在当今这个科技快速变化的时代，汽车行业也经历着一场大变革。随着新能源、智能网联技术的迅猛发展，以及花了钱的人出行方式需求的日新月异，有着悠久历史的传统车企面临着前所未有的挑战与机遇。不同于新势力如蔚来、小鹏等凭借灵活身段快速崛起，传统车企拥有着深厚的行业积淀和广泛的品牌影响力，现在，他们正在通过拥抱公共云技术来实现业务模式的根本性转变，以更加开放的姿态迎接未来。

　　在这个背景下，“大象转身”成为了描述这些历史悠远长久的车企去适应新时代要求的一个生动比喻。笔者作为一名在传统车企从事了十余年基础架构设计的“老兵”，将通过本文深入探讨这一过程，揭示传统车企如何利用云计算的力量，在保持自身优势的同时，实现灵活转型，继续引领汽车行业的创新与发展。

　　不同于新势力的轻装上阵，传统车企或多或少都背负着一些历史“技术债”，在使用公共云的过程中，主要关注以下几点：

　　在探讨传统车企上公共云所面临的挑战时，数据安全性问题首当其冲，安全与隐私保护是不可忽视的关键点。首先，在处理大量敏感信息如客户资料、车辆运行数据等时，任何泄露都可能对企业造成巨大损失。其次，随着全世界内对个人隐私保护意识的增强，企业还需严格遵守国内外日益严苛的数据保护法律和法规，这对公共云在处理企业的数据时的合规性提出了更加高的要求。此外，对于传统车企而言，将核心资产托管于外部平台始终存在某些特定的程度的安全顾虑，担心失去对关键数据和系统的直接控制权，从而影响业务连续性和竞争力。

　　其次，传统车企以自建IDC + 各类商业平台软件为基础设施居多，与公共云平台之间往往存在非常明显的技术差异，要求车企在上云时不仅要评估两者之间的兼容性问题，还应该要考虑如何平稳过渡。相比于从零开始的新势力，传统车企在迁移过程中对已有的庞大业务连续性的影响不容忽视，需要制定周密计划，采用分阶段迁移策略，并需要云厂商提供完备的迁移工具和服务来最小化迁移期间有几率发生的中断，确保业务平稳运行。

　　传统车企上云肯定不是为了赶时髦，上云过程中，不断对使用公共云与自建IDC机房之间的成本效益分析至关重要，通过对比两者在灵活性、安全性以及扩展性等方面的差异，能够在一定程度上帮助企业做出更合理的选择，这其中包括哪些业务板块适合上云，哪些不适合；上云的业务适合以纯公共云还是混合云的方式部署等关键决策。

　　从云的视角去看传统主机厂上云，很容易忽视这一点。对主机厂而言，上云所产生的组织文化和管理变革不可忽视，企业需要从封闭式架构转向开放合作模式，不仅要求技术层面的革新，更需要文化上的深刻转变，以促进内外部资源的有效整合与共享。

　　随着云计算的应用，IT部门的角色和职能定位也将发生重大变化，它将不再仅仅是支持性角色，而是成为推动企业数字化转型的核心力量，这种转变对整个公司的运营模式产生深远影响。为了适应云计算技术环境，培养一支具备相应技能的人才队伍变得尤为重要，包括加强现有员工的技术培训以及吸引外部专业人才加入，从而确保企业在云上环境中依旧保持竞争力。

　　从辩证角度看，上面提到的这些挑战，通过合理的上云方式，都可以转化为巨大收益。比如数据安全性，公共云可以提供比IDC更强的数据保护能力、符合行业标准与法规的合规能力、灾难恢复能力；成本方面，合适的业务通过灵活的付费方式辅以FinOps等方法论在公共云上运行，能够实现显著降低基础设施投入的同时，减少维护人员的投入。

　　在接下来的内容中，我将带您走进几家传统汽车制造商的成功转型故事，看它们如何借助公共云的力量，在研发、营销、制造以及车联网等多个关键领域实现了质的飞跃。让我们一同深入了解这些企业在数字化浪潮中的创新实践，见证它们是如何通过拥抱云计算技术，不仅保持了大象般的稳健与厚重，还展现了前所未有的灵活性。

