随着智能汽车行业的发展，车联网技术的不断成熟，“汽车云”的建设成为了云企和车企的共同焦点。
近两年，政策不断规范、技术不断完善、服务商层层布局，汽车云迎来了建设关键时期。在政策上，2022年11月2日工信部公开征求对《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》的意见；2022年8月30日自然资源部《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》，明确了智能汽车的测绘数据应该符合国家相关规定，禁止测绘数据境外泄露。在技术上，电动化、网联化、智能化、共享化的不断加深，汽车行业的专有云覆盖了车联网、自动驾驶、地图等各个方面，剩余的长尾问题需要云上数据引擎完成场景化的应用，同时依托云原生技术的新型软件定义汽车将成为智能汽车的核心要素。在市场上，百度、字节跳动、腾讯、华为、阿里纷纷在近两年成立汽车云相关团队，更有企业将汽车云的智能化与算力服务深度结合，大限度拓宽汽车云的发展道路。
从产业发展特点来看，车企对云服务的需求是必然结果。而随着云服务的不断地发展，近两年出现的“专有云”成为了汽车行业上云开疆破土的首选。
“数”海沉浮，身不由己——智能汽车驶向云端
一辆自动驾驶的汽车每个小时会产近30TB数据。随着辅助驾驶功能进化，采集的数据会越来越多，使用时长也会增加，同时汽车保有量本身都在不断地增加，数据会很快暴涨。
为应对海量数据增长带来的计算与存储需求，数据中心成为了必要选择。而一个成型的数据中心，硬件耗资至少上亿美元，没有一定规模的企业根本无法承受这个成本。此外，传统的数据中心缺少可扩展性，很难满足超出本地算力以外的突发性需求，临时采购或扩容服务器，会拖累研发进度，事后又容易造成资源闲置。
除了自动驾驶所产生的海量数据外，与其他产业一样，汽车产业链的感知模型训练、仿真测试、研发工具链以及智能化转型、车联网服务等需求无一不对整个汽车产业链的各个环节的信息化能力提出了严峻挑战。数据“上云”已经成为了最低要求，汽车产业链条“入云”则成为了关键。
一体云数智，一步登天梯——专有云成为汽车上云高速路
云端战场是智能汽车行业在硬件和算法之外的又一兵家必争之地。传统的私有云无疑是最能直接实现上云的方式之一，车企可以掌握核心数据以及全流程算法技术能力，更容易实现产品的差异化。然而云计算行业的技术门槛极高，并不亚于汽车制造，且需要企业的重资产投入，在企业成本的方面，无疑是一个值得慎重考虑的方面。同时，传统的私有云受限于规模各方面性能都无法自如应对庞大的数据存储与处理需求。
而公有云的弊病也很明显：难以做到自主安全。车辆的原始数据、行驶数据、测绘数据等，从个体层面来说，既是车主的个人隐私又是企业的商务机密；从国家层面而言，测绘地理信息关系到国家安全，如果泄漏出境，将形成极大的隐患。因此无论是车企或是云企，上云的目光都放在了专有云上。
专有云作为云计算技术向行业渗透的重要形态，架构上可以保证用户的安全专属与可用，逐渐成为了行业云的主流部署模式。在汽车云的赛道上，高昂的成本、敏感的数据、可用的需求使得专有云成为了最适合云计算部署模式。
各大云服务商在近几年都陆陆续续推出了自身的专有云解决方案，并不断应用于汽车行业。其自建模式通过私有部署模式实现，与私有云具有同等的安全自主能力，同时技术层面上与公有云同根同源，使得一体化建设浑然天成。而专有云的专用模式则通过专区或一体机的形式，将强大的公有云能力与资源专属化，低价高效。
从底层设施“专有”来看，一方面，专有云形态的汽车云能够降低入场门槛。汽车云对算力要求极高，若要以传统的私有云形式建设，对于IT能力薄弱的汽车行业而言是一座难以翻越的大山，而汽车专有云通常会以客户轻资产的形式进行建设，在建设成本上拥有与公有云同等的优势。另一方面，专有云形态的汽车云能够提升数据保护的力度，专有云的用户有自己专属的可用区域，直接从物理层开始隔离，能够满足最直接的数据保护需求。
从行业场景“专有”来看，“专有”特性并不仅仅停留在资源层面，新的部署模式使得云服务商成为了枢纽角色，车企的用户可以直接通过云服务商向上构建数据平台与智能平台，不仅能够统一技术架构，便于运营运维，同时在迭代更新、后续的供应链管理、成本管理等各个部分节约成本提高效益。此外，专有云的一体化建设能够充分利用云原生的特性，发挥“软件定义车”的优势，符合当前汽车云的发展要求。因此，专有云成为了汽车上云的不二选择。
当前车企与云企动作不断，其背后的本质就是在资源层面取得优势，从而为智能汽车行业开拓道路。专有云成为了巩固资源的最佳利器后，不但能够在硬件层面上使得车企站稳脚跟，同时在云原生技术的加持下，能够更加高效地匹配汽车行业特有场景，形成专有化的云服务。
汽车行业在当前的政策与市场的风口上，需要“专有云”作为助推器去乘风破浪。未来，以专有云为基础的行业特色云服务也将逐渐成为产业信息化的主流形式。
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