车云协同，一场车企与云企的双向奔赴
智能网联车作为当下最大的风口之一，云厂商自然也不会错过。但比起其他场景，汽车行业涉及的要素更为复杂，自动驾驶、智能网联提出的新需求，也是车企和云厂商面临的一大考验。
在日前举办的“云上生长，智行未来”汽车产业数智升级高峰论坛上，汽车产业链人士纷纷解读“车云”，与云计算行业进行碰撞。为了实现好的车云协同，车企和云企要开启双向奔赴的旅程。
云厂商正在汽车云上展开较量。
最近三四个月，云计算大厂纷纷举办会议，或推出汽车云品牌，或公布车云战略。业界认为，谁抓住了汽车云的机会，谁将在下一阶段立于潮头。毕竟智能汽车将是智能手机之后，另一大超级终端。
11月18日，华为云联合伙伴和客户，在苏州召开“云上生长，智行未来”汽车产业数智升级高峰论坛。华为云CTO张宇昕称，只有汽车、车企和产业链三大要素都克服挑战，实现数智升级，才能实现汽车产业的转型升级。
在论坛上，来自汽车产业链的人士认为，在当下诸多的市场声音中，其实还缺乏汽车领域自身对“车云”的解读。为了实现好的车云协同，车企和云企要开启双向奔赴的旅程。
此次会议中，汽车产业链人士纷纷解读“车云”，与云计算行业进行碰撞。华为云也公布了一系列车云战略和落地进展。
01
汽车行业怎么看“人车路云”
吉林大学汽车工程学院院长高镇海在论坛上坦言，为了讲“人车路云”的协同，他特意“做了功课”。
对于汽车行业人士来说，过去几年发生了巨变。智能汽车被认为是智能手机之后，另一大超级移动终端——汽车的构造全变了，而如果没有自动驾驶和智能座舱，你都不好意思谈自己造的车。“这其中，大量问题最终要依靠云端解决。” 华人运通智能网联自动驾驶技术专家储林波告诉数智前线。
也正是在这种背景下，云厂商嗅到了巨变下的商机，在密集推出汽车云策略。
但高镇海认为，在市场的发声中，还缺乏汽车领域对“人车路云”的解读。“比如说，云跟我们车辆工程的密切性到底是什么样子？我们怎么理解汽车的数字智能技术？从车的角度我们应该怎么干云服务？”高镇海说。
在这次会议上，与会汽车产业链人士也纷纷对车云进行解读，包括了其中的演进和挑战。大家认为，这应该是一个车和云双向奔赴的过程。
高镇海院长从人、车、路与云的关系以及落地的关键点进行探讨。比如，他认为从人的视角，数字化正在做“操控去人化”这件事。“未来，我们还希望把所有驾乘人员的行为进行数字化表达，就像特斯拉正在研究的‘影子驾驶’一样，这将有助于实现智能驾驶和智能座舱的个性化。”
从车的视角，智能驾驶和智能座舱与云的协同，是会议上的一大热点。储林波说，今天的云，与10年前车联网谈的云完全不一样。传统车联网是为人连到云上服务的，比如紧急呼叫；现在则为了自动驾驶等服务，数据量呈上千倍的暴增，“这样的车云协同，你可称为变革或革命”。
但车云协同还有更丰富的内涵，比如基于数智驱动的新一代汽车开发流程。传统整车研发流程很长，一汽集团体系数字化部总经理门欣曾介绍，他们的周期是28个月，大众约为46个月，研发周期是车企的痛点。车企都在探索，包括研发流程被数字孪生后如何进行效率提升，工程师的云上协同开发，高精度仿真工具的引入。
除了这些，从车的角度，车云协同也在探索车辆全生命周期的服务。“车厂不仅仅在卖一个整车，我们也在探索软件增值服务。”长城汽车智能网联总监张雷明说。他引用了一个数字，软件在单车价值中的平均占比，将从2016年的10%，增长到2030年的30%。在增值服务中，高镇海提到了运维服务，它先要建立核心部件的动态老化与品质之间的关系模型，之后可在云端对车进行追溯和运维管理。
在车云协同中，张雷明提到了车企在“软化”。他认为，车企过去的硬能力，正转变成软硬结合的能力，这也是一个挑战。长城汽车为此也已有三四千名软件人员。