　　车企工程师在整车研发周期会不断使用CAE（Computer-Aided Engineering）仿真，用以替代实验室内反复的物理样机试验，甚至在样机制造之前，就能提前评估多个备选方案，预测车辆在实际驾驶情况下的性能，最终大幅提升研发效率，缩短整车研发周期。

　　传统车企使用HPC集群进行大规模CAE仿真，主要有两种方式，本地自建HPC集群及租用外部超算中心。先说本地自建HPC，一次性的投入必然带来若干年后硬件老化和故障率高，难以满足当前的计算需求。即使后续持续扩建，资源更新速度依旧缓慢，性能不能匹配现实需要，影响仿真研发的进展。再说超算租赁，一方面费用并不完全可控，且各行业都对有限的超算中心资源有着强烈需求，比较复杂的计算任务仿真排期往往以月为计。综上，传统HPC计算中心操作方式导致流程支离破碎，前后处理操作分离，加上频繁的数据挪动问题，使得研发人员的体验欠佳。车企工程师们迫切需要一个高沉浸、一体化的在线CAE仿真分析服务平台。

　　在上述背景下，传统车企牵手公共云厂商，打造新一代混合型仿真计算云平台（以下简称：SCC Simulation Computing Cloud）几乎变成了必然。混合型仿真计算云主要由公共云集群和车企线下自有集群两大部分组成，同时通过高速专线实现了数据互通和计算资源的联合调度。在公共云部分，SCC提供了：

　　1. 超级计算集群SCCH5实例组成。SCC与弹性裸金属（神龙）服务器一脉相承，既提供了云计算的成熟管控、弹性资源优势，又达到了物理机的性能，并在此之上加入高速RDMA互联支持，大幅提升网络性能，显著提高大规模集群加速比。

　　2. NAS作为云上数据流的共享交通枢纽，无论是用户提交的作业输入，作业求解结果，后处理输入数据，都经由NAS中转使得VPC内所有计算资源可以同时访问数据，NAS还打通了Windows/Linux跨平台共享数据访问，满足常见企业业务场景。随着业务规模增长，还可以根据需求升级为CPFS分布式文件系统提供极致I/O性能。

　　3. 采用最新架构的企业级GPU，在提供高可用性的同时，确保在多用户登录使用图形服务器时仍能生成流畅的演示动画，快速完成模型渲染等工作，保障前/后处理工作流的完整性、可靠性。

　　现如今，平均每天上千次的碰撞分析、结构刚度分析、流体分析、NVH分析等多学科仿真计算作业在SCC平台上完成，模拟了整车可能遇到的数百种工况。由于SCC超级计算集群带来的性能提升，车企工程师们的作业排队时间也明显缩短，可以在工作时段做更多的模型调整，提升工作效率。

　　传统车企之前一个车型项目的开发周期，从设计、启动到最终推向市场，时间可能长达4~5年。而受益于SCC等公共云赋予的提效能力，现如今传统车企的开发周期，已经可以缩到2年甚至更短，从而更好契合终款客户的需求，更快地抢占市场。

　　仿真云为代表的研发类业务应用，用云的核心诉求是海量的弹性算力，其业务架构、应用架构与传统IDC自建方式无本质差别，我们称之为上云“1.0时代”。但随着我接下来要介绍的业务场景的大量涌现，“1.0时代”IaaS自建自运维的用云模式，在成本和人员上都难以跟上业务对持续创新的诉求，传统车企上云顺理成章地进入“2.0时代”。

　　中国的汽车流通行业采用的经销商模式已有几十年的历史，在此模式下，传统车企将生产的汽车批发给4S店，然后由4S店完成零售任务，这一模式固然让主机厂省去了庞大销售网络建设所带来的沉重包袱，但经销商模式同样带来了许多问题。首先，车企在市场和营销上投入的大量资金、专项补贴难以直接惠及终端车主；其次，在车企、经销商和消费者之间，终端售价的不透明性造成了三方博弈；最后，传统车企也无法精准掌握每个车型的销量、消费者数据和产品体验数据。

