作者｜林易 编辑｜重点君
如果你最近去参加北京车展，一定对两个场景印象深刻。
一个在展馆内，各家车企新车密集展出，三大汽车央企、头部整车集团、新势力品牌、智驾产业链企业神仙打架，智驾能力、整车智能、座舱智能体成为新的热词；
另一个在展馆外，北京首都机场，头部云厂商在车展期间，针对汽车云市场开启了新一轮广告大战。
透过各家云厂商的机场广告，我们不难发现，作为汽车智能化底座的AI云厂商，已经分化成两大流派：
一派坚持“抢入口”：将汽车视为继PC、手机之后的下一个流量入口，抢占车机大屏。
另一派则定位“全产业链底座”：聚焦底层技术支持和应用落地，为车企务实赋能，进入汽车研产供销服全产业链，让AI真正跑起来。
2026年北京车展，明线是不同车企间的新车大战，暗线是AI基础设施的竞争。汽车智能化正在从“功能上车”走向“体系上云”，AI云厂商的胜负手，也从谁更会抢入口，转向谁能真正支撑车企的研发、数据、模型、推理和智能体全链路落地。
汽车智能化竞赛烧向AI基础设施
中国汽车产业正加速迈入智能化深水区。这次车展现场，我们观察到几个趋势正在同时发生：
首先是高阶智驾快速普及。2026年北京车展首发新能源车型中，超90%搭载端到端高阶智驾方案，城市NOA功能已从旗舰车型下放到15万级量产车。此前，乘联会公开数据显示，2025年国内乘用车L2级及以上辅助驾驶渗透率已突破65%，其中新能源车型渗透率达87%。智驾规模化上车带来指数级算力需求，一个端到端智驾模型的训练，需要数千卡GPU集群持续运行数周，海量路测数据的回传与处理，更对云存储、数据合规提出严苛要求。
其次是智能体在汽车全场景加速落地。不同于此前单一场景的语音交互，2026年车展上，超8成车企发布了基于大模型的座舱智能体升级方案，智能体能力已从简单车控指令，延伸到出行规划、研发提效等多个维度。从座舱主动服务到研发端AI辅助设计，再到制造端智能质检，智能体正在重构汽车产业全链条，而这背后都依赖云端稳定的推理算力、成熟的模型工具链与行业化场景适配能力。
最后是造车逻辑的转变。汽车产业竞争已经从早期的单车硬件比拼，全面转向了体系化作战。车企比拼的不再仅仅是电池续航或电机功率，而是背后的研发效率、供应链响应速度以及数据闭环迭代能力。算力、模型与数据深度融合的底层支撑，就成为了车企实现智能化跃迁的关键变量。
在此背景下，AI云厂商在汽车智能化中的角色也发生了变化：他们不再仅仅提供一个供车机调用的云端API接口，还深度嵌入到了车企的整车研发设计、智驾算法训练、智能座舱迭代等底层核心环节。
庞大的需求直接推动汽车云市场提速。IDC数据显示，2025下半年中国汽车云市场整体规模达到100.9亿元人民币，同比增长55.0%，市场首次突破百亿规模。其中，2025年全年自动驾驶研发解决方案市场规模达22.36亿元，同比增长36.8%，百度智能云以7.54亿元人民币的市场份额排名第一，份额占比达33.72%。IDC此前预测，2024-2029年中国汽车云市场将以25.4%的复合年增长率增长，2029年市场规模将达361.7亿元。
在巨大的市场增量面前，云厂商之间的竞争商也日趋激烈，北京车展期间的广告大战，只是这场竞争的缩影。
对车企来说，智能化竞争最终拼的不是某一个功能点，而是“研发速度、数据效率、合规能力、推理成本、持续迭代能力”的总和。AI云厂商能否进入这些核心环节，决定了它是不是车企真正的长期伙伴。
行业需要务实落地的全产业链服务商
过去几年，大模型上车经历了从狂热到理性的完整周期。2023、2024年，AI上车是汽车行业最热风口，车企争相将其作为新车核心卖点。但短短两年后，2025、2026年，车企对大模型和AI能力的态度，变得前所未有的务实。更关注大模型能力对客户活跃度、使用频次以及实际体验的真实提升，大模型逐渐从核心卖点变为基础标配。
这种转变背后是用户需求的真实反馈。行业逐渐发现，即便把最先进的大模型装上车，车内AI功能的实际使用率依然不及预期。驾驶场景天然有注意力限制，用户驾驶过程中80%以上的注意力必须集中在路面，这决定了座舱AI交互无法像手机端一样实现高频次、长时间使用。因此，目前真正能带来高频互动的，反而是替代传统电台的互动新闻智能体，以及深度绑定路测数据与红绿灯信息的出行智能体。
在这一趋势下，不同云厂商的策略差异愈发明显。以百度智能云为代表的务实赋能派，不盲目在前端车机屏幕上与车企争夺C端用户入口，而是搭建从底层算力、数据合规、模型工具链到场景化智能体的全产业链能力矩阵，把能力开放给车企，让车企根据自身定位与用户需求做差异化集成创新。
算力服务是百度智能云与车企合作最核心的主线，IDC数据显示，自2024年起，百度智能云连续多次在自动驾驶云市场规模上排名行业第一，国内主流车企与智驾Tier1厂商，大多使用其算力服务支撑智驾系统研发。
