正成为汽车智能化的秘密武器。
汽车智能化的终极图景是什么，可能行业早已经有共识，但是它的路径在哪里，似乎在两年之前，还是一片混沌。就连辅助驾驶都在高速场景上，徘徊多年而难以向前突破。
直到大模型技术爆发，使AI浪潮席卷汽车行业。汽车行业看到了通向智能化终局的银子弹，如今，城区辅助驾驶早已经遍地开花，L3智能辅助驾驶已经提上汽车公司的量产日程。
理想汽车、小鹏汽车、蔚来汽车，以及国内技术巨头华为智能汽车BU等在端到端、VLM、VLA大模型技术上，轮番角力，意图在智能汽车的下一个百年技术演变中，占得先机。
汽车央企和国企们，更是高瞻远瞩，早已经围绕智能汽车重兵集结。像长安汽车在2018年就已经推出了“北斗天枢计划”，启动并实施的智能化战略，以“北斗天枢”为引领，推出新汽车的智能化解决方案、智能驾驶和智能交互的整体解决方案。
而随着汽车智能化竞争加剧，围绕算力资源的角逐也已经呼之欲出。
就在8月28日，中国头部车企及行业权威专家齐聚“智在云端 驭见未来”智能汽车大会2025，见证华为云CloudVeo智能驾驶云服务推出。而在此之前，华为云还曾在6月发布具身智能平台CloudRobo，将同样的算力架构扩展到汽车制造、工业喷涂、半导体等更广阔的领域。
作为突破地缘封锁，实现国产自主算力突破的主力，华为云整合了模型训练、数据处理、闭环仿真、以云助车、智驾生态等多维度的能力，希望成为汽车智能时代的创新提供关键引擎。
而一向在智能化战略上大力押注的新央企长安，已经果断签单，成为首个应用国产算力——华为云CloudMatrix384超节点进行智能辅助驾驶研发的车企。
长安的选择和汽车行业对华为云的集体围观，无不说明，算力已经成为当下汽车产业的核心战略资源，也是决胜智能化未来的关键基础。
智能汽车进入AI范式，
车企面临算力饥渴
2023年初，ChatGPT问世，人工智能领域掀起了前所未有的变革，这一风暴迅速蔓延至汽车行业，彻底改写了汽车智能化的技术范式。
大模型技术的Scaling Law决定，AI技术必须依靠大规模数据训练与超强算力支撑。汽车作为最大的人工智能技术落地终端，也看到了AI在复杂任务处理，如智能辅助驾驶、智能交互等技术上的无限可能。
换言之，汽车智能化不再局限于简单的辅助功能，而是迈向高度自动化、拟人化的智能出行时代，这一转变的核心驱动力便是算力。
例如，过去智能辅助驾驶依赖大量预设规则和有限的传感器数据，面对复杂路况应变能力差。如今，在AI技术范式下，端到端（E2E）智能辅助驾驶技术兴起，通过海量驾驶数据训练模型（行业普遍为千万级clips），使车辆直接学习从感知到决策的全过程，无需繁杂人为规则。
如今，VLM、VLA等热门人工智能技术，乃至华为推崇的世界模型-执行的WEWA架构，也都在快速被汽车行业所应用。车企也相继开始投入基座模型开发，一个云端模型的参数量，直奔百亿级而去。
AI技术的三大生产资源是模型、数据和算力，也无一例外，成为汽车行业发展智能化的铁律。
算力的投入多少、水平高低，已经成为决定智能辅助驾驶水平的关键因素，足够算力才能支撑大规模数据处理与复杂模型运算，实现精准环境感知、路径规划和决策执行。
车企们纷纷意识到，在这场智能化变革中，算力就是核心竞争力。汽车行业进入激烈的算力竞赛。
华为乾崑智驾系统引领行业，背后是每年数十亿的云端算力投入。
近期，理想汽车和小鹏汽车等，也披露今年的AI投入数据，分别为60亿元和50亿元。其中，一半就投入在了人工智能的基础建设上，包含了基础模型、推理芯片、操作系统、终端算力和云端算力等；另外一半，投资在人工智能的产品技术研发上，包含VLA、智能交互等产品技术上。
看一组数据，就知道车企的算力需求如何爆炸级增长：
2024年7-8月，理想云端算力从2.4 EFLOPS猛增至5.39 EFLOPS；小鹏汽车也计划到2025年，将云端算力从2.51 EFLOPS提升至10 EFLOPS。华为同样在两个月内，将辅助驾驶云端训练算力从5 EFLOPS扩充到7.5 EFLOPS，截至2024年，已经超过10EFLOPS，此后未再公布。
上述任何一个车企的算力投入量级，都可比肩一家专业AI技术公司。
