行业趋势：AI技术范式革命 - 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] - 具身智能和智能辅助驾驶正推动AI从数字世界进入物理世界，Agentic AI时代到来 [1] - 行业看到“端到端”范式革命拐点到来，但面临新的技术难关 [1] 技术架构变革：端到端优势 - 传统自动驾驶采用模块化技术架构，受制于“感知-决策-规控”分阶段架构瓶颈，依赖人工定义规则 [3] - 端到端架构具备scaling law性质，实现视觉、语言和行动能力深度融合的VLA架构模型 [3] - 新架构只需关注数据和场景训练，就能实现复杂场景自主应对，带来能力快速迭代 [3] 基础设施挑战：数据与算力需求 - 传统自动驾驶训练需几个PB数据，当前主流智驾企业单次训练需10P-30P数据量 [4] - 数据量限制车企模型快速迭代，需要整体大数据并发能力提升 [4] - 具身智能需要掌握物理规律，数据分散、算力需求特殊、通信要求苛刻 [4] - 客户算力需求达万卡规模以上，对多模态数据处理和合规要求变高 [5] 阿里云解决方案：技术支撑体系 - 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 [5] - 通过元数据管理实现对百PB级数据高效管控，降低数据备份、流动和处理成本 [5] - 支持Lance格式非结构化数据读写和训练加速，提升压缩能力减少存储空间 [5] - 架构升级加速千万级Clip数据生产和千亿级训练数据高性能检索 [5] 实际应用效果：效率提升显著 - 某车企使用阿里云方案后实现百万级任务管理，支持上万任务并发运行 [7] - 产能达30万clips/天，持续突破调度瓶颈，效率较升级前提升2-3倍 [7] - 满足机器人数据预处理、分布式部署、训练和数据远程回传需求 [7] - 80%以上中国车企和多家头部机器人企业使用阿里云大数据AI平台 [7] 生态合作与战略布局 - 与英伟达在Physical AI领域合作，集成Isaac Sim、Isaac Lab等软件工具栈 [9] - 形成覆盖数据预处理、仿真数据生成、模型训练评估的全链路平台支撑 [9] - 阿里云Data+AI在全模态兼容、弹性可扩展、安全合规方面市场领先 [9] - 公司正超越“技术供应商”角色，成为产业变革引领者 [9] 未来基础设施需求 - 具身智能对云计算有高可用性和“网存算一体”的极端通信需求 [10] - 新计算范式需要超大规模基础设施和全栈基础积累 [11] - 未来每个家庭、工厂、公司都需要众多Agent和机器人24小时服务 [11] - 每个人可能需要使用100张GPU芯片，全球可能只有5-6个超级云计算平台 [11]