汽车云服务平台研究：架构升级、算力提质，云服务迈入新阶段

佐思汽研发布《2026年汽车云服务平台研究报告》。

2026年，汽车车联网行业产生的单日总数据量普遍达到PB级，车辆后台与云端服务器进行的自动通信每天达数十次到上百次。随着VLA智驾模型与座舱Agent的迭代周期进一步缩短，对云端算力的稳定性、低延迟、存储效率提出了更高的要求，推动云端基础设施从“规模驱动”向“价值驱动”转型。

对于云厂商，竞争关键点从“硬件数量补齐”转向“服务质量提升”，算法优化、云原生AI、协同调度、安全合规成为核心竞争力；

对于车企，通过多云策略，合理利用不同云厂商各自的生态、技术优势，能够实现“降本增效”，保障实时云服务的稳定性，加速自动驾驶、智能座舱、出行服务等核心业务的落地，构建差异化竞争优势。

云厂商的基础设施服务关键点从“量”转为“量”+“质”并重

图片来源：佐思汽研

云厂商基础设施重点转向“提质增效”

2024年，汽车云厂商曾深陷“缺芯少算”的困境，云厂商纷纷加码硬件投入，以服务器、GPU数量的堆砌满足AI大模型与NOA上车带来的算力激增需求，部分厂商开始布局“自制芯片”。

2026年，随着通用芯片的产能逐步缓解与算法对云端算力利用效率的持续优化（虚拟化、切分、池化技术更加成熟），汽车云基础设施不再盲目追求硬件规模的扩张，而是将提升算力利用效率、稳定性与适配性作为新一代汽车云服务方案的发展重点。

以谷歌云、阿里云等云厂商为例，2026年的云基础设施方案侧重于通过新算法提升现有云基础设施的效率、应用新服务器架构以优化云端集群稳定性。

01、谷歌新算法提升云端算力集群效率

谷歌在2026年初发布算法TurboQuant，通过量化压缩与智能缓存技术，有效降低存储需求，提升推理速度，可适配车载场景的轻量化算力需求，优化“存储硬件不足制约算力发挥”的问题。其效果包括：

用于 KV Cache 量化，同等精度下，3.5 bit 每通道实现完全无损，存储需求比原生 16bit 少用 5 倍以上存储空间；

内存访问减少，实现推理速度提升，推理流水线零额外开销；

量化速度比 PQ / RabitQ 快 10 万～100 万倍。

TurboQuant算法优势

数据来源：谷歌；整理：佐思汽研

TurboQuant在Needle-In-A-Haystack 长上下文检索任务中的效果

图片来源：谷歌

根据谷歌发布的结果看，TurboQuant 曲线在长上下文压缩中实现近乎无损（打分达到0.997）。

02、阿里云等国产云厂商应用超节点架构提升算力集群运行效率

国内云厂商中，阿里云、百度云、华为云等厂商均在2025年推出优化集群稳定性的超节点服务器架构，优化推理效率、集群稳定性并提升整个方案的性价比：

阿里云

阿里云在2025云栖大会上发布磐久AI Infra2.0 AL128超节点服务器，通过超节点内ScaleUp互连，缩短E2E的推理任务完成时间，提升用户的大模型推理体验。该服务器特点之一是采用Scale Up互连，该技术需要面对现代GPU设计的需求，包括：

原生内存语义：可以实现GPU的计算核心直接访问，同时易于通过接口挂载到SoC总线，没有转换开销和对于计算核的侵入设计。

极致性能：能够达到极高的带宽（整芯片可达TB/s级），极低的时延。除了协议的高报文效率以外，也需要在高负载下的具备优秀的表现。

极简实现：最小化芯片占用成本，通过尽量小的芯片实现面积，将宝贵的资源和功耗留给GPU芯片的算力和片上存储。

高可靠链路：在SerDes密度非常高的环境下，通过高性能的物理层，并加以链路级重传和故障隔离机制，保障高可用性。

阿里云磐久超节点ScaleUp互连拓扑图

图片来源：阿里云

华为

华为发布新一代AI数据中心架构CloudMatrix及量产级产品CloudMatrix384，突破传统的以CPU为中心的层级设计，支持所有异构系统组件（包括NPU、CPU、DRAM、SSD、NIC和特定领域加速器）之间的直接高性能通信，实现从服务器级到矩阵级的资源供给模式转变。

