上世紀90年代的上海，第一輛桑塔納轎車駛下生產線，那是中德合資的產物，風頭一時無兩。那是“市場換技術”的代表作。隨后更多國際汽車品牌進入中國，合資品牌成為中國汽車市場的主導者。
弊端逐漸暴露。外方以保證汽車質量為由，對合營公司的技術研發(fā)采取了嚴格的控制策略，合營公司對汽車沒有修改權，所有國產化過程中的問題都需要經過外方批準。至1990年，中國幾個主要合資品牌汽車的國產化率最高為60%，最低不過13%，遠遠低于預期。
市場讓出去了，技術卻沒有換回來。而且，跨國車企熱衷將過時車型投放到中國市場進行傾銷。于是，技術被控制，市場被瓜分，利潤被分走。中國汽車一度陷入茫然。
直到新能源汽車出現(xiàn)。避開傳統(tǒng)燃油車技術壁壘，中國新能源汽車聚焦電動化、智能化(智能輔助駕駛、車聯(lián)網(wǎng))，以科技體驗和性價比打破品牌認知慣性，快速搶占市場。而國外品牌受制于燃油車包袱、供應鏈依賴和轉型遲緩，被中國借助產業(yè)革命窗口期實現(xiàn)彎道超車。
2024年，全國新能源汽車保有量達到3140萬輛，從年產百萬輛，到成為全球首個年產突破1000萬輛的國家。曾經被詬病“低質廉價”的中國品牌，如今在全球電動車市場獨占鰲頭。
所以，市場并能換來技術，恰恰相反，只有自主掌握技術，才能贏得市場。市場之爭，本質上是技術領先之爭。
而今，對全球汽車產業(yè)來說，又迎來了新的戰(zhàn)場：智能輔助駕駛。
彎道再現(xiàn)
汽車產業(yè)正經歷從電動化向智能化躍遷的關鍵階段。2025年上半年，中國L2級及以上智能輔助駕駛裝車率達到67.8%，智能化成為產業(yè)核心驅動力。
“我們迎來了第二個彎道——智能輔助駕駛，但這次的賽道更加艱險。”中國汽車產業(yè)從業(yè)者秉持相似的觀點。
然而，面對L3級有條件智能輔助駕駛的更高要求，EB級數(shù)據(jù)的采集與管理如同大海撈“幀”;百Eflops算力的需求讓最先進的服務器都喘不過氣;模擬百億公里級的測試場景來驗證系統(tǒng)可靠性;未來千萬輛智能汽車同時運營的安全保障;還有技術生態(tài)的持續(xù)創(chuàng)新與協(xié)同......這些都是橫亙在“智能輔助駕駛技術超車”道路上的崇山峻嶺。
曾經的學生，現(xiàn)在成了老師的競爭對手，中國汽車從追趕者變成了領先者，中國汽車產業(yè)要付出更多，才能保持領先。
于全球市場觀察，海外汽車產業(yè)已將智能輔助駕駛視為未來產業(yè)競爭的“制高點”。美國通過《自動駕駛法案》加州、內華達州等開放全無人測試許可，聯(lián)邦政府將智能輔助駕駛納入國家交通戰(zhàn)略。
歐盟以《通用安全法規(guī)》強制新車標配L2級輔助駕駛功能，并設立專項資金支持L4級技術研發(fā);日本通過《道路運輸車輛法》修訂加速L3/L4商業(yè)化;韓國政府投資千億韓元建設智能交通示范區(qū)。
傳統(tǒng)車企如豐田、大眾、通用等，每年投入數(shù)十億美元研發(fā)預算，通過自研或合作方式構建技術壁壘�；ヂ�(lián)網(wǎng)巨頭谷歌、蘋果和亞馬遜也在跨界，以AI和數(shù)據(jù)優(yōu)勢切入，倒逼傳統(tǒng)車企轉型。更別提車載芯片、激光雷達、高精地圖等，各個環(huán)節(jié)都有強敵環(huán)伺。
彎道來了，但不知超車的會是誰?
為什么需要云
智能輔助駕駛時代，傳統(tǒng)汽車產業(yè)的競爭維度從機械性能、供應鏈效率，轉向了以數(shù)據(jù)為燃料、以算法為引擎、以云平臺為底座的智能化角逐。
車百會研究院副理事長、車百智庫研究院院長師建華表示，隨著汽車與AI技術深度融合，汽車行業(yè)對AI算力需求顯著提升。輔助駕駛技術快速迭代，推動了對靈活可調配的集中式云端算力的指數(shù)級需求增長，該領域已成為全國云端算力市場中僅次于大模型的重要增長點。車企AI化轉型不斷深入，正驅動算力加速上云，逐步構建起企業(yè)在AI時代的核心資產。
智能輔助駕駛催生了車企上云的需求，云端算力也反向推動了智能輔助駕駛的進化。以數(shù)據(jù)為例，為提升汽車的智能化水平，車企不斷加大車上感知終端的精度，攝像頭像素從800萬提升到6400萬，汽車端產生了大量的數(shù)據(jù)。
同時，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的銷量預計年底增加到500萬輛，大量汽車每日行駛在路上，持續(xù)產生數(shù)據(jù)。為了讓車載模型更智能，模型參數(shù)也從十億級演變到千億級，從端到端向VLA(視覺語言動作)和世界模型轉變，這進一步加劇了數(shù)據(jù)量的增長。
車企積累的數(shù)據(jù)將從PB級到EB級。
以智能輔助駕駛的corner case場景為例，路上突然掉落一根鋼管，汽車能否智能避障等，這些場景數(shù)量眾多，匯聚起來可達幾千萬個，它們都需要被模型進行訓練，以實現(xiàn)合理地感知、預測、規(guī)劃和控制，需要澎湃的算力來支撐訓練集群。
