随着智能化、电动化、网联化进程的加速推进，中国汽车产业在 2025 年已全面迈入 “软件定义汽车（Software-Defined Vehicle）” 阶段。
无论是传统汽车制造商，还是新能源汽车新势力品牌，当前都面临两大核心挑战：
怎样处理海量的车端数据（涵盖 ADAS、传感器、车况数据等）？
如何在全球范围内搭建稳定、低延迟的车联网体系？
因此，选择云服务商不再是简单的 “价格比较”，而是与智能驾驶、供应链管理、车联网 OTA、智能工厂等核心业务直接挂钩。
本文将从实际落地需求出发，为你分析：
2025 年，中国汽车企业到底该选择哪家云服务商？
一、车企上云的核心需求出现转变：从 “单纯上云” 转向 “借助云实现智能化”
以往车企使用云服务，更多是为了达成以下目标：
搭建企业网站
部署 DMS、CRM 系统
存储各类文件
但到了 2025 年，车企对云服务的需求已截然不同。
现阶段车企最迫切需要的云服务能力包括：
- 自动驾驶与仿真训练的平台支撑能力（AI Training）
- 车联网实时连接功能（Connected Vehicle）
- 车队数据传输通道（Fleet Data Pipeline）
- 整车 OTA 升级体系（OTA Update）
- 智能工厂的设备联网与质检服务（Manufacturing IoT + AI 质量检测）
- 供应链数字化与预测分析（Supply Chain AI）
也就是说：
云服务商是否熟悉 “汽车行业”，已成为车企选择的关键决策因素，而非单纯对比算力或价格。
二、AWS：为何越来越多中国车企将关键系统部署于其上？
无论是在国内智能制造领域，还是海外市场拓展过程中，AWS（Amazon Web Services）都逐渐成为更多车企的核心云平台。 - 自动驾驶训练与仿真：SageMaker 大幅降低训练成本
自动驾驶产生的数据量极为庞大。
以一款主流车型为例，单日单车产生的数据量可达到 20GB。
仿真训练过程中需要具备：
大规模算力支持
高效的数据清洗能力
自动化建模流程
快速参数调整功能
多模型间的 A/B 测试机制
AWS 的 SageMaker 拥有完整的训练、调优、模型管理工具链，相比传统 GPU 集群模式，可将训练成本降低 30–40%。
对于汽车企业而言，这无疑是实现降本增效的重要途径。 - 车联网能力突出：AWS IoT Core 与 IoT FleetWise 协同发力
车联网的本质是实现 “数据实时上传至云端”。
在这一领域，AWS 的优势十分显著：
连接稳定性强
全球覆盖范围广
访问延迟低
支持高并发访问
车队数据统一治理
例如 AWS IoT FleetWise，能够帮助车企实现车辆信号的实时采集、上传、存储及结构化处理，
这对于远程质检、预测性维修、整车 OTA、用户体验提升都起着至关重要的作用。 - 助力车企出海：全球部署一致性是 AWS 的最大亮点
当前，中国车企几乎都有着共同的目标 —— 全球化发展。
无论是进军欧洲、新加坡、中东，还是南美市场，车企都需要满足：
接入站点统一
配置标准一致
访问速度均衡
安全认证统一
这正是 AWS 的优势所在 —— 它具备：
全球互联网接入入口
全球统一的架构标准
全球一致的安全规范
多区域数据隔离能力
可满足隐私保护与行业监管要求的合规模型
当车企在欧洲、东南亚、中东同时开展业务时，AWS 的这一优势便会充分显现。 - 制造业 IoT：助力工厂数字化转型，AI 质检技术更成熟
车企智能工厂转型正不断加速，AWS 在以下几个方面的落地成熟度颇高：
工程数据湖构建
设备实时监控管理
机械臂 IoT 连接部署
AI 缺陷识别技术
数字孪生工厂搭建（Digital Twin）
对于国内车企来说，智能工厂是实现 “降本提质” 的关键环节，而 AWS 在制造业的深度应用恰好与这一需求相契合。 - 供应链数字化：Redshift 与 Glue 组合更适配跨区域供应链
