近幾年，云計(jì)算廠商推出的汽車專區(qū)，是一個(gè)引人關(guān)注的新生事物，它實(shí)際上和我們每個(gè)駕駛者都有密切的關(guān)聯(lián)。

未來，不聯(lián)網(wǎng)、無智能的汽車，就不能稱為“活的汽車”，就像你拿著一臺(tái)不能上網(wǎng)的智能手機(jī)，幾乎不能產(chǎn)生任何應(yīng)用價(jià)值一樣。

車需要智的價(jià)值，而云是智的路徑和生態(tài)力量之源，汽車專區(qū)則是這種“智”的能力的載體與引擎。

某種程度上可以說，華為云車云集中體現(xiàn)了華為公司在云計(jì)算、半導(dǎo)體、通訊技術(shù)、存儲(chǔ)能力、AI能力、大模型能力等方面的優(yōu)勢，也是新質(zhì)生產(chǎn)力的核心要素的匯聚。

但華為云本身并不能直接促進(jìn)這種變化，它需要依托于新的伙伴、商業(yè)模式、賦能模式、應(yīng)用范式等產(chǎn)業(yè)生態(tài)的合力，只有如此才能與大潮涌起的智能時(shí)代的發(fā)展相依相伴、互相促進(jìn)。

汽車專區(qū)，因此而來，為我們每個(gè)人而來。

——導(dǎo)語

01

從費(fèi)城百年博覽會(huì)到貴安汽車專區(qū)

1876 年的美國費(fèi)城百年博覽會(huì)上，時(shí)任美國總統(tǒng)格蘭特親自拉動(dòng)開關(guān)來啟動(dòng)了當(dāng)時(shí)最強(qiáng)悍的600噸柯立斯蒸汽機(jī)的總動(dòng)力源。

費(fèi)城博覽會(huì)在人類工業(yè)史上的突出地位，是第一次突出的按照分類體系（如勒普雷設(shè)計(jì)的 10 大門類、95 個(gè)領(lǐng)域）首次將工業(yè)產(chǎn)品按功能細(xì)分，反映出各行業(yè)已形成獨(dú)立技術(shù)路徑。

例如，貝爾的電話原型機(jī)、柯立斯蒸汽機(jī)（驅(qū)動(dòng)全場機(jī)械）以及德國克虜伯公司的巨型鋼炮等，分別代表了通信、動(dòng)力和軍工的專業(yè)化發(fā)展。

這種 “分門別類” 的展示方式，象征著工業(yè)革命從單一技術(shù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向多賽道并行發(fā)展，也是第一次工業(yè)革命到第二次工業(yè)革命的躍遷點(diǎn)。

這也給此后的產(chǎn)業(yè)革命帶來了一個(gè)新的金標(biāo)準(zhǔn)——當(dāng)某一個(gè)產(chǎn)業(yè)從一種比較籠統(tǒng)的模式（例如：模型即服務(wù)）發(fā)展到了細(xì)分賽道階段時(shí)，只要這個(gè)賽道立得住、發(fā)展得好，就說明整個(gè)市場在成熟，更反映了企業(yè)的差異化競爭力在凸顯。

少有認(rèn)知的是，有許多中國人見證了這次第二次工業(yè)革命的標(biāo)志性活動(dòng)，格蘭特在會(huì)上與100多名留美幼童見面，更有許多中國人在這次聲勢浩大的展會(huì)中感到了深深的觸動(dòng)。

“廣物產(chǎn)，并借以通有無，是有益于國而不徒費(fèi)。于以嘆今宇宙，一大機(jī)局也”，這是到場的一位中國清朝官員的筆記。

我不知道8月28日站在智能汽車大會(huì)2025上的華為云高層，是否會(huì)在內(nèi)心深處將正在發(fā)布的華為貴安汽車專區(qū)與費(fèi)城博覽會(huì)聯(lián)系起來，但作為一個(gè)資深的行業(yè)研究者，我認(rèn)為貴安汽車專區(qū)的出現(xiàn)，是云廠商汽車專區(qū)從單專區(qū)向多專區(qū)發(fā)展的一個(gè)里程碑。

