文：郑开车＠谈擎说AI主编

硝烟弥漫的电动汽车行业，即将在一片新的战场开战：汽车云。

9月6日，百度针对汽车行业正式推出集团云、网联云和供应链协同云三朵云。不止是百度，在去年6月，字节跳动被曝组建汽车云团队；去年11月，腾讯云官宣推出汽车云，今年6月又宣布战略升级，提出“车云一体化”；今年5月，华为云宣布拿下中国汽车云市场第一；8月底，阿里云和小鹏汽车联手落成驾驶智算中心“扶摇”．．．．．．

至此，包括阿里、腾讯、华为、字节跳动在内的头部企业，已全部入局“汽车云”战场。值得深思的是，为何汽车云成为了电动汽车的兵家必争之地？电动汽车的下半场汽车云又将扮演什么角色？

“疯狂”的汽车云，“疯狂”的科技巨头

随着电动汽车的发展，对云化服务的需求正呈指数级上升，接入云服务成为电动汽车新势力不约而同的选择。

据《2021年中国汽车云市场追踪报告》显示，2021年汽车云行业整体市场规模高达335．2亿元，2026年，中国汽车云市场规模可能突破800亿元。汽车正从机械工具转变为智能移动设备，汽车行业的核心竞争力也随之而改变，从机械移动能力转变为软件服务能力。

从“机械定义汽车”到“软件定义汽车”，中国软件行业协会智能网联汽车行业分会秘书长张健给出了可以量化比较的数字，他表示，一辆2025年生产的智能汽车代码量预计将达到 7亿行，相较于2022年将增加2．3倍。

驱这一行行代码运行的是算力，而算力自然离不开云计算的助力。汽车云伴随着汽车智能化提速，将发挥汽车行业数字化底座和基础设施的作用，提升汽车的智能化、生态对接能力，并进一步提升智能汽车的用户体验。

具体来看，汽车智能化，一个是智能座舱的广泛应用，另一个是自动驾驶的飞速发展落地。智能座舱的云计算需求相对来说更容易满足，关键还是在于自动驾驶。

自动驾驶的发展过程同样是汽车行业数据大爆炸的过程。

要实现自动驾驶，离不开对于路况信息的获取，靠的是搭载摄像头、毫米波雷达、激光雷达等高精度传感器实现，主机厂往往采纳多传感器融合方案。

而传感器作为明面的汽车产品科技实力，已经成为车企竞争的重要维度，目前主流车型的传感器数量已经超过 30 个。甚至传感器在车企当中已经形成了一种鄙视链。什么？你搭载两个激光雷达，那我就装三个，然后有汽车品牌发话了：四颗以下，请别说话。

智能汽车未来搭载的传感器可能越来越多，这背后有自动驾驶技术发展的原因，也有产品营销方面的考量。但不管出于何种目的，最后带来的结果必然是汽车产生的数据如同爆炸一般，将会逐渐膨胀，最终超出车企的利用能力以及控制范围。

对于车企来说，数据多固然是好事，但也足够让人头疼，尤其是传统车企，自然就带来了汽车云的需求。

那么，汽车云为什么选择了今天这样一个时间节点开始爆发？原因或许在于，自动驾驶技术已经走到了从辅助驾驶跨越到完全无人驾驶的关键时期。

注意，有可能不是过渡，而是线世界人工智能大会（WAIC）上，李彦宏判断，L2之后率先进入商用的很可能是L4，而不是L3。确实，包括传统主机厂和造车新势力在内，已经有很多车企宣布放弃L3，直接跨越到L4。

自动驾驶技术的跨越，也将带来算力的跨越。

中科院战略咨询院产业科技创新中心汽车行业特聘研究员鹿文亮曾表示，“目前自动驾驶80％的技术问题都得到了解决，剩下20％的长尾问题，常被称为corner case。

高阶自动驾驶技术区别于低阶自动驾驶技术的关键一点就是，能够解决海量的各种特殊、复杂长尾场景，这背后离不开汽车云的帮助。

比如对自动驾驶场景的仿真测试，即借助计算机虚拟技术对实际交通系统进行某种层次的抽象。

行业普遍观点认为，自动驾驶系统至少需要100亿英里（约合161亿公里）的试驾数据，以确保车辆上路的行驶安全，仅凭测试车很难做到这一点，仿真测试就成了自动驾驶研发的重要环节。据天眼查专业版APP显示，“汽车仿线条。

当前，几乎每家自动驾驶公司或涉及相应业务的公司都在进行仿真相关的工作。最出名的是特斯拉仿真，其影子模式、车队学习一直为人所津津乐道。未来业界主流方案将是通过使用云资源进行并行计算，大规模云仿真以提高测试效率。

简而言之，如果算力不足，有可能导致电动汽车在完全无人驾驶阶段发展停滞并走进一个死循环。

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