阿里發布汽車云：自動駕駛能干十年，智能制造能干一輩子

當下，沒有哪個產品像汽車一樣，既是大宗消費品，可刺激經濟；又像智能電子消費品，刺激著創業者和投資者的神經。

電動化、智能化、2C化帶來的機會貫穿整個產業鏈，很容易讓人想起10年前的智能手機潮。車企不僅把直營店開進購物中心，也把“車展”搬進了像云棲大會這樣的科技大會。

11月3日開幕的2022云棲大會上，騰勢D9、長安深藍、小鵬G9、零跑C01悉數亮相，新能源趨勢愈加明顯。

另一面，超跑品牌路特斯在這里架起了仿若賽車游戲設備的自動駕駛遠程駕駛平臺。幾個月前，路特斯與阿里云發布了智能駕駛云聯合解決方案；一汽紅旗把一條9米長的數字孿生迷你產線搬到了現場，它是“數字孿生”技術在汽車工廠中大規模應用的一個縮影。

這再次表明汽車智能化已勢不可擋：它不僅體現在車端，還進入了汽車的生產制造端。

智能化的實現迫切需要算力，特別是高效、低成本的算力。這讓不少業內人士得出一個結論：車企上云會是下一個“移動互聯網級別”的上云機會。

此時，阿里云“汽車云”正式亮相云棲大會，以“一橫三縱”的骨干勾勒出為汽車企業提供的技術和可承諾的業務效果。一橫是指圍繞著云、釘釘以及達摩院、平頭哥、智能互聯（指貓精等）、瓴羊的技術能力，三縱是指自動駕駛、智造、營銷三大業務場景。

阿里云透露，目前其“汽車云”在國內已服務超過70%的汽車企業，小鵬、一汽、吉利、長城、長安、地平線等均已上云。依此判斷，其市場占有率在國內云廠商中首屈一指。

同一天，阿里云智能總裁張建鋒在接受媒體采訪時透露，阿里云汽車行業在今年取得了近100%的增長。

本文，「甲子光年」采訪了阿里云副總裁、汽車&制造行業總經理李強，他從2020年正式接手阿里云汽車業務，親歷了汽車行業“百年未有之大變局”和汽車企業對算力需求的大爆發。他深入解讀了面對下一場“移動互聯網級別”的上云機會，以及阿里云的打法與思考。

如果把時間倒回，2020年可視為汽車行業數字化的新起點，也是與云計算深度結合的起點。

這一年，“電動車新秀”特斯拉市值超過豐田，成為全球市值最高的車企；羅永浩以哈弗F7作為直播壓軸產品展開第二場帶貨直播，備貨的12輛半價哈弗F7近一秒多的時間便宣告售罄——這意味著在汽車流通側，傳統的4S模式開始動搖。

2020年7月，阿里云在經過近半年的準備之后，首次提出了“一橫三縱”戰略。

一橫，就是以云釘一體為基座；三縱，在當時的設計中，代表了汽車行業的三朵云：智造云，營銷云，以及第三朵當時尚未明確落地場景的云，李強給它起了個名字：創新事業部。

前兩朵云的確立是自然而然的。

對制造來說，汽車一直被視為制造業皇冠上的明珠。彼時，阿里云在智能制造領域已有一些成功的嘗試，有機會復制到汽車制造的場景中。營銷側，則在“造車新勢力”的帶動下，出現了完全不依賴傳統渠道的“新物種”，和電商更為接近的D2C直營模式備受關注，很顯然，這是阿里最擅長的。

李強認為，第三個場景一定會出現在汽車全生命周期中更早的環節——換言之，研發環節。 “創新事業部”的主要任務就是尋找第三個確定性場景，“找到正在發生的未來”。

一度，汽車研發側的模擬與仿真測試，包括碰撞測試、汽車流水線設計等被視為潛在的機會。這些環節所需的高性能計算，在云上的表現更佳，可以做到隨時擴容。上汽乘用車是最早的合作者。合作前，新車研發需要3.5到4年，合作后，研發周期平均縮短至2.5到3年。

效果不錯，但它和未來無關。

2021年7月，阿里云團隊發現，很多跑在阿里云上的車企，比如小鵬、長城、廣汽，以及地平線、Momenta等自動駕駛公司，其算力需求“暴力拉升”，增速超過500%。

阿里云汽車團隊快速判斷，自動駕駛的時代即將到來。這一年，乘用車輔助駕駛滲透率超過20%，到2025年，預計中國裝備自動駕駛功能汽車將超過70%。

“三縱”里的第三縱——“自動駕駛云”正式確立。它成為過去一年里，阿里云“汽車云”重要的增長支點。

團隊快速行動，三個月后就開始著手與小鵬汽車合建自動駕駛智算中心，并在今年8月初與小鵬聯合發布了國內最大的自動駕駛智算中心“扶搖”，落地內蒙古烏蘭察布。

在烏蘭察布，何小鵬對汽車未來算力成本的解讀，值得這場競賽中的每個玩家留心：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。“如果現在不以這樣的方式提前儲備算力，那么今后5年內，企業算力成本會從億級，加到數十億級。”