　　造车“新势力”的出现，消费者的购车需求正在从侧重产品生产过渡到侧重产品体验，也让主机厂不得不在传统的经销商批售模式外，思考第二条路，即打造整车新零售模式。

　　据观察，对于传统主机厂，传统批售系统上公共云驱动力明显不足，相对固定的使用人群、相对固化的业务模式、相对成熟的系统架构，注定了批售系统即使搬到云上，也难以产生颠覆性的化学效应。

　　但新零售不同，无论是用户运营、线索管理、CRM与MA、纵向体验，整个新零售产品集对业务架构、数据架构及基础架构都提出了极高的要求。在基础架构侧，得益于云原生技术近年来井喷式的发展，完美契合了新零售业务模式的铺开，具体包括：

　　1. 弹性能力：新零售平台根据需求动态调整资源。对于整车销售，市场需求可能在短时间内剧增，通过ACK、MSE等云原生架构可以快速扩展计算和存储资源应对高峰流量。

　　2. 服务治理：新零售应用分解为数百个独立微服务，车企自身的系统开发模式也从传统的瀑布式交付转为敏捷交付，让新零售平台可以迅速响应来自市场转瞬即逝的需求。此外，微服务独立开发、部署和扩展，也有助于提高发布速度和减少系统宕机时间，毕竟新零售体系下面向C端用户的系统，要求的是7*24小时的健壮性与故障快速响应与自愈能力，任何重大活动时的风吹草动，都可能直接影响车型甚至整个品牌的成败。

　　3. 数据分析与可观测：云原生平台具备强大的数据处理和分析能力，通过收集的大量可观测数据，能有效地分析销售数据、客户行为数据等，为车企提供更深刻的市场洞察和决策支持。因此我们看到，在新零售场景下，车企对公共云服务的依赖，从IaaS层大量转向PaaS + SaaS服务的依赖。

　　订单交付流程（Order To Delivery，简称OTD），作为车企除整车研发流程外另一重要流程，贯穿了物流、制造、质量、售前、交付等重要环节，在传统批售模式下，遵循“客户 - 经销商 - 主机厂 - 经销商 - 客户”的完整链条，过长的OTD链条，势必给准车主带来了不确定性与不透明性。

　　新零售模式下，越来越多准车主们在App完成下定与锁单后，可以直接在App中获取主机厂对订单的处理动向，包括大致排产日期、当前所处的制造工艺环节、待交付的整车物流运输信息等，不但让订车时的价格透明化，也让等待交付的时间不再难熬。可以说，正是得益于公共云云原生平台的赋能，让以上体验不再是新势力用户的专属，传统品牌的准车主们在购车时也能有如其他网购商品相同的体验，让OTD又一次迎来革命性的进化。

　　无论是负责从生产计划到产品完成的全程跟踪与管理的MES系统，还是实现整车厂内物料、零部件和成品的存储与流转的WMS系统，抑或是协调和管理整车和零部件的运输、以确保生产线的稳定供应和产品的及时交付的TMS系统等，它们犹如一群高度啮合的齿轮，在制造系统架构中高度协同与运行，从而让量产车在保证质量的前提下，以规定的节拍一批批地下线销往各地。

　　制造领域似乎一直是公共云的禁区，无论是传统车企还是新势力，都鲜有MES上云的案例。那么，公共云在制造场景下就真的没有用武之地了么？答案是肯定有，而且大有可为。

　　传统车企之所以能够抵御新势力的冲击，制造环节必定是一道足够深的护城河。他们能够不断去挑起价格战，喊出“油电同价”甚至是“电比油低”的口号，推出令人咋舌的性价比产品，背后的底气一定是产业链的布局完整与强大的综合体系。

　　以国内某大型汽车集团为例，利用公共云的能力，打造了面向工业互联的一站式SaaS软件服务平台，实现包括以下场景：

　　1. 针对其合作的中小型供应商信息化能力差的问题，将整车厂内部成熟的信息化能力泛化上公共云，以Saas软件订阅的形式对中小供应商开放，降低信息化门槛，解决其信息化诉求，打造共赢的生态体系。

　　2. 打造数字工厂应用，专为离散型制造业研发生产运营管理一体化的云产品，并托管于公共云上，持续改善生产运营管理各个环节，帮助制造业快速打造高效协同、精益管理的数字化工厂。

