摘要：但华为云本身并不能直接促进这种变化，它需要依托于新的伙伴、商业模式、赋能模式、应用范式等产业生态的合力，只有如此才能与大潮涌起的智能时代的发展相依相伴、互相促进。

近几年，云计算厂商推出的汽车专区，是一个引人关注的新生事物，它实际上和我们每个驾驶者都有密切的关联。

未来，不联网、无智能的汽车，就不能称为“活的汽车”，就像你拿着一台不能上网的智能手机，几乎不能产生任何应用价值一样。

车需要智的价值，而云是智的路径和生态力量之源，汽车专区则是这种“智”的能力的载体与引擎。

某种程度上可以说，华为云车云集中体现了华为公司在云计算、半导体、通讯技术、存储能力、AI能力、大模型能力等方面的优势，也是新质生产力的核心要素的汇聚。

但华为云本身并不能直接促进这种变化，它需要依托于新的伙伴、商业模式、赋能模式、应用范式等产业生态的合力，只有如此才能与大潮涌起的智能时代的发展相依相伴、互相促进。

汽车专区，因此而来，为我们每个人而来。

——导语

01

从费城百年博览会到贵安汽车专区

1876 年的美国费城百年博览会上，时任美国总统格兰特亲自拉动开关来启动了当时最强悍的600吨柯立斯蒸汽机的总动力源。

费城博览会在人类工业史上的突出地位，是第一次突出的按照分类体系（如勒普雷设计的 10 大门类、95 个领域）首次将工业产品按功能细分，反映出各行业已形成独立技术路径。

例如，贝尔的电话原型机、柯立斯蒸汽机（驱动全场机械）以及德国克虏伯公司的巨型钢炮等，分别代表了通信、动力和军工的专业化发展。

这种 “分门别类” 的展示方式，象征着工业革命从单一技术驱动转向多赛道并行发展，也是第一次工业革命到第二次工业革命的跃迁点。

这也给此后的产业革命带来了一个新的金标准——当某一个产业从一种比较笼统的模式（例如：模型即服务）发展到了细分赛道阶段时，只要这个赛道立得住、发展得好，就说明整个市场在成熟，更反映了企业的差异化竞争力在凸显。

少有认知的是，有许多中国人见证了这次第二次工业革命的标志性活动，格兰特在会上与100多名留美幼童见面，更有许多中国人在这次声势浩大的展会中感到了深深的触动。

“广物产，并借以通有无，是有益于国而不徒费。于以叹今宇宙，一大机局也”，这是到场的一位中国清朝官员的笔记。

我不知道8月28日站在智能汽车大会2025上的华为云高层，是否会在内心深处将正在发布的华为贵安汽车专区与费城博览会联系起来，但作为一个资深的行业研究者，我认为贵安汽车专区的出现，是云厂商汽车专区从单专区向多专区发展的一个里程碑。

单与多，不仅只是一个算术问题，它意味着人们正在为智能车的云资源提出更高的要求，追求更高的稳定性，当然也意味着更多的复杂性和技术创新，它的本质是这个细分赛道站稳了脚跟并开始长足发展，其意义堪比费城博览会上新分类标准的提出。

也就是说，从此，围绕汽车产业的智能云服务发展到了一个新的阶段，成为云产业中价值最大、难度最高、潜在市场空间最广，同时对我们终端消费者的直接影响也最深、最可感知的一条细分赛道，华为的汽车布局的核心差异化竞争力，也得以进一步凸显。

汽车专区的出现，最终表现了在市场的强需求下，AI for 智能车赛道加速形成细分领域，而华为在其中处于领先地位，但它究竟会给我们带来什么呢？

02

一个钝角三角形

如果你把乌兰察布、贵安新区和芜湖在中国地图上连接起来，会发现形成的是一个钝角三角形，从地理位置看，三者分别横跨中国北部、西南部和东部，形成跨度较大的空间分布。

这个钝角三角形的面积已经接近960万平方公里的10%。

这也是中国的云计算产业首次以多地、多中心的专区模式，来提供智能辅助驾驶从研发到应用，再到服务的一体式多区基础设施。

这个模式所提供的算力和资源，不是拍脑袋想出来的，而是真实需求催生出来的——IDC数据显示，华为云已经连续三年稳占中国汽车云市场份额No.1。

从另一个角度看，中国最大的智驾企业引望（包含我们熟悉的鸿蒙智行搭载车型）都是跑在华为云上，目前已超过100万辆。同时，对于已经进入智能网联时代的汽车来说，只有“联网”才意味着这辆车还在使用“活的实时服务”，从这个角度来看，已经有5000万辆智能网联汽车在华为云上愉快的“生活着”。

