2025 年智能驾驶市场进入加速进化周期。城区领航辅助驾驶等辅助驾驶功能，在过去一年迎来从“可用”到“好用”的质变，在多人多车博弈、掉头环岛等复杂场景的处理能力显著提升；与此同时，小鹏、华为等企业加速L3级别的布局，计划年内实现功能的落地。智能驾驶能力的跃迁源于算法的持续进步，而基于云基础设施构建的数据闭环体系，正是驱动算法实现高效迭代的核心技术底座。

当前，智能驾驶算法已经实现从基于规则到基于大模型的根本转变。算法设计范式从规则驱动转变为数据驱动，随之而来的是开发过程中对高价值训练数据的需求呈指数级增加，测试体系也从依赖实车测试转向实车与仿真并重的模式。由此可见，智能驾驶算法开发已深度依赖数据驱动逻辑，开发范式的核心正从策略设计转向数据价值挖掘。

以“数据挖掘、算法迭代、仿真测试”为核心环节的数据闭环系统已经成为行业通用的开发范式。该范式不仅持续提升开发效率、加速算法迭代，更推动智驾能力向拟人化操控、决策逻辑可解释性方向演进。在此过程中，车企日均 TB 级数据增量、大模型数据挖掘及百亿参数量模型训练等需求，正从存储扩展、算力规模等维度，持续拉动云基础设施市场的需求增长，为相关领域创造显著的市场规模扩张空间。

在此背景下，IDC正式启动《IDC MarketShare: 中国智能驾驶云基础设施市场份额，1H2025》报告研究。将描绘细分市场2025年上半年的整体规模，并从收入角度展示各厂商的竞争态势。

本次研究定义下的智能驾驶云基础设施是指面向智能驾驶算法开发场景，为车企、智能驾驶算法供应商等主体提供的算力、存储、网络等云基础设施服务。智能驾驶云基础设施旨在为用户智能驾驶（包含辅助驾驶与自动驾驶）算法开发过程中的AI数据标注、算法训练、仿真测试等环节提供底层支撑。