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本文援引于报告《2021年中国汽车云行业概览：云服务赋能汽车数字化变革》，首发于头豹科技创新网（www.leadleo.com）。

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在中国互联网不断更新迭代的时代背景下，涵盖物联网、大数据、云计算等技术的数字化技术需求随之提升。同时，汽车行业作为数字化技术关键应用场景。数字化技术贯穿汽车行业的制造、生产、营销、管理、运维以及后服务等各环节。随着华为云、阿里云、腾讯云等厂商布局云服务领域，其基于大数据的云服务平台推动车企的柔性制造、营销、自动驾驶与车联网的发展，那么中国车企的上云的趋势如何？如何加速车企上云之路？

汽车云定义

云服务指将基于云平台的“计算”能力以服务的形式提供给企业或公众，基于互联网云服务平台，可使其他用户在平台上使用基础服务、数据服务、软件服务等。其中云服务的形式可分为Iaas、Paas以及Saas三种。

汽车云服务指汽车主机厂可搭建自身云平台，将车联网系统在使用过程中产生的大量数据通过网络上传至云端服务器去处理与运行，从而实现本地无法实现的功能，如第三方数据接入，Web服务等。

汽车云技术概览

在汽车云的赋能下，Web服务器、后台服务器、第三方服务平台以及手机终端设备可与汽车实现互联互通，随着中国汽车行业数字化转型不断发展，汽车云成为车企实现汽车互联服务的基础平台。其中，汽车云可将上传到后台的服务信息与数据传送至汽车与设备终端，通过汽车云服务实现的第三方数据接入可使用户在手机等终端设备上浏览的内容在汽车上显示，包括微博、微信、新闻、淘宝、视频等，同时可使用户通过网站查看汽车状态。

汽车云整体架构由前端组件、CVP与内容聚合三大部分组成，其中由于私有云的高安全性，汽车上装备的物联网组件如摄像头、传感器、通信器件将感知、采集到的海量数据传输将会存储至私有云平台中，随后CVP服务处理平台负责分析此类数据进行判断，最后将第三方内容平台如地图、音乐进行内容聚合，从而使汽车云形成用户端到车端的联动闭环。

汽车云市场现状

中国汽车云服务平台主要分为公有云、私有云和混合云，其中公有云主要面向于公众，以中小型客户为主且开放程度与弹性扩展程度较高，但其自主配置程度较低。而私有云相较于公有云更具备数据私密性高、深度开发性高的特点。其将公有云与私有云的优势结合的混合云可适应不同的平台需求，混合云的核心优势为在提供私有云的安全性的同时保证公有云的开放性。从汽车行业来看，车企可通过混合云更灵活地选择制造、生产、销售、服务等环节中各部门工作负载的云服务模式，同时，混合云服务平台可提高车企的大规模量级的数据安全性与基础架构开放性，因此中国截至2021年超70%的车企选择结合了公有云与私有云优势的混合云部署架构，其次为公有云，占比达20%。在汽车主机厂与整车厂愈发重视自身数据安全性与产品扩容性的趋势下，未来混合云的比例在汽车云服务中将持续增长，且成为主流云架构。

两大驱动因素助力中国云服务行业增长

中国汽车云服务行业具备技术密集、准入壁垒高以及以及应用领域广泛等特点，其上游参与者以提上游为提供云基础设施的供应商，中游为汽车云服务平台厂商，下游为本土及外资车企。据头豹研究院数据报告，中国汽车云服务行业处于发展初期，其市场规模有望在未来五年保持稳定增长，主要原因有：

1、中国自动驾驶与车联网的技术与市场发展带动汽车云服务平台需求增长：汽车云服务平台的搭建是汽车自动驾驶与车联网等领域实现数据搭载、分析以及开发新服务的基础，自动驾驶与车联网领域的发展将驱动汽车云平台需求，同时随着其下游车企的上云需求，其市场规模有望于2025年将突破2,000亿元。

2、中国云服务与汽车数字化转型利好政策提供增长基础：中国工信部与公安部等相关部门于2021年联合印发《国家车联网产业标准体系建设指南》，明确提出在2025年形成车辆智能管理标准体系且满足车联网上路的周边环节支持，为车企上云提供发展基础。

深度见解：行业制约因素

产品适配及时性：汽车产业链上下游涉及供应商较多，其产业价值链包括技术研发、生产制造、分销、零售、用户服务、二手车、电池回收等价值环节。同时各汽车品牌涉及多个车系产品，且各产品革新迭代速度较快，汽车价值链各环节与各汽车产品的更新变化可影响汽车云厂商的服务适配性，因此云服务厂商需按车企相关产品持续变化的需求进行云服务的升级配套，同时车企对云服务及时适配性要求较高。

数据标准不统一：由于车与平台之间的通信协议尚未做到完全统一且缺乏数据交互接口标准，导致部分云平台功能受限，从而影响跨品牌车辆与跨行业之间的数据互联互通以及阻碍车、路、云的协同。同时用于支撑车联网平台中车辆间的大规模联网开发数据技术体系需进行长期的数据处理模型推演，其为车辆自动驾驶提供数据支撑与决策的开发周期较长，制约云平台数据迁移效率。

海量信息数据：车辆在运行过程中的GPS信息、传感器信息、车联网信息、车辆和车况信息以及可产生大量数据（一辆智能化车辆平均一天可产生4-10PB的数据），在面对大规模量级的数据时，储存于非关系型数据库中的数据需高性能车载计算平台进行采集和处理，导致车企对汽车云服务厂商的云平台读写技术、IOV平台以及车企数据的可靠性、及时性要求较高。

车联网系统的高复杂性：由于车联网服务主要面向C端用户，车联网系统与车企内部系统存在频繁的数据交互历史，同时仍需点到点的专线进行数据传输，车联网系统中的专线如APN私有专线与平云台到车企各系统的点到点专线的复杂性较高。从网络构建方面来看，汽车云服务厂商需保证在路由、安全与性能规划等方面的设计统一性，因此为满足车联网系统的统一性与灵活性需求，其复杂的网络是汽车云厂商面临的挑战之一。

重点关注企业案例

通过深度研究中国汽车云服务行业优质企业，头豹建议重点关注华为云、腾讯云、阿里云