AI云大廠，在北京車展期間打起來了

作者｜林易 編輯｜重點君

如果你最近去參加北京車展，一定對兩個場景印象深刻。

一個在展館內，各家車企新車密集展出，三大汽車央企、頭部整車集團、新勢力品牌、智駕產業鏈企業神仙打架，智駕能力、整車智能、座艙智能體成為新的熱詞；

另一個在展館外，北京首都機場，頭部云廠商在車展期間，針對汽車云市場開啟了新一輪廣告大戰。

透過各家云廠商的機場廣告，我們不難發現，作為汽車智能化底座的AI云廠商，已經分化成兩大流派：

一派堅持“搶入口”：將汽車視為繼PC、手機之后的下一個流量入口，搶占車機大屏。

另一派則定位“全產業鏈底座”：聚焦底層技術支持和應用落地，為車企務實賦能，進入汽車研產供銷服全產業鏈，讓AI真正跑起來。

2026年北京車展，明線是不同車企間的新車大戰，暗線是AI基礎設施的競爭。汽車智能化正在從“功能上車”走向“體系上云”，AI云廠商的勝負手，也從誰更會搶入口，轉向誰能真正支撐車企的研發、數據、模型、推理和智能體全鏈路落地。

汽車智能化競賽燒向AI基礎設施

中國汽車產業正加速邁入智能化深水區。這次車展現場，我們觀察到幾個趨勢正在同時發生：

首先是高階智駕快速普及。2026年北京車展首發新能源車型中，超90%搭載端到端高階智駕方案，城市NOA功能已從旗艦車型下放到15萬級量產車。此前，乘聯會公開數據顯示，2025年國內乘用車L2級及以上輔助駕駛滲透率已突破65%，其中新能源車型滲透率達87%。智駕規?；宪噹碇笖导壦懔π枨?，一個端到端智駕模型的訓練，需要數千卡GPU集群持續運行數周，海量路測數據的回傳與處理，更對云存儲、數據合規提出嚴苛要求。

其次是智能體在汽車全場景加速落地。不同于此前單一場景的語音交互，2026年車展上，超8成車企發布了基于大模型的座艙智能體升級方案，智能體能力已從簡單車控指令，延伸到出行規劃、研發提效等多個維度。從座艙主動服務到研發端AI輔助設計，再到制造端智能質檢，智能體正在重構汽車產業全鏈條，而這背后都依賴云端穩定的推理算力、成熟的模型工具鏈與行業化場景適配能力。

最后是造車邏輯的轉變。汽車產業競爭已經從早期的單車硬件比拼，全面轉向了體系化作戰。車企比拼的不再僅僅是電池續航或電機功率，而是背后的研發效率、供應鏈響應速度以及數據閉環迭代能力。算力、模型與數據深度融合的底層支撐，就成為了車企實現智能化躍遷的關鍵變量。

在此背景下，AI云廠商在汽車智能化中的角色也發生了變化：他們不再僅僅提供一個供車機調用的云端API接口，還深度嵌入到了車企的整車研發設計、智駕算法訓練、智能座艙迭代等底層核心環節。

龐大的需求直接推動汽車云市場提速。IDC數據顯示，2025下半年中國汽車云市場整體規模達到100.9億元人民幣，同比增長55.0%，市場首次突破百億規模。其中，2025年全年自動駕駛研發解決方案市場規模達22.36億元，同比增長36.8%，百度智能云以7.54億元人民幣的市場份額排名第一，份額占比達33.72%。IDC此前預測，2024-2029年中國汽車云市場將以25.4%的復合年增長率增長，2029年市場規模將達361.7億元。

在巨大的市場增量面前，云廠商之間的競爭商也日趨激烈，北京車展期間的廣告大戰，只是這場競爭的縮影。

對車企來說，智能化競爭最終拼的不是某一個功能點，而是“研發速度、數據效率、合規能力、推理成本、持續迭代能力”的總和。AI云廠商能否進入這些核心環節，決定了它是不是車企真正的長期伙伴。

行業需要務實落地的全產業鏈服務商

過去幾年，大模型上車經歷了從狂熱到理性的完整周期。2023、2024年，AI上車是汽車行業最熱風口，車企爭相將其作為新車核心賣點。但短短兩年后，2025、2026年，車企對大模型和AI能力的態度，變得前所未有的務實。更關注大模型能力對客戶活躍度、使用頻次以及實際體驗的真實提升，大模型逐漸從核心賣點變為基礎標配。

這種轉變背后是用戶需求的真實反饋。行業逐漸發現，即便把最先進的大模型裝上車，車內AI功能的實際使用率依然不及預期。駕駛場景天然有注意力限制，用戶駕駛過程中80%以上的注意力必須集中在路面，這決定了座艙AI交互無法像手機端一樣實現高頻次、長時間使用。因此，目前真正能帶來高頻互動的，反而是替代傳統電臺的互動新聞智能體，以及深度綁定路測數據與紅綠燈信息的出行智能體。

在這一趨勢下，不同云廠商的策略差異愈發明顯。以百度智能云為代表的務實賦能派，不盲目在前端車機屏幕上與車企爭奪C端用戶入口，而是搭建從底層算力、數據合規、模型工具鏈到場景化智能體的全產業鏈能力矩陣，把能力開放給車企，讓車企根據自身定位與用戶需求做差異化集成創新。

算力服務是百度智能云與車企合作最核心的主線，IDC數據顯示，自2024年起，百度智能云連續多次在自動駕駛云市場規模上排名行業第一，國內主流車企與智駕Tier1廠商，大多使用其算力服務支撐智駕系統研發。

