這里是烏蘭察布，地處北緯42度，從地理位置上來看，這里是云計算產業公認的“黃金緯度”。
在通往這座農牧小城的高速公路上前進，映入眼簾的一整片低矮而灰色的廠房，從2014年起，華為、阿里巴巴、蘋果、快手等科技公司先后來到這里，設立了自己的數據中心，西部小城化身為“草原云谷”，當地政府計劃今年在數字產業產值上實現超10億元的突破。
今年8月2日，“草原云谷”迎來了中國最大的自動駕駛智算中心建成——扶搖，背后站著的是小鵬汽車與阿里云。
發生在烏蘭察布的故事仿佛成為了一個起點，揭開了云廠商競逐汽車產業的序幕。百度智能云針對汽車行業正式推出集團云、網聯云和供應鏈協同云三朵云；騰訊云升級戰略，深化“車云一體”；阿里云“汽車云”在2022云棲大會上正式亮相......
云計算對汽車產業的變革并不是新鮮事。傳統車企信息化建設歷史悠久，不乏自建數據中心者；造車新勢力誕生在云原生的時代。如果將時間線拉長，在大廠下場造車的年代里，也早有實踐。
從泛互聯網，到政企金融，再到工業制造業，云廠商為何同時瞄準汽車云？車企上云又有哪些考量？種種問題既考驗著云廠商們各自的戰略布局，也同樣孕育著新的增長機遇。
歡迎來到“軟件定義汽車”時代
在云廠商們整齊劃一的動作背后，集體掘金汽車云的原因其實是供給兩端的“雙向奔赴”。
一方面，在需求端，汽車行業正在進入“軟件定義汽車”的年代。傳統車企經歷了漫長的信息化歷程，以往都是遵循在“硬件中抽象軟件”的方法，癡迷于硬件制造，而忽略軟件迭代。
但在消費者主權時代，隨著智能汽車產品復雜度的提升，自動駕駛、車路協同、用戶直聯已成為確定性的趨勢，軟件價值越發凸顯。
長城汽車智能網聯總監張雷明就曾引用一個數字：“軟件在單車價值中的平均占比從2016年的10%增長到2030年的30%。”
從“硬件定義汽車”到“軟件定義汽車”的跨越，對車企在數據、算力與算法方面的能力提出了更高的要求，這就意味著，車企需要新的數字基礎設施。
在需求端外，汽車云同樣也是云廠商為緩解自身增長疲態所嘗試的努力。
行業普遍的共識是，進入2022年，中國云廠商已告別高增長時代，頭部互聯網云廠商的收入增速普遍從去年的50%-60%降至20%以下，從要規模轉向要利潤。
騰訊高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生在近期接受媒體采訪時，這樣表示：“寧要150斤的強壯，不要200斤的虛胖”。
在泛互聯網行業遭遇增長天花板后，正在崛起的汽車云市場毫無疑問是一個看得見的蛋糕。
根據沙利文聯合頭豹市場研究發布的《2022年中國汽車云市場追蹤報告》，2021年中國汽車云行業市場規模高達335.2億元，預計至2026年持續增長超800億元。
云廠商們看中汽車行業不僅僅在于市場規模，更在于生意邊界。智能汽車，被視為下一代移動終端，“擁有四個輪子的手機”，無論是擅長to B，還是to C，似乎也都能分食這塊蛋糕。
但能否吃到蛋糕，深入行業內部，不僅僅需要先發優勢，同樣也考驗著云廠商們的戰略布局。
巨頭博弈，模式分野
汽車云其實并不是新鮮事物，只是從以往的“暗戰”演變為牌桌上的“明戰”。
與云服務廠商切入其他行業類似，通過laaS、PaaS以及SaaS層的服務形式，旨在為整車廠提供從設計、研發、生產制造、銷售及售后等全生命周期的相關服務。
更通俗的理解可將云廠商的服務劃分為兩類：一類是為具體場景提供解決方案，如自動駕駛、車聯網、車路協同等。另一類是針對車企的數字化轉型與供應鏈協同，覆蓋生產、管理、銷售等具體環節。
從市場份額來看，華為云以22.8%的市場占有率位列中國汽車云市場（IaaS+PaaS）第一，而具體到細分領域，在自動駕駛汽車云和車路協同汽車云兩個細分市場上，華為云分別同樣以26.9%和23.6%的市場份額拿下第一。
