在7月4日举办的华为夏季旗舰新品发布会上，华为与小康共同打造的AITO品牌旗下第二款产品问界M7正式上市。
早在3月份，AITO品牌第一款车问界M5正式交付，截至6月底问界M5累计交付量超过1.8万辆，仅6月单月交付超过7000辆。问界M7发布4小时后，订单突破2万辆。
AITO品牌旗下两款车之所以能迎来如此高的关注度，很大的一部分原因来自其车机系统：驾驶者跟中控语音的对话可以在一分钟之内无缝衔接，几乎感受不到相应的停顿。再加上鸿蒙系统叠加的效应，华为手机用户相应手机上的应用不论是听歌还是视频导航，可以无缝跳转到汽车大屏和应用中。
也许是受到新能源玩家的刺激，近年来传统车企也都不约而同开展了车机系统的研发，甚至上汽还在最近爆出正在研发与手机系统互相打通的相应技术。而广汽也已经在对自己的车机进行底层调教并推出新一个层面的应用升级。
实际上，汽车车机系统只是汽车管理体系的一部分，而真正能引发所有功能质变的是在整个车机系统之外的服务和存储、分析、处理能力。
也就是当下已经被云服务厂商盯上的汽车云服务。
汽车成为云终端
信息技术现在已经成为社会发展和前进的助推器。
在燃油车时代，汽车的信息化非常简单，中控行车电脑就可以解决所有汽车内部元器件的监控和信息处理的需求，相应的数据不会永远在线并传递到汽车企业中心服务器。
到了新能源汽车时代，由于电能使用不用再经过燃油机的转化，这也让驻车通电成为一个可以长期存在的事实，相应的汽车附加功能就变得越来越复杂。
一般来说发展到当下，新能源汽车智能座舱已经形成了必要的规制。语音识别和执行、最起码L2+以上的自动驾驶能力，以及娱乐能力等等。这些能力放在传统汽车上，单靠车机芯片的处理是无法达到高水平响应。
现在的汽车开始讲究智能化和集成化，尤其是摄像头、雷达等实现自动驾驶的设备，需要大量数据处理，不能都靠车机芯片完成，大部分还要上传云端处理。
在智能座舱、智能驾驶的时代，海量的数据成为优化算法提升用户体验的基础，实现产品升级需要对数据进行储存、计算、传输，云变得不可或缺。
再加上很多新能源汽车的车机系统，在刚刚推出的时候并不是完整状态，后续还要通过OTA等方式升级，这意味着单纯靠车机来解决未来很长一段时间的用车和升级需求显得并不现实。
因此，当下新能源汽车车机系统背后大都以云服务作为技术支持和系统为依靠，而车机都变成了汽车厂商选定云服务的展示终端。
由于5G的普及以及带宽的增长，新能源汽车厂商发现将后台处理系统放在云服务空间里，和将汽车前台的终端展示以及信息搜集的功能赋予车机，这样能大大简化智能化座舱部署的难度，提高智能化座舱运营的水平和效率，最终提升消费者在使用汽车时的舒适度和科技感。
这成为当下汽车企业在应对成本增长和用户需求不断变化之间平衡的一个重要手段。
也因此，车企上云的需求今年特别多，尤其是高阶辅助驾驶爆发性上车，带来自动驾驶研发上云需求井喷。从去年开始，小鹏、蔚来、理想、上汽、广汽等车企都推出了搭载激光雷达的旗舰车型，高阶辅助驾驶也在激光雷达的加持下集中上车。
“2022年成为车云一体化元年”的结论也是由此得来。
双强争霸格局
不完全数据统计，2021年中国市场711款上市的新车中，其中328款具备智能驾驶功能或者智能座舱功能，占比超过45%。
L2+，也就是所谓的高阶辅助驾驶功能密集被布局在各个新车产品中。当然由于解决方案的不同，实现L2+的能力所运用的光电传感设备也略有不同，比如雷达、传感器或摄像头。但不论以什么技术为主，最终会伴随着汽车行进源源不断产生带着车辆行驶、环境和车辆等其他数据信息，甚至如果驾驶时间过长，这类信息积累下来的数据可能达到TB级别。
因此每一辆移动的车，不光是汽车云服务的实现终端，同时也是汽车云服务数据产生的载体，而这些汽车载体带来的数据数量，必然决定汽车厂商在云服务上投入的资金。
因此毫不夸张地说，如果能打通汽车云服务市场的通路，就相当于握住了庞大汽车服务市场掘金的钥匙。
但汽车云服务的需求比较特殊，跟B端企业解决问题带来效益即可的想法不一样，汽车云服务需要特定的数据处理和算法积累，另外最好云服务厂商在自动驾驶领域有自己的技术和探索，才能在跟汽车企业共同进行数据处理时，有相应的话语权。
目前这个市场的主流玩家主要有两家。
首先是百度。
十年之前李彦宏就看到了智能驾驶带来的相应市场，并义无反顾带领百度花费重金连年投入杀了进去。
百度的做法是从自动驾驶向上下游延伸。他们先逐步解决了以自有算法和案例库为核心的自动驾驶技术体系，建立起阿波罗的自动驾驶技术平台；然后再依据整个平台接入传统汽车企业的需求，逐步打磨百度智能云的框架，并最终将智能云跟这些需求完美对接起来。
