阿里云在乌兰察布数据中心办了一场智驾论坛。这座北方算力枢纽，承载着中国智能驾驶研发约六成的算力。论坛上，阿里云亮出了芯片、云、模型三层协同的“产线”方案，把数据接入、清洗、标注，再到模型训练和算力调度，整条链路全部打通，日处理能力达到百万级clips，模型迭代周期压缩到天。说白了，智驾的比拼已经从算法层面，下沉到了工程化基础设施的较量。
乌兰察布：智驾算力的隐形重镇
很多人可能没注意到，中国智能驾驶的研发算力，大约六成都在乌兰察布。这里气候凉爽，电价也便宜，加上阿里云的数据中心布局，成了智驾训练的天然机房。论坛上，阿里云反复强调一个观点：智驾拼到最后，比的不是单块芯片有多强，而是整个算力体系能不能稳定、高效地转起来。
乌兰察布数据中心目前承载着多家车企和自动驾驶公司的训练任务。以阿里云的人工智能平台PAI为例，它可以统一调度训练和推理卡，适配主流国产AI芯片，支持万卡级国产资源集群，有效算力利用率稳定在97%以上。这意味着，一万张卡放在一起，几乎不浪费，每一分算力都在为模型迭代出力。
数据产线：特斯拉真正的护城河
阿里云在论坛上直言，特斯拉真正的壁垒，不在于某个惊艳的算法或模型架构，而在于它把“数据到模型”的产线闭环做得极其高效。从路上跑的车采集数据，到清洗、标注、训练、仿真，再回到车上，这条链路越顺，模型进化就越快。
这套逻辑放在国内同样成立。阿里云提出的“产线”方案，就是把过去割裂的环节串起来：从数据接入、清洗、标注，到模型训练、算力调度，全链路打通。效果是每天能处理百万级clips，模型迭代周期压缩到天级别。相比之下，传统做法可能要几周甚至几个月才能完成一轮更新。
- 数据接入：支持车端海量视频、传感器数据实时上云
- 清洗与标注：自动化工具加人工校验，减少无效数据
- 模型训练：弹性调度万卡集群，训练任务排队时间趋近于零
- 算力调度：训练和推理统一管理，避免资源闲置
小鹏“扶摇”：国产芯片跑通VLA模型
小鹏汽车与阿里云合作建设的“扶摇”智算中心，2022年就落在了乌兰察布。这个中心支撑了小鹏第二代VLA模型——直接用视觉原始数据产生动作，绕开了传统感知、预测、规划的分步流程。更关键的是，这个模型已经开始用阿里云的国产芯片做训练。
国产芯片跑VLA模型，过去很多人担心性能不够。但小鹏和阿里云用实际部署证明，这条路走得通。训练端用国产芯片，推理端配合统一调度，成本比进口方案低不少。对车企来说，这既是供应链安全的选择，也是降本增效的手段。
平头哥超节点：从64卡到数十万卡
平头哥在论坛上晒出了新东西：国内首个64卡单层全对称超节点架构。它支持统一内存语义，还兼容NCCL——这意味着原来给英伟达写的分布式训练代码，几乎不用改就能跑上来。首台PPU服务器已经在2024年12月于一家车企上线，目前汽车行业PPU使用规模正朝着数十万卡迈进。
生态是算力落地的关键。平头哥透露，目前已有30多家车企和方案商在使用PPU，50余个自动驾驶主流模型完成了兼容验证。从数量上看，这个生态还处于早期，但增速很快。另外，阿里云的灵骏·真武M890超节点实例在2025年8月10日正式开售，订单成功后1小时内交付，从公布到商用不到一周。这种速度，透露出算力基础设施正在像标准品一样快速流通。
智驾下半场：基础设施决定上限
现在行业里有个共识：智驾竞争已经从算法层下沉到工程化基础设施。不管技术路线是纯视觉、激光雷达还是端到端，数据产线、万卡级算力管理、基座模型能力都是绕不开的地基。地基不牢，再好的算法也跑不起来。
阿里云这场论坛，本质上是在告诉车企：算力不是买几块卡就完事，而是一整套服务。从乌兰察布的机房到平头哥的芯片，从PAI平台到PPU服务器，阿里云想做的，是智驾时代的“水电煤”。至于哪家车企能跑出来，就看谁先把这条产线磨得最顺。
FAQ
Q: 阿里云在智驾领域到底提供什么？
A: 阿里云提供的是算力基础设施加数据产线方案，包括数据中心、AI平台、国产芯片（平头哥）、超节点实例等，帮助车企打通从数据采集到模型训练的全链路，日处理能力可达百万级clips。
Q: 国产芯片训练智驾模型靠谱吗？
A: 靠谱。小鹏第二代VLA模型已经用阿里云国产芯片训练，平头哥PPU服务器也在多家车企上线。目前30多家车企和方案商在使用PPU，50余个主流自动驾驶模型已完成兼容验证。
Q: 智驾算力利用率能达到多少？
A: 阿里云人工智能平台PAI支持万卡级国产资源集群，有效算力利用率稳定在97%以上。这意味着资源浪费很少，训练任务能高效排队和调度。
Q: 智驾竞争的关键还是算法吗？
A: 算法依然重要，但竞争重心已经下沉到工程化基础设施。数据产线是否高效、算力管理是否灵活、基座模型是否扎实，这些共同决定了智驾系统的迭代速度，成为新的分水岭。
来源：极客公园