　　3. 打造质量云应用，专为零部件供应商解决质量业务数字化、管理流程化问题的SaaS产品。功能涵盖质量先期策划、质量过程追踪与控制、质量分析与改善三个阶段，帮企业实现对产品全生命周期的质量管理，最终成为主机厂的首选供应商。

　　借助于公共云提供的强大底座，结合强大的低代码框架，让开发工业化SaaS订阅软件不再是几大国际化工业软件巨头的专利。传统车企也能将自己在信息化、数字化上的研发成果通过公共云平台为载体惠及整条供应链合作伙伴。从零部件供应商角度看，自己不必将数据外传到主机厂的IDC内，只要在云上完全独立隔离的子空间内部署，也能与整条供应链体系完成数据协同。

　　例如宁波某汽车部件公司作为国内车企的重要供应商，为整车厂供应车辆底盘与操纵机构。由于底盘和操纵机构都属于重要安全部件，其生产制造实绩及其附属零部件的信息需保存十年及以上，同时产线需尽快提升产能、提升产品品质、稳定设备状态、加快订单交付、满足整车厂产品质量追溯的要求；公司决定借助工业互联云平台，建设从物料到产品的端到端的数字化工厂系统。

　　随着该公司的智能制造平台（DDF数字工厂系统）轻应用在工业互联云上顺利实施，让工厂领导者对车间生产状况有了直观的掌握，科学的决策生产管理和经营方向。

　　终于讲到车联网了，作为公共云上的资源大户，车联网如果展开技术细节，可能需要几个专题的篇幅才能讲完，本文只在宏观层面探讨车联网在公共云上的形态演变。传统车企在车联网上发力非常早，无论是国产品牌还是合资公司，都以不同形式在车联网领域进行自己的探索。

　　国内车联网从早期雏形开始，可能已经有接近20年历史了。在20年前，由于车载硬件不成熟、车机OS不稳定、联网环境不支持等因素，早期车联网基本以TSP（Telematics Service Provider）形式呈现，以Call Center呼叫中心为载体，远程向车主提供服务，典型的代表就是通用的On star（安吉星）与丰田的G-Book等。在2010年前后，博泰与上汽打造的Inkanet，通过3G网络，将超前的产品理念、快速精准的语音识别能力、出色的人机界面与响应速度、便捷全面的服务功能以及丰富强大的车载应用使得该系统自1.0版本发布起就成为全球车载系统与车联网领域的先行者，但此时的车联网与云计算还相隔遥远，直到斑马的出现。

　　2016年，阿里与上汽成立合资公司——斑马网络，开发了包括OS与上层应用在内的全套系统，并于当年发布了“全球首款互联网汽车”荣威RX5。在马云与陈虹的巨大IP带动下，RX5名声大噪，直接将上汽乘用车的销量拉上一个新台阶。

　　从2016年的角度看来，斑马确实采用了当时最新的互联网架构，并被不少车企争相效仿：

　　1. 前端接入采用4G高速网络，并通过APN1+APN2分离架构，APN1 负责车辆控制域（Clean Zone）通信，主要传输汽车控制指令及智能汽车相关敏感数据，通信对端通常是整车厂商私有云平台，安全级别较高。APN2 负责信息服务域（Dirty Zone）通信，主要访问公共互联网信息娱乐资源，通信对端可能是整车厂公共云平台或者第三方应用服务器，IOV系统中的车载应用如新闻、娱乐、视频等通过 APN2 进行通信。

　　2. 后台也使用了当时先进的Dubbo2.0微服务架构，各模块间通过微服务框架解耦，并提供持续不断的后台服务。尽管没有用上容器技术，但得益于自研的DevOps与健康检查能力，后台服务也具备一定的弹性与自愈能力。

　　在斑马出现并一炮而红后，各大主机厂无论是传统车企还是新势力，类似的车联网架构如雨后春笋般装车量产，借助公共云的强大网络接入能力、弹性的计算能力、稳定的云基础设施、全链路的安全保障，使各家在公共云上的车联网产品越来越成熟，同质化也越来越严重。直至智能座舱概念的出现，车联网又迎来了新的进化，同时对公共云也提出了新的挑战。