針對智駕訓練核心場景，百度智能云百舸AI異構計算平臺做了深度專項優化：對幾十種智駕相關算子定制化優化，部分算子運行速度最高提升100%，實現智駕算法訓練效率翻倍；針對超大規模集群訓練硬件故障問題，平臺可自動發現并隔離壞掉的GPU，支持模型訓練在原有的checkpoint點上實現秒級斷點恢復，讓訓練集群有效訓練時長超98.5%，解決了車企智駕研發的核心算力穩定性痛點。

這套能力已在多個頭部車企落地驗證：長安汽車與百度共建智算中心，以百舸平臺為底座，實現算力平均使用率提升至90%以上，單個模型訓練效率提效30%；吉利與百度打造“1+6+N”混合云平臺，服務22個業務部門，降低30%管理運維成本，提升20%資源利用效率；地平線將百度智能云作為最大基礎設施供應商，通過專項優化實現GPU資源利用率提升30%，故障處理時間降至分鐘級，全面滿足不同階數智駕訓練需求。

除算力外，數據合規能力是百度智能云區別于其他廠商的壁壘。自動駕駛研發會采集大量敏感數據，包括連續GPS定位、路面車牌與人臉信息等，有嚴格合規要求，數據全流程需由具備甲級測繪資質的企業提供服務。百度是國內少有的同時具備云服務能力與甲級測繪資質的廠商，能提供從數據采集到合規處理的全閉環服務：資質人員隨車采集，數據在合規專區完成脫敏脫密后再交付研發，全程閉環。

工具鏈層面，百度作為國內最早布局自動駕駛的廠商之一，擁有從智駕訓練工具鏈、數據服務到合規體系的完整上下游方案，在AI基礎側形成“芯片+模型平臺+場景落地團隊”的全棧能力。

除了車端應用，在智能體場景化落地上，百度智能云的能力已從座艙延伸至車企研發生產全鏈條。著名汽車設計公司阿爾特，通過百度“伐謀”算法優化引擎，將汽車風阻仿真驗證時間從10小時縮短至分鐘級，效率提升超600倍，讓研發迭代效率實現質的飛躍，也印證了AI能力已成為車企研發環節的核心生產力。

更為難得的是，百度的務實賦能不僅體現在技術輸出，更在于“授人以漁”。在具體的企業落地中，百度不僅幫助搭建平臺，更協助車企培養自身的AI人才團隊。例如在與濰柴的合作中，百度幫助其AI研究院團隊從最初的20人迅速壯大至200多人，讓企業全員都具備了構建智能體的能力，實現了AI與深層行業Know-how的良性結合。

推理算力的“慢牛”時代，全棧布局是未來勝負手

目前的行業共識是，智駕帶來的算力需求是確定的，隨著大模型在汽車產業研產供銷服全鏈條落地，推理算力需求正在進入持續5-10年的“慢?！痹鲩L期。這將成為未來汽車云市場競爭的核心賽道。

行業數據顯示：2023年行業整體算力需求中，推理算力僅占約三分之一；而預計到2028年，推理算力在總算力需求中的比重將飆升至73%。當AI成為智能汽車標配，每時每刻的座艙語音交互、智駕實時決策、車內外環境感知，都在持續消耗云端推理算力；車企內部研發、生產、營銷等環節的智能體應用，更帶來持續增長的推理需求。

不同于訓練算力的集中式采購，往往一次性開啟數百臺機器的訓練規模，推理算力需求是持續性、漸進式的。它像是一種“潤物細無聲”的慢牛趨勢，會隨著場景落地深入持續增長，形成長期剛性需求。

在傳統BOM定價模式下，智能化服務是持續運營成本。AI功能越受歡迎、調用量越高，車企反而可能因為高昂的算力支出而導致利潤下降。因此，車企需要從搭建大規模訓練集群，轉向構建更高效、高性價比的推理算力底座。

對于云廠商來說，具備全棧技術能力、能夠提供極致成本優化方案的玩家，將主導未來市場格局。

比如，百度智能云擁有自主研發的昆侖芯，如當前熱銷的P800與P900，以及即將推出專為推理優化的M100芯片，及大模型平臺，具備極高的性價比優勢。在“芯”和“云”的底層算力支撐下，結合“模”的多元工具鏈賦能與“體”的場景化落地，這種軟硬一體的協同矩陣能夠最大程度降低車企在推理時代的運營成本，將AI轉化為真實的業務利潤。

這也是為什么2026年北京國際車展期間，無論是歷史悠久的三大汽車央企，還是勢頭強勁的頭部整車集團、新勢力品牌，抑或是處于智駕產業鏈上游的Tier 1企業，盡管他們選擇了不同的技術路徑和產品形態，但最終都不約而同地選擇了同一個AI云底座——百度智能云。

IDC數據顯示，目前，百度智能云在中國自動駕駛研發云解決方案市場份額穩居第一；同時，作為中國車企首選的生成式AI（GenAI）合作伙伴，其市場滲透率同樣高居行業榜首，服務覆蓋100%主流車企及國內TOP 10銷量品牌。

其中，百度語音及大模型累計搭載超過千萬輛車，包括蔚來、小鵬、吉利、上汽大眾、福特、現代等眾多車企，量產交付超百款車型。與百度地圖深度整合的出行智能體，廣受好評，已搭載吉利、小鵬、嵐圖及東風奕派等多款車型，日均車端調用次數超百萬次。

在這場轟轟烈烈的中國汽車智能化躍遷中，短期的喧囂終將散去，最終的贏家，一定是那些深諳產業邏輯，能夠依托算力、數據、模型、工具鏈四維協同體系，讓AI技術真正跑通全產業鏈、扎實落地的務實賦能者。