摘要：智能化转型的“水电煤”供应商——云厂商正面临前所未有的机遇和挑战。

　　“2025年买车看智驾，未来2至3年高阶智驾将成为像安全带、安全气囊一样必不可少的配置。”正月十三刚开年，比亚迪董事长兼总裁王传福就将今年车圈的竞争主题列为了智能化。

　　而把时间线往回再调一天，长安汽车同样也将智能化作为了主要的目标，计划将把高阶智驾下沉到10万级别的车型上，并计划于明年实现L3。

　　毫无疑问，2025年将会成为汽车智能化的“觉醒时刻”，以智能驾驶和智能座舱为主的智能化转型将会成为汽车行业全年的主题，AI技术与汽车产业的深度结合也逐渐成为行业共识。

　　车企的狂热，传导到了产业链的每个环节。作为智能化转型的“水电煤”供应商，云厂商正面临前所未有的机遇和挑战。

　　日前，车东西独家对话阿里云智能集团副总裁、AI汽车行业总经理李强，深入探讨了智能汽车行业的现状、车企面临的挑战、未来趋势以及产业链如何助力车企等关键问题，全面剖析了2025年汽车行业转型的核心议题。

　　阿里云智能集团副总裁、AI汽车行业总经理李强对此深有感触——春节刚过，他的日程已被填满，“连轴转”成为常态。接受我们的采访前，李强刚从客户公司出来，并在赶往会面下一个客户的路上完成了这次对话。

　　本次采访的主题是汽车智能化，谈到这个，李强给了一个很明确的判断：“2025会是汽车智能化真正爆发的元年。”他的底气，源于行业视角下，车企智能化从“试探”转向“All in”，以及云视角下，车企需求的“指数爆发”。

　　无论是新势力、老牌民营亦或是央国企，智能化已经是大家的必选题。以比亚迪为例，据比亚迪集团总裁王传福在2025年2月的智能化战略发布会上透露：在过去一年，比亚迪已悄然完成智能化的全副武装。5000人智驾团队、11万名工程师，结合中国最大的车云数据库和全球最大规模的新能源汽车生产制造。一年时间，比亚迪就让智能化成为了它的护城河。

　　同时，李强看到，春节期间某车企的阿里云智能驾驶算力集群满负荷运转，利用率最高时冲至98%。“现在大家都在努力地往前冲。”

　　追随着智能化的浪潮，阿里云也主动求变。2025年初，阿里云汽车行业线更名为AI汽车行业线。这一调整背后，是阿里云聚焦智能化的决心——除主机厂和智能驾驶解决方案商之外，如今飞行汽车、机器人企业，均被纳入服务范围。“AI技术与智能化已经深度绑定，汽车是现阶段智能化的最佳载体，但是未来一定是百花齐放的，智能化产业链的边界正在模糊。我们希望成为所有玩家的‘水电煤’。”李强说。

　　在现阶段的智能化浪潮中，智能驾驶无疑是车企争夺的技术制高点，各家车企都在智能驾驶上持续发力。“智能驾驶已经进入竞速赛，我们能很明显地看到，各家车企都在提速。”李强在采访中表示。比亚迪、长安已经抛下了重磅炸弹，吉利汽车、零跑汽车也将会在3月初介绍自己的高阶智驾等技术，小鹏汽车CEO何小鹏甚至表示：“L3时代将是智能汽车‘iPhone 4’时刻。”

　　在车企研发智能驾驶的过程中，AI云基础设施已经发挥着重要的作用。“智能驾驶的最佳架构在云端，全栈上云是提速的关键。”李强说。作为智能驾驶领域的核心基础设施，阿里云汽车全栈AI云能力正在发挥着关键作用。从AI基础设施到PaaS平台，再到MaaS服务，阿里云构建了完整的智能驾驶技术生态，为车企提供了强大的技术支撑。

　　算力是车企在智能驾驶研发过程中首先要考虑的问题。阿里云对异构算力进行深度适配，打造了“弹性”的算力服务。李强表示：“面对车企呈指数级增长的算力需求，阿里云有着充沛、稳定、可持续的算力支撑，这是我们能服务好所有车企的底气所在。”

　　智能驾驶训练不仅仅是算力的简单堆砌，模型的预训练需要构建千卡、万卡甚至更大规模的集群，进行多卡并行训练。李强比喻道：“这就好比指挥一个万人乐团，这需要极高的技术门槛。”阿里云灵骏智算集群通过HPN 7.0网络架构的升级和计算存储分离的架构，实现了训练效率的显著提升。李强透露：“小鹏汽车在阿里云上的千卡级训练任务线%以上。”

　　受到技术迭代与供应的影响，一个车企往往部署了多个不同规格的GPU集群。李强说：“如何实现跨集群、跨异构GPU池的算力整合，是车企面临的另一个问题。”阿里云人工智能平台PAI支持多种异构GPU资源池，并通过企业级调度策略将集群资源利用率提升至90%。此外，PAI的分钟级自动自愈能力和秒级训练进度保存机制，也确保了训练任务的高稳定性。李强总结道：“PAI让每一张GPU都时刻处于战斗状态。”

　　算力服务只是汽车全栈AI云能力的部分体现，智能驾驶研发需要实现数据采集、数据合规、数据预处理、数据标注、数据检索和挖掘、模型开发和训练、仿真测试的全栈数据闭环。李强表示：“在这个过程中，海量的数据需要被存储、处理并流转起来。阿里云提供完整的IaaS、PaaS到MaaS的服务，帮助车企实现数据闭环。”