针对智驾训练核心场景，百度智能云百舸AI异构计算平台做了深度专项优化：对几十种智驾相关算子定制化优化，部分算子运行速度最高提升100%，实现智驾算法训练效率翻倍；针对超大规模集群训练硬件故障问题，平台可自动发现并隔离坏掉的GPU，支持模型训练在原有的checkpoint点上实现秒级断点恢复，让训练集群有效训练时长超98.5%，解决了车企智驾研发的核心算力稳定性痛点。
这套能力已在多个头部车企落地验证：长安汽车与百度共建智算中心，以百舸平台为底座，实现算力平均使用率提升至90%以上，单个模型训练效率提效30%；吉利与百度打造“1+6+N”混合云平台，服务22个业务部门，降低30%管理运维成本，提升20%资源利用效率；地平线将百度智能云作为最大基础设施供应商，通过专项优化实现GPU资源利用率提升30%，故障处理时间降至分钟级，全面满足不同阶数智驾训练需求。
除算力外，数据合规能力是百度智能云区别于其他厂商的壁垒。自动驾驶研发会采集大量敏感数据，包括连续GPS定位、路面车牌与人脸信息等，有严格合规要求，数据全流程需由具备甲级测绘资质的企业提供服务。百度是国内少有的同时具备云服务能力与甲级测绘资质的厂商，能提供从数据采集到合规处理的全闭环服务：资质人员随车采集，数据在合规专区完成脱敏脱密后再交付研发，全程闭环。
工具链层面，百度作为国内最早布局自动驾驶的厂商之一，拥有从智驾训练工具链、数据服务到合规体系的完整上下游方案，在AI基础侧形成“芯片+模型平台+场景落地团队”的全栈能力。
除了车端应用，在智能体场景化落地上，百度智能云的能力已从座舱延伸至车企研发生产全链条。著名汽车设计公司阿尔特，通过百度“伐谋”算法优化引擎，将汽车风阻仿真验证时间从10小时缩短至分钟级，效率提升超600倍，让研发迭代效率实现质的飞跃，也印证了AI能力已成为车企研发环节的核心生产力。
更为难得的是，百度的务实赋能不仅体现在技术输出，更在于“授人以渔”。在具体的企业落地中，百度不仅帮助搭建平台，更协助车企培养自身的AI人才团队。例如在与潍柴的合作中，百度帮助其AI研究院团队从最初的20人迅速壮大至200多人，让企业全员都具备了构建智能体的能力，实现了AI与深层行业Know-how的良性结合。
推理算力的“慢牛”时代，全栈布局是未来胜负手
目前的行业共识是，智驾带来的算力需求是确定的，随着大模型在汽车产业研产供销服全链条落地，推理算力需求正在进入持续5-10年的“慢牛”增长期。这将成为未来汽车云市场竞争的核心赛道。
行业数据显示：2023年行业整体算力需求中，推理算力仅占约三分之一；而预计到2028年，推理算力在总算力需求中的比重将飙升至73%。当AI成为智能汽车标配，每时每刻的座舱语音交互、智驾实时决策、车内外环境感知，都在持续消耗云端推理算力；车企内部研发、生产、营销等环节的智能体应用，更带来持续增长的推理需求。
不同于训练算力的集中式采购，往往一次性开启数百台机器的训练规模，推理算力需求是持续性、渐进式的。它像是一种“润物细无声”的慢牛趋势，会随着场景落地深入持续增长，形成长期刚性需求。
在传统BOM定价模式下，智能化服务是持续运营成本。AI功能越受欢迎、调用量越高，车企反而可能因为高昂的算力支出而导致利润下降。因此，车企需要从搭建大规模训练集群，转向构建更高效、高性价比的推理算力底座。
对于云厂商来说，具备全栈技术能力、能够提供极致成本优化方案的玩家，将主导未来市场格局。
比如，百度智能云拥有自主研发的昆仑芯，如当前热销的P800与P900，以及即将推出专为推理优化的M100芯片，及大模型平台，具备极高的性价比优势。在“芯”和“云”的底层算力支撑下，结合“模”的多元工具链赋能与“体”的场景化落地，这种软硬一体的协同矩阵能够最大程度降低车企在推理时代的运营成本，将AI转化为真实的业务利润。
这也是为什么2026年北京国际车展期间，无论是历史悠久的三大汽车央企，还是势头强劲的头部整车集团、新势力品牌，抑或是处于智驾产业链上游的Tier 1企业，尽管他们选择了不同的技术路径和产品形态，但最终都不约而同地选择了同一个AI云底座——百度智能云。
IDC数据显示，目前，百度智能云在中国自动驾驶研发云解决方案市场份额稳居第一；同时，作为中国车企首选的生成式AI（GenAI）合作伙伴，其市场渗透率同样高居行业榜首，服务覆盖100%主流车企及国内TOP 10销量品牌。
其中，百度语音及大模型累计搭载超过千万辆车，包括蔚来、小鹏、吉利、上汽大众、福特、现代等众多车企，量产交付超百款车型。与百度地图深度整合的出行智能体，广受好评，已搭载吉利、小鹏、岚图及东风奕派等多款车型，日均车端调用次数超百万次。
在这场轰轰烈烈的中国汽车智能化跃迁中，短期的喧嚣终将散去，最终的赢家，一定是那些深谙产业逻辑，能够依托算力、数据、模型、工具链四维协同体系，让AI技术真正跑通全产业链、扎实落地的务实赋能者。
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