智能汽车云服务应用场景梳理
基于车辆的全生命周期进行展开，从研发，销售，使用，售后服务，到其他衍生服务，我们共识别出 了9个汽车云服务的新增场景以及21个更细维度的具体应用场景。
自动驾驶开发服务
随自动驾驶研发向高阶迈进，技术复杂程度加深、 更新迭代速度加快，性能强大、安全可靠、部署 运维便捷的云服务是加快研发进程的有力支撑。
► 自动驾驶感知模型训练：车辆采集的海量原始 数据处理、标注需要依靠云服务的高价值数据 挖掘与精准标注能力
► 自动驾驶仿真测试：仿真场景库的构建、仿真 测试及评价，不仅需要云端高算力的支撑，更 需要结合汽车专业知识的业务赋能
高级别自动驾驶单车需保证约100-150MB的网 络带宽，约300—500TOPS的算力，每日测试所 产生数据量约为10TB——自动驾驶开发对数据交 互、存储、处理等硬件维度和相关业务能力的软 件维度要求都相对较高。自动驾驶开发服务现已 有具体落地案例，技术相对成熟；但市场接受度 及商业模式处于起步阶段
基于用户数据的智能数字营销
在保障隐私数据不泄露和滥用的情况下，高效采 集处理用户数据、实现精准营销离不开云的赋能。
► 试乘试驾：基于信息使用同意书，在用户数据 脱敏后采集用户试驾时对车辆的反馈
► 用户线索评级：针对丰富多样的线索进行处理 及脱敏，精准输出购车意愿等有效信息
智能数字营销所需采集的数据量相对有限，交互性要 求较低，因此对上云需求并不是很高；且众多车 企，尤其是新势力已展开实践，场景成熟度偏高。
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