單與多，不僅只是一個(gè)算術(shù)問題，它意味著人們正在為智能車的云資源提出更高的要求，追求更高的穩(wěn)定性，當(dāng)然也意味著更多的復(fù)雜性和技術(shù)創(chuàng)新，它的本質(zhì)是這個(gè)細(xì)分賽道站穩(wěn)了腳跟并開始長足發(fā)展，其意義堪比費(fèi)城博覽會(huì)上新分類標(biāo)準(zhǔn)的提出。

也就是說，從此，圍繞汽車產(chǎn)業(yè)的智能云服務(wù)發(fā)展到了一個(gè)新的階段，成為云產(chǎn)業(yè)中價(jià)值最大、難度最高、潛在市場空間最廣，同時(shí)對我們終端消費(fèi)者的直接影響也最深、最可感知的一條細(xì)分賽道，華為的汽車布局的核心差異化競爭力，也得以進(jìn)一步凸顯。

汽車專區(qū)的出現(xiàn)，最終表現(xiàn)了在市場的強(qiáng)需求下，AI for 智能車賽道加速形成細(xì)分領(lǐng)域，而華為在其中處于領(lǐng)先地位，但它究竟會(huì)給我們帶來什么呢？

02

一個(gè)鈍角三角形

如果你把烏蘭察布、貴安新區(qū)和蕪湖在中國地圖上連接起來，會(huì)發(fā)現(xiàn)形成的是一個(gè)鈍角三角形，從地理位置看，三者分別橫跨中國北部、西南部和東部，形成跨度較大的空間分布。

這個(gè)鈍角三角形的面積已經(jīng)接近960萬平方公里的10%。

這也是中國的云計(jì)算產(chǎn)業(yè)首次以多地、多中心的專區(qū)模式，來提供智能輔助駕駛從研發(fā)到應(yīng)用，再到服務(wù)的一體式多區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施。

這個(gè)模式所提供的算力和資源，不是拍腦袋想出來的，而是真實(shí)需求催生出來的——IDC數(shù)據(jù)顯示，華為云已經(jīng)連續(xù)三年穩(wěn)占中國汽車云市場份額No.1。

從另一個(gè)角度看，中國最大的智駕企業(yè)引望（包含我們熟悉的鴻蒙智行搭載車型）都是跑在華為云上，目前已超過100萬輛。同時(shí)，對于已經(jīng)進(jìn)入智能網(wǎng)聯(lián)時(shí)代的汽車來說，只有“聯(lián)網(wǎng)”才意味著這輛車還在使用“活的實(shí)時(shí)服務(wù)”，從這個(gè)角度來看，已經(jīng)有5000萬輛智能網(wǎng)聯(lián)汽車在華為云上愉快的“生活著”。

然而，正是不斷增加的對算力總規(guī)模的需求，對產(chǎn)業(yè)研發(fā)、計(jì)算機(jī)仿真乃至對真實(shí)情況下車云協(xié)同價(jià)值日益凸顯的需求，才催生了華為云“汽車專區(qū)”的出現(xiàn)。

我們不忙于先分析具體的技術(shù)特性，而是著眼于大局——汽車專區(qū)出現(xiàn)的前世今生是什么？

——從時(shí)間線的角度來說，華為云汽車專區(qū)的出現(xiàn)，是華為云針對汽車智算賽道不斷提供創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)“水到渠成”的結(jié)果，從2009年開始，華為就開始投資做車載模塊，從2014年到2025年開始，華為第一次成立了車聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室，圍繞著我們的端、管、云，來為車企提供端到端的解決方案，這一路大家可以看到，華為面向汽車領(lǐng)域，其實(shí)是持續(xù)不斷地在加大投資。其中標(biāo)志性的時(shí)間節(jié)點(diǎn)有這樣幾個(gè)——2019年：八爪魚解決方案發(fā)布，標(biāo)志著華為云在智能駕駛領(lǐng)域的初步布局；2020年：車云協(xié)同解決方案發(fā)布，進(jìn)一步提升了車輛與云端的協(xié)同能力；2023年：華為云烏蘭察布汽車專區(qū)上線，全國首個(gè)3AZ的汽車專區(qū)，為智能駕駛研發(fā)提供了更強(qiáng)大更穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)施。2024年：基于昇騰云的智駕訓(xùn)練解決方案發(fā)布，進(jìn)一步提升了訓(xùn)練效率。