顯然，這首先指向的是自動駕駛所需的算力。業內普遍認為，自動駕駛水平每提升一個級別，車載算力需求將提升一個數量級，而訓練研發所需算力則要提升兩個數量級。

做自動駕駛需要海量的數據來做數據標注、大模型訓練、仿真驗證等工作。毫末智行CEO顧維灝曾表示：“訓練大模型需要消耗巨大的算力，以訓練一個千億參數、百萬個clips（最小標注單元）的大模型為例，需要上千卡GPU訓練幾個月的時間。”特斯拉也建立了一個擁有60億個標注物的庫，一個將近2000萬公里的虛擬道路，專門對算法進行訓練。

由于自動駕駛公司和車企的發展階段不同，與云廠商的合作模式也不太一樣。這需要云廠商提供多種適應合規安全的部署模式，既要穩定安全，也要高效高性能。

老牌車企一直以來都是通過自建IDC（信息數據中心）的方式進行數據運營，但隨著量產車型逐漸上市，量產車采集的Corner case需要即時回傳，再采用專有云的線下處理就非常不現實，因此向混合云模式轉變成了必然——專有云負責存儲，公有云負責數據的實時計算與處理。這在阿里云與吉利合作的模式中可見一斑。

相較來說，自動駕駛公司與造車新勢力，通常會采用公有云模式。大部分自動駕駛公司在創業初期，數據尚未起量，通常會采用標準化的公有云，像用電一樣按需使用云端的彈性算力。它們屬于百分百云原生的車企。上汽集團旗下的智己汽車，就是這樣的例子。

而當企業發展到一定體量，則會嘗試建立大體量的智算中心，比如小鵬汽車與阿里云共同建設的智算中心“扶搖”。 “扶搖”提供一個類似于特斯拉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；在存儲層面，阿里云存儲團隊提供最多7層冷熱程度的數據存儲架構，讓數據成本大幅下降。

“自動駕駛云解決了計算、存儲的性價比和效率，就解決大部分的問題。”李強說， 如果自動駕駛對云的消耗是10塊錢的話，算力成本大約占到6塊錢，存儲成本占到3塊錢，網絡以及其他成本占比大約1塊錢。

目前，在阿里云“汽車云”的“三縱”中，自動駕駛云的銷售收入占比接近一半。

不過，自動駕駛的熱度能持續多久，存在一定的變量。

近期，美國L4自動駕駛公司ArgoAI宣布關停，更早之前上市公司Aurora也曝出裁員消息，CEO甚至考慮把公司賣身蘋果、微軟或頭部汽車零部件公司。 遲遲無法規模化商業落地，為L4自動駕駛的發展蒙上了一層陰影。

而即便是當下如火如荼的L2+輔助駕駛，在2025年前后，滲透率將會達到70%以上。當輔助駕駛滲透率逐漸趨近飽和，對算力的需求可能也將放緩。

阿里云看到了這一趨勢。“自動駕駛未來可能還是會形成寡頭的狀態。”這是李強走訪了數十家車企后的思考。

這也意味著，“三縱”的三只腳要并重，才能真正站得穩。

一個車企往往包括300多個業務系統，而新能源車企會更多。在傳統車企轉型的過程中，也引入了非常多的IT新技術，對云原生技術能力的需求日趨增長。

阿里云“汽車云”覆蓋汽車“產研營銷服”的各個環節。李強認為，未來五年，生產制造側的智造云、流通側的營銷云有望進一步增長。

營銷云是有互聯網基因的云廠商最擅長的領域。阿里云基于瓴羊，騰訊云基于微信生態，火山引擎基于抖音生態，都能為車企提供類似的全域營銷能力。

在一汽奧迪，銷售部門已基于阿里云“營銷云”建設內容中臺，構建超過170個內容標簽，內容日均活躍度超過10萬。一汽紅旗的營銷部門基于“營銷云”將品牌線索轉化率提升超過10%，線索運營成本降低30%。

李強看到，在這個領域，客戶的需求往往有引領解決方案的趨勢。他因此認為，阿里集團的豐富生態，可以更好、更快地呼應這些新的需求。比如，在車后市場，天貓養車或會成為汽車售后的重要板塊。

而“智造云”，對于云廠商卻是一個更陌生、也更難做的市場，大部分云廠商尚未入場。李強直言，在智能制造領域，阿里云真正瞄準的對手是西門子這樣的國際工業巨頭。

阿里云做智造云的切口，就是業內經常聽到的“數據驅動”。數據驅動在互聯網行業已經是一個共識，但在制造業，有大量設備數據尚未接入，因此在生產環節靠數據驅動有較大難度。

阿里云的做法體現了頭部云廠商對邊界的自覺。他們選擇和伙伴共建汽車工廠，同時在伙伴的選擇上非常慎重。有“中國汽車工廠搖籃”之稱的機械工業九院是阿里云在汽車制造領域最早的伙伴之一。

