下一个移动互联网级别的上云机会。
作者 | 赵健
当下，没有哪个产品像汽车一样，既是大宗消费品，可刺激经济；又像智能电子消费品，刺激着创业者和投资者的神经。
电动化、智能化、2C化带来的机会贯穿整个产业链，很容易让人想起10年前的智能手机潮。车企不仅把直营店开进购物中心，也把“车展”搬进了像云栖大会这样的科技大会。
11月3日开幕的2022云栖大会上，腾势D9、长安深蓝、小鹏G9、零跑C01悉数亮相，新能源趋势愈加明显。
另一面，超跑品牌路特斯在这里架起了仿若赛车游戏设备的自动驾驶远程驾驶平台。几个月前，路特斯与阿里云发布了智能驾驶云联合解决方案；一汽红旗把一条9米长的数字孪生迷你产线搬到了现场，它是“数字孪生”技术在汽车工厂中大规模应用的一个缩影。
这再次表明汽车智能化已势不可挡：它不仅体现在车端，还进入了汽车的生产制造端。
智能化的实现迫切需要算力，特别是高效、低成本的算力。这让不少业内人士得出一个结论：车企上云会是下一个“移动互联网级别”的上云机会。
此时，阿里云“汽车云”正式亮相云栖大会，以“一横三纵”的骨干勾勒出为汽车企业提供的技术和可承诺的业务效果。一横是指围绕着云、钉钉以及达摩院、平头哥、智能互联（指猫精等）、瓴羊的技术能力，三纵是指自动驾驶、智造、营销三大业务场景。
阿里云透露，目前其“汽车云”在国内已服务超过70%的汽车企业，小鹏、一汽、吉利、长城、长安、地平线等均已上云。依此判断，其市场占有率在国内云厂商中首屈一指。
同一天，阿里云智能总裁张建锋在接受媒体采访时透露，阿里云汽车行业在今年取得了近100%的增长。
本文，「甲子光年」采访了阿里云副总裁、汽车&制造行业总经理李强，他从2020年正式接手阿里云汽车业务，亲历了汽车行业“百年未有之大变局”和汽车企业对算力需求的大爆发。他深入解读了面对下一场“移动互联网级别”的上云机会，以及阿里云的打法与思考。
1.一横三纵，阿里云的汽车云战略
如果把时间倒回，2020年可视为汽车行业数字化的新起点，也是与云计算深度结合的起点。
这一年，“电动车新秀”特斯拉市值超过丰田，成为全球市值最高的车企；罗永浩以哈弗F7作为直播压轴产品展开第二场带货直播，备货的12辆半价哈弗F7近一秒多的时间便宣告售罄——这意味着在汽车流通侧，传统的4S模式开始动摇。
2020年7月，阿里云在经过近半年的准备之后，首次提出了“一横三纵”战略。
一横，就是以云钉一体为基座；三纵，在当时的设计中，代表了汽车行业的三朵云：智造云，营销云，以及第三朵当时尚未明确落地场景的云，李强给它起了个名字：创新事业部。
前两朵云的确立是自然而然的。
对制造来说，汽车一直被视为制造业皇冠上的明珠。彼时，阿里云在智能制造领域已有一些成功的尝试，有机会复制到汽车制造的场景中。营销侧，则在“造车新势力”的带动下，出现了完全不依赖传统渠道的“新物种”，和电商更为接近的D2C直营模式备受关注，很显然，这是阿里最擅长的。
李强认为，第三个场景一定会出现在汽车全生命周期中更早的环节——换言之，研发环节。 “创新事业部”的主要任务就是寻找第三个确定性场景，“找到正在发生的未来”。
一度，汽车研发侧的模拟与仿真测试，包括碰撞测试、汽车流水线设计等被视为潜在的机会。这些环节所需的高性能计算，在云上的表现更佳，可以做到随时扩容。上汽乘用车是最早的合作者。合作前，新车研发需要3.5到4年，合作后，研发周期平均缩短至2.5到3年。
效果不错，但它和未来无关。
2021年7月，阿里云团队发现，很多跑在阿里云上的车企，比如小鹏、长城、广汽，以及地平线、Momenta等自动驾驶公司，其算力需求“暴力拉升”，增速超过500%。
阿里云汽车团队快速判断，自动驾驶的时代即将到来。这一年，乘用车辅助驾驶渗透率超过20%，到2025年，预计中国装备自动驾驶功能汽车将超过70%。
“三纵”里的第三纵——“自动驾驶云”正式确立。它成为过去一年里，阿里云“汽车云”重要的增长支点。
团队快速行动，三个月后就开始着手与小鹏汽车合建自动驾驶智算中心，并在今年8月初与小鹏联合发布了国内最大的自动驾驶智算中心“扶摇”，落地内蒙古乌兰察布。
2.自动驾驶是最大公约数
在乌兰察布，何小鹏对汽车未来算力成本的解读，值得这场竞赛中的每个玩家留心：2025年开始，小鹏汽车每年花在算力上的费用就会超过10亿元。“如果现在不以这样的方式提前储备算力，那么今后5年内，企业算力成本会从亿级，加到数十亿级。”
