阿裏發佈汽車雲：自動駕駛能幹十年，智慧製造能幹一輩子

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

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

11月3日開幕的2022雲棲大會上，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裡架起了仿若賽車遊戲設備的自動駕駛遠程駕駛平臺。幾個月前，路特斯與阿裏雲發佈了智慧駕駛雲聯合解決方案；一汽紅旗把一條9米長的數字孿生迷你産線搬到了現場，它是“數字孿生”技術在汽車工廠中大規模應用的一個縮影。

這再次表明汽車智慧化已勢不可擋：它不僅體現在車端，還進入了汽車的生産製造端。

智慧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：車企上雲會是下一個“移動互聯網級別”的上雲機會。

此時，阿裏雲“汽車雲”正式亮相雲棲大會，以“一橫三縱”的骨幹勾勒出為汽車企業提供的技術和可承諾的業務效果。一橫是指圍繞著雲、釘釘以及達摩院、平頭哥、智慧互聯（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。

阿裏雲透露，目前其“汽車雲”在國內已服務超過70%的汽車企業，小鵬、一汽、吉利、長城、長安、地平線等均已上雲。依此判斷，其市場佔有率在國內雲廠商中首屈一指。

同一天，阿裏雲智慧總裁張建鋒在接受媒體採訪時透露，阿裏雲汽車行業在今年取得了近100%的增長。

採訪了阿裏雲副總裁、汽車&製造行業總經理李強，他從2020年正式接手阿裏雲汽車業務，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”的上雲機會，以及阿裏雲的打法與思考。

1、一橫三縱，阿裏雲的汽車雲戰略

如果把時間倒回，2020年可視為汽車行業數字化的新起點，也是與雲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作為直播壓軸産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，阿裏雲在經過近半年的準備之後，首次提出了“一橫三縱”戰略。

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

前兩朵雲的確立是自然而然的。

對製造來説，汽車一直被視為製造業皇冠上的明珠。彼時，阿裏雲在智慧製造領域已有一些成功的嘗試，有機會複製到汽車製造的場景中。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，這是阿裏最擅長的。

李強認為，第三個場景一定會出現在汽車全生命週期中更早的環節——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倣真測試，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，在雲上的表現更佳，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，合作後，研發週期平均縮短至2.5到3年。

效果不錯，但它和未來無關。

2021年7月，阿裏雲團隊發現，很多跑在阿裏雲上的車企，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%。

阿裏雲汽車團隊快速判斷，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”裏的第三縱——“自動駕駛雲”正式確立。它成為過去一年裏，阿裏雲“汽車雲”重要的增長支點。

團隊快速行動，三個月後就開始著手與小鵬汽車合建自動駕駛智算中心，並在今年8月初與小鵬聯合發佈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。

2、自動駕駛是最大公約數

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，那麼今後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、倣真驗證等工作。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。

由於自動駕駛公司和車企的發展階段不同，與雲廠商的合作模式也不太一樣。這需要雲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，但隨著量産車型逐漸上市，量産車採集的Corner case需要即時回傳，再採用專有雲的線下處理就非常不現實，因此向混合雲模式轉變成了必然——專有雲負責存儲，公有雲負責數據的實時計算與處理。這在阿裏雲與吉利合作的模式中可見一斑。

相較來説，自動駕駛公司與造車新勢力，通常會採用公有雲模式。大部分自動駕駛公司在創業初期，數據尚未起量，通常會採用標準化的公有雲，像用電一樣按需使用雲端的彈性算力。它們屬於百分百雲原生的車企。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，比如小鵬汽車與阿裏雲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，阿裏雲存儲團隊提供最多7層冷熱程度的數據存儲架構，讓數據成本大幅下降。

“自動駕駛雲解決了計算、存儲的性價比和效率，就解決大部分的問題。”李強説， 如果自動駕駛對雲的消耗是10塊錢的話，算力成本大約佔到6塊錢，存儲成本佔到3塊錢，網絡以及其他成本佔比大約1塊錢。

目前，在阿裏雲“汽車雲”的“三縱”中，自動駕駛雲的銷售收入佔比接近一半。

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宣佈關停，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年前後，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。

阿裏雲看到了這一趨勢。“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後的思考。

這也意味著，“三縱”的三隻腳要並重，才能真正站得穩。

3、自動駕駛能幹十年，智慧製造能幹到退休

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，對雲原生技術能力的需求日趨增長。

阿裏雲“汽車雲”覆蓋汽車“産研營銷服”的各個環節。李強認為，未來五年，生産製造側的智造雲、流通側的營銷雲有望進一步增長。

營銷雲是有互聯網基因的雲廠商最擅長的領域。阿裏雲基於瓴羊，騰訊雲基於微信生態，火山引擎基於抖音生態，都能為車企提供類似的全域營銷能力。

在一汽奧迪，銷售部門已基於阿裏雲“營銷雲”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於“營銷雲”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，阿裏集團的豐富生態，可以更好、更快地呼應這些新的需求。比如，在車後市場，天貓養車或會成為汽車售後的重要板塊。