然而，正是不断增加的对算力总规模的需求，对产业研发、计算机仿真乃至对真实情况下车云协同价值日益凸显的需求，才催生了华为云“汽车专区”的出现。

我们不忙于先分析具体的技术特性，而是着眼于大局——汽车专区出现的前世今生是什么？

——从时间线的角度来说，华为云汽车专区的出现，是华为云针对汽车智算赛道不断提供创新产品和服务“水到渠成”的结果，从2009年开始，华为就开始投资做车载模块，从2014年到2025年开始，华为第一次成立了车联网实验室，围绕着我们的端、管、云，来为车企提供端到端的解决方案，这一路大家可以看到，华为面向汽车领域，其实是持续不断地在加大投资。其中标志性的时间节点有这样几个——2019年：八爪鱼解决方案发布，标志着华为云在智能驾驶领域的初步布局；2020年：车云协同解决方案发布，进一步提升了车辆与云端的协同能力；2023年：华为云乌兰察布汽车专区上线，全国首个3AZ的汽车专区，为智能驾驶研发提供了更强大更稳定的基础设施。2024年：基于昇腾云的智驾训练解决方案发布，进一步提升了训练效率。

而时间走到2025年，贵安汽车专区上线，芜湖汽车专区也在冲刺上线，标志着中国有了世界一流的汽车云基础设施。

图：华为云贵安汽车专区发布仪式

——从汽车专区提供的技术的角度，一个突出的特点就是其非常接近于真实需求，而形成这一特点的原因，恰好是因为华为车BU（现引望）有着大量的实践经验，这既包括像华为引望这样的车企旗下大量的优质智能网联汽车的市场保有率逐步提升，也反映了行业对于引入华为技术如乾崑智能辅助驾驶技术的积极性，华为“不造车，帮助车企造好车”的愿景正变成现实，并反哺了华为云在汽车领域的成长。

——从提升服务质量的角度，提升了服务的可靠性、降低了在真实场景中存在的时延，进一步完善了车云协同的体验。

虽然从理论上说，电子信息流在光纤中的传输速度是30万千米/分钟，但这只是一个理论数据，从实际执行角度，单专区方案如果物理距离较远一定会出现延迟，这不但会造成卡顿，也降低了需要实时处理的场景的反应可靠性，华为云从自动驾驶研发初期就认识到智能辅助驾驶在体验维度核心是要实现"慢而不呆"，而实现“慢而不呆”关键在于将车云时延严格控制在40毫秒以内，这要求构建专用基础设施确保实时性。

更为重要的是，国家《测绘地理信息管理条例》明确规定地理信息数据必须物理隔离，为此华为采用"一南一北"的初始布局，并规划在芜湖建设第三个3AZ专区，这种分布式架构既满足国土监管要求又能实现全国覆盖。当前，云服务商的汽车专区普遍存在单点部署局限，而华为的3AZ多专区架构具有显著优势。通过这样的一个布局可以满足我们的汽车在全国各地能享受同样的智驾服务。

如果这么说有些晦涩，那么可以看看这张图表，其中浅色的部分是远离现有专区的华北、东北、西北的部分地区，这些地区的用云时延都超过了40毫秒，在黑龙江的部分地区更高达60毫秒。

这意味者这些地区用户的遭遇卡顿和延迟的概率会有明显的提升，无论是从用户体验还是公平性的角度，这都是一个很大的问题。

目前，现在比亚迪、长安等车企倡导的智驾平权，正成为行业关切的焦点。很多人认为，所谓的智驾平权，主要指的是高阶自动技术的下放。以最新的ADS4为例，从十几万起步的尚界到上百万的尊界使用的是一套架构，这当然是平权很重要的一种体现形式。

但是，ADS4不仅是一个产品，也是一个服务，如果消费者仅仅由于自己地理位置的不同，就在智驾体验上产生不同的体验，有的流畅、有的卡顿，那么这从另一个角度来看，也是一种智驾未能平权的体现——因为同车型的车主为一辆车付出的成本是没有差别的，他们也就有理由享受同样高度一致的优质车云协同服务。

