上世紀(jì)90年代的上海，第一輛桑塔納轎車駛下生產(chǎn)線，那是中德合資的產(chǎn)物，風(fēng)頭一時(shí)無兩。那是“市場換技術(shù)”的代表作。隨后更多國際汽車品牌進(jìn)入中國，合資品牌成為中國汽車市場的主導(dǎo)者。
弊端逐漸暴露。外方以保證汽車質(zhì)量為由，對合營公司的技術(shù)研發(fā)采取了嚴(yán)格的控制策略，合營公司對汽車沒有修改權(quán)，所有國產(chǎn)化過程中的問題都需要經(jīng)過外方批準(zhǔn)。至1990年，中國幾個(gè)主要合資品牌汽車的國產(chǎn)化率最高為60%，最低不過13%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于預(yù)期。
市場讓出去了，技術(shù)卻沒有換回來。而且，跨國車企熱衷將過時(shí)車型投放到中國市場進(jìn)行傾銷。于是，技術(shù)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(shù)壁壘，中國新能源汽車聚焦電動(dòng)化、智能化(智能輔助駕駛、車聯(lián)網(wǎng))，以科技體驗(yàn)和性價(jià)比打破品牌認(rèn)知慣性，快速搶占市場。而國外品牌受制于燃油車包袱、供應(yīng)鏈依賴和轉(zhuǎn)型遲緩，被中國借助產(chǎn)業(yè)革命窗口期實(shí)現(xiàn)彎道超車。
2024年，全國新能源汽車保有量達(dá)到3140萬輛，從年產(chǎn)百萬輛，到成為全球首個(gè)年產(chǎn)突破1000萬輛的國家。曾經(jīng)被詬病“低質(zhì)廉價(jià)”的中國品牌，如今在全球電動(dòng)車市場獨(dú)占鰲頭。
所以，市場并能換來技術(shù)，恰恰相反，只有自主掌握技術(shù)，才能贏得市場。市場之爭，本質(zhì)上是技術(shù)領(lǐng)先之爭。
而今，對全球汽車產(chǎn)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(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷從電動(dòng)化向智能化躍遷的關(guān)鍵階段。2025年上半年，中國L2級(jí)及以上智能輔助駕駛裝車率達(dá)到67.8%，智能化成為產(chǎn)業(yè)核心驅(qū)動(dòng)力。
“我們迎來了第二個(gè)彎道——智能輔助駕駛，但這次的賽道更加艱險(xiǎn)。”中國汽車產(chǎn)業(yè)從業(yè)者秉持相似的觀點(diǎn)。
然而，面對L3級(jí)有條件智能輔助駕駛的更高要求，EB級(jí)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(jìn)的服務(wù)器都喘不過氣;模擬百億公里級(jí)的測試場景來驗(yàn)證系統(tǒng)可靠性;未來千萬輛智能汽車同時(shí)運(yùn)營的安全保障;還有技術(shù)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(shù)超車”道路上的崇山峻嶺。
曾經(jīng)的學(xué)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(lǐng)先者，中國汽車產(chǎn)業(yè)要付出更多，才能保持領(lǐng)先。
于全球市場觀察，海外汽車產(chǎn)業(yè)已將智能輔助駕駛視為未來產(chǎn)業(yè)競爭的“制高點(diǎn)”。美國通過《自動(dòng)駕駛法案》加州、內(nèi)華達(dá)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(qiáng)制新車標(biāo)配L2級(jí)輔助駕駛功能，并設(shè)立專項(xiàng)資金支持L4級(jí)技術(shù)研發(fā);日本通過《道路運(yùn)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(shè)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(yù)算，通過自研或合作方式構(gòu)建技術(shù)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(zhuǎn)型。更別提車載芯片、激光雷達(dá)、高精地圖等，各個(gè)環(huán)節(jié)都有強(qiáng)敵環(huán)伺。
彎道來了，但不知超車的會(huì)是誰?
