中国有十大云端服务器。国内云服务器较为著名的云商家有：阿里云、腾讯云、华为云、天翼云、金山云、UCloud、青云、百度云、京东云、盛大云等。
1、阿里云计算有限公司成立于2009年9月10日，在杭州、北京和硅谷等地设有研发中心和运营机构。阿里云的目标是打造互联网数据分享第一平台，成为以数据为中心的云计算服务公司。
2、腾讯公司倾力打造的面向广大企业和个人的互联网+服务平台，高质量的公有云服务平台，提供云服务器/云数据库/CDN和域名注册等基础云计算服务，提供云服务器、云数据库、云存储和CDN等基础云计算服务，以及提供微信、游戏、移动应用等行业解决方案。
3、华为技术有限公司，国内大型云服务与解决方案供应商，致力于为企业/政府/创新创业群体提供安全/中立/可靠的IT基础设施云服务，聚焦I层，使能P层，聚合S层，为广大企业、政府和创新创业群体提供安全、中立的IT基础设施云服务。
4、中国电信旗下，集市场营销/运营/产品研发于一体，专业从事云计算业务和大数据服务的云计算基础服务提供商。2016年，天翼云推出了“2+31+x”资源池战略布局，依托自主研发的云平台和5s安全体系，以及运营商央企底蕴与互联网创新机制，为用户提供安全云服务。天翼云为用户提供云主机、云存储、云备份、桌面云、专享云、混合云、CDN、大数据等全线产品，同时为政府、医疗、教育、金融等行业打造定制化云解决方案。
5、公司拥有云主机、海量云存储、负载均衡、云关系型数据库等多项核心业务。其中，”天蝎”云主机以其高性能为特点，为客户带来极速体验，轻松应对高负荷业务，RDS产品的高可扩展性可帮助客户实现动态配置资源，以应对业务的剧烈变化，大大提升业务的稳定性。
6、致力于研发并提供计算资源/存储资源/网络资源等企业必需的基础IT架构服务，专注于基础云计算产品研发与运营的综合性企业。自主研发IaaS、PaaS、AI服务平台、大数据流通平台等一系列云计算产品，并深入了解互联网、传统企业不同场景下的业务需求，提供公有云、私有云、混合云、专有云在内的综合性行业解决方案。
7、企业级全栈云ICT服务商和解决方案提供商，基于云模式的综合企业服务平台，实现公有云、私有云、混合云和托管云的一致化交付与统一管理。青云QingCloud专注于为企业用户提供安全、性能出众、按需、实时的ICT资源与管理服务，并携手众多生态合作伙伴共同构建云端综合企业服务交付平台。
8、百度推出的公有云平台，覆盖云计算、大数据、O2O等热点技术领域，向开发者共享百度核心技术、数据和资源等的高性能云计算产品的品牌，通过开放百度核心基础架构技术，为广大公有云需求者提供的全系列易用的高性能云计算产品。
9、京东智联云是京东集团旗下的云计算综合服务提供商，拥有全球领先的云计算技术和完整的服务平台。依托京东集团在云计算、大数据、物联网和移动互联应用等多方面的长期业务实践和技术积淀，致力于打造社会化的云服务平台，向全社会提供安全、专业、稳定、便捷的云服务。随着京东基础云、数据云两大产品线，京东电商云、物流云、产业云、智能云四大解决方案以及华北、华东、华南三地数据中心的正式上线，京东智联云正式加入到风生水起的云计算市场争夺中。
10、盛大云，国内较早推出按需计费的云主机，基于Key-Value的云存储，致力于提供定制云服务和园区综合云方案的科技型企业，盛大云服务的企业类型丰富，囊括电商类、游戏类、网站类、社交类、教育类等企业。
京东托盘够用的。
京东物流旗下的京东云箱与EPAL（埃帕）联合宣布，在托盘循环共用、网络协同、智能创新、跨境物流等领域开展合作，联合打造中国开放式托盘循环体系。
京东云箱是一个面向商家提供物流载具的线上交易平台，也是京东物流基于开放、共生的理念搭建的物联网交易信息服务平台。
而EPAL（埃帕）作为全球开放式托盘流通体系，在全球拥有超过1500家执照企业。与京东物流合作之后，将充分发挥两者优势。我们知道托盘在物流仓配中是整个物流供应链中最基础也是最核心的基本单元，它的出现使得整个物流行业更加的方便、快捷。从数据来看，截至2021年1月，京东云箱在面对疫情等复杂情况下，管理托盘总数超600万片，成功为国内近130家企业提供托盘租赁服务，其中用于租赁的托盘已超120万片。
