在人工智能技术迅猛发展的当下，具身智能与智能辅助驾驶正成为推动AI从虚拟空间向现实世界渗透的核心力量。Agentic AI时代的帷幕悄然拉开，一场围绕技术落地与产业应用的竞赛已全面展开。阿里云大数据AI平台负责人汪军华在近期行业峰会上透露，公司正通过资本投入与基础设施技术栈的双重布局，深度参与自动驾驶与具身智能两大前沿领域的变革。
智能辅助驾驶技术架构正经历从“多模块串联”向“端到端一体化”的范式转变。这种变革不仅要求底层大数据AI工程架构持续升级，更迫使产业界直面技术瓶颈。以卓驭科技为例，其首席技术官陈晓智指出，传统模块化方案长期受困于“感知-决策-规控”的分阶段架构，依赖人工规则定义且复杂路况处理效率低下。而端到端架构通过视觉、语言与行动能力的深度融合，使模型训练聚焦于数据与场景优化，实现能力快速迭代。目前，整个自动驾驶行业正加速向这一方向探索。
技术转型带来的挑战同样严峻。阿里云解决方案负责人魏博文观察到，传统自动驾驶模型训练仅需数PB数据，而当前主流企业单次训练数据量已飙升至10PB-30PB。数据规模与算力需求的指数级增长，迫使企业提升整体大数据并发处理能力。具身智能领域的问题更为复杂，自变量机器人创始人王潜表示，该领域需整合物理规律理解与复杂动作执行能力，其复杂性远超其他AI应用场景。当前，机器人、工业自动化与服务领域虽成为首批落地场景，但数据分散、算力需求特殊与通信要求苛刻等问题，正制约企业研发进程。
“我们需要三位一体的云上AI基础设施，涵盖算力、大数据与人工智能平台。”王潜强调。这一需求正成为云厂商的战略焦点。汪军华透露，随着端到端变革推进，阿里云多个客户已提出万卡规模以上的算力需求，对模型规模、多模态数据处理效率与数据合规性的要求显著提升。为此，阿里云构建了覆盖模型、AI基础设施、数据基础设施与端到端工具的技术支撑体系，全力投入Agentic AI落地的基础设施建设。
在近期行业峰会上，阿里云宣布智能辅助驾驶解决方案全面升级。该方案通过统一元数据管理实现百PB级数据的高效管控，降低数据备份与流动成本；支持非结构化数据读写与训练加速，压缩存储空间的同时缩短模型加载时间；通过架构升级提升千万级Clip数据生产与千亿级训练数据检索效率。某车企采用升级后的解决方案后，实现百万级任务管理与上万任务并发运行，产能达30万clips/天，训练效率提升2-3倍。王潜进一步指出，阿里云平台完美满足了机器人数据预处理、分布式训练与远程回传等需求，显著提升研发迭代效率。
目前，超80%的中国车企与多家头部机器人企业已将数据处理与模型训推链路部署在阿里云平台。这一市场表现背后，是阿里云在全模态兼容、弹性扩展、安全合规与可靠性等维度的领先优势。公司正从“技术供应商”向产业变革引领者转型，例如与英伟达在Physical AI领域的软件工具栈合作，集成NVIDIA Isaac Sim、Cosmos等工具，形成覆盖数据预处理、仿真生成、模型训练与机器人强化学习的全链路支撑，加速具身智能行业应用开发。
具身智能对云计算的极端需求进一步凸显云厂商的战略价值。王潜分析，该领域实验任务启动频率高于语言与自动驾驶模型，对系统可用性要求极高；同时，机器人分布的分散性迫使传统存算一体架构向“网存算一体”升级，以保障模型部署、数据回收与再训练的全生命周期流畅运行。这种需求倒逼云厂商加速技术整合，推动AI向物理世界深度渗透。
阿里巴巴CEO吴泳铭在峰会上提出，人类终将实现通用人工智能（AGI）乃至超级人工智能（ASI），发展出具备自我迭代能力的智能系统。他预测，未来每个家庭、工厂与公司都将部署大量Agent与机器人，全球或许仅需5-6个超级云计算平台即可支撑新计算范式。作为少数具备软硬件垂直整合能力的平台之一，阿里云正通过饱和式投入推进AI基础设施建设，这场面向未来的“超级AI云”竞赛已进入白热化阶段。