　　要实现全链路的数据驱动，首先要攻克的就是海量数据的存储难题。面对海量数据的存储需求，阿里云形成了一个完整的阶梯型存储架构，包括内存、本地磁盘、CPFS高性能并行文件存储以及OSS对象存储，统一管理冷热数据的自动流转，提升存储效率并降低成本；而在数据流转过程中，阿里云Lindorm、MaxCompute等产品也帮助车企实现了多模态数据的清洗处理和高效挖掘；在仿真验证过程中，阿里云容器ACK等产品拉起上千个仿真任务并行运行，加快迭代节奏。

　　此外，通义千问大模型也在智驾数据检索挖掘阶段取得了业内领先实践。智能驾驶功能量产后，需通过更新标签定义，在全量数据集中挖掘相似图片用于训练。传统做法是基于CV类小模型对图片打标，但小模型易忽略复杂场景中的图像细节。通义千问VL凭借其更好的泛化性，能在复杂道路场景中识别小模型无法识别的静态和动态对象，自动完成打标，大幅提升数据挖掘准确率和效率。“已经有车企基于通义千问VL实现‘黄金数据’的挖掘。”李强说。

　　从AI基础设施，到数据库、大数据，到大模型能力，再到一站式模型开发服务，阿里云构建了完整的汽车全栈AI云能力体系，并持续不断地进行产品迭代和技术创新。“这是我们的底气所在。”李强表示，“智能驾驶在飞快发展，也需要一个持续进步的AI云伙伴，我相信阿里云就是车企的‘最佳拍档’。”

　　对于智能驾驶的未来，李强也给出了明确的判断：“从技术发展来看，L3级智能驾驶将在今明两年实现规模化落地，而L4级智能驾驶在2028年左右也将成为现实。”他坦言，过去做出这样的预测可能会有所顾虑，但在AI技术的推动下，这一目标已经变得切实可行。

　　与智能驾驶相比，智能座舱的体验革新往往更能直击用户感知最前沿。如今，车企在座舱的竞争格局也经历着深刻变化。

　　“过去的座舱是功能超市，车企采购现成大模型，实现语音控制、导航推荐等单点功能。但用户得到的只是被动帮助，系统并不真正理解车主。”李强直言，“真正的智能座舱应该像一位‘私人助理’：知道你爱听周杰伦还是贝多芬，习惯激进驾驶还是平稳通勤，甚至能预判你下一个需求。”

　　这一愿景的落地路径已逐渐清晰：将大模型深度嵌入操作系统，构建端云协同的“主动服务”架构。端侧模型通过车内摄像头、传感器、语音交互持续学习车主习惯，建立个性化画像（驾驶风格、兴趣偏好、常用路线等），识别车主潜在意图；而云端则调用多个专业智能体，基于车主需求，深度融合端侧实时更新的用户画像、用户潜在意图，调用多维外部数据和能力，生成精准的服务策略。“端侧解决‘你是谁’和‘你需要什么’，云端解决‘给你什么’。两者协同，座舱才能真正懂人。”李强总结道。

　　在这次体验革命中，阿里云始终以技术普惠与生态共建为理念，为行业提供坚实的技术基座。“我们坚持开源开放，提供全尺寸、全模态的通义开源模型，并覆盖多种语言。同时，我们的产品数次登顶HuggingFace Open LLM Leaderboard，全球累计衍生模型总数超过10万个。”李强说，“针对车企从研发到量产的多元需求，阿里云和集团支付、物流、电商、地图等各种生态高度协同，提供灵活的商业服务与开源协作融合方案——客户既可调用成熟的通义商业化模型加速落地，也可以通过通义开源模型自研座舱大模型。”此外，在这条开放之路上，阿里云的专业服务团队始终与车企并肩而行：无论是商业版产品的场景调优，还是开源产品的技术共研，均以“让车企掌握创新主动权”为目标，将技术势能转化为真实的用户体验升级。

　　▲全尺寸、多模态的通义千问大模型正在助力车企开发更加个性化的智能座舱产品

　　“未来的竞争，是车企通过座舱传递品牌温度的竞争。”李强说，“而开源开放的生态价值在于：让每家车企都能定义自己的‘灵魂’。”

　　智能化的浪潮滚滚而来，当被问及“车企如何在这场战役中保持竞争力”时，李强的回答异常笃定：“最重要的是决心，第二是人才。关于决心这件事，All in智能化不能只是一个口号，而是资源与战略的全面倾斜。

　　我们最近看到了黑神话悟空、DeepSeek和《哪吒》的成功，但大家在给英雄鼓掌的同时，也应该要看到他们背后长达数年的漫长而痛苦的坚守，对于车企来讲，决心是最重要的。有了决心之后，车企也需要挖掘一批优秀的人才，他们是破局的关键。”

　　“我们的角色就是基础设施。”李强说，“在这个基础上，我们也在持续拓展全球AI基础设施覆盖，持续迭代技术栈，通过汽车全栈AI云的能力加速车企创新。就像我们对‘AI汽车行业线’中‘AI’的另一层解读——Accelerate Industry（加速产业）一样。”

　　“十年前，电动化是否可行尚有争议；今天，已无人质疑智能化的必然性。”对于车企来说，智能化不是一场关于‘可能性’的辩论，而是一场关于‘速度’的厮杀。拥有汽车全栈AI云的阿里云，也将一如既往，持续为车企提供先进的全球AI基础设施。

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