這背后與華為云的先發優勢息息相關：一方面，華為早在2014年便成立了“車聯網實驗室”，較早面向智能網聯電動汽車等應用場景儲備技術。另一方面，華為自身的“造車經驗”也沉淀下足夠的行業knowhow，持續擴大的朋友圈是重要的生態優勢。
與華為云在汽車云上的發展思路類似，在汽車云位列第三的百度智能云同樣以行業經驗與先發優勢見長。
今年9月，百度智能云首次發布的“汽車云”，聚焦車企集團云、網聯云和供應鏈協同云，作為云計算的后發者，百度智能云在汽車產業的打法也是“問題導向”——以AI能力為主，聚焦汽車行業生產、自動駕駛測試與供應鏈管理等三大應用場景。
對汽車產業鏈的深入理解，也讓華為云與百度智能云的角色更像是提供一體化解決方案的“集成商”。
而區別于華為云與百度智能云自帶的“汽車云”基因，騰訊云、阿里云與火山引擎則和而不同。
一方面，告別燒錢做集成的理念，阿里云與騰訊云都強調“被集成”，輸出核心能力，這其實是強調利潤優先的表現。
另一方面，云巨頭也各自有各自的算盤，在發展中形成了各自的章法。
雖然騰訊云與阿里云都有著成熟的C端經驗，但比起阿里云不做SaaS的理念，騰訊云在汽車云上折騰了許久后，終于在2022年厘清了自己的業務邏輯——通過自研產品形成“連接”，SaaS、PaaS等更高毛利的產品也被置于新的優先級上。
根據自媒體“賽博汽車”的梳理，從2015年起，騰訊汽車業務布局以每年一次更新的速度演進，在經歷了“什么都想要”的階段，騰訊云最新提出的“車云一體”的戰略規劃，本質依舊是騰訊倡導的“連接”思維。
對車企來說，通過微信+企業微信的社交生態與騰訊出行服務小程序，可以將一整套自研產品裝進智能座艙等車端場景內，建立數據驅動的閉環，以形成云端、車端與移動端的一體化，降低車企的遷移成本。
這種“強連接”的底層邏輯一方面是大廠們產品思維的體現，這恰好也與汽車產業產品升級的趨勢一致。
普華永道就曾指出，對新生代客群來說，汽車產品端的智能化體驗已成為購車的重要考量，傳統模式下的硬件影響力正隨著同質化而快速松動。而智能座艙和自動駕駛作為影響汽車產品智能體驗的核心抓手，也自然成為了云廠商們押注的重點賽道。
但另一方面，擺在騰訊云眼前的并非一片坦途。首先，比起阿里云已形成的“云釘一體”戰略，對自研產品的重視意味著騰訊云必須打通過去B端與C端的孤立生態，沉淀下平臺化能力，這也是過去一年騰訊云一直在做的事。
其次，在利潤優先的前提下，投入產出比也是騰訊云不得不考慮的事。湯道生在最近的一次采訪中也表示：“自研產品肯定要持續滲透，整個CSIG盈虧平衡、實現盈利肯定是我們未來的目標。”
比起騰訊云對“自研產品”的重視，阿里云在提出“Back to Basic”后，向軟硬一體化轉型，在整體戰略布局上顯得更聚焦。在汽車云領域，除了擅長的營銷云外，自動駕駛云與智造云都是其重點布局的場景。
而后發者火山引擎則對標騰訊。此前36氪報道，火山引擎汽車云的目標是在2025年追趕騰訊。具體到業務布局，雖然火山引擎推出了智能駕駛云、智能座艙云與智能營銷云，但其重點放在了營銷云上。
之所以選擇營銷云這一入口，這與火山引擎的基因相關。與國內大多數的云廠商“先laaS，后PaaS、SaaS”不同，火山引擎的策略是從laaS出發，逐步反哺底層能力。
營銷盡管是小場景，但通過這一小切口撬動封閉的汽車行業，逐步積累行業經驗，對火山引擎而言是一條更快擴大規模的路線。汽車行業總經理楊立偉就曾透露，火山引擎的營銷云已經與百分之六七十的頭部車企有合作。
在這一傳統賽道上，巨頭博弈成為了新常態，但各方的思路已漸漸清晰，區別于泛互聯網時代的“大力出奇跡”，頭部云廠商在汽車云已形成了共識——不論是要規模，還是要盈利，都要先建立起差異化區隔，在擅長的領域做更擅長的事。
車企上云,各有心思
