文|新眸 鹿堯

編輯|桑明強(qiáng)

在汽車圈，從來(lái)沒有哪場(chǎng)變革，能像今天的智能化一樣產(chǎn)生無(wú)差別的沖擊。

根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，去年年底，電動(dòng)車銷量占比已經(jīng)超過了全部汽車的23%，與此同時(shí)，車企們也陷入新一輪內(nèi)卷，最直觀的表現(xiàn)就是：硬件堆料、成本提升、玩家變多、特斯拉全系降價(jià)、還有國(guó)內(nèi)眾多的高配低價(jià)。

當(dāng)然，這些對(duì)于傳統(tǒng)燃油車來(lái)說(shuō)都不是好事，加上同行的競(jìng)爭(zhēng)加劇，油車和電車都在轉(zhuǎn)型和優(yōu)化的路上，只不過重心從動(dòng)力、底盤的研發(fā)，轉(zhuǎn)移到怎么應(yīng)用新技術(shù)上，比如智能駕駛、智能座艙、智能車聯(lián)等。

一時(shí)間，擁抱智能化成了國(guó)內(nèi)所有車企的必選項(xiàng)。

對(duì)于車企們來(lái)說(shuō)，只有更高的算力，更好的芯片，才能驅(qū)動(dòng)這些軟硬件發(fā)揮出極致的性能。加上輔助駕駛技術(shù)不斷迭代，對(duì)算力也提出了更多的需求。據(jù) Garner 估計(jì)，一輛聯(lián)網(wǎng)車每天至少產(chǎn)生4TB數(shù)據(jù)，車賣得越多，數(shù)據(jù)量甚至能從PB級(jí)到增長(zhǎng)到ZB級(jí)。

此時(shí)如果將數(shù)據(jù)存下來(lái)做模型訓(xùn)練，車企們顯然很難獨(dú)立完成。這一點(diǎn)，何小鵬看得很清楚，所以在去年8月，小鵬和阿里云合作的智算中心落地烏蘭察布，他算過一筆賬，預(yù)計(jì)2025年起，小鵬汽車每年花在算力上將超過10億元?！叭绻F(xiàn)在不提前儲(chǔ)備算力，那么今后5年內(nèi)，企業(yè)算力成本會(huì)從億級(jí)，加到數(shù)十億級(jí)。”

頂著同樣焦慮的不只有新勢(shì)力，為了花更少的錢挖掘更多的數(shù)據(jù)價(jià)值，國(guó)內(nèi)有超過70%的車企，例如一汽、吉利、長(zhǎng)城、長(zhǎng)安，包括地平線等自動(dòng)駕駛公司，都上了阿里云，后者打造的汽車云覆蓋了“產(chǎn)研供銷服”各個(gè)環(huán)節(jié)，包括最復(fù)雜的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)。

在一些汽車業(yè)內(nèi)人士看來(lái)，云計(jì)算和汽車產(chǎn)業(yè)的融合是大勢(shì)所趨，車企對(duì)云的需求，已經(jīng)從拿來(lái)即用的資源升級(jí)，變成了在智能網(wǎng)聯(lián)各垂直場(chǎng)景的專精，這是每一家車企都不能錯(cuò)過的效率變革。

01 智能車的數(shù)據(jù)“圍城”

建造專用的智算中心，小鵬并不是第一個(gè)。此前特斯拉也發(fā)布過超級(jí)計(jì)算機(jī)Dojo，專門用于人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)，幫助訓(xùn)練自動(dòng)駕駛的視覺技術(shù)等，浮點(diǎn)運(yùn)算能力甚至達(dá)到exaflop級(jí)別，即每秒百億億次運(yùn)算。

Dojo的首席工程師曾透露，早年前在測(cè)試基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)，Dojo的功耗直接把當(dāng)?shù)刈冸娬靖闾l了。到了今年，馬斯克預(yù)計(jì)，年底將通過Nvidia、Dojo芯片將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練再提高一個(gè)數(shù)量級(jí)，在算力上把自動(dòng)駕駛的進(jìn)程向前再推一步。

