汽车产业正从“云端连接”加速迈向“AI驱动”，云计算不再只是承载数据与网络的基础设施，而是逐步成为支撑智能研发、智能制造、智能服务与自动驾驶训练的核心智能底座。
2026年9月20日，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，以下简称“沙利文”）联合头豹研究院发布《2026年中国汽车AI云市场追踪报告（26H1）》（以下简称《报告》），本报告旨在梳理中国汽车AI云行业的发展演进、服务范围与自动驾驶、智能座舱、工业提效三大应用场景，剖析行业市场规模与增长趋势、核心发展痛点及未来演进方向。
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下文为白皮书部分节选，详细内容可扫描二维码获取：
01
汽车AI云正从资源承载平台升级为模型驱动的智能生产体系
资料来源：沙利文分析、头豹研究院
汽车产业用云的核心驱动力正由业务系统数字化转向AI模型持续开发与运营，汽车AI云已形成由MaaS层、PaaS层与IaaS层构成的统一AI生产体系，云服务对象从系统与应用延伸至数据、模型与AI生产流程。行业呈现模型原生化、智能体协同、训推一体化与场景原生化四大趋势：汽车AI云正从“资源承载平台”升级为“模型训练、推理部署与持续优化平台”，并通过研发、制造、质检、服务等多类Agent协作，推动汽车企业从流程数字化走向任务自动化。阿里云、腾讯云、华为云等头部厂商凭借全栈自研能力与生态协同布局，成为当前汽车AI云建设的主要参与者。
02
服务范围覆盖整车制造、智能技术与生态运营三类主体
汽车AI云服务已从单一的基础资源供给，演进为覆盖研发制造、智能技术、生态运营全链条的分层服务体系：面向整车与零部件企业，提供智算平台与工具链、数据闭环、仿真及智能制造能力；面向自动驾驶方案商、座舱OS及生态商、AI软件商等智能化技术供给方，提供训练算力租用、模型托管与分发、合规数据平台等能力；面向高精地图、车路协同、出行与充电运营等生态与运营延伸方，提供端云协同网络、OTA与内容分发、车云数据运营等支撑。
03
自动驾驶、智能座舱与工业提效三大场景发展节奏分化
资料来源：沙利文分析、头豹研究院
汽车AI云的增长并非由单一场景驱动，而是由自动驾驶、智能座舱和工业提效三类应用共同推动，三者虽同样建立在AI能力之上，但云资源消耗方式、商业化路径和规模化成熟度存在明显差异：自动驾驶更依赖训练与数据闭环，形成以AI IaaS和PaaS为主的“训练经济”；智能座舱更依赖模型调用与持续推理，形成以MaaS和推理服务为核心的“调用经济”；工业提效则需要将单项目沉淀为企业级平台，形成“平台复用经济”。
04
市场规模高速扩张，2029年预计突破750亿元
2021—2025年，中国汽车AI云市场规模由4.2亿元快速增长至122.1亿元，市场已由早期技术验证进入规模化建设阶段；预计2029年市场规模将达到753.0亿元，2025—2029年复合增长率约57.5%。短期增长仍主要由智算基础设施建设和自动驾驶研发投入驱动，中长期则逐渐转向模型持续迭代、车端规模化推理、座舱Agent及海外业务运营，市场竞争也将从单纯的算力资源竞争，进一步转向行业数据积累、模型工具链、端云协同能力及安全合规能力的综合竞争。
05
数据、训练、部署与运营四环节矛盾交织，制约规模化落地
资料来源：沙利文分析、头豹研究院
汽车AI云当前的核心矛盾在于模型能力提升速度快于规模化转化能力：数据环节，汽车AI数据来源广泛但高度异构，真正可用的高质量标注数据仍然稀缺；训练环节，算力供给持续改善，但AI经济性仍未真正跑通，投资回报率越来越取决于GPU利用率、存储网络成本与训推协同效率；部署环节，模型可用并不等于汽车级可用，汽车AI从概念验证进入量产，仍需满足稳定性、数据合规与多车型适配等更高要求；运营环节，行业合规正由上线前审核转向覆盖数据、模型和部署全生命周期的持续治理。四类问题相互传导，共同制约汽车AI云从“能否做出模型”向“能否把模型变成安全、可复制、可持续付费的生产系统”跃迁。
06
价值池加速向AI PaaS与MaaS迁移，训推并重成为竞争主线
资料来源：沙利文分析、头豹研究院
未来3—5年，汽车AI云的价值增长将从单纯的算力需求扩张，逐步延伸到训推一体、AI工程平台、模型运营、Agent编排与可信数据流通及全球合规治理，价值池将由基础算力向AI PaaS与MaaS迁移，竞争重点也将从“谁拥有更多资源”转向“谁能以更低成本把数据、模型、部署和运营连成闭环”。行业将经历“AI工程体系成型期（2026—2027年）”与“AI持续运营规模化期（2028—2030年）”两个阶段，训练中心逐步向训推并重演进，单模型能力向模型组合及Agent协同升级，单点工具向一体化AI工程平台整合，单云部署向端边云与混合云协同发展。
