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在7月4日舉辦的華為夏季旗艦新品發佈會上，華為與小康共同打造的AITO品牌旗下第二款產品問界M7正式上市。
早在3月份，AITO品牌第一款車問界M5正式交付，截至6月底問界M5累計交付量超過1.8萬輛，僅6月單月交付超過7000輛。問界M7發佈4小時後，訂單突破2萬輛。
AITO品牌旗下兩款車之所以能迎來如此高的關注度，很大的一部分原因來自其車機系統：駕駛者跟中控語音的對話可以在一分鐘之內無縫銜接，幾乎感受不到相應的停頓。再加上鴻蒙系統疊加的效應，華為手機用户相應手機上的應用不論是聽歌還是視頻導航，可以無縫跳轉到汽車大屏和應用中。
也許是受到新能源玩家的刺激，近年來傳統車企也都不約而同開展了車機系統的研發，甚至上汽還在最近爆出正在研發與手機系統互相打通的相應技術。而廣汽也已經在對自己的車機進行底層調教並推出新一個層面的應用升級。
實際上，汽車車機系統只是汽車管理體系的一部分，而真正能引發所有功能質變的是在整個車機系統之外的服務和存儲、分析、處理能力。
也就是當下已經被雲服務廠商盯上的汽車雲服務。
01丨汽車成為雲終端信息技術現在已經成為社會發展和前進的助推器。
在燃油車時代，汽車的信息化非常簡單，中控行車電腦就可以解決所有汽車內部元器件的監控和信息處理的需求，相應的數據不會永遠在線並傳遞到汽車企業中心服務器。
到了新能源汽車時代，由於電能使用不用再經過燃油機的轉化，這也讓駐車通電成為一個可以長期存在的事實，相應的汽車附加功能就變得越來越複雜。
一般來説發展到當下，新能源汽車智能座艙已經形成了必要的規制。語音識別和執行、最起碼L2+以上的自動駕駛能力，以及娛樂能力等等。這些能力放在傳統汽車上，單靠車機芯片的處理是無法達到高水平響應。
現在的汽車開始講究智能化和集成化，尤其是攝像頭、雷達等實現自動駕駛的設備，需要大量數據處理，不能都靠車機芯片完成，大部分還要上傳雲端處理。
在智能座艙、智能駕駛的時代，海量的數據成為優化算法提升用户體驗的基礎，實現產品升級需要對數據進行儲存、計算、傳輸，雲變得不可或缺。
再加上很多新能源汽車的車機系統，在剛剛推出的時候並不是完整狀態，後續還要通過OTA等方式升級，這意味着單純靠車機來解決未來很長一段時間的用車和升級需求顯得並不現實。
因此，當下新能源汽車車機系統背後大都以雲服務作為技術支持和系統為依靠，而車機都變成了汽車廠商選定雲服務的展示終端。
由於5G的普及以及帶寬的增長，新能源汽車廠商發現將後台處理系統放在雲服務空間裏，和將汽車前台的終端展示以及信息蒐集的功能賦予車機，這樣能大大簡化智能化座艙部署的難度，提高智能化座艙運營的水平和效率，最終提升消費者在使用汽車時的舒適度和科技感。
這成為當下汽車企業在應對成本增長和用户需求不斷變化之間平衡的一個重要手段。
也因此，車企上雲的需求今年特別多，尤其是高階輔助駕駛爆發性上車，帶來自動駕駛研發上雲需求井噴。從去年開始，小鵬、蔚來、理想、上汽、廣汽等車企都推出了搭載激光雷達的旗艦車型，高階輔助駕駛也在激光雷達的加持下集中上車。
“2022年成為車雲一體化元年”的結論也是由此得來。
02丨雙強爭霸格局不完全數據統計，2021年中國市場711款上市的新車中，其中328款具備智能駕駛功能或者智能座艙功能，佔比超過45%。
L2+，也就是所謂的高階輔助駕駛功能密集被佈局在各個新車產品中。當然由於解決方案的不同，實現L2+的能力所運用的光電傳感設備也略有不同，比如雷達、傳感器或攝像頭。但不論以什麼技術為主，最終會伴隨着汽車行進源源不斷產生帶着車輛行駛、環境和車輛等其他數據信息，甚至如果駕駛時間過長，這類信息積累下來的數據可能達到TB級別。
因此每一輛移動的車，不光是汽車雲服務的實現終端，同時也是汽車雲服務數據產生的載體，而這些汽車載體帶來的數據數量，必然決定汽車廠商在雲服務上投入的資金。
因此毫不誇張地説，如果能打通汽車雲服務市場的通路，就相當於握住了龐大汽車服務市場掘金的鑰匙。
但汽車雲服務的需求比較特殊，跟B端企業解決問題帶來效益即可的想法不一樣，汽車雲服務需要特定的數據處理和算法積累，另外最好雲服務廠商在自動駕駛領域有自己的技術和探索，才能在跟汽車企業共同進行數據處理時，有相應的話語權。
目前這個市場的主流玩家主要有兩家。
首先是百度。
十年之前李彥宏就看到了智能駕駛帶來的相應市場，並義無反顧帶領百度花費重金連年投入殺了進去。
百度的做法是從自動駕駛向上下游延伸。他們先逐步解決了以自有算法和案例庫為核心的自動駕駛技術體系，建立起阿波羅的自動駕駛技術平台；然後再依據整個平台接入傳統汽車企業的需求，逐步打磨百度智能雲的框架，並最終將智能雲跟這些需求完美對接起來。
