时间:2024-04-24
何己派
云厂商纷纷瞄准汽车赛道。
2022年11月,阿里云在云栖大会,正式发布“汽车云”解决方案。至此,国内四大云巨头,均已摩拳擦掌,在汽车云市场派兵布阵。
两个月前,百度智能云首次推出汽车云,发布“三朵云”,紧接着,又向外输出自动驾驶的数据闭环合规解决方案。
弗若斯特沙利文预测,到2026年,中国汽车云市场将达800亿元。
第一梯队里,华为云、阿里云、百度智能云、腾讯云四家占据近70%的份额,华为云份额相对突出,以22.8%的市场占有率位列中国汽车云市场(IaaS+PaaS)第一。
具体到细分赛道,各家又各有所长,比如,百度智能云在车联网居首,自动驾驶、车路协同两个子赛道,也在紧追华为云。
整体而言,各家未拉开绝对差距,胜负未分。
《21CBR》记者获悉,汽车云2022年收入,预计是2020年的2.5倍。
云端的比拼,悄然升级。巨头们不约而同,选在2022年发力汽车云。
6月,腾讯公布行业首个智能汽车专有云平台,发布“车云一体”战略规划;8月,华为智能汽车解决方案BU,公布智能汽车云服务白皮书。
加上百度、阿里,一时之间,汽车云可谓是盛况空前。
2022年9月,新能源乘用车国内零售滲透率,首次突破30%。实际达成的时间,较产业发展规划预估的,提前整整三年。
汽车数字化转型的速度,一样可能超出预想。
“大家意识到,汽车上云已是确定性趋势,市场逐步成熟,同时,供应链的协同、安全和透明化管理,愈发重要。”百度智能云汽车行业解决方案总监王琪栋向《21CBR》记者表示。
站在车企的角度,自建私有云,成本起步动辄上千万元,建设周期漫长,采购第三方厂商的云服务,更具性价比。
这些,驱动智能云快速上马“三朵云”。
汽车是百度日渐重要的战场。
9年前,百度即开始着手研究智能汽车,2021年决定下场造车,这些年,智能云积累了大量车企客户,其生产系统早就跑在百度的云平台上面。
只是,原来没有规划专属汽车云团队,大家分头解决客户的诉求。
“规整到统一团队后,每个人很清楚汽车客户是谁、具体痛点、重点场景以及对应的解决方案。从上到下,认知统一,目标就一致了。”百度智能云云存储、数据库高级经理于淼说。
集团云、网联云和供应链云,“三朵云”就是以服务对象来区分的。
于淼告诉《21CBR》记者,集团云面向整车厂,覆盖整车的研发、生产、交付、营销等全部流程,助力高效管理。
吉利是典型的服务案例。
2019年,双方共同打造了“1+6+N”吉利混合云平台,整个生产制造环节搬到云上,平台帮助吉利降低管理运维成本达30%,资源利用效率提高20%。
网联云面向车端,提供自动驾驶、智能座舱层面的智能云解决方案,帮助车企进行数据采集、车辆状态监控和远程升级。
以蔚来、小鹏、理想为代表的造车新势力,注重车的智能运行体验,对挖掘利用汽车运行过程中的交互数据,存在大量需求,他们是智能云的目标群体。
供应链云则面向主机厂,打通车企和上下游合作伙伴的数字化系统,与工业互联网平台“开物”一道协同推进,旨在保障产业链、供应链的安全稳定。
三朵云合起来,从制造到销售运行,构成了服务汽车企业的完整载体。
据悉,汽车云厂商的服务划分为两类:一类针对车企的数字化转型与供应链协同,覆盖生产、管理、销售等具体环节;一类是为具体场景提供解决方案,如自动驾驶、车联网、车路协同等。
巨头们纷纷从各自优势切入,以百度智能云为例,对外输出一大场景,就是自动驾驶,突破口瞄准一个紧迫的挑战,即保证数据合规。
头部电动车品牌,频频曝出“刹车失灵”等事故,引发智能汽车行车数据的归属权问题,,公众对数据安全的担忧也在增加。
