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中国汽车产业，作为最大的制造业门类，正成为目前除人工智能、机器人外最火热的产业之一。今年 6 月，国家发展改革委等部门联合印发 《关于打造消费新场景培育消费新增长点的措施》，提出要拓展汽车消费新场景，鼓励限购城市放宽车辆购买限制，增发购车指标。一系列汽车新政正悄然落实下来。
中国汽车产业的快速发展，有政策牵引的因素，也是中国自主汽车品牌崛起的必然结果。
结合 SBD、麦肯锡、德勤多家咨询机构的报告数据，在全球市场，到 2035 年全球 L2+自动驾驶和辅助驾驶的市场规模将达到 6000 亿美元。2030 年全球车联网数据创造的业务营收将达到 2500-4000 亿美元/年。一辆 2025 年生产的智能汽车代码量预计将达到 7 亿行，相较于 2022 年将增加 2.3 倍；2030 年汽车行业在 AI 领域的投入将达到 745 亿美元。
而在中国市场，根据今年中国汽车工业协会最新统计数据，中国汽车产销量已突破 3000 万辆，其中新能源汽车占比 31.5%，占全球区域市场产销量第一。2023 年，中国汽车乘用车的出口量已经超过 443 万辆，同比增长 66.1%。2023 年中国新能源汽车 L2 自动驾驶渗透率 42.4%，远超全球的 25%。2026 年中国车联网市场产业规模达到 8000 亿。
但另一方面，中国汽车市场正呈现激烈竞争、内卷态势。日前，国家统计局发布数据，2024 年 1—6 月的汽车行业收入 47672 亿元，同比增 5%。但数据还显示，2017—2023 年汽车行业当期利润率分别为 7.8%、7.3%、6.3%、6.2%、6.1%、5.7%、5.0%。2024 年上半年利润率 5.0%。国内汽车行业利润率呈下行趋势，而相比之下，国外车企的利润率普遍在 10% 以上。
复杂的环境因素和竞争驱动下，出海，成为中国车企又一大典型特征。进军欧洲、中东，再放眼全球市场，车企们正扎堆出海，拓展市场增量，迎击过程中的种种挑战。
但出海之路并没有想象中简单，认真布局出海的车企更是屈指可数。利用在中国市场的经验和在新能源汽车、自动驾驶汽车领域的创新优势，与国际老牌车企同台竞争，道阻且长。
汽车产业链上云，挑战重重
寻求增长新落点的愿景牵引下，汽车企业正在探索。
上汽集团旗下的上汽海外出行，全面负责其自主品牌产品在海外的智能网联服务，包括智能车载系统、用户端 App、系统在线更新 （OTA） 等业务。其核心是帮助上汽集团引入数字化技术能力，打造智能网联出行服务，在国际上建立自主品牌差异化竞争力。
捷豹路虎中国在 2015 年制定了 Cloud First 战略，以满足业务快速发展需要。2023 年，捷豹路虎中国对 API 管理平台进行了较长时间的评估和应用验证，其面临的难题是：成本困境，作为车企的核心 （开发） 平台，API 管理平台实现了对上百个系统的 API 集成和数据调用，从车主到车辆，从汽车经销商到供应商，不同业务之间采取的协议是一致的；运维困境，此前平台技术栈老旧，运维成本较高；安全困境，基于开源软件构建安全环境，需要大量精力应付各种软件各种框架的升级与补丁；开发困境，开发复杂性导致开发周期更长，无法实现系统热部署，至少需要几小时中断……
一位国有车企的信息化负责人曾对钛媒体介绍他们自身遇到的问题：作为传统车企，历史建设周期长，经过几十年的建设积累了大量信息化系统，有的制造工厂数字化积累经验并不多，相反车企也在近几年落地了智能化工厂，比如单车间内就几十万个数据采集点，将所有系统产生的数据收集，以保证实时、稳定、精益生产、产品质量等。