由于百度本身拥有自动驾驶的技术，所以他们对于车企相应自动驾驶技术产生数据以及后续的处理有深度的了解。因此不论是否采用百度自身的自动驾驶技术，车企与百度智能云的合作都将在算法的优化和数据的处理上获得不一样的体验，并最终产生高效率的协作。
关键车企对于智能驾驶和智能座舱后台的需求中，有很大一块是需要数据的标准化和执行力。比如车企可能会选择不同供应商的自动驾驶组件、雷达、摄像头，地图等等，但是他们希望在后台数据传输之后，会形成一个统一的规格，最终产生统一的数据交互体系，以便于后期进行算法的调整和数据的处理。
百度在这方面有着自己先天的优势，一方面百度旗下就有地图、自动驾驶等等应用，相应的数据内部打通，在后度操作过自动驾驶的整个技术团队以台百度操算法工程师对百度操作过自动驾驶的整个技术团队以及后台的算法工程师，对于车企在这方面的需求非常清楚，也知道如何利用现有的条件帮助车企快速的搭建结构，简单高效的实现目标。
其次是华为。
由于众所周知的原因，华为不得不在汽车领域下大力气，想方设法攻城略地。现在爆火的问界M5和M7就是华为进攻汽车产业的代表作，而前几天刚刚与宁德时代和长安共同发布的伊维塔，以及与北汽蓝狐合作的几款车型，也表露出华为在这个领域的野心。
实际上跟百度不一样，华为是一个软硬一体的公司，尤其在硬件领域它们有着自己的优势和专利壁垒。比如并如此次推出的M7前后电机以及电控系统等关键组件，都是华为设组织生产的。
也因此，汽车媒体曾调侃华为，除了不生产车壳和其他的所有零件都生产。
华为这种深度参与造车的模式，当然给汽车云服务的客户接洽带来更多的好处。因为华为有着硬件参与的能力和经验，他们对于汽车企业本身硬件参数的调教和后台数据与算法之间的配合，就有了更多的想法和办法。
毕竟，很多汽车生产商，供应商提供的各种硬件到底如何调教到最优值，早已成为困扰这些汽车企业发展的一个重要问题。华为在这方面拥有非常强的能力和经验，对于这些汽车企业来说，是一个不可忽视的吸引力。
实际上现在华为的汽车云服务，更多还是自己参与或者重度参与的各个品牌作为服务对象，但也在向其他汽车企业提供服务。而这种扎根于硬件的算法和软件调教能力，其实是华为汽车云服务的优势。
目前云行业走向垂直化发展，在提供原有服务的前提下，深入行业定制垂直行业解决方案。要性能给性能，要服务给服务，追求好用又实惠，这也是云厂商寻求新市场的表现。
蛋糕在变大
在一辆车的全生命周期里服务用户，持续提升用户体验成为了智能汽车愈发重要的课题。
比如车辆交付之后持续通过OTA提升智能驾驶能力；地图从以往只能完成基础导航服务，发展至结合智能驾驶完成贯穿人车共驾的场景。
这个领域在云服务中比较特殊，属于需要有积累和技术研发投入的方向，普通云服务商做不了。关键车企与云服务平台间的数据标准不统一问题，会在一定程度上制约汽车云行业的发展。
而且安全问题也很重要，毕竟汽车每天产生的各种信息搜集起来，很有可能会影响到用户本身的安全。再加上这种云服务跟汽车智能化的能力息息相关，只有全盘集成能力的平台才能占据优势。
当然，蛋糕也肯定会越来越大。
弗若斯特沙利文联合头豹研究院发布的《2021年中国汽车云市场追踪报告》显示，中国汽车云IaaS+PaaS应用场景规模由2017年的15.7亿元增长至2021年的118.8亿元，复合年增长率达到65.8%。
因此所有人都在盼望这个市场的变化，并期待着从中产生新的商业模式。
而在优化技术支撑，不断完善服务过程中，数据搜集和处理就显得尤为重要。企业需求理解用户使用过程中的问题和痛点、优化算法依赖过程中产生的数据持续驱动。于是，车云一体化为这一问题铺设了流畅的路径，实现从数据收集、优化算法、仿真测试及下达新服务等全方面能力。
不仅是百度和华为，腾讯云、阿里云都在开始布局。最新消息显示，6月24日腾讯云发布了专为智能汽车行业定制的一站式云解决方案“腾讯智能汽车云”、以及覆盖云管端全方位的“腾讯一体化汽车安全方案”。
腾讯希望利用自己在AI、算法和社交等方面的经验，通过车端、手机端、云端打通的车云一体化模式帮助汽车产业进行有效的数字连接，建立数据驱动闭环，提升各环节生产效率。
阿里云则是发现了一个汽车行业的全数据中台，帮助汽车企业构建统一的营销、研发、制造、供应链、车联网、出行等全域数据平台，实现数据的整合和横向拉通，打造面向业务应用的主题式数据域，更好的挖掘和展示数据价值，让汽车企业实现基于数据的业务创新应用。
实际上，云服务厂商竞争的激烈，对于汽车企业来说也是好事。只要经过激烈的竞争，市场才能推出最好的产品，也才能让真正完全体的汽车云服务浮出水面。
而到那个时候汽车云服务可能会产生质的变化，出现无法想象的新商业架构。
