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均位列第一。这一数据在2026云栖大会汽车行业峰会上被披露，显示阿里云正在成为中国智能汽车产业算力与AI基础设施的主要供应商。
阿里云智能集团公共云事业部AI汽车行业总经理李强将这一布局概括为“芯、云、模一体”。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，阿里云试图构建一套覆盖汽车产业链全环节的AI基础设施体系。
在智能座舱领域，行业关注点正从大模型“能聊天”转向“能办事”。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表示，在与多家车企座舱团队交流后观察到，闲聊并非用户使用座舱的核心高频场景，用户更关心系统能否在合适时机高效完成车控、导航和服务任务。
这一判断推动座舱AI从规则引擎和多模块拼接的旧架构，转向Harness工程治理框架与大模型结合的新范式，由模型本身承担意图理解、任务分解和工具调用的全部职责。阿里云在此领域的定位是提供云、模型等全栈AI能力以及阿里生态服务Agent，而非直接打造完整座舱产品。
千问座舱Agent的核心能力包括两块：一是闲聊检索，能力来自千问C端APP的积累；二是阿里集团生态Agent，将淘宝闪购、高德、飞猪等能力原子化封装为统一的Agent接口，车企一次接入即可调用整个阿里集团的生态能力。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，系统可完成位置判断、预计到达时间计算、餐厅筛选、下单支付及配送时间协调等全链路操作。
目前大多数车企已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。随着开源模型进入越来越多车企的研发和量产体系，千问正在成为汽车AI的重要模型基础。
智能驾驶领域的竞争则从算法层下沉至工程层。从2020年到2025年，中国自动驾驶经历多轮路线切换，进入2026年后形成端到端原生多模态大模型、视觉模型与强化学习结合的技术主线，核心是将大语言模型领域验证过的Scaling Law引入自动驾驶。MoE架构从两年前智驾模型几乎不用，发展为当前云端大参数模型的标配选择，其参数量大但激活参数少、推理效率高的特点，对多机互联带宽提出极高要求，推动车企算力建设从追求卡量转向关注高速互联、超节点和集群效率。
在2026云栖大会上，平头哥发布新一代AI芯片真武V900，官方数据显示其性能是上一代真武M890的三倍，可满足万亿级参数大模型的训练和推理需求，将于2027年第一季度量产售卖。此前，30多家车企及智驾方案商已在阿里云开展研发，平头哥自研真武810E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周光表示，团队实际测试真武AI芯片后认为能够解决大模型训练中的现实需求。元戎启行是较早将阿里真武AI芯片用于训练的企业之一。车企和智驾公司需要的已不只是可用的算力卡，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。
数据产线效率被视为模型迭代速度的天花板。一条完整的智驾数据闭环产线包括车辆采集原始视频、拆帧、标注、质检、生成训练用Clips、送入训练集群、模型迭代、部署车端、再采集新数据等环节。传统流程中，数据团队需将车端回流数据拷至本地服务器再分批上传至云，随后进行格式转换、去重、清洗，再交由标注团队，每个环节都可能形成断点。阿里云的解法是重构整条产线，数据从车端回流后沿管道自动完成转换、清洗和标注，直接进入训练环节。
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讨论中表示，过去数据和算力常被视为模型的支撑项，现在数据体系和AI Infra已成为模型范式本身的一部分，模型能否快速迭代不只取决于算法，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，包括识别临时路牌、判断潮汐车道、给救护车让行等，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。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做后训练，再蒸馏成小模型，适配不同车端算力平台。
从公有云市场份额到芯片、模型、数据产线的全栈布局，阿里云正在中国智能汽车产业的AI基础设施层形成系统性优势。随着端到端大模型和Agent架构成为行业主流，车企对云厂商的依赖将从单纯的算力租用转向涵盖模型基座、数据工程和生态服务的综合能力，这一趋势将深刻影响中国智能汽车产业的竞争格局。
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