滑头鬼雪女以比亚迪为代表的新能源阵营销量起飞，带动自主品牌对旧王合资车实现反超；前两年占据先发优势的新造车公司被部分传统车企赶超，遭遇发展阵痛；更多新新势力冒头，摩拳擦掌期待大展身手…

　　竞争愈发激烈，汹涌而来的时代洪流也变的更加“危险”——抓住机会是扶摇直上，抓不住机会就迅速掉队，陷入被动局面。

　　多位车企一把手都曾直言，当下智能电动汽车的竞争焦点已从上半场的电动化转移到了下半场的智能化方向。谁在智能化上占优，谁就能获得领先。

　　俗话说工欲善其事必先利其器，首先肯定是要选对合适的工具。而对智能汽车来说，最核心的工具非云莫属。

　　根据乘联会的数据，前10个月销量最好的10家车企里，自主品牌坐拥半壁江山。

　　凭借积极拥抱智能电动汽车的做法，比亚迪、奇瑞、吉利等车企都实现了明显超过合资车型的同比增幅。而如果只看新能源车，前10名除了特斯拉其余全部为自主品牌车企，我国汽车工业上已经实现了对国外品牌的弯道超车。

　　自主品牌阵营内部格局也悄然生变。新造车里的理想还有单车月均过万的爆款产品，但小鹏和蔚来则主要靠打群架为生，单车竞争力下滑明显。极氪001单车月销量也跨过1万台的门槛，用数字证明了什么叫做后来居上…

　　总之，2022年虽然迎来了智能电动汽车的爆发式增长，但其实对各个车企来说都是机遇与挑战并存——抓住了起飞，抓住出局。

　　从行业大背景看，经过过去十几年的发展，当下各个细分市场里的不同车型，在车身尺寸、动力水平、续航里程等硬参数上日益趋同，根本拉不开差距。

　　廉价车型是成本竞争，市场规模较小。对于售价15万以上的主流车型来说，真正能做差异化的地方就是以智能化为基础，打造全生命周期的数字用车体验。

　　搭载了高算力计算平台、激光雷达等面向L3级以上的硬件配置的新车价格已下探至20-30万元区间。中高端定位的车型，基于软件定义汽车的开发理念和新一代电子电气架构，通过收集的海量行车数据能够持续迭代升级——不断更新智能驾驶、车机甚至电机和电池管理系统，每过一段时间就给用户带来新的驾乘体验。

　　此外，基于车辆智能化基础，部分品牌还衍生出了如软件订阅、应用下载、在线应用付费等新的服务与商业模式，在满足用户数字化需求的同时也扩展了自己的盈利边界。

　　正是因为具备体系化和可进化的智能能力，我们才会看到在全球范围内，以特斯拉为代表的智能电动汽车在销量上完全碾压了传统车企的竞品。

　　对那些还走在老路上的车企来说，在新车上单独增加一个或者多个细分功能并不困难，但如果要实现新势力拥有的全部功能，并且还要做到数据驱动的持续迭代，那就必须要系统地改变产品定义和研发思路。

　　过去几十年，汽车的智能系统主要靠Tier1供应商来提供，后者的智能化上限就是汽车产业的上限。与此同时，供应商的产品各个车企都能采购，不同车型之间很难在智能化上拉开差距。

　　此外，不同供应商的智能系统相互独立，各系统之间无法形成配合，也无法持续迭代升级。

　　特斯拉、蔚小理为代表的新势力，在早期经历了供应商模式后，逐渐向着与供应商共创，乃至核心系统全栈自研的开发模式转型。

　　也正是如此，我们才能够看到即使外观都是“四个轮子一个壳”，但新势力的车型在智能化、数字化体验方面与还在走老路的传统车企的产品已经有了本质不同。

　　在改变了研发思路之后，接下来就是要选择一件趁手的工具了。智能汽车领域最关键的工具是云。

　　在用户端，上车后通过手机或人脸识别来识别身份离不开云；车内最高频使用的在线音乐、导航需要云同步；语音交互需要云计算；手机APP里车辆的状态信息显示和远程控制需要在云端分发…

　　智能驾驶相关的计算虽然都在车端计算平台完成，但自动驾驶数据的存储、标注、算法模型的训练都得在云端进行。

　　另外，因为研发智能汽车的思路和模式发生变化，车企还需要进行组织架构的和工作流的调整，扁平化组织、敏捷开发、及时响应、用户运营等关键词将更频繁出现在过去以制造为主导的车企身上。

　　相应的，组织架构和工作流的变化，自然意味着要匹配新的生产和管理工具，不管是硬件设计层面的大型仿真软件、自动驾驶层面的模型训练系统，还是内部的即时沟通与项目管理软件都得上云，这样才能适应新的研发与生产节奏。

　　放眼全球，不管是国内的BAT、华为，还是美国的微软、亚马逊等大型互联网与科技企业，多年来都在积极发展自己的云业务，并且其也都在积极与汽车与出行企业签约，联手打造汽车云相关产品。

　　不管是车内乘客识别、语音交互，还是自动驾驶、车外场景识别等智能化系统都需要使用大量AI技术，对算力要求极高。所以除了行车相关的自动驾驶系统之外，其它系统的计算势必需要借助云端算力。

