作者 | 德新

編輯 | 王博

廣州車展在上周拉開帷幕，在激烈的車市競爭中，可以說沒有一屆車展比本屆更加「 冰火兩重天」。

在本屆車展前夕，已經傳出不少車企集團面臨業務整合的消息，一部分品牌缺席了本屆車展，而勢頭強勁的品牌，如鴻蒙智行、比亞迪卻風頭無兩。

比亞迪包下一整個獨立的展館，并在這兩天剛剛下線了第1000萬臺新能源車。

賽力斯憑借與鴻蒙智行合作的問界系列車型，成為全球第四家盈利的新能源車企。

鴻蒙智行的第四個合作品牌尊界，這次車展上以私享會的形式「推出」了第一款車型尊界S800，雖然身處車展卻沒有公開展示，這也成為本屆最神秘的車型。

在全行業普遍面臨降本增效，頭部車企持續壓強智能化。

尤其在智能駕駛領域，今年下半年頭部車企在端到端智駕上取得迅猛的突破，頭部與腰部車企的差距持續擴大。

大部分汽車品牌面臨的問題是，如何在智能電動車的競爭中，高效地掌握AI、大模型與智能化的能力？

在經歷了幾年的摸索之后，主流車企逐漸做出了明晰的選擇：不再堅持從零打造地基。「 不要重復造輪子」，正在回歸車企的核心戰略。

大部分車企選擇了與頭部供應商合作，尤其將云服務作為建立AI能力的主要手段。汽車智能化供應商的崛起，就是這一思路的佐證。

沙利文最新發布的《中國行業大模型市場報告2024》顯示，華為云在汽車大模型市場位居領導者象限。IDC相關報告也顯示，華為云連續三年斬獲中國汽車云市場份額第一。華為云已成為更多車企智能化升級的選擇。

目前，華為云擁有超過50家的汽車行業合作伙伴，服務于包括鴻蒙智行旗下品牌、比亞迪、一汽紅旗、長安汽車等300+多個客戶的業務創新案例。

一、車企收縮戰線，智駕打開規模

廣州車展的時間點，恰逢汽車行業拉開大整合的序幕。

11月14日，也就是車展前一天，吉利控股發布公告：對極氪、領克股權結構進行優化，調整后，極氪將持有領克51%的股份。

這次調整也是吉利《臺州宣言》的關鍵一步。未來極氪將定位高端豪華市場，而領克定位中高端市場，定位的劃分，強化多品牌之間的協同，減少了內部競爭。

吉利高管在隨后的采訪上表示，核心是各個品牌都要打造爆款。

同月，廣汽集團將集團總部搬遷到廣汽研究院所在的廣州番禺化龍鎮，稱為「番禺行動」。一位廣汽內部人士向HiEV表示：今年埃安在B端市場銷量失守，新品牌昊鉑沒有打響，加之合資下滑，業務線全線承壓。

下一階段，廣汽將對旗下多品牌包括埃安、傳祺在內，進行研發與供應鏈整合。

無論是老牌實力雄厚的車企集團，還是這幾年經歷血戰存活下的新興品牌，都面臨強烈的降本增效壓力。

各大車企集團主流做法是集中研發資源，加速集團車型的平臺化，并將大部分火力集中在少數能夠打響、成為爆款的車型上。

這本質也是由智能電動化重資產研發模式導致，無論是電動化還是智能化都需要投入巨量的資源，在短短幾年內在車企之間形成了快速的淘汰賽。

在最新的一季財報會上，小鵬汽車CEO何小鵬就稱：2025 - 2027年，汽車品牌的淘汰賽將大幅加速。

彼方收縮戰線的同時，此方都在加碼智能駕駛。

極氪計劃在今年底前推出基于端到端大模型的無圖城市NZP，而小鵬則將明年的云端訓練算力規劃拉升到了10 EFlops。

HiEV還獲悉比亞迪明年將大舉推動智駕上車，其規劃裝配高速NOA的車型比例將達到至少60%，加之明年大量來自于合資車企的智能電動車即將入市，車市競爭儼然更加激烈。

