2023 年阿里云峰会北京站《云上智能汽车》论坛，阿里云智能基础产品部副总裁、阿里云智能弹性计算 & 无影产品线总经理张献涛，发表了《云原生计算基础设施助力汽车行业数字化升级》的主题演讲。
当前，汽车行业的数字化浪潮已经渗透到汽车设计、研发、生产、供应链、营销等多个环节，整个汽车行业的数字化进程正在加快。其中，云计算、大数据、人工智能技术的快速发展，成为了汽车行业数字化的重要推动因素。
汽车企业纷纷加快上云的步伐，以提升汽车研发和生产的效率。汽车行业在变化中积极拥抱数字化，阿里云帮助众多的汽车企业实现数字化升级，为汽车企业的电动化、数字化和智能化全面提速提供助力。2023 年阿里云峰会北京站《云上智能汽车》论坛中，阿里云智能基础产品部副总裁、阿里云智能弹性计算 & 无影产品线总经理张献涛，发表了《云原生计算基础设施助力汽车行业数字化升级》的主题演讲。
张献涛表示：“基于飞天云操作系统+CIPU 全新计算体系架构，阿里云打造了云上高性能计算平台、云上 AI 基础设施 & 异构计算集群以及无影云桌面等云原生计算基础设施，在云上提供大规模、高弹性、高性能的算力，为汽车设计、研发和自动驾驶等环节提速，助力汽车企业在变化中快速实现数字化升级。”
以下内容根据张献涛的演讲整理而成。
汽车行业的趋势与数字化挑战
当前，汽车行业正在朝着电动化、网联化和智能化方向发展。作为一家云计算公司，阿里云希望能够与汽车企业一起共创未来。
电动化：汽车行业电动化的趋势非常明显，电动汽车具备环保、用车成本低、噪音小等优势，企业将传统车转向电动车，是当前的发展趋势之一。
网联化：随着 5G 的普及，车辆开始迈向网联化，自动驾驶、语音服务等都通过网络互联得到很好的支持，用户则可以拥有更好的驾乘体验。
智能化：在智能时代，汽车企业更关注自动驾驶等相关技术，很多汽车企业在 L2、L3、L4 的自动驾驶领域的突破非常大。
汽车行业在变化中积极拥抱数字化，阿里云帮助了众多汽车企业实现数字化升级，在服务汽车企业的过程中，我们也发现了诸多挑战。
汽车设计验证阶段，算力和交互体验一直是各大车企遇到的首要问题。在设计汽车时，如何让专业技术人才更好地使用设计软件，既要保证汽车企业核心资产不外泄、又能让技术专家有更好的体验，这个过程云计算技术的参与可以提供更好的支持。
汽车研发阶段，过去几年和一些车企打造的如公共云和混合云等解决方案，让汽车企业在研发阶段利用云的超强算力加速整车研发，比如汽车仿真模拟、碰撞模拟等实验都可以在云上实现。不但可以节约成本，而且可以加速汽车研发流程。
自动驾驶领域，自动驾驶是所有的车企必须要突破的技术之一，而这中间需要的算力是巨大的，也是众多汽车企业的共同需求。
云原生计算基础设施 助力汽车行业数字化升级
阿里云在云技术上的沉淀，就是为了支持企业客户更好地实现数字化升级。过去十多年间，阿里云打造了飞天云操作系统，更好地把算力进行池化、为客户提供更高性能的算力。2022 年云栖大会上，阿里云发布了 CIPU 全新计算体系架构，通过飞天+CIPU组合，为汽车行业数字化升级提供了加速引擎。
基于数据合规方面的要求，我们打造了「专属 Region」的公共云形态，能够让我们在汽车行业满足安全合规的基础上，通过阿里云计算存储网络、大数据、AI 等领域的积累实现标准化的产品进行服务，加速汽车研发和设计。
在过去的三年间，阿里云打造了一个叫“无影”的产品，汽车企业通过这样一个基于公共云技术做的“云电脑”，可以帮助汽车设计师在云上高效协同，所有数据在云上进行流转、实现云上闭环。
无影作为云电脑，算力不受限制，汽车企业通过云上的超强算力，通过无影可以在云上获得 100 核、1000 核、10000 核的不同规格的算力，设计师可以随时随地实现任务加速。
基于飞天云操作系统构建的高性能计算平台 E-HPC，能够充分释放计算、存储、网络方面的能力，在云上提供高性能大规模的弹性算力，云上的并行文件系统的带宽和读写延迟有极大的优化。结合 E-HPC 平台的调度能力，以及工业仿真等方面的软件工具，整车的研发效率有大幅提升，汽车的研发阶段大大加速。过去几年，我们服务了上汽、吉利等汽车企业。