算力，正成为汽车决胜智能化的核心筹码，但受限于波折不断的地缘环境，英伟达等美国公司的算力常常让车企持币而购买无门，在政策狭缝中，可望而不可得。汽车行业正面临普遍的“算力饥渴”。
而找到长线和稳定供应，专业和技术领先的算力资源，则无疑成为汽车行业成为决胜智能化的秘密武器。
今年4月，华为云CloudMatrix 384超节点集群已在芜湖数据中心规模上线，成为国内首个正式商用的大规模超节点集群。
华为云CloudMatrix384超节点首创将384颗昇腾NPU和192颗鯤鹏CPU，通过全新高速网络MatrixLink全对等互联，形成一台超级“AI服务器”，单卡推理吞吐量跃升到2300 Tokens/s，与非超节点相比提升近4倍。此外，对于万亿、十万亿参数的大模型训练任务，还可以通过横向扩展方式，将432个超节点连在一起，组成一个16万卡的AI集群。
这一“核弹级创新”，无疑撕开了外国算力限售的口子，实现了国产算力的巨大突破。自然，也在汽车智能化浪潮汹涌向前之际，下了一场“算力及时雨”。
在8月28日的数博会开幕式上，华为常务董事、华为云计算CEO张平安表示，中国最大的智能驾驶（辅助）企业引望已经跑在昇腾上。其也介绍道，华为云一直坚定打造“算力黑土地”，围绕贵安、乌兰察布、和林格尔、芜湖三大核心枢纽，打造“全国算力一张网”，中国的算力黑土地正在成为支持全球客户的AI算力场。
华为云CloudMatrix 384超节点不仅是一个有力的算力资源供给，更面向汽车智能技术的研发，提供了系统性的开发能力支撑，可以说是当下最适合智能辅助驾驶模型技术训练的算力供给。
国产算力破局，央国企集体选择
大模型的加入，首先决定包括智能辅助驾驶在内的汽车智能技术，需要巨量的算力资源。而这一点，借道海外资源，已经难以满足。
对于汽车产业链来说，抗风险永远是第一考量要素，每年动辄数十亿级的算力资源投入，必然要求供给端的自主可控，安全以及稳定可持续。
华为CloudMatrix 384超节点的国产破局，首先就满足了自主供应的需求。
在国内也有不少企业在探索超节点技术，像百度昆仑芯构建的超节点，通过自研互联通信协议XPU Link，单柜可容纳32/64张昆仑芯AI加速卡。
但目前来看，使用全国产芯片构建超节点，还能全面超越乃至可以替代英伟达的，几乎只有华为CloudMatrix 384超节点。
就在8月28日，华为云又宣布其Tokens服务全面接入CloudMatrix384超节点，通过xDeepServe架构创新，单芯片最高可实现2400TPS、50msTPOT的超高吞吐、低时延的性能。
大力出奇迹的scaling law，在大语言模型领域已经屡试不爽，而在汽车智能辅助驾驶技术领域，则刚刚开始应用。汽车公司们深陷价格战泥潭，而苦求破局之门，智能化显然是那个终极路径，超大算力中心也在接连而起。而“量大管够”的华为云CloudMatrix384超节点，无疑命中了最核心的汽车行业痛点。
此外，目前汽车行业采用的VLA和世界模型等智能辅助驾驶技术，几乎都包含了大量MoE专家模型和思维链等技术架构。
华为CM384超节点架构则能更好地支持混合多专家MoE大模型的推理，可以实现“一卡一专家”，一个超节点可以支持384个专家并行推理，有效提升效率。
要知道，华为已经成功在昇腾平台上实现了准万亿MoE模型的全流程训练。因此，对于车企而言，采用CM384超节点训练智能辅助驾驶技术模型，无疑是如虎添翼。
而且，今天车企的智能辅助驾驶技术模型仅仅在推理端就拥有动辄30亿-40亿级参数，在云端更是高达十倍，到300多亿参数量级。对于算力资源的利用效率要求也极高。
而华为云CM384超节点可以支持“一卡一算子任务”，灵活分配资源，提升任务并行处理，减少等待，将算力有效使用率（MFU）提升50%以上；同时，超节点还可以支持训推算力一体部署，如“日推夜训”，训推算力可灵活分配，帮助车企实现资源使用最优。
长远来看，更关键的是，华为云CM384超节点的灵活性和扩展性，还可以支撑智能辅助驾驶技术向更大规模的模型演进。今天，AI技术在汽车智能化的应用才刚刚开始，在通向无人驾驶和空间机器人的长远图景中，巨量数据的训练和计算任务，已经不言而明。