而時(shí)間走到2025年，貴安汽車專區(qū)上線，蕪湖汽車專區(qū)也在沖刺上線，標(biāo)志著中國有了世界一流的汽車云基礎(chǔ)設(shè)施。

圖：華為云貴安汽車專區(qū)發(fā)布儀式

——從汽車專區(qū)提供的技術(shù)的角度，一個(gè)突出的特點(diǎn)就是其非常接近于真實(shí)需求，而形成這一特點(diǎn)的原因，恰好是因?yàn)槿A為車BU（現(xiàn)引望）有著大量的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，這既包括像華為引望這樣的車企旗下大量的優(yōu)質(zhì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的市場保有率逐步提升，也反映了行業(yè)對于引入華為技術(shù)如乾崑智能輔助駕駛技術(shù)的積極性，華為“不造車，幫助車企造好車”的愿景正變成現(xiàn)實(shí)，并反哺了華為云在汽車領(lǐng)域的成長。

——從提升服務(wù)質(zhì)量的角度，提升了服務(wù)的可靠性、降低了在真實(shí)場景中存在的時(shí)延，進(jìn)一步完善了車云協(xié)同的體驗(yàn)。

雖然從理論上說，電子信息流在光纖中的傳輸速度是30萬千米/分鐘，但這只是一個(gè)理論數(shù)據(jù)，從實(shí)際執(zhí)行角度，單專區(qū)方案如果物理距離較遠(yuǎn)一定會(huì)出現(xiàn)延遲，這不但會(huì)造成卡頓，也降低了需要實(shí)時(shí)處理的場景的反應(yīng)可靠性，華為云從自動(dòng)駕駛研發(fā)初期就認(rèn)識(shí)到智能輔助駕駛在體驗(yàn)維度核心是要實(shí)現(xiàn)"慢而不呆"，而實(shí)現(xiàn)“慢而不呆”關(guān)鍵在于將車云時(shí)延嚴(yán)格控制在40毫秒以內(nèi)，這要求構(gòu)建專用基礎(chǔ)設(shè)施確保實(shí)時(shí)性。

更為重要的是，國家《測繪地理信息管理?xiàng)l例》明確規(guī)定地理信息數(shù)據(jù)必須物理隔離，為此華為采用"一南一北"的初始布局，并規(guī)劃在蕪湖建設(shè)第三個(gè)3AZ專區(qū)，這種分布式架構(gòu)既滿足國土監(jiān)管要求又能實(shí)現(xiàn)全國覆蓋。當(dāng)前，云服務(wù)商的汽車專區(qū)普遍存在單點(diǎn)部署局限，而華為的3AZ多專區(qū)架構(gòu)具有顯著優(yōu)勢。通過這樣的一個(gè)布局可以滿足我們的汽車在全國各地能享受同樣的智駕服務(wù)。

如果這么說有些晦澀，那么可以看看這張圖表，其中淺色的部分是遠(yuǎn)離現(xiàn)有專區(qū)的華北、東北、西北的部分地區(qū)，這些地區(qū)的用云時(shí)延都超過了40毫秒，在黑龍江的部分地區(qū)更高達(dá)60毫秒。

這意味者這些地區(qū)用戶的遭遇卡頓和延遲的概率會(huì)有明顯的提升，無論是從用戶體驗(yàn)還是公平性的角度，這都是一個(gè)很大的問題。

目前，現(xiàn)在比亞迪、長安等車企倡導(dǎo)的智駕平權(quán)，正成為行業(yè)關(guān)切的焦點(diǎn)。很多人認(rèn)為，所謂的智駕平權(quán)，主要指的是高階自動(dòng)技術(shù)的下放。以最新的ADS4為例，從十幾萬起步的尚界到上百萬的尊界使用的是一套架構(gòu)，這當(dāng)然是平權(quán)很重要的一種體現(xiàn)形式。

但是，ADS4不僅是一個(gè)產(chǎn)品，也是一個(gè)服務(wù)，如果消費(fèi)者僅僅由于自己地理位置的不同，就在智駕體驗(yàn)上產(chǎn)生不同的體驗(yàn)，有的流暢、有的卡頓，那么這從另一個(gè)角度來看，也是一種智駕未能平權(quán)的體現(xiàn)——因?yàn)橥囆偷能囍鳛橐惠v車付出的成本是沒有差別的，他們也就有理由享受同樣高度一致的優(yōu)質(zhì)車云協(xié)同服務(wù)。