托盘作为20世纪物流产业中关键性创新之一，它也存在一定的问题。比如，托盘行业物质产品结构不合理，中低档产品比例过高，技术创新能力不强等近况，不利于形成规范化、标准化的托盘市场。而京东云箱平台的搭建，正是在这样的背景下诞生的，目前，京东云箱平台形成了国内规模化协同的标准智能载具服务体系。
1，通用Wi-Fi模块，比如手机、笔记本、平板电脑上的USB或者SDIO接口模块，Wi-Fi协议栈和驱动是在安卓、Windows、IOS的系统里跑的，是需要非常强大的CPU来完成应用；2，路由器方案Wi-Fi模块，典型的是家用路由器，协议和驱动是借助拥有强大Flash和Ram资源的芯片加Linux操作系统；3，嵌入式Wi-Fi模块，32位单片机，内置Wi-Fi驱动和协议，接口为一般的MCU接口如UART等。适合于各类智能家居或智能硬件单品。
很多厂家已经尝试将Wi-Fi模块加入电视、空调等设备中，以搭建无线家居智能系统。实现APP的操控以及和阿里云，京东云，百度云等互联网巨头云端的对接，让家电厂家快速方便的实现自身产品的网络化智能化并和更多的其他电器实现互联互通。
自上世纪90年代互联网技术诞生以来，移动互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断发展和逐步成熟，并日益深入的渗透到经济社会的各个领域，2020年全球范围内爆发的新冠疫情又进一步加速了这一趋势，数字经济已经成为世界经济发展的新阶段，即世界经济发展已经进入数字经济时代。
党中央、国务院和各级政府高度重视数字经济的发展。从2015年《中国制造2025》、《促进大数据发展行动纲要》等政策出台以来，中央和各级地方陆续以推出系列数字经济发展的措施，并支持雄安新区、浙江、福建等六个地区建设国家数字经济创新发展试验区，支持北京、上海、深圳、西安等地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。2020年国家进一步提出加强新型基础设施建设，并明确将数据作为一种新型生产要素写入政策文件，这些将为数字经济的发展奠定更加坚实的基础。
农业经济时代，土地、水源和工具是关键资源。工业经济时代，能源、原材料、机器设备和生产工艺等是关键资源。那数字经济时代的关键资源是什么呢？数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法。数据是数字经济时代的原材料，各种经济活动中都在源源不断的产生的数据，越来越多的组织也将数据当作一种资产，在政策层面数据已经成为一种新型生产要素。算力相当于数字经济时代的机器设备和生产力，面向各种场景的数据产品或应用都离不开算力的加工和计算，而且对算力的需求和要求也越来越高。算法是数字经济时代的生产工艺，面向图像、语音、自然语言处理等不同的应用场景和领域的算法也层出不穷，算法的提升和改进可以提高算力的效率和更多的挖掘数据价值。
本文重点分析算力方面内容，介绍算力市场总体情况，当前算力发展的特点和趋势，以及重点算力供应方式等。
一、算力需求快速增长，算力投资具有多重经济价值
算力即计算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各类芯片，具体由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载。数字经济时代，数据的爆炸式增长，算法的复杂程度不断提高，对算力需求越来越高。算力是数字经济发展的基础设施和核心生产力，对经济发展具有重要作用，根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长33‰和18‰。