　　与此同时，所有AI技术的数据标注和模型训练，也只能在云端大算力的服务器上进行…

　　毫无疑问，只有车端和云端，以及代表个人的手机端三者真正打通，才能促进智能汽车迈上一个新台阶。

　　从这个角度来分析，在国内第一个提出车云一体概念的腾讯汽车云，显然是一个合适的选择。

　　本周二，腾讯在每年一度的数字化生态大会上再次介绍了汽车云相关的落地进展与产品规划，也让更多人看到了腾讯在汽车云方面的几个关键亮点：

　　首先，腾讯自己没有也不准备下场造车，坚持车企数字化转型助手的定位不变，并不会跟车企形成直接的竞争关系。

　　其次，汽车行业与安全息息相关，在安全方面容不得半点妥协。腾讯在上海专门开设了智能汽车云专区，通过硬件上的全栈物理隔离和软件上的定向优化，做到了专云专用，能够保证数据安全、自主可控。

　　国家相关部门对智能网联汽车的数据合规要求同样非常严格，数据的存储、处理和使用都需要满足相应的规定才行。

　　腾讯智慧出行副总裁刘澍泉告诉车东西，法规在数据脱敏、数据处理等各个方面的要求腾讯都能够满足，是一个完全合规的底座，因而在此基础上交付的各类产品和服务也都是完全合规的。比如像是非常敏感的轨迹信息，以及人脸模糊、车牌模糊等服务都只会放在专有云上。

　　据介绍，腾讯在上海这个智能汽车云专区是行业内首个专门为智能汽车打造的专区。

　　再次，腾讯的汽车云服务坚持“车云一体化”的发展模式，在车端、手机端与云端实现互联互通，能帮助汽车产业各环节建立起有效的数字连接，构筑数据驱动闭环，提升各环节生产效率。

　　以地图为例，腾讯本次发布了一个名为“车图云”的解决方案。在安全可信的专有云平台之上，在业内第一个把地图能力完全云化，开放提供地图更新和位置服务，助力自动驾驶车辆规模量产落地。

　　刘澍泉告诉车东西，因为是基于云的服务，车企可以非常方便地定制地图更新的信息，比如充电站的站点信息以及使用情况，进而为车主提供更好的导航服务。

　　车图云对自动驾驶技术的量产落地至关重要。不管是L2+的城市NOA系统还是L4的Robotaxi，在投入市场时候都需要划定系统可运行的范围（ODD），以此来设置开关或服务区域。而ODD本身又是动态变化的数据，这就需要有云端的地图工具对ODD随时进行更新。

　　人工效率太低且不稳定，车云图给的解题思路是基于云端地图和人类驾驶行为轨迹（基于腾讯地图的导航数据）进行对比，然后再对自动驾驶车辆（系统）的表现进行打分，进而就知道在哪些路段下车辆表现不佳，从而针对性的去优化算法提升系统表现。

　　最后，作为一个专为汽车行业打造的产品，腾讯基于云+图+AI+安全的底座，实际上打造出了一系列解决方案，覆盖研发生产、企业治理、营销服务、安全防护和用车出行五大场景，这是其他只提供基础云服务供应商所不具备的一个明显优势。

　　比如在自动驾驶方面，腾讯不仅有车图云，还有“自动驾驶云解决方案”。基于安全可信的专有云平台，全面集成了自动驾驶研发到运营全链路能力，可以助力自动驾驶数据存储实现10倍性能加速，算法开发环节TCO降低 50%。

　　面向用车出行场景，在腾讯“智能座舱云解决方案”的助力下，可实现标准服务1个月上车，实现座舱服务的快速迭代，帮助车企迅速打造出个性化的智能座舱产品…

　　云服务最基础的功能主要是数据存储和计算两大类别，这么来看各大科技巨头和互联网公司的云产品似乎没有本质差别。

　　但对于智能汽车产品来说，这里既涉及了研发、生产，又涉及到了营销与用车等多个环节。要打造出一个合适智能汽车产业的云产品，只了解数据中心建设和配套的软件开发远远不够，还需要深入了解汽车产业各个环节的运作模式和用户实际需求才行。

　　腾讯在汽车云方面拥有丰富的产品线，且能够在业内首先建立起汽车专用的云专区、首个提出车图云的概念…正说明了其是一家既懂云计算技术，又了解行业运作模式和痛点的企业。

　　在本次活动上，我们看到了宝马、蔚来、一汽大众三家车企高管登台，介绍了其如何使用腾讯的汽车云产品和服务来提升自家产品竞争力的经验。除此之外，包括奔驰、博世等公司在内的100多家车企和出行科技企业均选择了腾讯的汽车云服务。

　　宝马与奔驰全球豪华车市场领头羊、蔚来是自主豪华新能源品牌一哥、一汽大众是国内乘用车领域销量最大的车企、博世是全球最大的汽车零部件集团…

　　这么多的头部汽车公司选择腾讯的汽车云产品或服务，与其说是腾讯的成功，不如说是其“车云一体”战略的成功——真正为它们带来了价值。未来，相信会有越来越多的车企和云服务商认识到车云一体价值并走上该道路。