而随着多地汽车专区的上线，以云助车就能够提供全国的一致性体验，任何时间、地域智能辅助驾驶功能都能稳定地工作。

如果说智驾平权、服务均等是一种重要的体验，同样，服务稳定也是一种重要的体验。

我们之前提到，单专区的可用性可以达到99.9%，多专区的可用性可以达到99.999%，这是一个什么样的概念呢？

按照运维的通识来说，99.9%意味着在一年里，将有525.6分钟的时间是“不可用”的，而每提高1个9，出现不可用的故障时间则仅为原来的1/10，所以两者之间的区别，是前者的不可用时间高达525.6分钟，而后者只有5.26分钟。

做一个略显极端的假设，如果99.9%程度的可靠性中的不可用时间，全部被一个车主遇到的话（虽然概率极低），但着意味着他将有如此长的时间遭遇不能用APP开启车门、车机卡顿甚至一些更严重的问题……而如果他遭遇的是500多分钟的不可用时间以高度碎片化的形式呈现的话，那几乎相当于每天都有会不可靠的用车体验，这对车主的体验是致命的，对车企的口碑也是致命的。

先不谈多专区带来的更多意义，仅仅从保证智驾平权和用户的基础用户体验、捍卫品牌的口碑的角度上，多专区的意义就已经大的不可估量。

03

汽车专区展现了哪些真·硬实力？

客观来讲，由于中国的智能网联汽车的先进性、保有量在全球处于遥遥领先的地位，中国顶尖的汽车云就自然等于全球水平最高的汽车云，但这种成绩也是一块块砖瓦扎实砌成的。

首先，值得一提的是华为云超节点的应用。

目前，英伟达仍是全球AI算力芯片的老大，但如果说单节点智算云服务器的话，华为云CloudMatrix 384超节点——这款被行业称为“核弹级”的战略性产品，可能是目前世界上性能最强的。CloudMatrix 384超节点为智驾模型训练提供超强动力，是最适合智能驾驶模型，多个项目的实际测试结果显示，在典型感知模型、E2E、VLA模型上，CloudMatrix 384超节点都能达到或者超过H100。

它并不是单一性能领先，华为云围绕建立超节点，可以说在算力架构、超级带宽、智能调度、先进存储、存算一体化、资源一切可池化等技术栈上都实现了历史性的突破，登上了全球智算的新高地。

而华为云CloudMatrix 384超节点就是华为云汽车专区主力担当，换言之，中国的车企、智能汽车用户，使用的是全球领先的智算超级基础设施。

这种先进性不只是一个指标，而是对于我们每个人都有具体的意义——例如，对于目前时兴的混合多专家MoE大模型的推理，一个超节点就可以支持384个专家并行推理，极大提升效率；更重要的是，对于万亿、十万亿参数的大模型训练任务，在云数据中心，还能将432个超节点级联成最高16万卡的超大集群，这种规模的集群远远走在了应用的前面，对企业快速提升汽车的智能辅助驾驶的能力迭代有着至关重要的意义。

如此先进的技术，自然引发车企的热情，一向热爱新生事物的长安，就成为央企中首个应用CloudMatrix 384 超节点、以国产算力开展智驾研发的车企，已经成功实现了长安汽车自动驾驶模型的高效训练。双方已进行了VLA、E2E端到端模型等多种智能辅助驾驶模型的适配。

图：华为云CloudMatrix 384超节点的长安天枢智驾发布仪式

其次，和我们的习惯性思维有些相悖的，是有些冷门的、长尾的小场景，更需要车云协同，而汽车专区的出现很大程度上优化了这些场景下的表现。

目前，由于边缘算力的不足，很少有汽车能够凭借车上搭载的芯片解决全部场景，车云协同是标配，但车云协同对算力和通讯能力的要求很高。

你以为很“惊险”的高速行驶，其实由于行车环境相对单一，并不那么“贪吃”算力；相反，你遇到停车后车身被后放杂物、倒地的栅栏、施工路段地面上的钢筋、移动的障碍物、昏暗的停车场里边界模糊的车位等等，才是车端算力搞不定的场景。

但好在这些场景也有一个共性——车辆通常在类似场景下行驶速度很慢，车主求的是“稳”“准”而不是快，这就给车云协同提供了工作时间窗口。

汽车专区的出现，甚至是汽车专区的多地布局，其实就是为了解决这类问题—— 在泊车代驾、低速巡航等复杂场景下，“以云助车”来突破车端硬件算力瓶颈，是华为云的拿手好戏。加之由于多中心布局后，云端算力不受限，云端模型升级更快，目前已经是实现了泊车成功率提升15%。

