巨大的市场想象空间让自动驾驶成为汽车厂商的必争之地

伴随着5G，人工智能，云计算，大数据等ICT新技术的使能，汽车从交通工具变成了新一代智能终端，成为家庭，办公室之外的第三生活空间。

自动驾驶作为汽车新四化的核心，集中了计算机，人工智能，集成传感，通信，云计算，高精度地图，自动控制等多学科综合技术的应用，被誉为汽车技术的皇冠明珠。

市场研究机构IHS MARKIT预测，到2035年，无人驾驶系统的全球市场规模将达到6000亿元，而中国的市场规模将接近1500亿元巨大的市场想象空间，让自动驾驶成为汽车厂商的必争之地

国际研究机构Gartner估计，每辆自动驾驶联网车辆每天至少产生4TB的数据，每年产生数百PB的数据汽车公司和旅游服务提供商未来需要处理的数量估计将达到ZB水平

由此产生的数据风暴对自动驾驶R&D平台的建设是一个巨大的挑战海量数据的存储和维护带来的高成本，对数据安全性和合规性的高要求，对算法计算能力的高需求，都是汽车企业面临的难题上云是必然趋势，华为，阿里，亚马逊等国内外厂商也纷纷布局汽车云市场

软件和硬件脱钩，加速行业重组

传统汽车时代，车企习惯了Tier1供应商的软硬件一体化供应模式但在以自动驾驶为代表的智能电动出行时代，软件定义汽车已经成为共识，车企纷纷加大R&D和对软件的投入自主研发的自动驾驶技术也成为一大趋势

此时，车企已经不满足于软硬件一体化的供应模式打造差异化的智能出行体验是车企吸引用户的关键可是，自动驾驶系统的开发过程和工具链非常复杂，涉及数据采集，数据存储，数据处理，数据挖掘，数据标注，模型训练，仿真测试等一系列环节

不同车企的规模和发展阶段不同，工具链的功能需求也不同对于在自动驾驶领域有深厚积累的车企来说，可能只需要在个别环节寻求供应商的服务，比如数据处理或者模拟测试而那些还处于起步阶段的车企，受限于资源投入和技术基础，希望有一个完整的工具链，帮助他们快速搭建自动驾驶R&D平台

因此，软硬件解耦成为自动驾驶研发的新趋势，AWS，Asure，华为云等云厂商也纷纷推出开放的自动驾驶开发方案，让自动驾驶产业链上的公司各取所需，降低自动驾驶行业的R&D成本和门槛，加速自动驾驶技术的普及和商业化。

今年7月，AWS宣布将围绕自动驾驶，车联网，软件定义汽车三大汽车产业数字化场景，全面赋能汽车产业数字化转型，8月，微软首次发布汽车和移动出行整体解决方案，实现了基于Asure的自动驾驶和智能驾驶舱两大领域的关键创新，在11月3日开幕的2022云起大会上，阿里云车云正式亮相，集中云，钉钉以及达摩院，平头哥，智能互联，杨熠的技术能力，聚焦自动驾驶，智造，营销三大业务场景，11月18日，华为云在汽车产业数字化智能升级高峰论坛上发布1+3+M+N全球汽车产业云基础设施布局，联合数据标注，培训，仿真，图商等主流工具链厂商，打造安全，合规，开放，解耦的自动驾驶云平台。

国内外云巨头的进入，让自驾车云之争异常激烈目前在国内汽车云服务领域，国产云厂商的优势更加明显

沙利文发布的《2021年中国汽车云市场跟踪报告》显示，华为云以22.8%的市场份额位居中国汽车云市场第一，在自动驾驶汽车云，车路合作汽车云两个子市场分别以26.9%和23.6%的市场份额领先。

