身在局中，心在局外，眼在局上，脑在局周。这一场场局——既是苍生局，也是你我局。
这一周头都有点昏沉，不过密度依旧极高。神州大地尽览，东南西北走遍，一个人能力能有多强？怎么带动团队？如何撬动资源？业内不知有没有更好案例。但早上一位新晋友人的话确实没错，能力行不行先放在一边，体力一定是不能不行。为了这条艰辛的道路能走的更远，马拉松还是要继续坚持。
这周的汽车行业略显仓皇无助，倒真是配合了这场渐深的秋凉。远在海外的威马掌舵人不知可有归期；各大品牌在靴子落下的前夜，拼了本就不太丰厚的家底疯抢ai算力，火热之下的一片寒意透露而出。
上期内容：数字化转型行业报告解读032
本期我们继续来看看汽车数转深水区这个报告。
之前已经阐述了数转五大方向和两个保障点，这期我们来看看所谓车云一体的三大板块中的基础架构板块。
首先是规模。估计今年的总体投入应该会超过百亿甚至两百亿。当前在数字化进程不断加深，数字化相关业务不断演进的情况下，数字化的基建部分也是重中之重。就像之前我们设想过的，如果未来所有人都是沉浸式的生存在虚拟世界中，其实地球上唯一的建筑可能就是数据中心了。包括上文提到各大品牌抢算力事件，也是在数字化业务发展路径上不可回避的现实投入。
这种巨量规模的投入，必然带来规模化的问题，那么主要是以下三点：
一、 存储与算力成本激增。
随着汽车智能化的发展，车联网、自动驾驶、车路协同等应用迅速落地，如何快速提供资源保障应用的稳定运行且兼顾成本要求，成为企业迫切需要解决的问题。
汽车作为智能终端所产生的数据呈现指数级增长。急速膨胀的数据规模造成了高昂的成本投入。如何在尽可能低的成本下保存与管理数据，是让企业数据决策者倍感头疼的一大难题。同时，处理海量数据需要庞大算力，如何实现能真正贴合业务实际需求曲线的扩展性算力资源，减少不必要的资源开销，提升算力的整体利用率，是企业当前阶段面临的主要挑战；
二、 数据架构复杂，数智能力待提升。
随着汽车智能网联化驶入发展快车道，尤其是自动驾驶和智能座舱的快速发展，数据和智能成为驱动汽车迭代的核心要素。
传统企业的底层数据架构往往有十几种甚至几十种数据结构及组件，导致开发与运维成本高，数据据更新成本高等问题。此外，数据组件与数据链路的多样化对安全管理带来了更多复杂性；
三、 系统架构难以满足业务对韧性弹性。
及效率的要求。
传统上，企业往往使用诸多购买或自建的系统，而在软件定义汽车的时代，对系统架构的要求越来越高，如要求具备动态扩缩、快速启动、韧性与弹性等特性。企业需要解决软产线重构的问题。如何让自己的研发运维体系更贴近互联网的形态，实现更快速的迭代产品与功能并触达用户，成为企业迫切需要解决的间题。
因此，越来越多的企业希望利用云的优势应对以上挑战。它们通常选择混合云的部署方式，这样既能满足敏态业务的弹性需求，又能保待稳态业务的持续运行。但因此也面临着多云管理与运维的复杂度提升，以及运营与服务的效率问题。
为了应对以上挑战，我们应该有什么样的解决方案呢？我们下期再聊。
感谢您的耐心阅读！
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