根据沙利文联合头豹发布的《2026年中国汽车AI云市场追踪报告（26H1）》，阿里云在中国汽车公有云市场的份额达到45.2％，在智能驾驶、智能座舱、工业提效等六项市场及细分赛道中均位列第一。这一数据表明，中国智能汽车产业的算力与AI基础设施竞争格局正在加速向头部云厂商集中。
在2026云栖大会汽车行业峰会上，阿里云智能集团公共云事业部AI汽车行业总经理李强将公司在汽车领域的战略总结为“芯、云、模一体”，即从芯片、云计算到大模型的全栈能力覆盖。该体系覆盖了从智能座舱到自动驾驶、从端侧小模型到云端万亿参数推理集群的完整链路，同时延伸至车企内部组织效能提升等场景。
智能座舱领域正在经历从“能聊天”到“能办事”的范式转换。阿里云智能集团公共云事业部AI汽车行业解决方案总经理霍健在近期与多家车企座舱团队的交流中观察到，闲聊并非用户使用座舱的核心高频场景，用户更关注系统能否在适当时机高效完成车控、导航和服务任务。这意味着座舱AI的核心定位正从对话交互转向任务执行。
这一转变要求座舱系统从基于规则引擎和多模块拼接的旧架构，迁移至以Harness（工程治理框架）加大模型为核心的新范式，由模型承担意图理解、任务分解和工具调用的全部职责。阿里云并未选择直接提供完整的座舱产品，而是定位为云、模型等全栈AI能力的提供方，以及阿里生态服务Agent的接入方。千问座舱Agent的核心能力包括两部分：一是来自千问C端APP积累的闲聊检索能力；二是阿里集团生态Agent，将淘宝闪购、高德、飞猪等服务封装为统一的Agent接口，车企一次接入即可调用整个阿里生态能力。例如，用户发出“帮我点个外卖，我到家的时候外卖也到”的指令，系统可通过一次A2A调用完成位置判断、到达时间计算、餐厅筛选、下单支付及配送协调的全链路操作。目前多数车企已在基于开源的千问系列模型自研座舱产品体系，结合具体任务在云端与车端部署不同规模和模态的千问模型。
智能驾驶领域的竞争重心则从算法层下沉至工程层。2020年至2025年间，中国自动驾驶经历了几轮路线切换，进入2026年后，主线逐渐清晰：端到端原生多模态大模型、视觉模型与强化学习的结合，核心是将大语言模型领域验证过的Scaling Law引入自动驾驶。技术迁移趋势明显，MoE架构在智驾模型中的应用从两年前的几乎空白发展为当前云端大参数模型的标配选择。MoE架构参数量大但激活参数少、推理效率高，同时对多机互联带宽要求极高，这促使车企的算力建设从单纯追求卡量转向关注高速互联、超节点和集群效率。
在算力层面，平头哥在2026云栖大会上发布新一代AI芯片真武V900，官方数据显示其性能为上一代真武M890的三倍，可满足万亿级参数大模型的训练和推理需求，计划于2027年第一季度量产。此前，已有30多家车企及智驾方案商在阿里云开展研发，平头哥自研真武810E的行业实践规模超过15万卡，50余个主流自动驾驶模型完成兼容验证。元戎启行CEO周光在圆桌讨论中表示，团队实际测试真武AI芯片后认为其能够解决大模型训练中的现实需求。车企和智驾公司需要的已不仅是可用的算力卡，而是能够适配新模型架构、持续支撑训练规模扩大的基础设施。
算力之外，数据产线效率是决定模型迭代速度的关键变量。一条完整的智驾数据闭环产线包括车端采集、拆帧、标注、质检、生成训练Clips、送入训练集群、模型迭代、部署车端、再采集等环节，每个节点都可能形成断点。阿里云的方案是重构整条产线，使数据从车端回流后自动完成转换、清洗和标注，直接进入训练环节，消除人工搬运和分批上传带来的效率损耗。
小鹏汽车自动驾驶产品高级总监、Robotaxi事业部负责人袁婷婷在圆桌上指出，数据和算力已从模型的支撑项转变为模型范式本身的一部分，模型能否快速迭代不仅取决于算法，也取决于数据闭环、训练基础设施和端侧硬件能否协同。VLA模型需要理解物理因果和大量常识信息，这些能力不来自驾驶数据，而是语言大模型经海量训练才具备的。对车企而言，从零自研基座成本极高，更可行的路径是在云上对千问大参数基座进行后训练，再蒸馏为小模型适配不同车端算力平台。
从座舱Agent到智驾数据闭环，从自研芯片到开源模型生态，阿里云正在构建一套覆盖中国智能汽车全产业链的AI基础设施。随着端到端多模态大模型成为行业共识，云厂商在算力、模型和数据工程层面的综合能力，将越来越直接地影响车企的产品迭代节奏与竞争位次。
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