汽车供应链复杂且庞大，对云服务提出了以下要求：
数据整合能力
供应商管理功能
产能预测分析
风险提前预警机制
AWS 的 Redshift（高性能数据仓库）与 Glue（数据治理工具）是业内使用率极高的组合，
在复杂的供应链场景中，能够保持稳定运行，且成本控制合理。
伴随着智能化、电动化、网联化的快速发展，2025 年中国汽车产业已全面进入 “软件定义汽车（Software-Defined Vehicle）” 的全新阶段。
无论是传统车企，还是新能源汽车新势力，目前都面临着两大核心难题：
如何应对海量车端数据（包含 ADAS、传感器、车况数据等）的处理工作？
怎样在全球范围内构建起稳定、低延迟的车联网能力体系？
所以，选择云服务商不再是简单的 “比拼价格”，而是与智能驾驶、供应链管理、车联网 OTA、智能工厂等核心业务紧密相关。
本文将从实际落地需求角度出发，帮你判断：
2025 年，中国汽车企业究竟应选择哪家云服务商？
一、车企上云的核心需求发生转变：从 “上云部署” 升级为 “利用云推动智能化”
过去，车企使用云服务，更多是为了完成：
企业网站建设
DMS、CRM 系统搭建
文件存储任务
但进入 2025 年，车企对云服务的需求已完全不同。
如今车企最需要的云服务能力如下： - 自动驾驶与仿真训练的平台支撑（AI Training）
- 车联网实时连接服务（Connected Vehicle）
- 车队数据传输通道（Fleet Data Pipeline）
- 整车 OTA 升级支持（OTA Update）
- 智能工厂设备联网与质检（Manufacturing IoT + AI 质量检测）
- 供应链数字化与预测分析（Supply Chain AI）
换句话说：
云服务商是否了解 “汽车行业”，已成为车企决策的关键，而非单一比较算力或价格。
三、国内三家主流云厂商：各有特色优势，但在车企核心场景覆盖上不及 AWS 全面
当然，国内云厂商也具备自身独特优势：
华为云（Huawei Cloud）
深度融入国内车企生态体系
车规级本地部署技术成熟完善
适用于重工厂场景、对本地合规要求较高的企业
阿里云（Alibaba Cloud）
具备较高的性价比优势
拥有丰富的数据分析工具资源
国内供应链协作工具使用便捷高效
腾讯云（Tencent Cloud）
在内容领域与生态构建方面能力突出
适用于营销体系搭建、用户互动类场景需求
不过，这些国内云厂商的短板也十分明显：
缺乏全球范围内的一致性架构支撑
自动驾驶训练相关生态体系不如 AWS 完整
车联网全球节点覆盖范围存在局限
在北美、欧洲、中东等区域的服务性能不如 AWS 稳定可靠
这也正是越来越多车企在选择 “支撑全球业务的核心云平台” 时，会优先考虑 AWS 的原因所在。
四、2025 年总结：若仅用于国内业务自用云，可选范围较广；若有全球化发展目标，AWS 会是最稳妥的选择
结合车企关键业务需求进行分析，我们可得出一个清晰明确的结论：
✔ 国内业务场景：华为云、阿里云与腾讯云的组合是较为常见的选择
该组合适用于对成本敏感、业务范围相对集中在国内的企业。
✔ 全球业务场景：AWS 依旧是汽车企业的最佳基础云平台
因为它同时拥有以下优势：
自动驾驶训练技术成熟可靠
车联网能力体系最为完备
支持全球范围内的一致性部署
供应链数据处理能力强劲
制造业 IoT 生态体系完整
安全合规体系建设最为完善
对于正推进全球布局的车企而言，这些优势构成了决定性的差异。
结语
2025 年，中国汽车产业正朝着全球化、数字化、智能化的方向高速发展。
这意味着汽车企业必须选择一个既能支撑国内业务开展，又能助力企业拓展全球市场的云平台。
在这一发展路径上，AWS 的能力体系更为完整、国际化属性更强，也更适配车企未来的业务发展模式。
如果您正在评估云服务器，本文基本能够帮助您了解各云厂商之间的核心差异，
并协助您判断哪家云厂商更符合企业未来三到五年的发展战略需求。