2025年8月，长安汽车的天枢智驾采用“华为云 CloudMatrix384超节点方案”，基于CloudMatrix384超节点及华为云高带宽、大容量的存储集群，实现长安汽车自动驾驶模型的高效训练，并进行VLA、端到端等多种自动驾驶模型的适配。

百度

依托昆仑芯，发布超节点服务器架构。该方案实现单节点超强性能，其32卡/64卡配置通过更快的机内通讯，使卡间互联带宽提升8倍，单机训练性能提升10倍，单卡推理性能提升13倍，可支撑大规模VLA训推。

百度依托昆仑芯的超节点方案

图片来源：百度云

阿里云/华为超节点架构服务器对比（部分）

数据来源：阿里云、华为；整理：佐思汽研

端云协同技术优化座舱与车路云场景体验

2025-2026年，端云协同技术作为技术底座之一，加速渗透座舱与车路云两大场景，以 “云端算力赋能 + 车端实时响应” 的互补模式，解决座舱交互不流畅、车路云系统效果不如预期等问题，优化用户体验。

01、座舱场景

2026年的座舱端云协同架构，通过“云端大模型优化+车端轻量模型执行”的组合路线，实现了能力升级：云端承担高负载的运算推理任务，包括复杂语义理解、多轮对话跟踪、海量知识库数据调用等高算力需求任务；车端负责实时响应、低延时交互及隐私保护，通过边缘节点下沉等技术，将端到端时延控制在500毫秒内，以满足用户需求。云车机是端云协同在座舱场景的典型落地应用。

云车机对本地车机问题的优化

图片来源：佐思汽研

以2025年9月，广汽与华为发布的埃安云车机为例，该功能通过车云智能协同，重构座舱算力分配逻辑：将运算和渲染任务全部交给云端完成，本地车机只负责交互与显示，实现车机本地算力消耗仅0.02-0.03TFLOPS，大大减轻车端算力消耗，不仅保障新车机系统的流畅体验，更解决了老旧车型升级的问题，无需更换硬件，即使使用中低端芯片也能进行流畅的智能交互。

除节省算力资源外，该云车机还利用云端资源优势，实现：

完成云端生态聚合，打通2万+款云端应用，并支持手机应用流转到车机。

加快OTA频率，应用和系统的更新全部在云端完成，最新版本可实现半天完成更新，让座舱功能始终保持 “前沿状态”。

广汽“星云空间”上传应用界面，搭载于埃安UT

图片来源：广汽

02、车路云场景

在车路云场景，端云协同的核心价值在于打通车辆、路侧设备与云端平台的数据链路，构建 “车端感知、路侧补盲、云端调度” 的完整协同闭环。其中：

云端承担数据融合、宏观交通流预测、全局调度优化等核心任务，通过多维度数据融合，实现出行资源的智能调配。云控平台采用“边缘云+区域云”两级架构，实现分层处理与全局优化。

边缘计算节点作为车路连接枢纽，确保端到端时延≤10 毫秒，专注实时数据处理与本地调度。

2025年8月，东风奕派eπ007实现以车路云协同技术优化智慧停车功能的技术，技术路径是“云端调度+场端分配+车端执行”，该技术可让车位利用率提升45%，单位面积停车量增加1.8倍。依托停车场传感器和云端技术，东风奕派eπ007驶入停车场后无需人工操作，场端设备可瞬间完成车牌识别，将进场时间压缩至15秒内。

东风将车路云协同应用于智慧停车技术