行业技术范式变革 - 智能辅助驾驶技术架构正从“多模块多阶段串联”向“端到端一体化”变革，带来范式革命 [1][2] - “端到端”架构推动视觉、语言和行动能力深度融合的VLA架构模型发展，实现通过数据训练自主应对复杂场景 [2] - 产业界认为“端到端”范式革命的拐点已到来，但同时也面临新的技术难关 [1] 行业面临的核心挑战 - “端到端”技术对数据量与算力需求呈指数级增长，主流智驾企业单次模型训练数据量需达10P-30P，远超传统的TP到几个PB [3] - 具身智能需要机器理解物理世界并执行复杂动作，涉及视觉、语言及摩擦、形变等物理规律，复杂性远超其他领域 [3] - 具身智能落地面临数据分散、算力需求特殊、通信要求苛刻等研发困境，需要算力、大数据、人工智能平台三位一体的云上AI基础设施 [3] 云厂商的战略布局与解决方案 - 阿里云观察到客户算力需求已处于万卡规模以上，对模型规模、多模态数据处理及合规要求提高 [4] - 阿里云大数据AI平台建立模型、AI基础设施、数据基础设施、端到端工具四大要素的技术支撑，投入Agentic AI落地的基础设施搭建 [4] - 阿里云智能辅助驾驶解决方案通过统一元数据管理实现对百PB级数据高效管控，并支持Lance格式训练加速与数据压缩 [4][5] 技术解决方案的成效 - 某车企采用阿里云解决方案后，实现百万级任务管理及开发调度，支持上万任务并发，产能达30w clips/天，效率较升级前提升2-3倍 [5] - 阿里云平台满足机器人数据预处理、分布式训练、数据大规模远程回传等需求，提升研发及模型迭代效率 [5] - 目前80%以上中国车企及多家头部机器人企业的数据处理与模型训推链路运行在阿里云大数据AI平台上 [5] 产业生态合作与竞争格局 - 阿里云与英伟达在Physical AI软件工具栈合作，集成Isaac Sim、Cosmos等工具，形成覆盖数据预处理、仿真测试的全链路平台支撑 [6] - 阿里云Data+AI在全模态兼容、弹性可扩展、安全合规等方面处于市场前列，正从技术供应商转变为产业变革引领者 [6] - 未来全球可能仅存5到6个超级云计算平台，阿里云正以饱和式投入推进AI基础设施建设，参与“超级AI云”竞赛 [8]