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戴霖 阿里云智能汽车行业解决方案总监

从数据的角度来阐述，阿里云面向汽车行业发布的汽车云，实际上是以汽车产业数据为核心，瞄准的是汽车产业中的人——消费者，汽车产业工厂中的自动化设备，以及汽车产业中的车辆，尤其是智能化车辆。

它们究竟能够产生多大量的数据？

以一辆安装了等效128线 MS激光雷达的车为例，假设它搭配了5个500万像素的摄像头，按照3~5个毫米波雷达来测算，那么每24小时产生的数据量大概是4TB，按照100万辆车每天行驶3小时来计算，一年累计产生的数据大约是182.5亿TB。

据公开数据显示，2021年底字节跳动数据仓库的规模大概是10TB。如果100万辆车跑一年，就相当于诞生了18个字节跳动的数据量，如此大的数据量必然产生了对大的算力，大的存储，以及高效AI计算能力的需求。而这就是云计算技术的核心。

再来看一看工厂内的自动化设备。据测算，单工厂一年的数据量可以达到1000TB，中国大约有五六百个有效的在运行的汽车工厂。这样测算下来，全中国的汽车工厂一年将产生大约600个PB的工业实时数据，这还是压缩前的数据。

但是这些数据的利用多少产生了多少价值？很遗憾，过去因为云计算技术没有进入到工厂生产制造的领域，使得IT技术与OT自动化的设备一直缺少融合的运用。实际上，连1%的数据价值都没有实现。

阿里云汽车的第三朵云，叫营销云，主要就是与消费者的连接，消费者每天上网所产生的大数据量。虽然单个人的连接与单个人每天上网产生的数据量大概没有多少，但当遇到双11这样的大促活动，可能就会触发10亿级的用户连接，从而产生几百T上千T这种量级的数据。

因此我们所瞄准的三个场景：自动驾驶、智能制造以及营销，分别会由车辆自动化设备以及很多消费者的并发，产生对大的算力以及大数据存储以及AI训练的需求。

汽车产业数字化转型，其实就是针对上述业务场景的数字化转型，云计算将是汽车产业数字化转型中一个必不可少的工具。