很多新能源车企都有这样一个特点，追求对先进技术，应用于生产、服务、销售等环节，同时，第二个特点在于，全部直接采购外部现成解决方案肯定是不够的，为了满足企业自身研发诉求，加大研发投入的一个最直接手段就是加强自研。生于互联网时代的造车新势力，可以更从容应对数字化时代的挑战，绕开了传统车企信息化建设的老路。
一位曾在国内头部电动车企的数字化高管告诉钛媒体，对于没有包袱的全新创业公司，基本上就直奔主题了，即纯直销模式，没有自己的经销商网络的生态合作。但同时，我们在这个过程中也看到很多传统汽车企业也不断创新摸索，通过建立新的子品牌进行新模式的试水。目前基本能够看到这类传统车企主要走的是一种混合模式，即新品牌做直销，老品牌则仍然走 4S 店经销商的模式。
沙利文研究总监李庆指出，在整体汽车产业链上云行业，基于不同的业务场景来看，车联网目前的行业需求正在上升，国内国外的发展节奏明显不同，国内的车联网内容会更加的丰富，同时车企出海面临更多不确定的地域性合规风险需要具有全球化经验的云厂商来帮助上云。
而从出海的角度，亚马逊云科技中国区行业集群总经理沈涛看到，目前中国车企出海主要存在以下四类挑战：一是产品在全球迅速铺开能力的挑战；二是产品怎么结合当地客户需求并快速落地的挑战；三是高效运营的挑战；四是安全合规，这一点很重要，不能出任何差错。
「不能说我们中国的自动驾驶汽车体验搞得很好就可以了，你还要卖到欧洲，卖给年纪偏大的人，但可能他们并不需要这些。同时，传统车企重渠道，分销商售卖；新能源汽车直接面向 C 端售卖，那么当中国车企到欧洲，前期需要重投入，大量的开 4S 门店，成本非常高，但如果卖不出去，这对高效运营就带来很大挑战。」
此外，车辆数据相关法规要求企业关注合规性问题。
「汽车里的数据量也是蛮大的。除了电池，剩下都是各类信息，比如人和车的交互，手机跟车的互联，存在很多隐私数据。会不会有人对这些数据进行监管，都是不确定的。当这些不确认的问题出现后，要更快地帮助企业客户摆脱困境，适应变化，确保合规、审计。因为业务还是最重要的，只要能挣钱，剩下都好办。」 某海外云厂商负责人对钛媒体表示。
车企全球化需要什么：云、合规、本地化
覆盖全球的基础设施，帮助车企实现全球统一部署；广泛而深入的云服务，帮助车企快速实现本地化创新；安全合规理念和实践；以及全球伙伴解决方案的创新等等，正成为车企在全球快速铺开的基本面。
而更为具体的是，各个云厂商还塑造了属于自身的汽车行业方法论。沈涛告诉钛媒体，「中国车企的自研能力都非常强，尤其是新能源车和造车新势力，但我认为，自研能力再强，也不代表你会成为一家全球化布局的企业。」 在他看来，全球化布局企业首先要以合规作为坚实底座。目前亚马逊云科技不仅给到客户在汽车行业的全球实践经验，同时也为其提供了云基础设施服务，为其研发和业务提供了很好的基础设施底座。
以亚马逊云科技为例，在汽车数字化领域，以客户利润增长为核心的飞轮，通过数据驱动决策创新，不断创新改善用户体验、运营、产品上市和交付时间，推动盈利增长。为此，从产品研发和创新、智能制造和供应链、市场的营销，再到车联网和用车体验，以及终端客户服务和应用，参与到客户的数字化转型的全链条。
围绕产品旅程和客户旅程，除了用云与 AI 技术赋能营销内容智能生产外，亚马逊云科技还围绕智能座舱、设计与制造、自动驾驶，为开发人员、IT 和技术团队开发最佳的车辆制造和车内使用体验。目前看来，亚马逊的全球业务中，已经积累了一些汽车行业的客户使用，如智能语音助手 Alexa 被广泛应用于家居和汽车行业的智能座舱场景。此外，还有广告、电商、物流等产品用于行业的解决方案中。