由於百度本身擁有自動駕駛的技術，所以他們對於車企相應自動駕駛技術產生數據以及後續的處理有深度的瞭解。因此不論是否採用百度自身的自動駕駛技術，車企與百度智能雲的合作都將在算法的優化和數據的處理上獲得不一樣的體驗，並最終產生高效率的協作。
關鍵車企對於智能駕駛和智能座艙後台的需求中，有很大一塊是需要數據的標準化和執行力。比如車企可能會選擇不同供應商的自動駕駛組件、雷達、攝像頭，地圖等等，但是他們希望在後台數據傳輸之後，會形成一個統一的規格，最終產生統一的數據交互體系，以便於後期進行算法的調整和數據的處理。
百度在這方面有着自己先天的優勢，一方面百度旗下就有地圖、自動駕駛等等應用，相應的數據內部打通，在後度操作過自動駕駛的整個技術團隊以台百度操算法工程師對百度操作過自動駕駛的整個技術團隊以及後台的算法工程師，對於車企在這方面的需求非常清楚，也知道如何利用現有的條件幫助車企快速的搭建結構，簡單高效的實現目標。
其次是華為。
由於眾所周知的原因，華為不得不在汽車領域下大力氣，想方設法攻城略地。現在爆火的問界M5和M7就是華為進攻汽車產業的代表作，而前幾天剛剛與寧德時代和長安共同發佈的伊維塔，以及與北汽藍狐合作的幾款車型，也表露出華為在這個領域的野心。
實際上跟百度不一樣，華為是一個軟硬一體的公司，尤其在硬件領域它們有着自己的優勢和專利壁壘。比如並如此次推出的M7前後電機以及電控系統等關鍵組件，都是華為設組織生產的。
也因此，汽車媒體曾調侃華為，除了不生產車殼和其他的所有零件都生產。
華為這種深度參與造車的模式，當然給汽車雲服務的客户接洽帶來更多的好處。因為華為有着硬件參與的能力和經驗，他們對於汽車企業本身硬件參數的調教和後台數據與算法之間的配合，就有了更多的想法和辦法。
畢竟，很多汽車生產商，供應商提供的各種硬件到底如何調教到最優值，早已成為困擾這些汽車企業發展的一個重要問題。華為在這方面擁有非常強的能力和經驗，對於這些汽車企業來説，是一個不可忽視的吸引力。
實際上現在華為的汽車雲服務，更多還是自己參與或者重度參與的各個品牌作為服務對象，但也在向其他汽車企業提供服務。而這種紮根於硬件的算法和軟件調教能力，其實是華為汽車雲服務的優勢。
目前雲行業走向垂直化發展，在提供原有服務的前提下，深入行業定製垂直行業解決方案。要性能給性能，要服務給服務，追求好用又實惠，這也是雲廠商尋求新市場的表現。
03丨蛋糕在變大在一輛車的全生命週期裏服務用户，持續提升用户體驗成為了智能汽車愈發重要的課題。
比如車輛交付之後持續通過OTA提升智能駕駛能力；地圖從以往只能完成基礎導航服務，發展至結合智能駕駛完成貫穿人車共駕的場景。
這個領域在雲服務中比較特殊，屬於需要有積累和技術研發投入的方向，普通雲服務商做不了。關鍵車企與雲服務平台間的數據標準不統一問題，會在一定程度上制約汽車雲行業的發展。
而且安全問題也很重要，畢竟汽車每天產生的各種信息蒐集起來，很有可能會影響到用户本身的安全。再加上這種雲服務跟汽車智能化的能力息息相關，只有全盤集成能力的平台才能佔據優勢。
當然，蛋糕也肯定會越來越大。
弗若斯特沙利文聯合頭豹研究院發佈的《2021年中國汽車雲市場追蹤報告》顯示，中國汽車雲IaaS+PaaS應用場景規模由2017年的15.7億元增長至2021年的118.8億元，複合年增長率達到65.8%。
因此所有人都在盼望這個市場的變化，並期待着從中產生新的商業模式。
而在優化技術支撐，不斷完善服務過程中，數據蒐集和處理就顯得尤為重要。企業需求理解用户使用過程中的問題和痛點、優化算法依賴過程中產生的數據持續驅動。於是，車雲一體化為這一問題鋪設了流暢的路徑，實現從數據收集、優化算法、仿真測試及下達新服務等全方面能力。
不僅是百度和華為，騰訊雲、阿里雲都在開始佈局。最新消息顯示，6月24日騰訊雲發佈了專為智能汽車行業定製的一站式雲解決方案“騰訊智能汽車雲”、以及覆蓋雲管端全方位的“騰訊一體化汽車安全方案”。
騰訊希望利用自己在AI、算法和社交等方面的經驗，通過車端、手機端、雲端打通的車雲一體化模式幫助汽車產業進行有效的數字連接，建立數據驅動閉環，提升各環節生產效率。
阿里雲則是發現了一個汽車行業的全數據中台，幫助汽車企業構建統一的營銷、研發、製造、供應鏈、車聯網、出行等全域數據平台，實現數據的整合和橫向拉通，打造面向業務應用的主題式數據域，更好的挖掘和展示數據價值，讓汽車企業實現基於數據的業務創新應用。
實際上，雲服務廠商競爭的激烈，對於汽車企業來説也是好事。只要經過激烈的競爭，市場才能推出最好的產品，也才能讓真正完全體的汽車雲服務浮出水面。
而到那個時候汽車雲服務可能會產生質的變化，出現無法想象的新商業架構。
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