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　　要实现全链路的数据驱动，首先要攻克的就是海量数据的存储难题。面对海量数据的存储需求，阿里云形成了一个完整的阶梯型存储架构，包括内存、本地磁盘、CPFS高性能并行文件存储以及OSS对象存储，统一管理冷热数据的自动流转，提升存储效率并降低成本；而在数据流转过程中，阿里云Lindorm、MaxCompute等产品也帮助车企实现了多模态数据的清洗处理和高效挖掘；在仿真验证过程中，阿里云容器ACK等产品拉起上千个仿真任务并行运行，加快迭代节奏。

　　此外，通义千问大模型也在智驾数据检索挖掘阶段取得了业内领先实践。智能驾驶功能量产后，需通过更新标签定义，在全量数据集中挖掘相似图片用于训练。传统做法是基于CV类小模型对图片打标，但小模型易忽略复杂场景中的图像细节。通义千问VL凭借其更好的泛化性，能在复杂道路场景中识别小模型无法识别的静态和动态对象，自动完成打标，大幅提升数据挖掘准确率和效率。“已经有车企基于通义千问VL实现‘黄金数据’的挖掘。”李强说。

　　这一愿景的落地路径已逐渐清晰：将大模型深度嵌入操作系统，构建端云协同的“主动服务”架构。端侧模型通过车内摄像头、传感器、语音交互持续学习车主习惯，建立个性化画像（驾驶风格、兴趣偏好、常用路线等），识别车主潜在意图；而云端则调用多个专业智能体，基于车主需求，深度融合端侧实时更新的用户画像、用户潜在意图，调用多维外部数据和能力，生成精准的服务策略。“端侧解决‘你是谁’和‘你需要什么’，云端解决‘给你什么’。两者协同，座舱才能真正懂人。”李强总结道。

　　在这次体验革命中，阿里云始终以技术普惠与生态共建为理念，为行业提供坚实的技术基座。“我们坚持开源开放，提供全尺寸、全模态的通义开源模型，并覆盖多种语言。同时，我们的产品数次登顶HuggingFace Open LLM Leaderboard，全球累计衍生模型总数超过10万个。”李强说，“针对车企从研发到量产的多元需求，阿里云和集团支付、物流、电商、地图等各种生态高度协同，提供灵活的商业服务与开源协作融合方案——客户既可调用成熟的通义商业化模型加速落地，也可以通过通义开源模型自研座舱大模型。”此外，在这条开放之路上，阿里云的专业服务团队始终与车企并肩而行：无论是商业版产品的场景调优，还是开源产品的技术共研，均以“让车企掌握创新主动权”为目标，将技术势能转化为真实的用户体验升级。