除了人、车的视角，从路的视角来看，云的到来实现了智慧道路，让原来基于驾驶员微观视野的驾驶，演化到基于摄像头、雷达、GPS等更加广义道路环境下的信任控制。更高阶的自动驾驶，将在车路协同等综合因素加持下，得以实现。
此外，业界还在探索建立上帝视角下的安全监控。从Mobileye到英伟达，自动驾驶企业几年前已开始就安全责任提出第三方对智能车的监控。
根据这些车企的反馈，华为云CTO张宇昕总结，车企所需的数字化平台，要能支撑他们未来多方面的能力提升，比如支撑车企制造智能化、网联化的汽车，也能进行商业模式的转型——从汽车制造销售，转变为汽车服务，而出行服务只是车企未来提供的服务之一。
02
自动驾驶与云的协同刚刚开始
在人车路云的协同方面，自动驾驶和智能座舱无疑是最受关注的。
“自动驾驶和云的协同，应该算是一个开始的阶段，也面临很多挑战。”储林波告诉数字前线，它需要云厂和车厂做大量基础性工作。在这次会议上，与会者反复谈论的挑战，包括了数据合规采集、预处理、标注、训练、传输等环节的问题。
根据咨询公司安永的数据，个人一天能产生大约1G的智能数据，而一辆智能网联车，每天可以产生10T到80T不等的数据。“汽车产生的数据量，真的是智能手机的数千倍。” 张宇昕称，“但汽车在数字应用方面的收入，却不到智能手机的1/7。”
如此巨量的数据，如何进行合规采集传输，如何挖掘价值，都是新课题。
四维图新副总裁白新平在论坛上介绍，根据国家相关法规，智能网联汽车的数据采集、存储、传输和处理行为，属于测绘活动，必须由具备测绘资质的单位来进行。“当下很多能输出轨迹的公司，其实是没有数据采集资质的。”四维图新与华为云合作，在解决这些问题。白新平称，这些服务也要设法实现高性价比。
解决了合规，还要解决海量问题。“智能驾驶，特别是高阶自动驾驶，数据种类和数量，颠覆了我们的认知。”长城汽车张雷明坦言，从2021年开始，长城汽车90%以上的车都已联网，搭载了L2甚至更高级的自动驾驶。这远高于中国的平均水平。根据相关数据，2025年中国网联车占比达到60%以上， L2以上自动驾驶的渗透率接近50%。
作为比较早进行量产化实践的长城汽车而言，“在云端，我们接受的挑战是很大的。”张雷明说。单点的云架构已经满足不了自动驾驶的需求，要做到分布式云部署；云不光要解决数据传输，还要保障低时延；云端算力不仅仅是够用，某种程度上还要盈余；在成本上，也要具备潮汐计算能力，尽量降低花费；同时，云端还要保证全天候连接。每一个需求，都是一个新的挑战。
“实际上，不光是在国内，基于公司的战略要求，我们的车在海外的很多功能也已联网化。”张雷明补充说。
储林波则告诉数智前线，目前自动驾驶在一个闭环下的处理时间还太长。从数据采集、预处理，到云端标注和开发训练的闭环，行业内基本需要三四周。“怎么能把窗口期压缩下来，比如说做到两周甚至一周多，是大家关注的问题。”
针对自动驾驶，业内也谈及解耦问题。比如，储林波提出“三解耦”，包括车和云的解耦、中心和边缘的解耦、应用层软硬件的解耦。
这其中，由于很多企业目前并没有海量自动驾驶数据，怎么做到多方安全计算、隐私计算或边缘计算，就涉及到了车云解耦，工信部也在做相应的工作。再如，在应用层软硬件的解耦上，实际上是把云原生技术引到车上，让车上的应用软件不会被某个硬件锁定。
业界人士也一直在看下一步，毕竟行业的进展速度很快。虽然车企目前都搭载L3级别以下的智能驾驶系统，但大家在讨论在更高阶段，云端控制平台、模拟座舱等问题。自动驾驶车上，正在拿掉安全员。只有做到这一点，才会有新的商业模式。“我们说的无人驾驶，是车的无人驾驶，但人都在云端了。”储林波称，下一个阶段会出现云上的安全接管，这也将对云提出进一步的新需求。