汽車智能化最直接的體現(xiàn)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，這點(diǎn)特斯拉走得最早，單車智能也被認(rèn)為是可行的方案，近兩年的國(guó)內(nèi)情況也是一樣，去年末，國(guó)內(nèi)縱目科技申報(bào)IPO、包括MINIEYE、宏景智駕、福瑞泰克在內(nèi)的十多家量產(chǎn)型ADAS企業(yè)均拿到了新融資,規(guī)模大部分在數(shù)億元，流向更容易落地的輔助駕駛。

這里面就包括同樣是新勢(shì)力的理想汽車，和其他玩家相比，理想算起步比較晚，為了趕進(jìn)度，采用的是硬件和系統(tǒng)標(biāo)配的策略，并且給用戶免費(fèi)使用。反觀特斯拉，車主開通自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)是要花錢的，但所有的車輛都標(biāo)配了感知和計(jì)算平臺(tái)硬件，如果車主同意條款，部分?jǐn)?shù)據(jù)就可以回傳。

這兩件事至少可以說(shuō)明，在自動(dòng)駕駛技術(shù)還未成熟的階段，拉滿硬件配置的確是一個(gè)很有吸引力的賣點(diǎn)，800萬(wàn)像素高清攝像頭、4D毫米波雷達(dá)，很多玩家在硬件上采取堆料超配。這不僅為了吸引更多的用戶，考慮到自動(dòng)駕駛更高階的場(chǎng)景下，功能和服務(wù)的迭代，也都離不開后期持續(xù)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)支撐。

毫無(wú)疑問，現(xiàn)在的特斯拉在交付量上遙遙領(lǐng)先，這給包括理想在內(nèi)的玩家，造成了很大的心理壓力。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，如果理想要在數(shù)據(jù)規(guī)模上爭(zhēng)取根本變化，就得盡量降低車輛和硬件成本。

有理想汽車的PM稱，中國(guó)企業(yè)和特斯拉的成本差距，主要體現(xiàn)在硬件配置和芯片上，隨著輔助駕駛新車市場(chǎng)滲透率達(dá)到30%，李想本人也做出判斷，自動(dòng)駕駛功能會(huì)在這兩年集中落地。中高端車型如果不能跟上步伐，很可能會(huì)成為消費(fèi)者不買這輛車的理由。

事實(shí)上，成本和算力幾乎是每一家智能車廠商都要權(quán)衡、克服的問題。做自動(dòng)駕駛，就要有海量數(shù)據(jù)支撐，這是一個(gè)大前提，正常情況下，輔助駕駛每提升一個(gè)級(jí)別，車載算力需求就提升一個(gè)數(shù)量級(jí)，而訓(xùn)練研發(fā)的算力要提升兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

如果未來(lái)三年還有上百倍算力提高的需求，算力和靈活性的不足，會(huì)讓大部分的自動(dòng)駕駛都面臨“研發(fā)跟不上數(shù)據(jù)增長(zhǎng)”的困境。這種情況下，想要進(jìn)一步提升用戶體驗(yàn)，就需要“云”的加持。

所以回到一開始，小鵬給出的解法，就是和阿里云“自動(dòng)駕駛云”建造一個(gè)算力規(guī)模達(dá)600PFLOPS的專用智算中心“扶搖”，并且效果已經(jīng)得到了驗(yàn)證：算力達(dá)到60億億次每秒運(yùn)算，訓(xùn)練提速達(dá)到170倍，同時(shí)節(jié)約了用電；在存儲(chǔ)層面，阿里云提供最多7層冷熱程度的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)，大幅降低了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本。

02 為什么說(shuō)云計(jì)算天然適合汽車行業(yè)？

實(shí)際上，在車聯(lián)網(wǎng)概念出來(lái)前，部分車企就已經(jīng)把一些數(shù)據(jù)和服務(wù)遷移到云端，這是最早的汽車云雛形。但當(dāng)時(shí)的云還沒有突破“車”的限制，只扮演著資源+容器的角色，提供存儲(chǔ)、計(jì)算等幫助。

當(dāng)然，這也是車云一體中最基礎(chǔ)的功能，等到高階輔助駕駛爆發(fā)，數(shù)據(jù)進(jìn)一步增長(zhǎng)，存儲(chǔ)和計(jì)算的功能仍然是車云最底層的聯(lián)系。通常來(lái)說(shuō)，一家傳統(tǒng)車企的業(yè)務(wù)系統(tǒng)甚至能超過300多個(gè)，智能汽車的業(yè)務(wù)還會(huì)更多，他們的共同需求，都是想讓汽車產(chǎn)業(yè)變得更輕盈。