　　现如今，车主对车联网功能上的需求早已不再是简单的手机App远程车控、车内语音唤醒交互等简单场景的堆集，造车新势力的异军突起不得不让传统车企重视起“软件定义汽车”这一必然的发展趋势。车企之间从比拼硬实力逐步转向软硬并举，谁家能够不断通过OTA持续改善包括车联网在内的一系列软件功能与体验，谁就能更紧密地与车主建立起纽带，最终打造出品牌信仰。

　　车联网作为智能座舱概念中最重要的一环，也是整车OTD后的进一步延伸，在以下领域内扮演着越来越重要的作用：

　　借助公共云的能力，由车机和智能设备采集到数据会经过数据接入模块归集到数据消息队列，并最终落入到数据存储层（实时数仓 + 离线数仓）。数据在数仓中经过清洗之后，会形成规范化的主题数据，从而满足下游应用的数据获取和可视化的需求。

　　用户侧，越来越多的车主习惯在App中查询自己的驾驶习惯、过去一段时间的油耗/电耗信息；主机厂侧，经大数据处理将用户特征与厂商体系中的标签特征做匹配，并打上相应标签，后续用户运营人员会根据用户群体分类筛选，实现对特定的用户做客户关怀、保养提醒、优惠促销、广告投放等服务。这些都是车联网大数据的典型应用场景。

　　随着自动驾驶水平的提高，车主与家人们在车上将有更多的时间去参与车内的环境体验中，也就形成了智能座舱概念。冰箱彩电大沙发、以及诸多传感器被整合到车辆中，让驾驶员与乘客能够享受愉快的旅程。借助公共云提供的云、管、边、端，四位一体的协同资源调度与管理能力，下一代分布式车联网将呼之欲出，之前存在于科幻片中的车云协同场景，将很快变为现实。

　　随着新能源汽车竞争进入下半场，传统车企与新势力之间的绞杀日趋白热化，在智驾、出海、大模型等领域，无一例外凸显对公共云的重度依赖。在当前这个时间节点，相信已经没有一家传统车企还会笃定地选择自建IDC方式去适应以上这些需求。

　　智驾方面，自动驾驶技术已经进入了一个快速发展的阶段。L2级别的辅助驾驶系统已经在市场上广泛应用，而更高级别的无人驾驶也在逐步测试中。然而，要实现真正的完全自动驾驶（即L4、L5级别），还面临着许多挑战，包括但不限于环境感知能力不足、决策逻辑复杂度高以及法律法规限制等问题。

　　借助公共云的能力，企业能够高效地收集并分析来自各种传感器的数据，从而提升车辆对外界环境的理解。强大的云端计算资源使得深度学习模型能够在极短的时间内完成训练，加速了新技术的研发周期。此外，安全是自动驾驶技术的核心问题之一，借助于先进的加密技术和严格的安全管理体系，公共云亦可以有效保护敏感信息不被泄露。

　　大模型方面，传统车企在AI的应用实践也不甘人后，借助公共云的能力，通过弹性扩展计算资源，大幅缩短了模型训练所需时间。将海量数据集和高性能计算相结合，有助于构建更加精准可靠的预测模型。同时，采用按需付费模式，企业无需担心高昂的硬件投资及维护费用。

　　出海方面，鉴于目前国内竞争环境日趋激烈，拓展海外市场、推进全球化战略已成为必然趋势。在公共云全球化的支持下，企业能够快速搭建覆盖全球的IT基础设施，实现资源的灵活调度与高效利用，降低初期投入成本；通过采用先进的大数据分析、人工智能等技术手段，车企能够更好地理解海外市场消费者行为偏好，精准定位目标客户群，优化产品设计和服务流程，增强用户体验；依托于公平台提供的强大安全防护能力，还可以有效保障企业数据资产的安全性，符合各国法律和法规要求。总之，利用好云共云服务，对于推动中国汽车品牌走向世界具有重要意义。

　　在迈向数字化转型的过程中，选择正真适合的合作伙伴至关重要。凭借其强大的技术上的支持和完善的服务体系，公共云无疑将成为推动传统车企进步的重要力量。同时，面对日益激烈的市场之间的竞争，只有不停地改进革新才能保持领头羊。因此，对于所有致力于成为行业领导者的车企而言，“智驾”、“AI”以及“出海”这三个关键词都将是未来发展的策略不可或缺的部分。

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