同时，大陆集团、博士、哈曼、地平线、大众旗下 Wireless Car、博世旗下 ETAS 等全球合作伙伴，共同构筑了亚马逊技术生态。一方面，行业客户可以选择围绕亚马逊技术生态共创的行业解决方案，基于过去十几年服务汽车行业的实践经验，亚马逊云科技总结了二十多种应用场景，另一方面，也可以使用合作伙伴在细分领域提供的解决方案。
沈涛指出，如果亚马逊云科技自身及合作伙伴沉淀下来的最佳业务实践，客户觉得好，就可以拿去开箱即用，也可以借助亚马逊云科技的原型团队、架构师团队和合作伙伴团队，配合客户的定制化需求。
出海怎么卷
整体来看中国汽车出海有这么几个特征：
- 一是中国汽车出口量正迎来爆发期，同时中国自主品牌的市占率正不断上升。同时，尽管燃油车仍然较大比例，新能源汽车占比已经逐步提升。
- 二是在出海品牌分布上，造车新势力的全球化路线略有不同：内燃车主要以中东欧、非洲为主，新能源车则在东南亚、中东非、南美占据主要市场。
- 三是不仅是产品出海，还有制造出海、营销、供应链的整体出海，因为带来的强有力支撑，将有利于成本的有效控制和产品质量的保障。车企出海面临本地化创新、安全法规、高效运营等挑战。
亚马逊云科技汽车暨制造与消费电子行业峰会上，中国汽车工业协会副总工程师许海东分析了中国汽车国际化进程中面临的挑战，如信息收集、法规认证、经营支持、供应链协同，合规、品牌建设，以及国际化人才匮乏、基础管理落后等方面，尚有诸多不足。中国企业已具备一定的核心竞争力，并预计未来出口和国内市场都将保持良好发展。然而，要实现更广泛的国际化目标，还需克服许多困难并进行大量努力。
徐海东认为，智能化将是下半场汽车产业竞争的关键，预计 L5 级自动驾驶将实现，同时国内外政策都在促进智能网联汽车的发展。他建议，中国车企应通过差异化策略应对市场竞争，不断探索新技术以满足消费者需求。
他指出，中国汽车行业同样需要经历从探索到快速发展，以及到海外生产力为主的阶段。现阶段，2021-2030 年，将是以贸易为主，海外直销为辅，全面探索海外发展路径，注重体系能力建设和品牌建设，并且需要同时兼顾长短期目标。
极氪智能选择通过全域数字化和智能化手段，为消费者提供提升出行体验，并在全球范围内扩展其业务影响力。极氪智能科技副总裁刘昊指出，数字化转型和智能化改造不仅是技术问题，更是业务模式的革新，要求业务和技术深度融合，在合适场景下进行系统改造和数据治理，以实现业务模式的创新。
不过，车企出海依然面临诸多挑战，除了工厂、门店跟得上外，也要跟得上网线，自建超算中心难度非常大，车企想要在云端训练出优秀的大模型，对云端算力要求非常高。
为某车企提供服务的阿里云负责人告诉钛媒体，目前大模型应用层面主要仍在于智能驾驶座舱场景的智能交互，在智能控制环节，用于幻觉非常严重，又退回到传统小模型。同样，这类客户还希望所有的生态都有大模型，并且能够通过大模型统一调度。但实际情况是，在车上的很多生态，比如地图，音乐，视频，美食，支付，客户都是分别去对接和采购。
如今，中国汽车崛起，必然要出海，目前出海进程各不相同，出海姿态却越来越像。在考虑利用云计算快速拓展全球化布局的同时，合规与本地化高效运营体系建设越来越不可忽视。大模型为车企注入增长新动力，决定车企智能化下半场。
从这个角度讲，中国汽车出海，上云、用数、搞大模型，正突破每一重困难。（本文首发于钛媒体 APP，作者 | 杨丽，编辑 | 盖虹达）
