仿真的全流程。這種“芯片+云+模型”的深度優化，解決了車企在異構算力調度上的痛點，提供了端到端的效率提升。

據了解，已有近30家車企和智駕方案商在阿里云上開展智駕研發，實際使用的平頭哥自研PPU已突破10萬卡，創下汽車行業在公共云平臺上使用自研AI芯片的最大規模紀錄。

AI帶來的變革，不僅體現在產品研發端，更深度滲透到了企業的組織效能之中。據悉，一汽等多家頭部車企在密集與阿里云推進“Token計劃”，即為員工配備AI使用額度，幫助員工更好借助AI提升生產力。

從更深層次看，阿里云的另一重獨特價值，在于其背后龐大的阿里巴巴商業生態。以如今大熱的智能座艙為例，競爭終局不是語音識別率，而是能否在車內完成從意圖到服務的閉環。

近期一汽紅旗率先宣布接入千問智能體，在車內可實現多模糊意圖識別與復雜路徑規劃的服務閉環。想象一個場景——用戶坐進車里，對著車機說：“先去北京大學，中午找一家沿途方便又好吃的烤鴨店，最后下午5點前送我到T3航站樓?！币痪湓挘齻€目的地，外加一個隱含的時間約束。

千問智能體能夠依托高德地圖每日超千億次實時調用的時空引擎，一汽紅旗的靈犀座艙能精準拆解用戶的復合型指令，形成“云端決策、端上執行”的完整體驗閉環。

如此，通過“端云協同”架構，車企接入的不僅是千問大模型，更是支付寶、高德、餓了么等成熟服務網絡，阿里云幫助車企快速補齊了“有智能、無服務”的生態短板。

北京車展期間，長安、東風、北汽、比亞迪、吉利、長城、理想、上汽大眾、上汽智己等宣布將接入千問。車企密集接入阿里云，實際上是在借用阿里巴巴二十年積累的商業基礎設施，快速構建自己的AI生態護城河。

AI車的演變，AI云的未來

如果將目光放到更長遠的時間線，iPhone誕生至今已經二十年，中國市場孕育了iPhone的完備制造供應鏈。汽車同樣作為工業制造的復雜產物，中國能否誕生出AI云的全球技術供應鏈，將影響中國汽車的全球競爭力。

行業分析師表示，當前汽車行業經歷洗牌周期，車企和方案商面臨生死淘汰賽，“智能化+全球化”已成為核心共識：一方面，自動駕駛技術路線基本收斂，研發資源正從路線探索轉向規?；慨a；另一方面，智能座艙升級、具身智能布局等場景并行發力，推動車企加速向“數據驅動”公司轉型。

其中，智能座艙交互、個性化服務等功能上車，意味著量產車將持續調用云端推理服務，推動云計算從階段性研發投入演變為按量計費的經營性支出。疊加出海全球化對企業云架構的需求，預計汽車云市場有望在自動駕駛外，迎來更多增長空間。

AI云隨AI車出海，這件事已經在發生。過去幾年，汽車產業全球化浪潮奔涌，中國汽車出口在2025年已經超過700萬輛，同比增長超過21.1%。與此同時，中國車企正加速從單一的“產品出?！?，向涵蓋技術、服務與生態的“體系出?！睉鹇陨墶?/p>

隨著中國汽車走向世界，AI云的技術供應鏈也隨之天然配備。目前，阿里云是亞太第一的云計算廠商，在全球有94個可用區，并擁有150余項全球合規資質，可服務中外車企，助力其將車聯網、智能化研發能力部署在全球各地。

同時，開源的千問模型在全球范圍內具備極大的號召力。阿里云與車企開展從智駕到座艙的深度融合，其遍布全球、國內外技術棧統一的AI基礎設施，讓車企30天即可完成車聯網系統部署，獲取技術、服務、生態的全鏈路支持。

理想汽車的海外云基建已基于阿里云全球基礎設施進行構建，雙方依托統一的技術架構與服務平臺，保障車聯網系統在遠程控制、實時診斷等場景下的高可用性與數據安全性。小鵬汽車深耕歐洲、東南亞、中東非等海外市場，同樣基于阿里云構建海外核心系統，實現全球技術架構統一與業務快速部署。

100%中國車企不僅在國內市場選擇阿里云，在海外市場也選擇了阿里云。一汽、奇瑞等廠商的海外智聯網業務已全量運行在阿里云上，長安、比亞迪、廣汽集團等也在海外與阿里云展開緊密合作。

阿里云之于汽車產業的未來價值，在于它一步步成為中國車企在全球范圍內的技術底座——一個能跟隨車企腳步，提供全球合規、統一技術棧和生態延伸的基礎設施底座。中國車企在哪里，阿里云的底座能力就像影子一樣鋪到哪里。

對于車企而言，選擇阿里云，就是選擇在智能化轉型中獲得最大的“確定性”。這種確定性，不僅關乎研發的效率、生態的豐富，更關乎在全球化浪潮中，中國汽車工業能否建立起長期、可持續的競爭壁壘。

正如iPhone時代成就了臺積電和ARM，汽車業的“iPhone時刻”也將成就那些能提供工業化效率、生態閉環和全球基建的平臺型公司。

阿里云，正是這個新秩序中最堅實的錨點。（作者｜張帥）