舉個(gè)例子，傳統(tǒng)車企往往會(huì)通過自建IDC來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，當(dāng)量產(chǎn)車規(guī)模越來(lái)越大，需要即時(shí)回傳的信息也就越來(lái)越多，加上不時(shí)的高算力需求，這時(shí)候僅靠專有云是不夠的。這也解釋了，為什么長(zhǎng)城汽車會(huì)在2018年選擇和阿里云建立合作，專有云之外，“公有云+數(shù)據(jù)中臺(tái)”的配合，在保證對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算與處理的同時(shí)，它的數(shù)據(jù)管理能力也毋庸置疑。

后來(lái)隨著智能化趨勢(shì)加劇，包括蔚來(lái)、吉利等，都有參與到這場(chǎng)競(jìng)賽中來(lái)，但回到基礎(chǔ)設(shè)施本身，早期的搭建仍然是一件重資產(chǎn)、重研發(fā)、耗時(shí)長(zhǎng)的苦差事。相比之下，技術(shù)積累深厚、開放靈活，且已經(jīng)有很多場(chǎng)景實(shí)踐的云廠商，可能是更好的選擇，因?yàn)樗鼈兏迷鯓硬拍芗芎密嚻笊显频奶葑印?/p>

尤其對(duì)于新成立的公司來(lái)說(shuō)，前期并沒有那么多的數(shù)據(jù)要積累，所以一開始都會(huì)采用云原生的模式。誕生在2020年的智己走得就是這樣的路線：摒棄傳統(tǒng)的線下機(jī)房，將需要重投入的運(yùn)維任務(wù)交給阿里云，包括車聯(lián)車控平臺(tái)、用戶管理平臺(tái)、研發(fā)平臺(tái)、SAP系統(tǒng)、安全運(yùn)營(yíng)等多個(gè)核心業(yè)務(wù)都放在云上。

按照阿里云智能副總裁李強(qiáng)的理解，智己的云原生才剛剛開始。

這樣的判斷來(lái)源于智駕系統(tǒng)的一個(gè)場(chǎng)景實(shí)踐，對(duì)比傳統(tǒng)的單點(diǎn)解決方案，阿里云從車端的采集、傳輸、存儲(chǔ)，到最終的發(fā)布過程進(jìn)行拆解，構(gòu)成一套完整的端到端處理方案。但這并不是終點(diǎn)。實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的過程需要不間斷的性能迭代，前提是對(duì)路況、車輛信息的進(jìn)一步收集挖掘，匹配高精硬件，并且降低網(wǎng)絡(luò)延遲，解決這個(gè)問題的關(guān)鍵之一，就是提高云計(jì)算平臺(tái)使用效率。

無(wú)獨(dú)有偶，前段時(shí)間吉利星睿智算中心落地湖州，同樣也是基于阿里云飛天智算云平臺(tái)打造來(lái)提升后續(xù)研發(fā)效率，星睿案例的特殊性在于，在智能駕駛、車聯(lián)網(wǎng)之外，新能源動(dòng)力管理方面也將基于智算中心加速智能應(yīng)用的研發(fā)，比如根據(jù)用戶駕駛習(xí)慣和路況，對(duì)電池進(jìn)行實(shí)時(shí)管理。

除此以外，對(duì)于一輛車來(lái)說(shuō)，除了車輛本身，從車廠到市場(chǎng)，中間的研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷，同樣被車企認(rèn)為是令人頭大的環(huán)節(jié)。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，當(dāng)新勢(shì)力的直營(yíng)模式帶來(lái)更好的用戶體驗(yàn)時(shí)，D2C直營(yíng)模式和混合代理模式也成了很多車企的轉(zhuǎn)型方向，在這一過程中有很多新問題出現(xiàn)，比如怎樣運(yùn)營(yíng)，并觸達(dá)更多用戶。