而“智造雲”，對於雲廠商卻是一個更陌生、也更難做的市場，大部分雲廠商尚未入場。李強直言，在智慧製造領域，阿裏雲真正瞄準的對手是西門子這樣的國際工業巨頭。

阿裏雲做智造雲的切口，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，但在製造業，有大量設備數據尚未接入，因此在生産環節靠數據驅動有較大難度。

阿裏雲的做法體現了頭部雲廠商對邊界的自覺。他們選擇和夥伴共建汽車工廠，同時在夥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裏雲在汽車製造領域最早的夥伴之一。

雙方選擇在一個全新的工廠項目裏踐行對“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，“智造雲”提供了四個平臺性的能力。

首先是IoT數採平臺，解決數據從哪來的問題。數據採集是一個“臟活”“累活”，阿裏雲光是對接主機廠設備的PLC協議，阿裏雲IoT平臺就對接了310個主流協議，涵蓋了市場上95%以上的主流設備。

阿裏雲採用的“分佈式”數據採集技術，響應時間為百毫秒級，區別於西門子傳統的“集中式”數據採集技術，響應時間為秒級。有業內人士透露，一汽紅旗繁榮工廠上線後，“對西門子有些觸動”，西門子正在考慮進行數據採集架構的調整。

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

數據採集上來以後，進行數據的存放與處理，也就是阿裏雲最擅長的部分——數據中臺。

基於數據中臺，阿裏雲又打造了兩個工業專屬平臺，一是AICS（智慧控制平臺），將人工智慧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多條産線使用。基於AICS，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。今年雲棲大會，阿裏雲把與機械工業九院合作打造的數字孿生模擬微型産線直接搬到了C館。從真實産線反饋到數字孿生産線，延遲很短，不管身在何處，第一時間就能了解産線的真實運行狀態，並形成控制操作。

基於阿裏雲製造雲打造的一汽紅旗繁榮工廠，有近兩萬台設備實時在線，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，阿裏雲的製造之路才剛剛開始。

“在工業軟體領域，我們連5%的國産化比例都不到，我們很想幹這件事。我們經常開玩笑説，自動駕駛不一定幹一輩子，可能十年就實現了，但智慧製造是沒有極限的，這條路我們可以一直幹到退休。”

4、造車與否，將是X因素

阿裏雲並不是第一家推出“汽車雲”的雲廠商。儘管進入産業的時間有先後，騰訊雲、百度雲、華為雲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，最終影響汽車雲格局的因素可能並非産品或者技術的優劣，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。

在過去的諸多行業雲中，比如金融、教育、醫療、政務等等，雲廠商幾乎都是單純的供應商，或者有進一步合作的夥伴關係。

而作為行業內今年才興起的一朵新的行業雲，雲廠商在汽車雲中的定位卻稍顯複雜。

過去兩年，科技公司跨界造車已經不是新鮮事，前有百度，後有小米，而華為則是一隻腳踏入了造車行業，儘管華為矢口否認，但2023年將是官方聲明不造車的最後一年期限。

目前，百度控股的集度汽車，已經發佈了首款量産車型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，阿裏、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，而並未親自下場造車。

在實際的汽車雲合作中，造車與否可能會關係到車企的安全感，進而影響汽車雲的合作意向。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”，並堅定地表示“上汽要把靈魂掌握在自己手中”。

這考驗著雲廠商的定力和判斷力。

“儘管市場很熱，但我們不會造車，更希望做一朵‘中立的雲’，守住雲計算公司的本質。”李強在採訪中明確表示。他引用了阿裏雲智慧總裁張建鋒今年反復強調的一句話：back to basic。

騰訊也有過類似的説法——我們並不希望變成一個束縛或者控制車企靈魂的角色。

阿裏雲更進一步。在描述“汽車雲”的誕生過程時，李強説：“‘汽車雲’是阿裏雲在過去三年與汽車行業客戶、夥伴共同打磨出的行業解決方案。客戶、夥伴是阿裏雲‘汽車雲’的最佳實踐者和重要合夥人。”

汽車雲對於雲廠商來説，等同於下一個“移動互聯網級別”的上雲機會。

對於這樣一個體量龐大的市場，雲廠商與車企需要儘快找到更加明確的定位，這或將是決定這場雲端競賽的勝負手。

目前，阿裏雲已經服務了70%的車企客戶，400多家汽車産業鏈上下游的公司。但阿裏雲汽車行業的“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。（推廣）