显然，这首先指向的是自动驾驶所需的算力。业内普遍认为，自动驾驶水平每提升一个级别，车载算力需求将提升一个数量级，而训练研发所需算力则要提升两个数量级。
做自动驾驶需要海量的数据来做数据标注、大模型训练、仿真验证等工作。毫末智行CEO顾维灏曾表示：“训练大模型需要消耗巨大的算力，以训练一个千亿参数、百万个clips（最小标注单元）的大模型为例，需要上千卡GPU训练几个月的时间。”特斯拉也建立了一个拥有60亿个标注物的库，一个将近2000万公里的虚拟道路，专门对算法进行训练。
由于自动驾驶公司和车企的发展阶段不同，与云厂商的合作模式也不太一样。这需要云厂商提供多种适应合规安全的部署模式，既要稳定安全，也要高效高性能。
老牌车企一直以来都是通过自建IDC（信息数据中心）的方式进行数据运营，但随着量产车型逐渐上市，量产车采集的Corner case需要即时回传，再采用专有云的线下处理就非常不现实，因此向混合云模式转变成了必然——专有云负责存储，公有云负责数据的实时计算与处理。这在阿里云与吉利合作的模式中可见一斑。
相较来说，自动驾驶公司与造车新势力，通常会采用公有云模式。大部分自动驾驶公司在创业初期，数据尚未起量，通常会采用标准化的公有云，像用电一样按需使用云端的弹性算力。它们属于百分百云原生的车企。上汽集团旗下的智己汽车，就是这样的例子。
而当企业发展到一定体量，则会尝试建立大体量的智算中心，比如小鹏汽车与阿里云共同建设的智算中心“扶摇”。 “扶摇”提供一个类似于特斯拉Dojo的算力平台，可使小鹏自动驾驶核心模型的训练时长从7天缩短至1小时内；在存储层面，阿里云存储团队提供最多7层冷热程度的数据存储架构，让数据成本大幅下降。
“自动驾驶云解决了计算、存储的性价比和效率，就解决大部分的问题。”李强说， 如果自动驾驶对云的消耗是10块钱的话，算力成本大约占到6块钱，存储成本占到3块钱，网络以及其他成本占比大约1块钱。
目前，在阿里云“汽车云”的“三纵”中，自动驾驶云的销售收入占比接近一半。
不过，自动驾驶的热度能持续多久，存在一定的变量。
近期，美国L4自动驾驶公司ArgoAI宣布关停，更早之前上市公司Aurora也曝出裁员消息，CEO甚至考虑把公司卖身苹果、微软或头部汽车零部件公司。 迟迟无法规模化商业落地，为L4自动驾驶的发展蒙上了一层阴影。
而即便是当下如火如荼的L2+辅助驾驶，在2025年前后，渗透率将会达到70%以上。当辅助驾驶渗透率逐渐趋近饱和，对算力的需求可能也将放缓。
阿里云看到了这一趋势。“自动驾驶未来可能还是会形成寡头的状态。”这是李强走访了数十家车企后的思考。
这也意味着，“三纵”的三只脚要并重，才能真正站得稳。
3.自动驾驶能干十年，智能制造能干到退休
一个车企往往包括300多个业务系统，而新能源车企会更多。在传统车企转型的过程中，也引入了非常多的IT新技术，对云原生技术能力的需求日趋增长。
阿里云“汽车云”覆盖汽车“产研营销服”的各个环节。李强认为，未来五年，生产制造侧的智造云、流通侧的营销云有望进一步增长。
营销云是有互联网基因的云厂商最擅长的领域。阿里云基于瓴羊，腾讯云基于微信生态，火山引擎基于抖音生态，都能为车企提供类似的全域营销能力。
在一汽奥迪，销售部门已基于阿里云“营销云”建设内容中台，构建超过170个内容标签，内容日均活跃度超过10万。一汽红旗的营销部门基于“营销云”将品牌线索转化率提升超过10%，线索运营成本降低30%。
李强看到，在这个领域，客户的需求往往有引领解决方案的趋势。他因此认为，阿里集团的丰富生态，可以更好、更快地呼应这些新的需求。比如，在车后市场，天猫养车或会成为汽车售后的重要板块。
而“智造云”，对于云厂商却是一个更陌生、也更难做的市场，大部分云厂商尚未入场。李强直言，在智能制造领域，阿里云真正瞄准的对手是西门子这样的国际工业巨头。
阿里云做智造云的切口，就是业内经常听到的“数据驱动”。数据驱动在互联网行业已经是一个共识，但在制造业，有大量设备数据尚未接入，因此在生产环节靠数据驱动有较大难度。
阿里云的做法体现了头部云厂商对边界的自觉。他们选择和伙伴共建汽车工厂，同时在伙伴的选择上非常慎重。有“中国汽车工厂摇篮”之称的机械工业九院是阿里云在汽车制造领域最早的伙伴之一。