随着数字经济的不断发展，人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等数字经济的关键领域对算力的需求也将呈爆炸式增长。根据华为发布的《泛在算力：智能社会的基石》报告，预计到2030年人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等总共对算力的需求将达到339万EFLOPS，并且将共同对算力形成随时、随地、随需、随形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智能算力将超过16万EFLOPS，接近整体算力需求的一半。OpenAI开发的GPT-3模型涉及1750亿个参数，对算力的需求达到3640PFLOPS，目前国内也有研究团队在跟进中文GPT-3模型的研究。
算力投资具有多重经济价值，不仅直接带动服务器行业及上游芯片、电子等行业的发展，而且算力价值的发挥将带动各行业转型升级和效率提升等，带来更大的间接经济价值。根据《泛在算力：智能社会的基石》报告，每投入1美元算力即可以带动芯片、服务器、数据中心、智能终端、高速网络等领域约47美元的直接产业产值增长；在传统工厂改造为智能化工厂的场景下，每1美元的算力投入，可以带动10美元的相关产值提升。
二、算力发展的特点及趋势
随着数据规模的增加和算法复杂度的提升，以及应用多样性的不断丰富，对算力提出的要求也越来越高，当前算力发展呈现出三方面的特点，一是多种架构百花齐放的状态，二是中心化的算力与边缘终端算力快速发展，三是专用算力日渐成势。
近年来多种算力架构并存并快速发展。曾经x86架构的算力占绝对优势，英特尔和AMD基本垄断了X86算力架构市场，海光信息通过跟AMD合作获得x86架构的授权；如今基于ARM架构的算力份额不断扩大，特别是在移动端ARM架构算力成为主流，华为海思等主要产品是基于ARM架构，另外天津飞腾的产品也是基于ARM架构。随着人工智能等算力需求的不断增加，GPU算力的需求不断增加，英伟达在GPU算力市场占有绝对优势，AMD也分了一杯羹，叠加比特币挖矿算力需求，导致市场上GPU卡供不应求。近几年国内也出现几个GPU方面的创业团队，如寒武纪、登临科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一体化架构、类脑架构等算力也不断涌现，不过这些算力刚刚起步，在应用生态等方面还需要一定较长的培育过程。
中心化算力和边缘终端算力快速发展。随着7nm制程日渐成熟，基于7nm制程的CPU、GPU等算力性能得到极大提升，目前7nm制程算力主要是中心化算力，移动端智能手机的处理器算力部分也已经采用7nm制程。台积电的7nm制程已经实现规模化，并开始攻关3nm工艺制程；中芯国际7nm工艺制程仍在技术攻关当中。随着5G及物联网应用的不断增加，边缘终端算力的需求日益增加，特别是自动驾驶、智慧安防、智慧城市等领域算力需求。地平线自动驾驶芯片已经量产，英伟达jetson产品在嵌入式终端产品应用广泛，其他针对特定领域专用边缘终端芯片创业公司层出不穷。
针对图像、语音等特定领域的专用算力日渐成势。一方面是芯片工艺制程越来越逼近摩尔定律的极限，另一方面是物联网智能终端对功耗的要求等，针对特定领域的专用芯片层出不穷，并且越来越多的巨头参与其中。谷歌的TPU专为机器学习定制的算力，阿里平头哥的含光NPU专为神经网络定制的算力，赛灵思的FPGA算力，百度研发针对语音领域的鸿鹄芯片以及云知声、思必驰、探境科技等也推出智能语音相关的芯片，北京君正、云天励飞、依图科技和芯原微电子等推出针对视觉和视频处理相关的专用芯片。
三、算力供应以公有云和自建算力为主，多种方式相补充
当前的算力供给主要包括公有云、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有云和自建算力中心是算力的主要来源方式，超算中心及地方算力中心等多种方式相互补充。