雙方選擇在一個全新的工廠項目里踐行對“數智工廠”的設想：一汽紅旗最新、也是最先進的繁榮新能源汽車工廠。目標是“實體車下線，數字車上線”。

圍繞數據的流轉，“智造云”提供了四個平臺性的能力。

首先是IoT數采平臺，解決數據從哪里來的問題。數據采集是一個“臟活”“累活”，阿里云光是對接主機廠設備的PLC協議，阿里云IoT平臺就對接了310款，涵蓋了市場上95%以上的主流設備。

阿里云采用的“分布式”數據采集技術，響應時間為百毫秒級，區別于西門子傳統的“集中式”數據采集技術，響應時間為秒級。有業內人士透露，一汽紅旗繁榮工廠上線后，“對西門子有些觸動”，西門子正在考慮進行數據采集架構的調整。

十倍的響應時間差，某種程度上，是對未來汽車制造完全不同的設想：制造真的需要這么高頻的數據嗎？我們能用好這些數據嗎？

數據采集上來以后，進行數據的存放與處理，也就是阿里云最擅長的部分——數據中臺。

基于數據中臺，阿里云又打造了兩個工業專屬平臺，一是AICS（智能控制平臺），將人工智能算法和傳統的工業控制相結合，目前在汽車、鋼鐵、水泥、固廢等200多條產線使用?；贏ICS，過去一些需要工廠老師傅才能完成的工作，可以交給系統來完成，比如質量的檢測、能耗的穩定。

第二個平臺是數字孿生平臺。今年云棲大會，阿里云把與機械工業九院合作打造的數字孿生模擬微型產線直接搬到了C館。從真實產線反饋到數字孿生產線，延遲很短，不管身在何處，第一時間就能了解產線的真實運行狀態，并形成控制操作。

基于阿里云制造云打造的一汽紅旗繁榮工廠，有近兩萬臺設備實時在線，實現了五大車間的的數字孿生實時聯動，幫助焊裝車間實現了焊點合格判定準確率提升到97%，涂裝車間的空調能耗節約9%，漆膜質量預測準確率提升到91%。

但比起西門子這樣的巨頭，阿里云的制造之路才剛剛開始。

“在工業軟件領域，我們連5%的國產化比例都不到，我們很想干這件事。我們經常開玩笑說，自動駕駛不一定干一輩子，可能十年就實現了，但智能制造是沒有極限的，這條路我們可以一直干到退休。”

阿里云并不是第一家推出“汽車云”的云廠商。盡管進入產業的時間有先后，騰訊云、百度云、華為云與火山引擎也都在近期推出了類似的解決方案，試圖覆蓋汽車企業需求的方方面面。

不過，最終影響汽車云格局的因素可能并非產品或者技術的優劣，而是要更加明確與車企合作的邊界。其中，造車與否，可能會起到決定性影響。

在過去的諸多行業云中，比如金融、教育、醫療、政務等等，云廠商幾乎都是單純的供應商，或者有進一步合作的伙伴關系。

而作為行業內今年才興起的一朵新的行業云，云廠商在汽車云中的定位卻稍顯復雜。

過去兩年，科技公司跨界造車已經不是新鮮事，前有百度，后有小米，而華為則是一只腳踏入了造車行業，盡管華為矢口否認，但2023年將是官方聲明不造車的最后一年期限。

目前，百度控股的集度汽車，已經發布了首款量產車型ROBO-01，預計2023年交付；華為深度參與的車型問界汽車月銷量已經破1萬輛，成績不輸“蔚小理”。

相比之下，阿里、騰訊、火山引擎僅作為投資方投資過造車新勢力或者自動駕駛公司，而并未親自下場造車。

在實際的汽車云合作中，造車與否可能會關系到車企的安全感，進而影響汽車云的合作意向。去年6月，上汽董事長陳虹在股東大會上，直言不會和華為在自動駕駛領域進行合作。他將自動駕駛技術稱之為“靈魂”，并堅定地表示“上汽要把靈魂掌握在自己手中”。

這考驗著云廠商的定力和判斷力。

“盡管市場很熱，但我們不會造車，更希望做一朵‘中立的云’，守住云計算公司的本質。”李強在采訪中明確表示。他引用了阿里云智能總裁張建鋒今年反復強調的一句話：back to basic。

騰訊也有過類似的說法——我們并不希望變成一個束縛或者控制車企靈魂的角色。

阿里云更進一步。在描述“汽車云”的誕生過程時，李強說：“‘汽車云’是阿里云在過去三年與汽車行業客戶、伙伴共同打磨出的行業解決方案。客戶、伙伴是阿里云‘汽車云’的最佳實踐者和重要合伙人。”

在上一篇“汽車云”報道中，我們曾定義過，汽車云對于云廠商來說，等同于下一個“移動互聯網級別”的上云機會。

對于這樣一個體量龐大的市場，云廠商與車企需要盡快找到更加明確的定位，這或將是決定這場云端競賽的勝負手。

目前，阿里云已經服務了70%的車企客戶，400多家汽車產業鏈上下游的公司。但阿里云汽車行業的“創新事業部”仍然存在，還在繼續尋找未來汽車行業的增長點。