智慧出行时代，“不造车”的腾讯能否靠用户生态后发制人？

“未来一两年，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区。”

在日前的一场分享中，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说。

近年来，“全民智驾”浪潮兴起，智能网联汽车全面把人工智能、大数据、通信技术深度融合于制造链中。智驾产业发展，离不开汽车云服务平台业务，该板块业务主要是基于云计算技术的数字化生态平台，专为汽车行业打造，提供数据存储、算力支持、AI训练、车联网协同等核心功能。

如何让汽车更智能？围绕这个问题，国内各个大厂提出了不同的解决思路。

其中，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践，这使其在软硬件结合及对汽车产业链的理解上拥有天然的优势；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产，积累了深厚的技术实力；阿里云主要是凭借其地图服务以及在AI基础设施，特别是云计算和算力方面的领先地位，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进。

而腾讯云的核心竞争力，则体现在其庞大的C端用户生态，能无缝融入智能座舱提供丰富服务，同时结合其在边缘计算、低延迟传输等技术的积累，主打“车云一体”战略，从智能座舱体验切入市场。

目前，腾讯云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力、持续发掘C端生态优势，以做到后发制人，扩张自身的汽车云服务业务。

坚持车云一体化，腾讯明确“不造车”

在2025 Time Day腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示：“我们始终坚持自己的定位——不造车，但全力协助车企造好车、卖好车，也助力用户用好车，做汽车产业升级的数智化助手。”

汤道生在现场发表讲话 观察者网

这并非汤道生第一次提出这一观点，就在2022年腾讯首次公布智能汽车专有云平台，正式大规模进军汽车服务云平台领域的时候，汤道生就已表示：“不造车是腾讯坚持的定位，帮助车企造好车、卖好车、提高企业管理效率，改善用户出行体验，是腾讯不变的方向。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观，目前也正在高速增长中。国际数据公司 （IDC）最新发布的《中国汽车云市场（2024下半年）跟踪》报告显示，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币，同比增长27.4%。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币，同比增长36.0%；解决方案市场规模为22.1亿元人民币，同比增长13.3%。

同时，行业的市场份额在头部的集成度非常高，这也在激励头部企业持续投入。数据显示，在公有云基础设施领域，Top 5服务商，阿里云、华为云、腾讯云、火山引擎、百度智能云合计份额达86.9% ；在私有云基础设施领域，Top 5服务商，华为云、阿里云、腾讯云、百度智能云、中国移动合计份额达60.0%。

腾讯与汽车行业的渊源可追溯至2017年，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业。常乔雨表示，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些（2013年成立车联网业务部），其他几家，包括腾讯、阿里、百度，基本上都是在2021到2022年前后正式官宣并大力投入汽车云业务的，入场时间的集中，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈。而尽管腾讯汽车云服务的起步面临着不小的竞争压力，但其还是凭借自身的实力，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营。

在开放日上，腾讯也展示了当前的部分信息：腾讯智慧出行已服务了100多家车企和出行科技公司，腾讯智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务。在汽车公有云增速位居行业第一，是市场平均增速的两倍。

既有业务优势，助力腾讯快速增长

在增速中，腾讯本身的既有业务为腾讯汽车云服务业务打下了坚实的基础。

腾讯旗下的腾讯地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力，为汽车云服务提供了丰富的数据基础。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务，可量身定制低成本、高覆盖的自动驾驶地图，助力自动驾驶功能的实现和智能座舱中导航等应用的精准性。

而在车上落地的场景应用层面，腾讯有其优势——微信。腾讯的智慧出行服务深度融合了微信服务生态，以微信小程序为载体。在现场也介绍到，例如在驾驶过程中，只需要发出语音指令，“点一杯大杯拿铁”，智能体就可以自动调起，知道你喜欢的咖啡店，你喜欢的咖啡的种类，咖啡品牌的车载微信小程序，选择最近的咖啡店，按照口味下单，用户顺路取餐，整个过程不需要干预和人的触控操作。

腾讯智慧出行副总裁钟学丹提到，腾讯智慧出行基于技术框架升级，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车，并与车机系统语音、地图融合联动，常用常新。