规模化的算力供应通常通过数据中来承载，新建数据中心的不断增加，将带动未来算力资源的供应不断扩大。据中国电子信息产业发展研究院统计数据，2019年中国数据中心数量大约为74万个，大约能占全球数据中心总量的23%，其中大型数据中心占比127%；在用数据中心机架规模达到2658万架，同比增长287%；在建数据中心机架规模约185万架，同比增加约43万架。2020年国家大力支持“新基建”建设以来，数据中心作为“新基建”的重要内容，京津冀、长三角和珠三角等算力需求地区，以及中西部能源资源集中的区域，如内蒙、山西等，均在推进新的大中型数据中心的建设。
公有云以其稳定和易用等特点，成为许多企业特别是中小企业的算力首选方式。据不完全统计，阿里云服务器总数接近200万台，腾讯云服务器总数超过110万台，华为云、百度云、京东云、AWS等云厂商服务器总数未找到确切数据，保守估计各类云厂商服务器总数之和也超过500万台。而且在国家宣布大力支持“新基建”建设之后，腾讯宣布未来五年将投资5000亿元用于云计算、数据中心等新基建项目的进一步布局，阿里云宣布未来三年阿里将投2000亿元用于面向未来的数据中心建设及重大核心技术研发攻坚，百度宣布预计到2030年百度智能云服务器台数将超过500万台。各大云厂商仍在继续加大算力投入，公有云算力供应将会更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特点，成为政府、大企业及其他关注安全的组织的算力首选方式。政府、银行及高校和央企等，通常通过自建或租赁数据中心的方式自建算力，满足自身各项业务的算力需求。许多互联网公司在刚开始时选择使用公有云服务，但规模发展到一定程度时通常都会开始自建或租赁数据中心的方式自建算力。其他有部分各种类型的企业，出于安全、商业机密和隐私等方面的考虑，不意愿把数据和业务等放到阿里云等公有云上，往往选择托管服务器的方式自建算力，规模更小企业直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投资100亿元自建数据中心，计划部署30万台服务器，字节跳动等大型互联网公司都在不断加大数据中心的建设。
超算中心和地方算力中心作为算力供应有效的补充方式，适合于大规模计算需求的应用领域。截至2020年，科技部批准建立的国家超级计算中心共有八所，分别是国家超级计算天津中心、广州中心、深圳中心、长沙中心、济南中心、无锡中心、郑州中心和昆山中心。超算中心主要的算力资源以CPU为主，新建的超算中心及更新升级过程中超算中心逐步增加了异构GPU算力资源。超算中心较好的满足和弥补了高校科研中算力资源的需求，特别是在工业仿真、生物信息、新材料、气象、海洋等科学计算领域。国内主要省市地区基本都投资建设了当地算力中心，重点服务本地科研和产业发展的需求，如太原、苏州、福建等地，目前通常地方算力中心的规模并不大，计算节点数在200-500之间居多，主要服务于当地气象、工业仿真和生物信息等领域计算需求。此外，2020年以来，武汉、南京、珠海、许昌等地区正在建设人工智能计算中心，将在一定程度上弥补当前规模化AI算力不足的情况。
结语
算力作为数字经济的基础设施，也是数字经济时代的生产力和引擎，越来越成为数字经济时代国家竞争力的体现。根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，中国和美国的算力建设在全球处于领先地位，美国的算力无论在规模、效率、应用水平等方面都领先于中国。此外，从算力芯片供应角度看，美国的英特尔、AMD、英伟达等企业几乎占了全球的绝大部分的市场份额。可见，中国在算力建设和发展仍然需要加大投入和加强研发等，发挥优势的同时弥补不足，从而为数字经济长期发展奠定更加坚实的基础。
单纯跑分的话是一代收益高还是二代。
京东云是京东科技集团旗下领先的云计算品牌,依托于京东科技集团在人工智能、大数据、云计算、物联网领域的前沿科技能力,提供包含公有云、专有云、混合云在内的多种服务。
