“​智能化”、“自动驾驶”是​​未来​​汽车行业的大势所趋。时至今日，汽车的智能化程度，无论是功能，还是数据与服务，都会强调“车”和“云”的协同。​ 

​​车云协同的市场现状是怎样的？车企与云商的合作模式有何特点？边缘计算的价值几何？车云计算在未来将如何发展？​​针对这些话题，GLG 格理集团邀请了​​专家团成员，智协慧同（北京）科技有限公司战略规划总监——胡勇先生​​，进行全面解析。以下为活动摘要。​ 

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Q1. 车云协同市场的现状如何？​ 

​​胡勇：​​车云协同其实分为很多方面，我的重点关注是​​车云协同计算​​。​ 

​​在车云协同计算领域，通过分析最新发布的很多智能车型，可以看到一个趋势，​​车端的算力呈现出快速增长态势​​。车端的电子电器架构也正在发生大的演变，由以前的​​分布式​​演化为现在的​​域集中式​​。同时，智能汽车的发展如同之前计算发展路线一样，系统复杂性增加带来了软件分层，包括OS层、中间件软件层（通信、数据、服务）和应用层。​ 

​​车云协同计算，即车端的 ​​边缘计算和云端的云计算进行协同​​，边缘计算在OS层之上的数据中间件层，其作用是对车上实时产生的数据信号进行识别、筛选、捕捉，把有价值的数据采集到云端。云端计算即业务人员或工程师，在云端进行大数据分析和算法模型训练；训练好的模型下发到车端，车就完成了一次迭代，从而汽车可以变得更加安全/智能。对于复杂度极高的智能汽车而言，边缘计算最典型的应用场景之一就是：车在使用过程中遇到之前没设计好，或没预料到的故障，这个时候边缘计算会识别到异常并触发异常相关数据上传，这样就会很好的发现问题和定义问题，从而解决问题，进行一个循环迭代，让车可以持续进化。另外一个典型的场景就是自动驾驶，自动驾驶模型通过捕捉各种特殊驾驶情况下的数据，不断的优化算法模型，最终达到真正的无人驾驶状态。​ 

​​Q2. 车企上云的合作模式是怎样的？​ 

​​胡勇：车企上云有两种途径，一是自建，一是选择跟公有云合作，基本上是采用自建 + 公有云结合的方式。​​至于何时、采取何种方式、与哪些云供应商合作，主要是根据自己业务特点、数据规模和期望达到的目标，而且其合作过程会处于动态演变之中。​ 

​​云供应商方面​​，根据其业务特点，可为自身汽车业务或外部车企，提供有不同解决方案。举例而言：​ 

• ​​百度​​——在自动驾驶方面有整个数据闭环的全部解决方案，以及数据安全和合规的完整解决方案。​ 
• ​​阿里和腾讯​​——分别具备金融/电商和游戏/社交属性，在这些维度上的客户比较多，因此在汽车行业除了基本的云计算能力层面，他们在AI与智驾、营销、座舱等场景有独特优势。​ 
• ​​华为​​——能力较全面，汽车相关业务面较多，比如整个智能制造系统、智能网联和自动驾驶等。其在与车企合作中，投入较多，近几年市场开发力度也较大。​ 
• ​​字节​​——在汽车行业开始发力，着力点在自动驾驶和智能座舱。​ 

​​Q3. 边缘计算的价值何在？技术难点在何处？​ 

​​胡勇：边缘计算​​也可称之为​​边缘智能​​，是进入 AIoT 时代最重要的技术之一。​ 

​​强化车端的边缘算力，可以使车上毫秒级信号产生的海量数据，得到实时处理​​。如果将车端所有数据（＞1000GB/车/天）搬到云端，将会面临巨大的成本压力，带宽也不支持，信号不稳还会丢失数据，数据质量无法保证。但若引入边缘计算，让原始数据在上传前，就在本地（车端侧）进行了实时提炼、处理和计算，这对流量、成本，以至于车云协同都将是革命性的提升。​ 

​​事实上，​​云端需要的也不是原始数据，而是数据在和人、车、环境做了相关计算后，从中提取的特征值。​​不仅如此，完整意义的边缘计算还包括存储功能，也就是边缘端的数据库，会对车端数据进行百倍以上压缩，经过筛选加存储压缩后，往云端传时，整体数据量可能减少 90% 以上。另外，​​采用边缘计算也有利于数据安全及隐私保护​​，因为很多数据根本就不需要上云，在车端就形成自闭环，实现个性化智能。​ 

​​但是，​​边缘计算类似于基础软件，无论是计算引擎，还是车端数据库，研发的挑战多，难度高。​​计算引擎在做实时计算时，面对的是上万个信号的高并发。虽然近年来车端算力在飞速增长，但算力还是不够用的，因为车的功能会越来越强，应用也会越来越多，所以如何满足车端边缘计算的高性能的同时，还能尽可能的降低算力和内存占用是一个很大的挑战。所以要很好的处理好车端的海量数据，需要高性能和低资源占用的边缘计算引擎和数据库搭配，解决存和算的问题。而数据库本身是壁垒极高的开发工作，况且在环境非常受限的车上，做一个嵌入式数据库，从0到1的自研，难度是非常大的。目前能做出这样产品的公司寥寥无几， Tesla在车端就配置了数据库，称之为Tesla Vehicle Backend（TVB），国内ExceedData也为智能汽车定制开发了专属的数据库。​ 

​​Q4. 如何展望 2023 年的车云计算与智能化趋势？​ 

​​胡勇：据华人运通高合汽车创始人丁磊宣布，2021 年是国内的智能汽车元年。​​如果以​​是否采用全新电子电器架构​​作为智能汽车定义，​​智能汽车应该是华人运通2021年发布的高合HiPhi X​​。之前，诸如蔚小理2021年前推出的一系列产品，严格意义上都属于功能汽车，在座舱上做了互联网产品的体验升级，并非架构意义上的智能汽车。从 2021 年第一款智能车推出后，各个车企也纷纷推出了自己的智能汽车产品。​ 

​​智能汽车与车云计算的关系，​​智能汽车首先保障产品的安全和正常使用，在这个基础之上再谈智能，而车云计算就是采用边缘计算识别问题，云计算解决问题，并以数据作为生产资料​​。智能化本质上就是模型+数据驱动，车云计算可以解决数据的采集、数据开发、数据闭环等数据智能的核心问题，因此车上的智能功能和服务的模型，通过大量的数据去迭代，最终实现真正的智能化用车体验​​。​ 

​​相比于去年、前年，2023 年车云计算方面会呈现出非常明显增长，增长速度可成倍数增长，车云协同技术被更加具象、多元的推向了新的高度。毋庸置疑，车云计算和车云协同是未来的必然趋势。​ 

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关于作者​ 

​​胡勇先生，2020 年 12 月至今，在智协慧同（北京）科技有限公司担任合伙人兼战略规划总监。​​该公司专注于基于车云计算打造智能汽车的数据引擎，自主开发了车云计算解决方案，产品覆盖算法开发工具、车云一体计算引擎与汽车数据库。胡先生主要负责客户 BD、开发者拓展、战略合作与创新规划，以及公司融资业务。2019 年 12 月至 2020 年 7 月，胡先生还在Saint-Gobain担任中国区创新业务负责人，负责智能玻璃与智能汽车的创新业务开发和生态建设。​ 

 

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