双方选择在一个全新的工厂项目里践行对“数智工厂”的设想：一汽红旗最新、也是最先进的繁荣新能源汽车工厂。目标是“实体车下线，数字车上线”。
围绕数据的流转，“智造云”提供了四个平台性的能力。
首先是IoT数采平台，解决数据从哪里来的问题。数据采集是一个“脏活”“累活”，阿里云光是对接主机厂设备的PLC协议，阿里云IoT平台就对接了310个主流协议，涵盖了市场上95%以上的主流设备。
阿里云采用的“分布式”数据采集技术，响应时间为百毫秒级，区别于西门子传统的“集中式”数据采集技术，响应时间为秒级。有业内人士透露，一汽红旗繁荣工厂上线后，“对西门子有些触动”，西门子正在考虑进行数据采集架构的调整。
十倍的响应时间差，某种程度上，是对未来汽车制造完全不同的设想：制造真的需要这么高频的数据吗？我们能用好这些数据吗？
数据采集上来以后，进行数据的存放与处理，也就是阿里云最擅长的部分——数据中台。
基于数据中台，阿里云又打造了两个工业专属平台，一是AICS（智能控制平台），将人工智能算法和传统的工业控制相结合，目前在汽车、钢铁、水泥、固废等200多条产线使用。基于AICS，过去一些需要工厂老师傅才能完成的工作，可以交给系统来完成，比如质量的检测、能耗的稳定。
第二个平台是数字孪生平台。今年云栖大会，阿里云把与机械工业九院合作打造的数字孪生模拟微型产线直接搬到了C馆。从真实产线反馈到数字孪生产线，延迟很短，不管身在何处，第一时间就能了解产线的真实运行状态，并形成控制操作。
基于阿里云制造云打造的一汽红旗繁荣工厂，有近两万台设备实时在线，实现了五大车间的的数字孪生实时联动，帮助焊装车间实现了焊点合格判定准确率提升到97%，涂装车间的空调能耗节约9%，漆膜质量预测准确率提升到91%。
但比起西门子这样的巨头，阿里云的制造之路才刚刚开始。
“在工业软件领域，我们连5%的国产化比例都不到，我们很想干这件事。我们经常开玩笑说，自动驾驶不一定干一辈子，可能十年就实现了，但智能制造是没有极限的，这条路我们可以一直干到退休。”
4.造车与否，将是X因素
阿里云并不是第一家推出“汽车云”的云厂商。尽管进入产业的时间有先后，腾讯云、百度云、华为云与火山引擎也都在近期推出了类似的解决方案，试图覆盖汽车企业需求的方方面面。
不过，最终影响汽车云格局的因素可能并非产品或者技术的优劣，而是要更加明确与车企合作的边界。其中，造车与否，可能会起到决定性影响。
在过去的诸多行业云中，比如金融、教育、医疗、政务等等，云厂商几乎都是单纯的供应商，或者有进一步合作的伙伴关系。
而作为行业内今年才兴起的一朵新的行业云，云厂商在汽车云中的定位却稍显复杂。
过去两年，科技公司跨界造车已经不是新鲜事，前有百度，后有小米，而华为则是一只脚踏入了造车行业，尽管华为矢口否认，但2023年将是官方声明不造车的最后一年期限。
目前，百度控股的集度汽车，已经发布了首款量产车型ROBO-01，预计2023年交付；华为深度参与的车型问界汽车月销量已经破1万辆，成绩不输“蔚小理”。
相比之下，阿里、腾讯、火山引擎仅作为投资方投资过造车新势力或者自动驾驶公司，而并未亲自下场造车。
在实际的汽车云合作中，造车与否可能会关系到车企的安全感，进而影响汽车云的合作意向。去年6月，上汽董事长陈虹在股东大会上，直言不会和华为在自动驾驶领域进行合作。他将自动驾驶技术称之为“灵魂”，并坚定地表示“上汽要把灵魂掌握在自己手中”。
这考验着云厂商的定力和判断力。
“尽管市场很热，但我们不会造车，更希望做一朵‘中立的云’，守住云计算公司的本质。”李强在采访中明确表示。他引用了阿里云智能总裁张建锋今年反复强调的一句话：back to basic。
腾讯也有过类似的说法——我们并不希望变成一个束缚或者控制车企灵魂的角色。
阿里云更进一步。在描述“汽车云”的诞生过程时，李强说：“‘汽车云’是阿里云在过去三年与汽车行业客户、伙伴共同打磨出的行业解决方案。客户、伙伴是阿里云‘汽车云’的最佳实践者和重要合伙人。”
在上一篇“汽车云”报道中，我们曾定义过，汽车云对于云厂商来说，等同于下一个“移动互联网级别”的上云机会。
对于这样一个体量庞大的市场，云厂商与车企需要尽快找到更加明确的定位，这或将是决定这场云端竞赛的胜负手。
目前，阿里云已经服务了70%的车企客户，400多家汽车产业链上下游的公司。但阿里云汽车行业的“创新事业部”仍然存在，还在继续寻找未来汽车行业的增长点。