未来已至，只是尚未流行。
凯文·凯利在《必然》的这句话似乎贯穿于整个互联网这部“进托邦”史当中，很多时候我们看到趋势，也看到技术的“秀肌肉”，但要真正飞入寻常百姓家似乎却并不是那么容易的事。
毕竟解决人的需求，才是真正推导技术变革的力量，技术进步的初衷也是为了造福人类。
这其中，车联网的“乌托史”其实起源甚早，在国内最早可以追溯到08年。而在近几年，随着人工智能技术的飞速发展，吸引了许多企业的跑马圈地，包括BAT在内的诸多“野蛮人”纷纷进行架构调整，高调入局车联网的态势也着实让车联网的火变得愈发旺盛。而对于传统 汽车 厂商而言，车联网更是 汽车 销量焕发“又一春”的关键。
事实也的确如此，据有关资料显示，2018年1至10月，中国市场 汽车 共销售2287万辆，同比下降01%，持续回落。其中，10月份 汽车 销量仅238万辆，同比下降117%，为2012年以来最大单月降幅。多重因素影响下的 汽车 销售热度下降的境况似乎已经不可阻挡。
车联网被传统车上们寄予厚望本身也是无可厚非的事，然而在互联网江湖(VIPIT1)团队看来，车联网虽热，但眼下却有这么几盆冷水已经是“盆在手上，不得不泼”。
倒春寒还是冬未过：车联网爆发的阻碍因子有哪些？
从车联网技术本身来看，其目前市场上的火热到底有没有泡沫？是否存在被高估的嫌疑呢？答案是“有过”，任何新技术驱动下的产业往往具备估值高、营收低、风险高、周期长、不确定性高等特征，车联网同样也是如此，但车联网最大的泡沫其实早已破碎开来。
从08年车联网的概念刚刚提出，到如今正好过去十个年头，按照技术发展的加德纳技术成熟度曲线。如今车联网的火热已经不是萌芽期后的火热，而是从低谷期到复苏期的回暖，准备迎接最后成熟期的到来。
既然是复苏期，就需要对行业有更理性认识认清行业发展的阻碍因子来自哪里。但从目前行业的反省来看，如今要想以车联网为卖点促使用户换车并不是件容易的事，而这主要归咎于以下几个方面：
1新技术落地的普适性轨迹：由表及里，循序渐进
车联网对于 汽车 产业而言无异于鸟枪换大炮，功能机变智能机，而在过去人类文明发展积累的经验来看，技术的落地轨迹其实具备一定的规律性特征。从第一次工业明开始，每一次新技术出现，其脚步的快与慢直接关系到当下整体市场的发展，以点连线，以线辐射面的过程，而至于影响的行业、应用及生活方式也同样是个逐步运行的过程。
以通讯网络为例，通讯网络的2G时代、3G时代再到如今的4G时代，每次改变都不是一蹴而就的，而是一个循序渐进的过程。在4G网络发展最迅速的几年，仍有人使用2G、3G网络。在基础设施层面上，自2008年4G出现之后，在这过去的几年时间里运营商却依旧没有关闭3G、2G网络。
通讯网络的普及尚需多个年头，而车联网技术的落地难度要更大于移动网络的普及，原因主要归结于以下几个方面：
通讯网络是旧技术迭代，车联网是新技术起源。
移动网络所提供的服务类型人们都知道，不需要进行额外的市场教育，而车联网不同，人们目前所看到的也只是蓝图，并没有感受到实际的效果，本身也需要付出新事物都要有的市场教育成本。
车联网代表更智能高品质的生活驾驶体验，但这并不意味着原先的 汽车 就会完全退出 历史 的舞台，就比如从功能机到智能机，如果没有小米这样的“搅局者”，智能手机的普及可能尚需一段时日。
因此，我们可以认定的是，即使车联网真的达到大规模商用的程度，而换车潮并没有期待中的那么大，这会是一个持续很长一段时间的过程。
汽车 的耐用品属性
经济学认为，在消费结构的划分当中， 汽车 消费的比重通常仅次于住房消费。消费金额大、消费周期长是其主要消费特征，成本比手机要小得多，很难产生冲动消费。因此，人们在面对买车与否的消费决策时方面往往慎之又慎，这为搭载车联网系统的 汽车 出售增添了不小难度。
2未能实现足够高的用户效用
跟“人”打交道是一件最复杂的事情，因为人的七情六欲会时刻影响一个人的行为，“人性”在很多时候是商业发展的动力有些时候则是一种阻碍。