“当你的车停在路边,通过车上的运号加上APP,可以完整获取这辆车所有个人信息,包括驾驶员的身份证号,甚至银行卡号。”有信息安全公司高层指出,数据泄露的隐患巨大。
大量车企急需相关技术、经验与资质,百度的自动驾驶数据闭环合规方案,想要对症下药。方案贯彻的主线思路,可总结为——原始数据不出车、测绘数据不出云、测绘成果不关联、资质图商全管控。
百度通过图商建立数据安全监管中心,实现工具链合规、数据防护、云平台防护,监测自动驾驶数据闭环合规的数据使用过程、数据内容、数据载体的安全性,满足监管机构的合规要求。
“汽车智能了,安全手段也必须智能化。”百度Apollo信息安全负责人刘健皓说。
数据合规,只是自动驾驶云的业务一角。该场景下的核心解决方案,包括数据闭环以及云仿真测试,前者服务于车企数据采集、利用和加工的全流程,主要提供平台、工具,后者主要协助车企测试算法。
“自动驾驶是横向打通的场景,我们没有单独归结到哪一朵云里,专门将该场景单拎出来,提供端到端的整体解决方案。”于淼告诉《21CBR》记者,发展成熟的大型汽车集团,其原有的IT架构,可能没有配置相关的专业团队,百度会参照零部件开发的形式,提供一套定制的自动驾驶解决方案。
头部的造车新势力,没有传统IT架构的“历史包袱”,开放合作的主要是仿真测试方向,前端的数据采集、数据标注,后端的数据服务这类活计,更愿意交给百度来做。
数据是车企核心资产,第三方厂商的边界很重要。
于淼强调,数据会进行脱敏脱密处理,自动驾驶场景具体的模型和算法参数,属于高度机密的信息,会掌握在客户手里。
智能云正加快对头部车企的覆盖,国内销量Top15的车厂中,13家是其客户。于淼透露,针对重点场景,汽车云正加大布局,研发更多产品和解决方案。
围绕汽车云的布局,百度在加大马力。
于淼透露,针对重点场景,汽车云将准备输出自动驾驶、智能制造、汽车安全、智能营销等多种方案。她判断,汽车云往后发展,会走到与城市连接的更高维度,如车路协同、车城网平台等,放眼全球,中国的实践,走在前列。
“部分场景的探索,没有已知的范式可供參考学习,我们得摸着石头过河,不断试错,一步步优化出来。”于淼说。
王琪栋认为,汽车云无绝对龙头,市场也未到饱和期,仍在快速增长。
其一,车企持续数字化转型,产出大量数据需求。
一家车企内部,业务系统即超过300多个业务,新能源车企甚至更多,蕴含大量智能化的服务机会。譬如,汽车制造供应链环节,就是数字化转型的“洼地”,大量数据停留在企业本地服务器或机房,没有上云做深度的价值挖掘,大有可为。
其二,车联网市场前景广阔。中国每年约2500多万台新车投放市场,还有大量车辆没有联网,存量市场巨大。
展望自动驾驶,云服务需求增长确定性强。
自动驾驶汽车的5个等级,从L1到L5,每增加一级,对算力的需求就增加一个数量级。英特尔有过推算,全自动驾驶时代,每辆汽车每天产生的数据量,即高达4000GB。
汽车在云上生长,新兴的汽车云,已成头部云厂商必争之地。进入2022年,中国云厂商已告别高增长时代,头部互联网云厂商的收入增速,普遍从前一年的50%-60%,降至20%左右。
在云服务市场,汽车领域是少数空间大、成长快的子赛道。
在于淼看来,百度的汽车云尤其自动驾驶进入时间早,技术积累、专业资质等均已领先。
截至目前,百度自动驾驶测试总里程,已超4000万公里,3477件的自动驾驶专利族数申请量在全球位居第一。
这一垂类的云赛道,依然面临大量痛点和难点。
例如,在车主端,存在大量应用服务APP,缺少超级APP这类连接器,将这些功能无缝对接起来,一个车载系统对应一个接口。
“大家都在努力往前走。”王琪栋补充说。
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