当超大模型出现的时候，尤其是 AI 算力的需求是无止境的。任何一家企业去构建算力基础设施时，投资都在百亿起步，所以一家企业去构建这样大规模的算力基础设施、但却不能很好的复用，成本将会很高。
阿里云在云上构建了一个AI 基础设施，能够让大模型在云上做到更低成本，无论是视觉、还是语言、多模态模型，同时通过整栈的 AI 技术、优化，传统线下数据中心，可以帮助模型在训练的过程中性能提升 30%，最终单位算力的成本将大幅度下降。
当然，AI 基础设施不仅仅可以赋能算力层面，也适用于上云预处理、自动驾驶的算法训练、自动驾驶的仿真等场景。大家知道，自动驾驶需要处理各种各样的场景数据，我们要做的是通过云模拟这些场景，而不需要到真实世界中寻找现实场景，让自动驾驶 AI 去处理实现算法的迭代，让自动驾驶技术快速成熟。
此外，数据安全合规层面，我们根据客户的需求推出了众多的产品来帮助汽车企业在满足安全合规的基础上实现业务的创新。比如，通过闪电立方对数据做加密和保护实现数据的安全上云；通过专属 Region，帮助汽车企业在指定的本地数据中心构建一朵和阿里云一模一样的云能力公共云。
在 AI 和自动驾驶领域，还需要异构计算的基础设施。2017 年，阿里云业内第一个发布了超级计算机群 GPU 集群，可以让云上用户在使用 1 台设备到 1000 台设备之间自由切换。经过多年的技术沉淀与客户服务经验的积累，当前可以很好地服务大模型的业务。
自动驾驶本身也是一个大模型场景，去年几乎所有的车企都参与进来，在构建一个超级计算集群的能力。阿里云也希望通过超大规模的异构计算的基础设施为汽车行业的客户提供算力加持。
上述提到的产品及技术能力是在公共云平台提供的，如果客户想在本地数据中心构建一个云的算力智算中心或者云的算力中心，我们的答案是肯定可以。
近两年，阿里云在分布式云领域进行深度布局，比如本地 Region、专属 Region、云盒。在专属云层面，包括汽车行业在内的部分企业开始选择专属 Region，企业不仅仅在阿里云的数据中心，在自己的数据中心也可以部署一朵和公共云能力一样的云计算，解决掉诸多商业化软件方面的需求。
为众多汽车企业数字化提速提供助力
智己汽车，当前几百个工程师的联合设计都是通过无影的产品在云上完成。在使用老方案时，他们遇到了如传统 VDI 在有限算力环境下软件无法自动化升级等痛点，使用无影云电脑方案后，基于无影云电脑的无限算力，将企业核心设计数据存于云端，通过多种规格的高性能 GPU 桌面，满足不同业务的终端需求，在便捷性、移动性以及画质等方面都达到了与本地工作站一致的体验，满足了智己汽车 L7 全驱底盘和整车设计过程 200 名设计师协同设计的需求。
上汽乘用车是业内首个云上云下相结合的混合型工业仿真计算平台，管理着上万个计算机和几十种应用软件。依托阿里云和 E-HPC 产品，可以支持仿真工作更高效的开展，整体性能表现卓越，可以大幅的减少仿真计算的等待时间、计算时间，可以让数据安全的在云上进行闭环处理。
阿里云整个仿真计算大大减少了上汽汽车研发的试验次数和车辆，与之前相比，仿真效率提升了 25%，平均每年可以节省研发费用 9000 万。新车研发周期也从平均 4 年缩短到 2.5 年，提高了新车研发创新的效率。
元戎启行，是一家专注于研发和应用 L4 级自动驾驶技术的科技公司，能在城市核心区域的复杂路段实现 L4 级的自动驾驶能力。这样强大的自动化驾驶能力，背后是海量数据的支撑。
通过与阿里云的合作，元戎启行构建的仿真测试平台，覆盖数百万个极端场景，仅用真实路测 1% 的成本就能完成仿真测试，且用 1 天时间就可实现真实路测 1 个月的里程积累，同时保证了数据的安全合规。元戎启行在自动驾驶车辆的大规模量产上，打造更稳固的底层技术基础。