基数效用论告诉我们，不同类型的产品带给用户的满足感也会有所不同。例如吃一个鸡蛋用户获得的满足为10，一只烧鸡的满足是15，因此吃一只烧鸡比吃一个鸡蛋更加划算。
而在车联网同样也是如此，毕竟无论什么时候，使用价值才是商品价值的体现，西方经济学效用理论告诉我们：如果某一单位的某种商品的边际效用越大，则消费者为购买这一单位的该种商品所愿意支付的最高价格越高，用户对产品效用认同高低决定是否愿意付费或者愿意付出多少费用。
如今看来，车联网依旧还处于“PPT”的阶段，虽说已有不少可以冠之以车联网的卖点，凡和WIFI、网络沾点边儿的产品，就被冠上车联网的名号，这些本身也的确算是进步，但这一改变对用户的满足程度只是处于效用较低的一个层次。 相对于PPT给广大用户心智中的留下的锚定印象，如今打着车联网旗号的车企更像是小儿科，就目前而言尚没有看到解决思路。
没能实现足够高的用户效用，这也是不看好目前车联网能够拉动销量增长的根本原因。 从某种程度上讲，各自为战的行业境况这也导致车联网更像是一个非标准产品，而在互联网江湖(VIPIT1)团队看来，我们看过的几乎所有的非标准化产品的扩张动力都来自于激活“爽点”而非解决“痛点”。如果以KANO模型来看，这一类产品满足的可以是期望属性、魅力属性、无差异属性和反向属性，但一般不会是必备属性 。因此，什么时候用户感到车联网的必备属性了，这也是行业真正爆发的时候，但从目前来看还没有这一类的迹象。
3技术本身尚存不足，何时解决未知
技术依旧是行业发展最难啃的骨头而这主要体现在以下两个方面：
产品设计
企业技术基因浓厚，如刚刚进行组织架构调整的阿里、百度、腾讯，它们的车联网系统的设计者们一直在建造更大、更相互交织的系统来分担计算机处理负载。但如今来看他们似乎忽略了这样一个事实：一旦一切事物都联系在一起，问题就会像解决方案一样容易扩散，有时甚至更容易扩散。有过太多的建模都曾经表明一件设备的连接越少，安全性也会越高。虽然智能通常是高度可靠的，但它是有很大的可能会出现失败。当车联网实现的时候，它可以提高性能。但如果车联网系统出现问题，所造成的后果可能比没有智能化的情况更糟糕。
通讯网络
5G网络是包括车联网在内整个物联网生态所依赖的一项技术。车联网时代，需要强大的网络支撑，因为海量的物联网终端需要需要可靠的低成本接入，传统的网络架构的性价比无法满足要求，而关于5G技术技术而言，依旧未能实现大规模的商用，这也是限制车联网爆发的技术因素之一。
4行业外部环境的复杂性
从外部因素来看，美国学者Johnson·G与Scholes·K提出了 PEST 模型，用来进行行业大环境分析，可以分为四大因素：政治因素(Political)、经济因素(Economic)、 社会 因素(Social)、技术因素（Technological），以此来判断一个行业发展的外部环境。
从政治因素来看，主要是要考虑政策对行业的管理力度，经济发展本身就是市场调节与宏观调控相结合，而对于新经济的发展更多的是鼓励、包容、支持和引导，但在一些关键而又敏感的话题上，政策方面也会及时给予强有力的规范和引导。
对于车联网而言，其中最需要注意的就是数据和信息这一敏感话题。
从技术的演进来看，就目前来看，车联网的发展还有许多问题亟待解决，这一点前面我们已经提到一些。除此之外，还有许多问题让以技术见长的BAT都还头疼不已。
例如交互方式上，采取什么样的交互方式？语音还是触屏，亦或者二者结合？，从屏幕设计来看，车载系统不是日常回微信，瞬间的分神就可能造成交通事故，这需要产品经理好好考虑产品的设计问题。一旦出现问题对于企业品牌形象的打击会是致命的。而语音方面，则是一些老生常谈的问题，例如方言识别等。
从经济因素来看，如今 汽车 销量下降的经济问题也将成为未来车联网 汽车 销量的阻碍因子。
例如楼市价格快速上涨，人们在这一块的投入增多，“挤出效应”下对整个 汽车 销量带来负面影响。虽说买房和买车在功能上不属于替代品，但在消费者支出分配上绝对是此消彼长的关系。 除此之外，国内宏观经济发展态势等因素也会影响 汽车 的销量。