关于腾讯云的快速增长，常乔雨表示，这主要是腾讯云抓住了自己的核心优势：首先，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为、阿里那么突出，但腾讯云的C端生态是独一无二的壁垒。微信、QQ音乐、腾讯视频、游戏这些国民级应用，能够很自然地融入到智能座舱，为用户提供差异化、并且是用户已经非常习惯的体验。这是其它云厂商很难复制的。

其次，腾讯把战略重心放在了成为汽车行业的Tier 1供应商和数字化助手上，强调“车云一体化”。它不是要去造车，而是要服务好车企和用户。另外，腾讯同样有在技术层面独特的积累和优势。基于多年的游戏和音视频业务经验，它在边缘计算、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率、优化车联网的用户体验来说至关重要。

腾讯智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持，腾讯云瞄准的是未来市场

2022年时，与不造车的定位同时明确的还有腾讯智慧出行的定位，汤道生表示，腾讯将发挥C2B（消费者到企业）能力，和云计算、AI（人工智能）、大数据等前沿技术，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链，让云成为智能汽车的新生产力，而腾讯智慧出行在此做出的投入也不容小觑。

腾讯也在智慧出行技术开放日上也宣布，将面向汽车行业升级全栈AI能力，涵盖AI基础设施（AI Infra）、AI开发与应用平台（AI Platform）及AI场景化应用（AI Application），帮助汽车行业打造好用的AI。

腾讯的混元大模型是集计算机视觉和自然语言处理于一体的多模态大模型，可以统一调度腾讯的GPU资源。针对汽车行业，腾讯采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略，从AI基础能力层、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑。

在企业侧，腾讯的大模型知识引擎内置了包括智能体模式在内的多种应用开发方式，供企业自由使用，钟学丹表示，比如腾讯智慧出行的合作伙伴一汽丰田就利用知识引擎全面升级了智能客服，对用户问题的独立解决率已达到84%。同时，腾讯从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作，也在说明其将坚持生态不封闭的方向。

在AI服务重要的算力层面，腾讯智能驾驶云专区形成全国四大节点布局，单集群支持万卡级算力调度，千卡单日故障数低至0.16次，仅为业界平均的1/3，万亿参数大模型训练周期压缩至4天，为车企提供了高效稳定的算力基础设施。

目前，汽车云市场增长潜力仍旧巨大，车企客户继续加大公有云GPU、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练、车联网等场景，同时部分车企仍继续选择建设自持部分私有基础设施资源以满足其政策和安全需求。

关于目前汽车整体的AI应用进展，钟学丹对观察者网表示，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验，这在当前的车上已经有明显的表现；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用，比如AI Agent 的能力，可以更好地打破应用之间的边界；还有早期主要的生成式方向，比如在车内生成一张桌面壁纸，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题，更加深入应用场景。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看，腾讯的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间。比如在座舱场景的AI应用中，还是以小程序中的生态作为主导，而非基于固定的场景来打通小程序，以满足使用者需求。对此，钟学丹对观察者网表示，座舱场景中结合小程序生态的过程，还需要AI和开发者一个一个去学习、理解。

在AI方面，汤道生也表示，“端到端”的架构创新、大模型的广泛运用，正在推动汽车智能化进入深水区。而腾讯将以云图为基、车云一体，为车企提供高性能的算力、精准的数据闭环和可迭代的AI模型，助力构建覆盖车企产品研发、生产制造、用户服务全链路的智能化底座。

常乔雨对观察者网表示，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点，把大模型的能力集成到智能座舱中，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务，这几乎是必然趋势。相关的车联网解决方案市场（现在大概40亿规模），未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的。

此外，L3及以上自动驾驶的研发、训练、仿真需要海量的算力。车企对于建设大规模（比如千卡到万卡级别）AI计算集群的需求会非常旺盛，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务。整体来看，预计2025年，汽车云市场的整体增速有望超过20%，而像智能算力、自动驾驶解决方案这些细分领域，增速可能超过30%，是主要的增长引擎。

综合来看，腾讯云的打法聚焦于用户体验和生态连接。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算、低延迟传输等方面的技术优势，主攻智能座舱和车联网，实现“车云一体”。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长。未来，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间，腾讯将更多地把车看作一个连接用户的终端，去挖掘消费端的增量价值。

而关于未来发展，汤道生也表示，腾讯要以云、图为基础，推动“车云一体”战略，帮助车企打造高效、合规的数据闭环，助力构建覆盖车企产品研发、生产制造、用户服务全链路的智能化底座。