為什么需要云
智能輔助駕駛時(shí)代，傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)的競爭維度從機(jī)械性能、供應(yīng)鏈效率，轉(zhuǎn)向了以數(shù)據(jù)為燃料、以算法為引擎、以云平臺(tái)為底座的智能化角逐。
車百會(huì)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(shù)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(shù)快速迭代，推動(dòng)了對靈活可調(diào)配的集中式云端算力的指數(shù)級(jí)需求增長，該領(lǐng)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(diǎn)。車企AI化轉(zhuǎn)型不斷深入，正驅(qū)動(dòng)算力加速上云，逐步構(gòu)建起企業(yè)在AI時(shí)代的核心資產(chǎn)。
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(dòng)了智能輔助駕駛的進(jìn)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(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。
同時(shí)，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的銷量預(yù)計(jì)年底增加到500萬輛，大量汽車每日行駛在路上，持續(xù)產(chǎn)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(jí)演變到千億級(jí)，從端到端向VLA(視覺語言動(dòng)作)和世界模型轉(zhuǎn)變，這進(jìn)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(jí)到EB級(jí)。
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(dá)幾千萬個(gè)，它們都需要被模型進(jìn)行訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)合理地感知、預(yù)測、規(guī)劃和控制，需要澎湃的算力來支撐訓(xùn)練集群。
未來，汽車很快要從L2級(jí)向L3、L4級(jí)智能輔助駕駛演進(jìn)。在這個(gè)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(shí)進(jìn)行訓(xùn)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(shí)時(shí)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(wù)場景的快速演進(jìn)，而云端算力具備近乎無限的擴(kuò)展性和強(qiáng)大的迭代靈活性，可以不斷集成最新、最強(qiáng)大的AI計(jì)算芯片，車輛在整個(gè)生命周期內(nèi)都能持續(xù)獲得全球領(lǐng)先的算力支持，無需更換硬件即可享用最新、最復(fù)雜的智能輔助駕駛和智能座艙應(yīng)用，真正實(shí)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(wù)。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(yàn)。
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(shí)現(xiàn)了動(dòng)力系統(tǒng)的跨越，這不是簡單的市場勝利，而是一場由技術(shù)自主創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的、從追趕者到并跑者甚至領(lǐng)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(jīng)”，實(shí)現(xiàn)決策能力的領(lǐng)先。這場競爭的核心，已經(jīng)從硬件的制造轉(zhuǎn)向了軟件的迭代和數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)，其根基正是以云計(jì)算為核心的自主創(chuàng)新體系。
智能輔助駕駛的本質(zhì)是“實(shí)時(shí)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(dá)、激光雷達(dá)等傳感器數(shù)據(jù))、訓(xùn)練復(fù)雜深度學(xué)習(xí)模型(如BEV感知算法、路徑規(guī)劃模型)，并實(shí)現(xiàn)低延遲的云端協(xié)同控制，云計(jì)算平臺(tái)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(jì)算、芯片等領(lǐng)域的深厚積累凝結(jié)，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(wù)的方式輸出。
華為自 2009 年啟動(dòng)車載模塊研發(fā)，2013 年布局車聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室，多年來持續(xù)深耕智能汽車領(lǐng)域并加大投入。截至目前，華為已居中國汽車云服務(wù)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(wù)。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(chǎn)業(yè)有機(jī)會(huì)將本土市場規(guī)模和場景復(fù)雜性的劣勢，轉(zhuǎn)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(dá)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(quán)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(dá)英偉達(dá)H20三倍，是更適合智能輔助駕駛模型訓(xùn)練的算力平臺(tái)。實(shí)際測試結(jié)果顯示，在E2E、VLA模型上，華為云CloudMatrix384超節(jié)點(diǎn)性能已超過H100。
相對車端算力，云端算力普遍延時(shí)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(yīng)，華為云即將完成業(yè)內(nèi)首個(gè)三專區(qū)上線，每一個(gè)汽車專區(qū)承載著成千上萬臺(tái)服務(wù)器，支撐著毫秒級(jí)的服務(wù)。
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(xùn)練之后涌現(xiàn)，也可以無時(shí)不刻提供近似于本地的體驗(yàn)，車云時(shí)延大幅降低60%，可用性達(dá)99.999%，智能輔助駕駛體驗(yàn)也更流暢、更可靠。
剛剛經(jīng)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(xùn)練，雙方已進(jìn)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(diǎn)，長安也是首個(gè)應(yīng)用該超節(jié)點(diǎn)、以國產(chǎn)算力開展智能輔助駕駛研發(fā)的車企。
造一輛好車，還是運(yùn)營一個(gè)能持續(xù)學(xué)習(xí)、不斷進(jìn)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(tái)、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(shù)到自主創(chuàng)新引領(lǐng)，中國汽車產(chǎn)業(yè)走過了曲折而輝煌的道路。那些曾經(jīng)的技術(shù)壁壘，正在被一一攻克，那些曾經(jīng)的夢想，正在變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。
來源：環(huán)球時(shí)報(bào) |