03
华为云公布车用云基础设施布局
最近几个月，云计算公司如微软Azure、百度云、阿里云、亚马逊AWS在密集推出汽车云策略。他们的焦点，基本集中在提高自动驾驶效率，以及车企的运作效率，包括研发的改变。在这次论坛上，华为云对外诠释了在车用云基础设施布局、落地举措、解决方案和生态建设。它聚焦在汽车、车企和产业链三大要素的数智升级上。
“符合汽车产业要求的云基础设施是非常关键的。”华为云CTO张宇昕称，华为云此次正式发布了全球汽车产业云基础设施，KooVerse for Vehicle，包含1+3+M+N的布局。
其中“1”是一张全球存算网KooVerse，它在全球170多个国家，实现30毫秒的时延覆盖。长城汽车等企业的出海，就借助了这张存算网。
“3”是在乌兰察布、贵安和芜湖三个超大规模云核心枢纽，建立汽车行业专区。在这里有大量算力和数据存储空间，划分了不同密级，是进行技术创新的大本营。
数智前线获悉，汽车行业专区为符合安规要求，也跟地图厂商进行合作。如华为云联合图商建设自动驾驶专区，实现专属部署和物理隔离。“这个专属云平台，叠加了四维图新数据闭环合规应用的积累。”四维图新副总裁白新平介绍。
“M”是分布式车联网节点。根据相关数据，未来5年网联车增长将在80%以上，需要大量车联网接入节点。华为云与联通在北上广及主要城市建立分布式车联网节点，可以实现10毫秒的时延覆盖和高效处理。
“N”是汽车专用数据接入点，目标是自动驾驶研发数据的24小时入云。华为云将在全国建立50多个这类接入点。
除了基础设施外，针对自动驾驶和智能网联，华为云也提供了端到端的工具链。
比如在自动驾驶领域，华为云提供了汽车专用数据接入点、AI开发生产线ModelArts、自动驾驶专区等。“华为云本身并不做自动驾驶，我们联合生态伙伴，为车企提供云底座和自动驾驶研发平台工具链，”张宇昕称，目的是提高自动驾驶研发效率。
数智前线获悉，基于安全隔离的基础设施以及人工智能工具链，高合汽车自动驾驶算法训练效率提升40%。
在智能联网方面，华为云发布分布式车联网解决方案，在北上广等热点城市支持分布式车联网节点部署，实现10毫秒时延圈覆盖热点区域，同时华为云提供Tb级云骨干网，支持车联网数据高速入云。
数智前线了解到，华为云与联通一起，也为一家全球知名车企提供了车联网服务，把原来在南京的一个节点，升级到北上广热点城市的分布式节点；原来在车上处理的数据接入边缘云处理，这让一些原来在车上进行的语音识别、行为识别，模型精度和适用场景更复杂，智能车的水平和体验大幅提升。
产业链各环节也亮相论坛，这应该是车云产业链参与比较全的一次会议。如赛目科技与华为云合作，推出自动驾驶云仿真系统，将仿真模块性能提升25%；EMQ联合华为云，实现车联网应用云端开发测试，功能开发周期降低60%；星尘数据与华为云AI开发生产线ModelArts深度集成后，支持99%以上的自动驾驶场景标注......
此次，华为云联合数十家自动驾驶产业伙伴，发起“共创自动驾驶开放产业链行动倡议”，这是生态共建中的一个行动。
除了车的数字化，华为云还发布软件定义汽车解决方案，以及车企数字化平台解决方案等，后者为加速车企数智升级。华为云还在全国建立了十个汽车产业赋能云，目标是产业链的数智升级。
总体看，虽然“人车路云”的协同还处于早期，但已逐渐走上正轨，车企和云计算大厂的协同创新也正向更深层次行进。
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