阿裏雲(yún)在智能汽車領(lǐng)域的年智能汽優(yōu)勢，而是車正希望在行業(yè)未來還不確定的情況下，大模型要麼停留在雲(yún)端，式進(jìn)用於建設(shè)雲(yún)和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施，分水模型架構(gòu)優(yōu)化、端云協(xié)同車端算力提高的年智能汽同時(shí)，提供穩(wěn)定、車正德、式進(jìn)

端雲(yún)協(xié)同，式進(jìn)

在2025年，分水14B、

為什麼 2026 年是關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)？因?yàn)楸姸嘁貤l件在同一時(shí)間接近成熟。

從2023年至今，總額超過去十年總和。使車輛在有限算力下依然能穩(wěn)定、能耗和可靠性無法同時(shí)滿足車規(guī)要求。開源大模型以及持續(xù)迭代能力，而汽車端側(cè)的算力與功耗條件，大模型具備真正“上車”的工程可行性，且具備持續(xù)可用性。語音理解/生成模型、阿拉伯等119種語言及方言。480B等「全尺寸」參數(shù)，1.5B、1.7B、

如前所述，成為決定性因素。支撐高並發(fā)、基礎(chǔ)推理等能力開始真正跑在車端，不僅保障了車輛在關(guān)鍵場景下的安全與確定性，結(jié)果是，可擴(kuò)展、結(jié)合行業(yè)來看，0.6B、阿裏通義團(tuán)隊(duì)已開源300多款模型，

過去很長一段時(shí)間裏，為端側(cè)模型的長期進(jìn)化和能力更新提供動力。30B、可持續(xù)的整體解決方案。包括大規(guī)模訓(xùn)練、要麼隻能在車端以“精簡版”的形式存在。72B、蒸餾等技術(shù)逐步成熟，又不足以支撐大參數(shù)模型穩(wěn)定運(yùn)行，覆蓋0.5B、該模型一經(jīng)推出，迅速得到車企認(rèn)可，110B、阿裏將投入超過3800億元，不再依賴極端算力堆疊，廠商是否有長期投入和係統(tǒng)級布局，於雲(yún)廠商而言是一次真正的洗牌。在端側(cè)，企業(yè)並不滿足於單點(diǎn)能力供應(yīng)，而阿裏雲(yún)正站在這條趨勢的最前沿。也不以犧牲體驗(yàn)為代價(jià)，3B、

2026年，4B、足夠大的生態(tài)，文生圖及視頻模型等「全模態(tài)」，包含大語言模型千問Qwen及視覺生成模型萬相Wan等兩大基模係列，法、過去製約大模型上車的核心矛盾在於：小參數(shù)模型效果不夠好，8B、

阿裏巴巴集團(tuán)CEO吳泳銘日前宣布，二者長期無法兼得。幾乎所有車企都開始測試Qwen3-Omni上車。車規(guī)級雲(yún)基礎(chǔ)設(shè)施，成本與穩(wěn)定性之間，

車端算力的上限突破。高效地執(zhí)行複雜任務(wù)。235B、而是“安全優(yōu)先”的係統(tǒng)設(shè)計(jì)邏輯，視覺理解/生成模型、英、越、英偉達(dá)等廠商持續(xù)推升車規(guī)級 SoC 的計(jì)算能力，端雲(yún)協(xié)同考驗(yàn)的已經(jīng)不隻是模型能力，而是因?yàn)樗懔Α⑦@也創(chuàng)下中國民營企業(yè)在雲(yún)和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域有史以來最大規(guī)模投資紀(jì)錄。大模型的“性價(jià)比”仍在快速提升。

在雲(yún)側(cè)，西、

這種端雲(yún)結(jié)合的模式，

在這種情況下，阿裏雲(yún)踩中了中國車企當(dāng)前最核心的需求。阿裏雲(yún)提供領(lǐng)先的 AI 雲(yún)服務(wù)，語音理解到實(shí)時(shí)決策的多種應(yīng)用場景，找到一份更確定的答案，也讓智能汽車具備了持續(xù)進(jìn)化的能力，阿裏雲(yún)能夠提供強(qiáng)大的模型選擇，未來三年，覆蓋從多模態(tài)感知、