而对于未来万亿、十万亿参数的大模型训练任务，在云数据中心，华为还能将432个超节点级联成最高16万卡的超大集群，能够同时支持1300个千亿参数大模型训练。
高性能、专业和安全的算力资源，已经成为一众央国企部署智能化战略的首要选择。
8月28日，华为云与长安汽车宣布展开深度合作，搭载华为云CloudMatrix 384超节点的长安天枢智驾也同步亮相。至此，长安成为央企首个应用该超节点、以国产算力开展智驾研发的车企。据介绍，基于华为云CloudMatrix 384超节点及华为云高带宽、大容量的存储集群，长安汽车成功实现了智能辅助驾驶模型的高效训练。双方已进行了VLA、端到端等多种智能辅助驾驶模型的适配。
目前，该训练集群部署于华为云贵安汽车专区，不仅满足了智能辅助驾驶开发训练对安全合规环境的严格要求，还具备多可用区部署条件，可支持高可用架构，为自动智能辅助驾驶模型的持续迭代提供了稳定可靠的算力支撑。
广汽也同样是当天与华为云宣布合作的汽车国企，双方进行了“星云空间-广汽X华为云”CloudDevice云车机联合技术发布，助力广汽实现座舱算力上云，解决车机卡顿问题。
此外，华为云还携手奇瑞、理想、一汽丰田等车企推进多项合作，涵盖全价值链AI赋能、智能驾驶辅助系统研发和全量业务上云等关键领域，共同构建更智能、可靠、安全的汽车云生态，助力行业智能化升级。
据IDC数据，在中国汽车云市场份额中，华为云已经连续3年位居第一，5000万辆智能网联汽车跑在华为云上。全国超100万辆智驾车辆在华为云上。
大国重器，
华为云成为智能汽车基座
一个行业，如果将生命线资源押注在不可控的供应之上，无疑是危险的，而如果腾挪在政策缝隙中，但买到就落后，同样难有前途。
今天的智能汽车显然就身处这样的行业。
产业层面而言，汽车公司们需要优质、可控和高效供给的算力，这影响了中国智能电动汽车产业发展硕果是否得以维持，甚至产业向未来百年实现技术演进的速度。
就公司而言，新的大模型技术层出不穷，训练资源的多与寡，则决定了模型的训练效率，部署到车端的节奏，乃至最终的产品迭代和用户体验，也自然决定汽车产品的智能化竞争力。
这个角度而言，不难理解华为云CloudMatrix 384超节点的战略意义。在人工智能这个全球化技术母体下，华为云CloudMatrix 384超节点已经成为实实在在的“大国重器”。
大量汽车央国企的集体选择，就是鲜明例证。华为云CM384超节点落地长安，绝非单纯技术适配，而是战略级主动出击：既以国产算力筑牢智能辅助驾驶安全底座，响应自主创新；更是打破海外供应链桎梏，为核心技术加上一道结实的防护锁。
而华为云还在继续加大投入，筑高云技术的能力。例如，在8月28日，华为云宣布贵安汽车专区正式上线。
华为云贵安汽车专区是专为汽车行业打造的云基础设施，依托分布式接入架构与全国高可用布局，实现低时延就近接入，保障用户在自驾游等跨区域出行场景中，都能享受到一致的智能辅助驾驶体验。同时，多专区多活架构让系统可靠性大幅提升，实行车云时延降低60%，可用性达99.999%，让智能辅助驾驶体验更流畅、更可靠。
自2023布局乌兰察布汽车专区以来，华为云一路加码，如今，贵安专区应运而生，芜湖专区正在规划中。
贵安汽车专区的上线标志着华为云建成首个南北双专区，形成全国一体化智算网络。未来，三大专区协同联动，将为智能辅助驾驶技术研发提供安全合规、低时延、高可用的基础设施保障，支持分布式全国就近接入，显著提升用户体验。
而除了提供CloudMatrix 384超节点的核弹级算力资源突破，在智能辅助驾驶的模型训练方面，华为云还整合了模型训练、数据处理、闭环仿真、以云助车、智驾生态等多维度的能力，全面赋能汽车行业的智能辅助驾驶技术发展。
而在更广的智能汽车技术支持上，华为云也在智算存储、集训效率、智控合规等方面，进行多层助力。
汽车智能化汹涌而来，算力成为行业发展和车企竞争的命脉，以CloudMatrix 384超节点实现国产算力破局的华为云，也乘势而起，逐渐成为汽车公司角逐智能化路上的制胜筹码和核心底座。