一汽奧迪和一汽紅旗的解決方案是，在阿里云“營(yíng)銷云”上建設(shè)內(nèi)容中臺(tái)。前者構(gòu)建出170多個(gè)內(nèi)容標(biāo)簽，這么做直接帶來(lái)超過10萬(wàn)的DAU；后者在運(yùn)營(yíng)成本降低30%的情況下，品牌線索轉(zhuǎn)化率提升超過10%。對(duì)比傳統(tǒng)的投放方式，阿里云“營(yíng)銷云”最大的特點(diǎn)是能夠帶來(lái)新的增量，背后的技術(shù)能力則來(lái)自瓴羊的數(shù)據(jù)智能和達(dá)摩院的數(shù)字人。

但這并不是最關(guān)鍵的，對(duì)于一家將近2萬(wàn)設(shè)備同時(shí)在線的工廠來(lái)說(shuō)，如何協(xié)調(diào)資源才是最棘手的難點(diǎn)，這也解釋了為什么一汽紅旗會(huì)選擇和阿里云“智造云”合作、進(jìn)行仿真試驗(yàn)，底層邏輯仍是對(duì)數(shù)字化和智能化的應(yīng)用：借助數(shù)字孿生、智能計(jì)算、輔助決策，本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，智能工廠壓縮的不僅是周期，還有出錯(cuò)率。

03 全周期服務(wù)的起點(diǎn)

某種程度上來(lái)說(shuō)，當(dāng)下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是向云轉(zhuǎn)型，韋青是微軟（中國(guó)）的CTO，他的描述很貼切：“就像電力系統(tǒng)被發(fā)明出來(lái)，我們花很長(zhǎng)時(shí)間讓工具都接上電，之后就是生產(chǎn)力的大爆發(fā)?！?/p>

對(duì)于任何一家企業(yè)來(lái)說(shuō)，想克服的都是怎樣才能把產(chǎn)品快速打造出來(lái)，并且能夠賣出去，在這個(gè)過程中，穩(wěn)定、安全、高效缺一不可。拿云計(jì)算來(lái)說(shuō)，經(jīng)過二十多年的演變，它已經(jīng)成功實(shí)踐在金融、政務(wù)、零售等各個(gè)領(lǐng)域，本身的應(yīng)用場(chǎng)景也已經(jīng)非常成熟。

然而，由于過去很多云廠商的收入主要來(lái)源互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，一度讓人以為只有互聯(lián)網(wǎng)才需要云計(jì)算。但事實(shí)上，很多傳統(tǒng)實(shí)體制造業(yè)在越來(lái)越卷的情況下，也需要借助云計(jì)算實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型、突圍，而汽車云，就是這種環(huán)境下誕生的產(chǎn)物。

但問題是，同樣是卷算力，芯片和云是兩種不同的解決方式。前者更傾向?qū)ζ嚠a(chǎn)品本身的優(yōu)化，后者則關(guān)聯(lián)了企業(yè)背后全流程的數(shù)字化，從后端的制造，到終端的供應(yīng)鏈，到前端的營(yíng)銷，再到最前端的用戶使用，整個(gè)過程不僅有正在爆發(fā)的駕駛數(shù)據(jù)，還有未來(lái)增長(zhǎng)的生產(chǎn)制造側(cè)、營(yíng)銷流通過程的數(shù)據(jù)。

因此，行業(yè)需要更加聚焦應(yīng)用場(chǎng)景的云，將數(shù)據(jù)收集上傳至云端，進(jìn)行存儲(chǔ)、計(jì)算、模型訓(xùn)練，并通過OTA升級(jí)的方式，把不斷迭代的軟件算法下發(fā)，另一面，云廠商也需要躬身入局，深入到汽車行業(yè)的毛細(xì)血管里。

值得注意的是，在數(shù)字化和智能化的浪潮下，汽車云在智能網(wǎng)聯(lián)車的應(yīng)用空間遠(yuǎn)不止這些。在車聯(lián)網(wǎng)的背景下，汽車云對(duì)數(shù)據(jù)發(fā)揮的作用，能夠把對(duì)用戶的服務(wù)，從原本的產(chǎn)品交易終點(diǎn)，轉(zhuǎn)變?yōu)樘峁┸囕v全生命周期服務(wù)的起點(diǎn)，在優(yōu)化用戶體驗(yàn)的同時(shí)，也為車企創(chuàng)造了實(shí)打?qū)嵉膬r(jià)值和收益，而這，極有可能成為一場(chǎng)變革的開端。