而隨著多地汽車專區(qū)的上線，以云助車就能夠提供全國的一致性體驗(yàn)，任何時(shí)間、地域智能輔助駕駛功能都能穩(wěn)定地工作。

如果說智駕平權(quán)、服務(wù)均等是一種重要的體驗(yàn)，同樣，服務(wù)穩(wěn)定也是一種重要的體驗(yàn)。

我們之前提到，單專區(qū)的可用性可以達(dá)到99.9%，多專區(qū)的可用性可以達(dá)到99.999%，這是一個(gè)什么樣的概念呢？

按照運(yùn)維的通識(shí)來說，99.9%意味著在一年里，將有525.6分鐘的時(shí)間是“不可用”的，而每提高1個(gè)9，出現(xiàn)不可用的故障時(shí)間則僅為原來的1/10，所以兩者之間的區(qū)別，是前者的不可用時(shí)間高達(dá)525.6分鐘，而后者只有5.26分鐘。

做一個(gè)略顯極端的假設(shè)，如果99.9%程度的可靠性中的不可用時(shí)間，全部被一個(gè)車主遇到的話（雖然概率極低），但著意味著他將有如此長的時(shí)間遭遇不能用APP開啟車門、車機(jī)卡頓甚至一些更嚴(yán)重的問題……而如果他遭遇的是500多分鐘的不可用時(shí)間以高度碎片化的形式呈現(xiàn)的話，那幾乎相當(dāng)于每天都有會(huì)不可靠的用車體驗(yàn)，這對車主的體驗(yàn)是致命的，對車企的口碑也是致命的。

先不談多專區(qū)帶來的更多意義，僅僅從保證智駕平權(quán)和用戶的基礎(chǔ)用戶體驗(yàn)、捍衛(wèi)品牌的口碑的角度上，多專區(qū)的意義就已經(jīng)大的不可估量。

03

汽車專區(qū)展現(xiàn)了哪些真·硬實(shí)力？

客觀來講，由于中國的智能網(wǎng)聯(lián)汽車的先進(jìn)性、保有量在全球處于遙遙領(lǐng)先的地位，中國頂尖的汽車云就自然等于全球水平最高的汽車云，但這種成績也是一塊塊磚瓦扎實(shí)砌成的。

首先，值得一提的是華為云超節(jié)點(diǎn)的應(yīng)用。

目前，英偉達(dá)仍是全球AI算力芯片的老大，但如果說單節(jié)點(diǎn)智算云服務(wù)器的話，華為云CloudMatrix 384超節(jié)點(diǎn)——這款被行業(yè)稱為“核彈級(jí)”的戰(zhàn)略性產(chǎn)品，可能是目前世界上性能最強(qiáng)的。CloudMatrix 384超節(jié)點(diǎn)為智駕模型訓(xùn)練提供超強(qiáng)動(dòng)力，是最適合智能駕駛模型，多個(gè)項(xiàng)目的實(shí)際測試結(jié)果顯示，在典型感知模型、E2E、VLA模型上，CloudMatrix 384超節(jié)點(diǎn)都能達(dá)到或者超過H100。

它并不是單一性能領(lǐng)先，華為云圍繞建立超節(jié)點(diǎn)，可以說在算力架構(gòu)、超級(jí)帶寬、智能調(diào)度、先進(jìn)存儲(chǔ)、存算一體化、資源一切可池化等技術(shù)棧上都實(shí)現(xiàn)了歷史性的突破，登上了全球智算的新高地。

而華為云CloudMatrix 384超節(jié)點(diǎn)就是華為云汽車專區(qū)主力擔(dān)當(dāng)，換言之，中國的車企、智能汽車用戶，使用的是全球領(lǐng)先的智算超級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施。

這種先進(jìn)性不只是一個(gè)指標(biāo)，而是對于我們每個(gè)人都有具體的意義——例如，對于目前時(shí)興的混合多專家MoE大模型的推理，一個(gè)超節(jié)點(diǎn)就可以支持384個(gè)專家并行推理，極大提升效率；更重要的是，對于萬億、十萬億參數(shù)的大模型訓(xùn)練任務(wù)，在云數(shù)據(jù)中心，還能將432個(gè)超節(jié)點(diǎn)級(jí)聯(lián)成最高16萬卡的超大集群，這種規(guī)模的集群遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在了應(yīng)用的前面，對企業(yè)快速提升汽車的智能輔助駕駛的能力迭代有著至關(guān)重要的意義。