对于我们普通驾驶者来说，最强的体感就是面对这些复杂场景，车的智能辅助系统反映快了、卡在场景里的概率大幅度下降，可以说，这是消费者体感最强烈的具象场景。

再次，车和手机的界限模糊化。

广汽集团产品本部本部长张雄在现场提出了一个有趣的问题——车企发现了一个问题，就是尽管车机功能日益丰富完善，但消费者在用车场景中还是不能丢掉手机，甚至某种程度上，车机操作和手机操作的一致性越高，消费者就越觉得顺手。

但带来的一个问题是，旗舰手机的换机时间一般也不过3年，但车机的使用寿命与车相等，要使用10年甚至更久。

消费者不可能每3年一次给车机进行硬件升级，但华为云的“云车机”解决了这个问题。

其实，十几年前就有人提出过“云手机”和类似概念，其基础理论和今天也没有什么根本性的变化——车机的配置可以更便宜、更简单，把复杂运算任务交给云端解决，车机是结果的“接收端”，这可以极大提升车机的“好用周期”，同时降低成本。

为了让车机有更流畅、更持久、更逼近手机的体验，华为云联合行致共创CloudDevice云车机方案，助力广汽实现了汽车座舱屏幕体验升级，通过实现“算力存力上云”，让消费者一直在使用“新车机”，而且这种体验不仅更好、更不容易出现卡顿，背后还有核心芯片成本降低20%，应用集成周期下降50%，尤其为那些硬件规格已经较老的车型注入新能量。

图：星云空间-广汽x华为云 云车机发布仪式现场

而这除了华为云提供的算力、存力外，也与华为作为一个通信业务起家的大厂极其深厚的车端通讯底蕴密不可分，更让消费者有清晰的感知——你在华为云用到的也许不只是华为云的技术，而是整个华为优势技术在汽车生态中的沉淀和创新。

事实上，除了各种各样的应用型技术外，我们不难发现，华为云从不为了应用而应用，而是不断提升底层能力，追求的是全局的最优解。

从华为云联合高校和车企推出SFU（系统有效算力）集群指标体系就可以看出来，这一指标体系完全从实际出发制定了六维度量，包括NPU资源利用率、主机资源利用率、存储资源利用率、网络资源利用率、任务调度、稳定性等 ——这意味着，只有华为在更高维技术上实现核心突破，才能解决许多现有条件下的矛盾……SFU集群指标体系的出现，既是打造算力集群的六边形战士，提高算力集群效率，也是希望捅破现有的技术体系在支撑汽车云发展上的天花板，酝酿和催生跨越式、颠覆式的新一代智算体系和架构，最终服务于中国智能汽车产业，成为全球创新策源地的引领者这个宏大但又具体目标的实现。

图：《智驾算力运营白皮书》启动仪式现场

结语

目前，云计算领域的主要矛盾，已经从传统的卖资源转向卖综合性解决方案，这对云厂商的技术底蕴提出了更高的要求，单纯“卖算力”的云厂商是几乎不可能存活的，从这个角度来说，华为云汽车专区的出现，指出了一条从性价比PK到综合AI能力解决方案提供商的升维之路，面对的是解决日益增加的对新的优质训练、推理、智能驾驶辅助服务等方方面面先进解决方案的渴求。

但围绕这个突出的矛盾，行业已经形成了两种思路——以车企为核心搞自家的一整套技术栈，或是车企与华为云汽车专区这样的专业解决方案提供商的合作。

举一个例子，华为云汽车专区提供了高效、高质量的数据生成引擎，端到端闭环仿真方案，帮助用户低成本、快速获取高价值训练和仿真数据，难例场景构建从1周降低到5分钟，研发版本迭代周期从月到周。

这是没有充分的ICT底蕴，年平均研发费用只占毛利率的几个点的车企所难以实现的——越到下半场，汽车行业的竞争就越是一场科技竞争，研发费用占比超20%的科技企业的优势就越明显。

某种程度上，华为云汽车专区的出现提供了一种新范式——车企负责寻找痛点、定义场景、调研诉求、定型产品，而华为云解决实现以上种种精微深奥的技术问题，只有这样双方各务所长又通力合作，才是我们冲击智能汽车全球桂冠的路径中需要解决的核心议题。

来源：胡说成理