頭部品牌加速發力智能化基本成為明年的基調。

二、FSD入華前夕，端到端帶來智駕大躍遷

當降本增效，遇上技術突進，可以說是車企面臨的最艱難的抉擇時刻之一。

過去一年，端到端大模型的技術成為智駕發展的最大變量。

特斯拉一馬當先，率先在FSD V12中應用端到端大模型的技術；理想和小鵬的端到端大模型上車，都在不到半年的時間內，驗證了3 - 4倍的智駕性能表現提升。

而近日據媒體報道，特斯拉已經與上汽、吉利接洽向部分車企授權Robotaxi，業內觀點認為特斯拉這一舉動旨在推動換取FSD進入中國市場。

FSD入華在即，端到端高歌猛進，我們正在經歷一場智駕技術升級和裝配普及的狂風驟雨。傳統豪華品牌與自主品牌也在積極迎戰。

10月，長安汽車在啟源E07上量產了自研的高階智駕，并將在明年推出端到端城區智駕版本。

廣州車展前夕，一汽紅旗在全新車型天工08上推出端到端智駕，新車預計在12月上市。

以奔馳為代表的豪華品牌，和以廣汽豐田、東風日產為代表的合資品牌，也在車展公布其最快今年底、最晚明年上半年推出搭載端到端智駕的車型。

這些車企如此迅速地在智能化領域展開強勁地攻勢，也得益于成熟的智能化供應鏈：

一汽紅旗與華為云合作，快速搭建起用于端到端智駕的開發平臺，并且基于合規、算力等專屬服務，向智能化加速邁進；

長安汽車與華為云合作，規劃并部署了數據標注、訓練以及仿真的工具鏈，成為加速端到端智駕開發的利器；

華為云還是智駕頭部供應商Momenta的合作伙伴，從算力、數據、工具鏈全面支持支駕算法的迭代以及無人駕駛規模化落地。Momenta當前是奔馳、廣汽豐田、東風日產等眾多品牌的智駕供應商。

三、不是每個車企都適合從零開發大模型

由智能駕駛和端到端掀起的競逐，需要全方位巨大的投入。

目前，端到端的智駕版本部署在車端的模型參數規模在10億以內，而云端大模型的參數規模達到數百或千億級別。

而訓練這些大模型所需的算力投入，年度按照EFlops計算，僅僅1 EFlops的算力每年的租賃成本可以達到1 - 2億元。

實際上，頭部廠商明年的訓練算力規劃大致在10 EFlops級別，特斯拉則在100 EFlops級別。

對于搭建端到端智駕的研發系統，甚至算力只是鏈條初始的一環，模型架構設計、數據采集、數據閉環的工具鏈乃至數據合規對車企而言，都需要巨量嶄新的投入。

這意味著在新一代技術上，車企們往往需要組建新的智駕團隊或者找到靠譜的合作伙伴。

華為副董事長、輪值董事長徐直軍有一個重要的觀點：不是每個企業都要建設大規模AI算力，不是每個企業都要訓練自己的基礎大模型。

AI算力集群對供電、散熱等數據中心機房環境要求極高，并且且隨著大模型越來越大，AI算力也將走向更大規模，而且變化節奏快，資源調度、運營復雜度高。因此，每個企業都要思考適合自己的獲取AI算力的方式。

這對大模型的訓練同樣適用，基礎大模型的訓練關鍵是數據，基礎大模型預訓練數據量進入10萬億tokens量級，這對于企業來說，不僅意味著高成本，同時是否能獲取到足夠的數據量也是挑戰。

華為云基于盤古基礎大模型推出汽車行業大模型，為車企的大模型開發提供了新的思路。

例如，在端到端智駕的模型訓練和評估中，盤古汽車大模型可以通過可控時空生成技術，結合場景視頻生成、4D BEV視頻生成、自動駕駛仿真庫及路網信息，大規模生成和實際場景相似的駕駛視頻數據，加速智駕模型的開發和評估。

在大模型關鍵的訓練算力一端，近兩年華為云還在烏蘭察布專門打造了汽車行業專有的云基礎設施——汽車云專區，基于昇騰AI云服務，為自動駕駛提供澎湃的算力，并依托有資質的圖商伙伴，提供全流程的數據安全合規保障。

華為ADS的訓練算力、數據處理，就部署在華為云上，我們從外界觀察到ADS不斷增長的云端算力，也說明了當前華為云在訓練算力上充裕的供給。

華為長期服務汽車行業的經驗，也是重要的門檻。

在大模型時代敏捷的開發節奏中，華為云與一汽、東風、長安等車企合作，據說在一周之內就向車企交付了過去行業需要6個月才能搭建的數據閉環研發平臺。

隨著眾多車企吹響大模型上車的號角，毫無疑問云服務時下已經成為汽車行業最重要的生產力工具之一。