如此先進(jìn)的技術(shù)，自然引發(fā)車企的熱情，一向熱愛新生事物的長安，就成為央企中首個(gè)應(yīng)用CloudMatrix 384 超節(jié)點(diǎn)、以國產(chǎn)算力開展智駕研發(fā)的車企，已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn)了長安汽車自動(dòng)駕駛模型的高效訓(xùn)練。雙方已進(jìn)行了VLA、E2E端到端模型等多種智能輔助駕駛模型的適配。

圖：華為云CloudMatrix 384超節(jié)點(diǎn)的長安天樞智駕發(fā)布儀式

其次，和我們的習(xí)慣性思維有些相悖的，是有些冷門的、長尾的小場景，更需要車云協(xié)同，而汽車專區(qū)的出現(xiàn)很大程度上優(yōu)化了這些場景下的表現(xiàn)。

目前，由于邊緣算力的不足，很少有汽車能夠憑借車上搭載的芯片解決全部場景，車云協(xié)同是標(biāo)配，但車云協(xié)同對算力和通訊能力的要求很高。

你以為很“驚險(xiǎn)”的高速行駛，其實(shí)由于行車環(huán)境相對單一，并不那么“貪吃”算力；相反，你遇到停車后車身被后放雜物、倒地的柵欄、施工路段地面上的鋼筋、移動(dòng)的障礙物、昏暗的停車場里邊界模糊的車位等等，才是車端算力搞不定的場景。

但好在這些場景也有一個(gè)共性——車輛通常在類似場景下行駛速度很慢，車主求的是“穩(wěn)”“準(zhǔn)”而不是快，這就給車云協(xié)同提供了工作時(shí)間窗口。

汽車專區(qū)的出現(xiàn)，甚至是汽車專區(qū)的多地布局，其實(shí)就是為了解決這類問題—— 在泊車代駕、低速巡航等復(fù)雜場景下，“以云助車”來突破車端硬件算力瓶頸，是華為云的拿手好戲。加之由于多中心布局后，云端算力不受限，云端模型升級(jí)更快，目前已經(jīng)是實(shí)現(xiàn)了泊車成功率提升15%。

對于我們普通駕駛者來說，最強(qiáng)的體感就是面對這些復(fù)雜場景，車的智能輔助系統(tǒng)反映快了、卡在場景里的概率大幅度下降，可以說，這是消費(fèi)者體感最強(qiáng)烈的具象場景。

再次，車和手機(jī)的界限模糊化。

廣汽集團(tuán)產(chǎn)品本部本部長張雄在現(xiàn)場提出了一個(gè)有趣的問題——車企發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問題，就是盡管車機(jī)功能日益豐富完善，但消費(fèi)者在用車場景中還是不能丟掉手機(jī)，甚至某種程度上，車機(jī)操作和手機(jī)操作的一致性越高，消費(fèi)者就越覺得順手。

但帶來的一個(gè)問題是，旗艦手機(jī)的換機(jī)時(shí)間一般也不過3年，但車機(jī)的使用壽命與車相等，要使用10年甚至更久。

消費(fèi)者不可能每3年一次給車機(jī)進(jìn)行硬件升級(jí)，但華為云的“云車機(jī)”解決了這個(gè)問題。

其實(shí)，十幾年前就有人提出過“云手機(jī)”和類似概念，其基礎(chǔ)理論和今天也沒有什么根本性的變化——車機(jī)的配置可以更便宜、更簡單，把復(fù)雜運(yùn)算任務(wù)交給云端解決，車機(jī)是結(jié)果的“接收端”，這可以極大提升車機(jī)的“好用周期”，同時(shí)降低成本。

為了讓車機(jī)有更流暢、更持久、更逼近手機(jī)的體驗(yàn)，華為云聯(lián)合行致共創(chuàng)CloudDevice云車機(jī)方案，助力廣汽實(shí)現(xiàn)了汽車座艙屏幕體驗(yàn)升級(jí)，通過實(shí)現(xiàn)“算力存力上云”，讓消費(fèi)者一直在使用“新車機(jī)”，而且這種體驗(yàn)不僅更好、更不容易出現(xiàn)卡頓，背后還有核心芯片成本降低20%，應(yīng)用集成周期下降50%，尤其為那些硬件規(guī)格已經(jīng)較老的車型注入新能量。

