随着车企数字化转型的深入，上云已成为业内普遍现象。根据研究机构Frost&Sullivan报告显示，2021年云在汽车行业的应用比例已达到53.7%，超过一半的企业已在云环境中开展了业务运营。

然而，市场中的云服务纷繁复杂，企业上云之后，实际效果往往与预期目标有所偏差。如在研发端，不同云之间架构不统一、管理复杂；在运营端，需要与不同的云平台进行连接、交互，由于数据不统一，流通受阻，难免影响运营与服务的效率。

因此，深入各行各业，提供更贴合行业领域及企事业自身所需的专有云服务，已成为行业内的重要趋势。比如金融、政府对安全性要求较高，长沙、陕西等政府采用华为政务云Stack，银河证券、南京银行采用阿里金融云，渤海银行、国联人寿采用平安保险云等。

所谓专有云，是云服务商为客户专门而建的资源独享的云计算系统。它介于公有云与私有云之间，比公有云有更好的安全性，比私有云有更好的灵活性。

具体来讲，专有云分为两种模式，专有模式和自建模式。

专有模式，可以理解为是对公有云的延伸。它在公有云资源上进行物理隔离或者整合，从而实现公有云的专有化部署，如阿里云云盒、亚马逊的Outposts、有孚网络专有云。

自建模式，可理解为自建机房，是在指定区域通过完全私有化的方式提供专有云平台服务，它对企业的资金和技术实力要求非常高。

与一般行业不同，汽车产业供应链更长、面临的不确定性因素更多、产生的数据量更大、对专业度和安全度要求也更高，更需要专云专用。

如从安全角度，汽车领域对数据的要求不同，需要针对行业特殊需求用专门的云服务进行定向处理。

首先，智能网联汽车在路上行驶，会产生并收集大量的个人信息、车牌、地理位置等数据，其不仅关系着个人隐私，还涉及国家安全，必须用专门的云上安全工具对数据进行分级、分类、清洗等脱敏处理。

其次，智能汽车的数据还会直接影响驾驶安全。智能网联汽车感知、分析、决策全依赖于数据驱动，若数据被篡改，会造成安全隐患。如今年5月，英国一家信息安全公司发文称，通过蓝牙钥匙系统的漏洞可以侵入特斯拉车辆，并且可以在10秒钟内开走车辆；去年年底，沃尔沃服务器遭到黑客组织Snatch的入侵，部分研发信息被盗。

数据安全，已成为汽车行业急需解决的问题。近些年，国家也加强了对汽车数据的监管要求，如今年4月，国家市场监管总局等五部门发布了《关于试行汽车安全沙盒监管制度》，以完善智能汽车的安全监管方式。包括去年《个人信息保护法》、《数据安全法》等一系列政策法规出台，都对数据的安全合规提出更高要求。

此外，从专业角度来看，汽车行业对云上工具的定制化需求也更为明显。

比如自动驾驶车辆要实现量产落地，就需要大量的测试验证。对此，业内普遍认为至少110亿英里的测试里程，此距离相当于在太阳和地球之间往返50余次。如此大的测试体量，只能在仿真场景中才能完成。为了使测试结果尽可能贴近现实，这就要求不仅对仿真场景里建筑、道路等几何还原，还要对路面摩擦系数、风阻系数等物理规律进行还原。要实现这些效果，都需要专业的自动驾驶仿真云平台才能完成。

专有云解决方案是云计算的下一个风口，国内车企对专有云的需求迫切，然而在行业内，针对汽车行业特色定制的专有云市场才刚刚起步。

前段时间，腾讯发布了行业首个专为智能汽车打造的专有云平台——腾讯智能汽车云。

与普通的汽车云相比，腾讯智能汽车云的专有性更强。在专属性方面，它是专门针对智能汽车与自动驾驶领域而建设的专有云平台，并在上海开设了华东专区，不仅提供了全栈物理隔离，保障数据安全可信、自主可控，还针对行业通用需求和痛点，将云上组件进行定向优化。

又如在技术先进性方面，腾讯智能汽车云提供了GooseFS存储加速服务，能够使加速性能提高10倍，对于自动驾驶的数据处理，能降低70%的标注成本等；此外，在弹性和兼容性方面，车企还可享受和公有云一致的资源弹性和开放性，并可以个性化定制创新。

腾讯智慧出行副总裁钟学丹在中国汽车产业发展（泰达）国际论坛上表示：“云正在成为重要生产力，腾讯将以云为核心，为汽车产业提供以数据驱动的车云一体化基础设施，针对汽车行业特性的业务解决方案，助力车企构建自己的数字化底座和完整的业务服务能力。”

专云专用，是车企的最佳选择，不仅能让车企享受公有云的既有资源、高稳定、灵活拓展、成本低等优势，同时又可享受私有云的专属与安全，让车企“鱼”与“熊掌”兼得。未来，针对汽车行业而定制的专有云，将会给车企带来强劲的增量价值。

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