从 社会 因素来看，车联网的蓝图是为了实现车和车、车和人、车和道路等与 汽车 有触点事物的关联互动和信息交流。还有就是经常提到的隐私问题， 社会 大众对个人信息问题的态度，这些 社会 问题将是车联网从业者未来必须考虑的问题。
由此可见，透过 PEST 模型分析不难看出，虽说目前车联网的研究已经归于复苏期，但行业未来爆发的时间点还不可期，现在一切关于车联网带动 汽车 销量增长的猜测更像是望梅止渴。
未来已至，但尚未普及，那如何才能加速车联网的发展和普及呢？
回归 汽车 IoT常识和底层逻辑：基因互补才是车联网发展的完全体？
车联网本身属于产业互联网范畴，前面我们提到的问题其实都源自于最本质的内容，因而要详询的解决方案，还需要回归 汽车 IoT的本质才行。
回顾过去 汽车 厂商的成长之路，有这样两条明显的主线：一是工业 社会 的规模效应推动 汽车 厂商的崛起；二是互联网的网络效应时代，规模不经济推翻了 汽车 厂商们依赖许久的成功经验。
如今，产业互联网时代到来。产业互联网其实是将大量的设备、数据和系统连接起来，这些设备、数据和系统通过互联网联系在一起，但它实际上不是一个单独的问题，是一个产业整个生态系统的问题，具体到车联网而言同样也是如此。
从底层逻辑来看。车联网可细分为云、管、端三部分。车为端，5G为管；云就是云服务、云储存、云计算，用来解决车与车，车与人，车与物的联系。
云的问题谁来解决？这需要 科技 公司的阿里云、京东云、腾讯云们下功夫；5G网络需要各大电信运营商的扶持；而“端”自不用说，各大 汽车 厂商。只有多方协作，车联网的产业价值链才能实现升级的链式效应。
单一企业并不具备产业的积累和底蕴，即使是消费互联网时代呼风唤雨的BAT同样也是如此，毕竟2B类产品不同于2C，要求的不仅仅是“做到”，而且还要“做好”。这可能需要相关企业不仅具备 汽车 制造基因，还要具备技术基因、运营基因等多元化基因。
凡事皆有主次，那么云、管、端三大要素中谁为主导呢？这一点其实毋庸置疑，一定是端。
物质决定意识，任何时候软件的存在并不是凭空发展起来的，它们的存在和运行必须在各种硬件设施的基础上，一定是先有电脑和智能手机，才会有现在丰富的客户端和APP。软件的发展，离不开硬件的支持。车联网同样也是如此，网络传输也好，云服务也好，都依靠于端的力量，车载系统必须与 汽车 配套，是 汽车 整体的一部分，这是不容改变的前提条件。
因此，在这种条件下，互联网江湖(VIPIT1)团队认为合资车企这一车联网时代衍生出的新物种更符合行业发展的特征。
以上汽通用 汽车 为例，其发布的“2025车联网战略”写道：到2020年，上汽通用 汽车 旗下车系将实现100%云互联；2025年之前，上汽通用 汽车 旗下的车将能够应用5G网络技术、车主将拥有超级个人助理、一体化座舱系统以及基于增强现实的抬头显示系统应用。
敢定出这一目标本身是需要一定底气的，而上汽通用的底气源自于合资车企能够不断实现“基因互补”的优势。
作为上汽“拳头品牌”的别克 汽车 推出的Super ID功能，已经可以支持高德导航、网易云音乐和考拉FM车机账户联合登陆，并且能将这些应用的移动端数据和车机端打通，做到跨平台的用户数据共享。能够实现这些功能，依靠自身的 汽车 制造基因是做不到的，合资车企的价值凸显的淋漓尽致。
消费互联网时代，企业以单点为突破口展开，然后再逐渐摸索相适应的商业模式的套路已经过时，企业级市场更强调“基因的组合效应”。有道是条条大路通罗马，未来可能还未衍生出更多好的解决办法，但就目前而言合资车企无疑是最合适的存在。
京东云无线宝e插件是由京东云集团推出的一款跨平台手机插件，可以快速连接手机到云服务器。根据查询相关资料信息，用户可以进行云计算、存储、应用部署、私有云等各种服务。此外，该插件还可以帮助用户管理物联网设备，快速部署机器学习任务，便捷使用大数据服务等。
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