未來，汽車很快要從L2級向L3、L4級智能輔助駕駛演進。在這個過程中，對于模型的要求是能夠快速沉淀每天路上遇到的難例場景，及時進行訓練，明確模型的更新方向，并且模型更新周期將以天為維度。這對算力的實時性和充足性提出了極高的要求。
車端算力越來越難以滿足上述日益增長的智能化需求。為解決這一問題，車企有不同的投資方向，一種是在車上放置兩塊芯片來增加算力，但是如此一來整車成本上漲了25%，另一種則是尋求外部算力支持。
相較之下，車載芯片一旦固化，其算力上限便被鎖定，無法跟上算法模型和業(yè)務場景的快速演進，而云端算力具備近乎無限的擴展性和強大的迭代靈活性，可以不斷集成最新、最強大的AI計算芯片，車輛在整個生命周期內都能持續(xù)獲得全球領先的算力支持，無需更換硬件即可享用最新、最復雜的智能輔助駕駛和智能座艙應用，真正實現(xiàn)“軟件定義汽車”的愿景。
中國知名的智能輔助駕駛輔助企業(yè)引望，就大量使用了華為云的昇騰云服務。據(jù)了解，引望使用云上算力已支持100萬輛車智能飛馳，以目前比較典型的停車場景為例，通過鏈接云端算力，一方面將難例泊車成功率提升15%，另一方面借助云端大模型輔助優(yōu)化端到端泊車效率，用戶可以獲得更好的體驗。
系統(tǒng)性超越
第一次彎道超車解決了汽車的“心臟”和“身體”問題，實現(xiàn)了動力系統(tǒng)的跨越，這不是簡單的市場勝利，而是一場由技術自主創(chuàng)新驅動的、從追趕者到并跑者甚至領跑者的系統(tǒng)性超越。
那么，第二次彎道超車則是要賦予汽車“大腦”和“神經”，實現(xiàn)決策能力的領先。這場競爭的核心，已經從硬件的制造轉向了軟件的迭代和數(shù)據(jù)的驅動，其根基正是以云計算為核心的自主創(chuàng)新體系。
智能輔助駕駛的本質是“實時感知-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)，其背后需要處理海量多模態(tài)數(shù)據(jù)(攝像頭、雷達、激光雷達等傳感器數(shù)據(jù))、訓練復雜深度學習模型(如BEV感知算法、路徑規(guī)劃模型)，并實現(xiàn)低延遲的云端協(xié)同控制，云計算平臺的能力直接決定了智能輔助駕駛系統(tǒng)的智力上限。
因此，華為將其在通信、云計算、芯片等領域的深厚積累凝結，為每一輛車提供全棧智能解決方案，最終以華為云CloudVeo智能駕駛云服務的方式輸出。
華為自 2009 年啟動車載模塊研發(fā)，2013 年布局車聯(lián)網(wǎng)實驗室，多年來持續(xù)深耕智能汽車領域并加大投入。截至目前，華為已居中國汽車云服務提供商前列：全國超 100 萬輛智能輔助駕駛車輛在華為云上飛馳，5000 萬輛智能網(wǎng)聯(lián)汽車由華為云提供服務。IDC數(shù)據(jù)顯示，2022-2024年，華為云已連續(xù)三年位居中國汽車云市場份額第一。
這也表明，中國汽車產業(yè)有機會將本土市場規(guī)模和場景復雜性的劣勢，轉化為數(shù)據(jù)優(yōu)勢和迭代速度的優(yōu)勢，云廠商的核心競爭力也在于此。
以算力為例，英偉達專為中國市場定制的H20芯片爆出存在安全后門，芯片安全保障及數(shù)據(jù)主權存疑，沒有一家車企希望自己受制于人。華為云CloudMatrix384每卡性能可達英偉達H20三倍，是更適合智能輔助駕駛模型訓練的算力平臺。實際測試結果顯示，在E2E、VLA模型上，華為云CloudMatrix384超節(jié)點性能已超過H100。
相對車端算力，云端算力普遍延時高，華為云的做法簡單直接卻又對資源投入要求高，華為云貴安汽車專區(qū)正式上線，與烏蘭察布專區(qū)、以及未來的蕪湖汽車專區(qū)相呼應，華為云即將完成業(yè)內首個三專區(qū)上線，每一個汽車專區(qū)承載著成千上萬臺服務器，支撐著毫秒級的服務。
車離云越來越近了，在華為云的汽車專區(qū)上，智能既可以在訓練之后涌現(xiàn)，也可以無時不刻提供近似于本地的體驗，車云時延大幅降低60%，可用性達99.999%，智能輔助駕駛體驗也更流暢、更可靠。
剛剛經歷重組的“新長安汽車”早已與華為云展開深度合作，華為云支撐了長安汽車智能輔助駕駛模型的高效訓練，雙方已進行了VLA、端到端等多種智能輔助駕駛模型的適配。此外，長安天樞智能輔助駕駛背后是CloudMatrix384超節(jié)點，長安也是首個應用該超節(jié)點、以國產算力開展智能輔助駕駛研發(fā)的車企。
造一輛好車，還是運營一個能持續(xù)學習、不斷進化的智能系統(tǒng)，更多車企都看到了中國汽車的未來，基于云原生平臺、以數(shù)據(jù)為燃料、以AI算法為引擎的全面競爭，大幕掀開。
從仰望西方技術到自主創(chuàng)新引領，中國汽車產業(yè)走過了曲折而輝煌的道路。那些曾經的技術壁壘，正在被一一攻克，那些曾經的夢想，正在變?yōu)楝F(xiàn)實。
來源：環(huán)球時報 |