安全是一切的前提。

对于自动驾驶这个特殊领域来说，大规模商业化的前提是安全合规，安全合规不仅仅是指技术层面的驾驶安全，更是最重要的数据安全。

由于感知数据的采集，存储和处理可能会记录周围位置的视觉图像，一旦这些数据被滥用或恶意使用，将会给国家安全带来极大的风险。

今年8月，自然资源部发布《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》，明确了智能网联汽车安装或集成相关传感器后，对车辆及周边道路设施的空间坐标，影像，点云，属性信息等测绘地理信息数据的采集，存储，传输和处理，均属于测绘活动，应依据《中华人民共和国测绘法》进行规范和管理。

同时，《智能汽车基础地图数据安全保护技术基本要求》明确定义了智能汽车基础地图数据处理，更新和服务的云，要求只能使用私有云或社区云，专有云必须由有资质的地图厂商管理，运营和维护。

因此，国内外车企需要有能力的平台提供全栈数据闭环合规解决方案，满足自动驾驶数据采集的安全合规要求选择有高精度测绘资质，有合规云区，有完整合规方案的汽车云服务提供商将是一条有效路径

例如，华为云在乌兰察布，芜湖，贵安建立了三个超大型云核心枢纽，建设了绿色，高效，安全，合规的汽车专区还可以划分不同的分类区域，实现物理隔离和网络隔离，有助于快速达到相关的安全要求和合规标准

开放式方案是最佳解决方案。

无论是AWS，Asure还是华为云针对汽车行业和自动驾驶领域的解决方案，都是在安全合规的前提下，解耦自动驾驶工具的链条，在自动驾驶R&D的数据驱动下，为车企提供开箱即用的便捷工具和安全合规的服务，帮助企业降本增效，加速自动驾驶技术的落地。

从降本增效的效果来看，云辅助的效果非常明显比如华为云针对海量数据存储的三级联动存储方案，可以降低50%的成本，AWS在仿真验证阶段可以提供百万vCPU级别的低成本计算能力，最高可以节省90%的成本

赋能，开放是云厂商的核心定位，而对于自驾车云服务来说，数据是效率提升的核心更开放的生态意味着更多的生态伙伴可以让云积累更多的训练数据集同时，不同类型的差异化数据也能对工具链处理提出更丰富的要求，加速工具链的迭代优化，所有生态伙伴都能从中受益，提高数据处理效率，降低培训成本

在打造开放生态方面，华为云拿出了乐高式的自动驾驶R&D解决方案，开放了开源代码库Ploto，支持专业软件服务商的部署和对接，大大节省了自动驾驶项目的落地时间。

例如，Stardust Data基于华为云ModelArts将其标注工具做成能力镜像模块，从而可以与其他合作伙伴推出的训练，推理等不同积木相结合，提供端到端的灵活解决方案自动驾驶R&D制造商Momenta在经历了爆炸式的数据增长后，依靠华为云实现了客户路测数据的高效低成本闭环处理

四维图新利用应用地图优势，与华为云合作，打造自动驾驶专属云平台在此基础上，叠加四维图新多年的数据闭环合规应用积累，实现车厂数据驱动体系的构建通过比亚迪云专属合规的资源池和生态开放的R&D工具链，在两个月内搭建了一个安全合规的自动驾驶R&D平台

此外，华为云联合长城汽车，比亚迪，华人运通，四维图新等数十家自动驾驶行业合作伙伴，发起打造自动驾驶开放产业链行动倡议，从自动驾驶生态建设，标准体系建设，网络安全与数据安全，产业链技术交流四个方向入手，共同加强中国自动驾驶开放产业链建设，助力自动驾驶技术加速落地。

自动实验室观察:

我们可以发现，开放，生态，合作是云厂商在搭建自动驾驶R&D平台时反复提到的关键词正是因为自动驾驶有着复杂的产业链和供应链，所以整合尽可能多的资源来促进产业链上企业之间的协同非常重要

目前，在新能源和智能网联的新赛道上，中国市场已经成为全球最大的牵引力，中国的自动驾驶产业也已经站在了国际一流的位置只有建立真正开放的自动驾驶生态，产业链各方才能共赢，才能让中国的自动驾驶产业引领世界