圖：星云空間-廣汽x華為云 云車機(jī)發(fā)布儀式現(xiàn)場

而這除了華為云提供的算力、存力外，也與華為作為一個(gè)通信業(yè)務(wù)起家的大廠極其深厚的車端通訊底蘊(yùn)密不可分，更讓消費(fèi)者有清晰的感知——你在華為云用到的也許不只是華為云的技術(shù)，而是整個(gè)華為優(yōu)勢技術(shù)在汽車生態(tài)中的沉淀和創(chuàng)新。

事實(shí)上，除了各種各樣的應(yīng)用型技術(shù)外，我們不難發(fā)現(xiàn)，華為云從不為了應(yīng)用而應(yīng)用，而是不斷提升底層能力，追求的是全局的最優(yōu)解。

從華為云聯(lián)合高校和車企推出SFU（系統(tǒng)有效算力）集群指標(biāo)體系就可以看出來，這一指標(biāo)體系完全從實(shí)際出發(fā)制定了六維度量，包括NPU資源利用率、主機(jī)資源利用率、存儲(chǔ)資源利用率、網(wǎng)絡(luò)資源利用率、任務(wù)調(diào)度、穩(wěn)定性等 ——這意味著，只有華為在更高維技術(shù)上實(shí)現(xiàn)核心突破，才能解決許多現(xiàn)有條件下的矛盾……SFU集群指標(biāo)體系的出現(xiàn)，既是打造算力集群的六邊形戰(zhàn)士，提高算力集群效率，也是希望捅破現(xiàn)有的技術(shù)體系在支撐汽車云發(fā)展上的天花板，醞釀和催生跨越式、顛覆式的新一代智算體系和架構(gòu)，最終服務(wù)于中國智能汽車產(chǎn)業(yè)，成為全球創(chuàng)新策源地的引領(lǐng)者這個(gè)宏大但又具體目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

圖：《智駕算力運(yùn)營白皮書》啟動(dòng)儀式現(xiàn)場

結(jié)語

目前，云計(jì)算領(lǐng)域的主要矛盾，已經(jīng)從傳統(tǒng)的賣資源轉(zhuǎn)向賣綜合性解決方案，這對云廠商的技術(shù)底蘊(yùn)提出了更高的要求，單純“賣算力”的云廠商是幾乎不可能存活的，從這個(gè)角度來說，華為云汽車專區(qū)的出現(xiàn)，指出了一條從性價(jià)比PK到綜合AI能力解決方案提供商的升維之路，面對的是解決日益增加的對新的優(yōu)質(zhì)訓(xùn)練、推理、智能駕駛輔助服務(wù)等方方面面先進(jìn)解決方案的渴求。

但圍繞這個(gè)突出的矛盾，行業(yè)已經(jīng)形成了兩種思路——以車企為核心搞自家的一整套技術(shù)棧，或是車企與華為云汽車專區(qū)這樣的專業(yè)解決方案提供商的合作。

舉一個(gè)例子，華為云汽車專區(qū)提供了高效、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)生成引擎，端到端閉環(huán)仿真方案，幫助用戶低成本、快速獲取高價(jià)值訓(xùn)練和仿真數(shù)據(jù)，難例場景構(gòu)建從1周降低到5分鐘，研發(fā)版本迭代周期從月到周。

這是沒有充分的ICT底蘊(yùn)，年平均研發(fā)費(fèi)用只占毛利率的幾個(gè)點(diǎn)的車企所難以實(shí)現(xiàn)的——越到下半場，汽車行業(yè)的競爭就越是一場科技競爭，研發(fā)費(fèi)用占比超20%的科技企業(yè)的優(yōu)勢就越明顯。

某種程度上，華為云汽車專區(qū)的出現(xiàn)提供了一種新范式——車企負(fù)責(zé)尋找痛點(diǎn)、定義場景、調(diào)研訴求、定型產(chǎn)品，而華為云解決實(shí)現(xiàn)以上種種精微深?yuàn)W的技術(shù)問題，只有這樣雙方各務(wù)所長又通力合作，才是我們沖擊智能汽車全球桂冠的路徑中需要解決的核心議題。