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戴霖 阿里云智能汽車行業解決方案總監

從數據的角度來闡述，阿里云面向汽車行業發布的汽車云，實際上是以汽車產業數據為核心，瞄準的是汽車產業中的人——消費者，汽車產業工廠中的自動化設備，以及汽車產業中的車輛，尤其是智能化車輛。

它們究竟能夠產生多大量的數據？

以一輛安裝了等效128線 MS激光雷達的車為例，假設它搭配了5個500萬像素的攝像頭，按照3~5個毫米波雷達來測算，那么每24小時產生的數據量大概是4TB，按照100萬輛車每天行駛3小時來計算，一年累計產生的數據大約是182.5億TB。

據公開數據顯示，2021年底字節跳動數據倉庫的規模大概是10TB。如果100萬輛車跑一年，就相當于誕生了18個字節跳動的數據量，如此大的數據量必然產生了對大的算力，大的存儲，以及高效AI計算能力的需求。而這就是云計算技術的核心。

再來看一看工廠內的自動化設備。據測算，單工廠一年的數據量可以達到1000TB，中國大約有五六百個有效的在運行的汽車工廠。這樣測算下來，全中國的汽車工廠一年將產生大約600個PB的工業實時數據，這還是壓縮前的數據。

但是這些數據的利用多少產生了多少價值？很遺憾，過去因為云計算技術沒有進入到工廠生產制造的領域，使得IT技術與OT自動化的設備一直缺少融合的運用。實際上，連1%的數據價值都沒有實現。

阿里云汽車的第三朵云，叫營銷云，主要就是與消費者的連接，消費者每天上網所產生的大數據量。雖然單個人的連接與單個人每天上網產生的數據量大概沒有多少，但當遇到雙11這樣的大促活動，可能就會觸發10億級的用戶連接，從而產生幾百T上千T這種量級的數據。

因此我們所瞄準的三個場景：自動駕駛、智能制造以及營銷，分別會由車輛自動化設備以及很多消費者的并發，產生對大的算力以及大數據存儲以及AI訓練的需求。

汽車產業數字化轉型，其實就是針對上述業務場景的數字化轉型，云計算將是汽車產業數字化轉型中一個必不可少的工具。