但比起在汽車云上打的火熱的云廠商，車企對“上云”這件事卻態度不一。
在去年的一次股東大會上，上汽集團董事長陳虹的一番“靈魂與軀體論”就曾戳中不少傳統車企的痛處：“上汽很難接受單一一家供應商為我們提供整體的解決方案。這樣會變成‘他是靈魂，我是軀體’。”
萬物互聯時代，隨著“軟件定義汽車”邁入深水區，傳統汽車供應鏈邁向柔性化。在硬件時代主導話語權的傳統車企面臨的是一個去中心化的時代——車企能力、精力與經驗都有限，包括管理、生產、設計、辦公、消費以及售后各環節都面臨著與硬件制造分離的可能性。
背后的考量因素往往復雜難辨。
首先，車企出于自身特性以及核心技術考量，往往對“上云”的安全性有所考量。
研究機構埃森哲曾指出，汽車產業鏈在行業內根深蒂固和相對保守的以技術為核心的產業思考模式，讓他們對于任何形式的第三方外包服務都持有謹慎的態度，因此，車企們并不會“專情”于同一家云廠商。
在造車新勢力中，小鵬盡管與阿里云合作成立了智算中心，但同樣與微軟智能云Azure完成在其車規級語音助手的升級。
傳統車企中，這種趨勢體現得更為明顯。
比如，長城汽車與華為云已在研發、數據應用、出海業務等多個方面形成合作。而就在前不久，作為阿里云“汽車云”發布后的首個落地的全方位戰略合作，長城汽車官宣與阿里云在云上智慧協同、數字化辦公平臺服務、產業互聯網、數據中臺、業務中臺信息安全建設等多個領域實現全面拓展合作關系。
車企的多元化選擇自然也為云廠商們提供了更豐富的利潤來源，但在爭搶需求端資源的過程中，行業馬太效應也將加劇，有著品牌效應與技術基因的云服務廠商將受到車企們的青睞。
除了“安全性”的考量外，性價比也是重要因素。由于應用云計算會讓車企在前期花費較大的投入，機構沙利文在其報告也曾指出，車企在選擇云供應商時主要考慮產品的性價比。
各家云廠商也都在為車企尋找更具性價比的方案。
一種思路是解決底層的算力問題。隨著數據量的指數級增長，一方面，車企的算力成本壓力凸顯。小鵬汽車董事長、CEO何小鵬曾透露，2025年開始，小鵬每年花在算力上的費用就會超過10億元。另一方面，如何將海量數據轉化為核心資產也逐步成為車企關注的重點。
頭部云廠商往往是通過建立定制化的IDC機房或專有云，為不同車企或區域提供定制化的算力解決方案。
比如，阿里云與小鵬汽車合建的智算中心“扶搖”，未來可將小鵬汽車的自動駕駛訓練的速度提升近170倍。
除了智算中心外，專有云解決方案也已不斷應用于汽車行業。一方面，專有云通過私有部署模式實現，與私有云具備同等的安全性，另一方面，通過專區或一體機的形式，具備與公有云一樣的低價高效特點。騰訊云在今年發布的智能汽車專有云平臺，華為云也在烏蘭察布、貴安和蕪湖三個超大規模云核心樞紐中建立了汽車行業專區。
另一種思路則是產業視角。從核心場景切入，尋找共性需求，推動關鍵場景的規模化落地。百度智能云與火山引擎都是這樣的思路。
比如在自動駕駛領域本就有能力的百度智能云將自動駕駛云視為橫向打通的場景，百度智能云汽車行業解決方案總監王琪棟曾表示：“我們沒有單獨將（自動駕駛）歸結到哪一朵云里，專門將該場景單拎出來，提供端到端的整體解決方案。”
總結來看，盡管車企有著千人千面的需求，但“上云”有內外兩條主線是不會變化。一條是對內面向車企自身，通過引入基于云端平臺，幫助車企進行從研發設計、生產制造、供應鏈管理以及運營售后等具體環節的數字化轉型。另一條線則是對外，面向具體的用戶場景：通過一些低代碼平臺的加持，降低開發門檻，縮短產品的開發周期，進一步提高用戶體驗。
誠然，汽車被視為繼手機之后的下一個移動終端，但與比起人機協同，人、車、路、云之間的復雜程度遠遠大于手機。盡管當下汽車云戰場正酣，但還未走到游戲的終局。
各家云計算巨頭的模式各有優劣，行業內的協同思維也大于競爭思維。眼下的階段，還僅僅只是在牌桌上爭奪籌碼。
