2021年，一部手機的平均存儲容量為105GB，而一輛汽車僅有34GB。不過，到2026年，單車的存儲容量將達483GB、甚至512GB，而手機的只有350GB左右。市場研究顯示，在汽車“新四化”浪潮下，數據的增長、蔓延與流動加劇了數據管理的挑戰。比如，為實現完全的自動駕駛，不僅需要單車智能，車路協同同樣必不可少，這無疑需要優質的數據存儲方案，以應對未來無限增長的海量數據。

存儲市場將迎來指數級增長

據西部數據公司車載存儲產品事業部資深產品市場經理額日特向《中國汽車報》記者介紹，從智能化角度看，現在不少新車型都具備自適應巡航、前向碰撞報警、智能車速輔助、車道偏移預警、駕駛員狀態監控、泊車輔助等ADAS功能；另外，在上海、北京等城市還有Robotaxi項目投入示范運營，其單車數據容量可以達到4TB，與傳統汽車相比有了較大的增幅。這些使用場景對汽車數據存儲產品提出了前所未有的新需求，是“新四化”給汽車領域帶來的新挑戰和新機遇。

而從網聯化和電動化角度看，在推動汽車存儲市場發展方面，二者相輔相成。比如，此前汽車T-Box的前裝率不高，隨著電動化的發展，由于新能源汽車必須強制安裝，使得其前裝率得到較大提升，對數據存儲也提出更高要求。

同時，汽車“新四化”還讓車載信息娛樂系統“鳥槍換炮”，以前由于功能單一，其對數據存儲的需求并不高，一般不超過32G，但隨著消費者駕乘體驗要求的不斷升級，智能座艙應運而生，對數據存儲的需求也增長到64G以上。

西部數據公司中國區汽車電子事業部銷售總監王劍松告訴記者，汽車電子在整車中的比重越來越大，起到類似大腦中樞神經的作用。其中，原本就份額最高的主芯片與存儲比重也不斷提升，存儲的份額甚至超過了主芯片。

愛馳汽車首席數據官、資深技術專家李海軍表示，汽車智能化的進程才剛剛開始，目前汽車產品對存儲、算力的需求較大，主要以造車新勢力為主，部分自主品牌企業轉型速度相對外資企業快一些，逐步推出了自己的智能汽車產品。

以愛馳U5為例，車聯網單車數據10秒30KB，每小時就是10MB；愛馳U6為了提升輔助駕駛等智能化體驗，搭載更多的傳感器，數據量是U5的30倍左右。粗略估計，10萬輛汽車每天的車聯網數據云端存儲就要以PB（約等于1000TB）級別計算，這還不算智能應用、360°全景等多媒體數據。智能汽車的銷量正在逐月增長，行業終將進入智能汽車時代，未來車規級存儲市場，以及云端、邊緣計算等相關存儲市場也必然呈現指數級別的增長。

全產業鏈價值體系的驅動

事實上，包括消費電子在內的很多商業領域都表現出對數據存儲的巨大需求，但汽車市場有其獨特之處。李海軍從消費體驗和智能制造兩個維度、四個方面為記者做了解讀。

首先，用戶對智能化的訴求催生了智能座艙，信息娛樂體驗的快速發展對終端存儲提出更高要求。智能汽車已深得用戶青睞，以愛馳汽車U6為例，其具有窄路輔助、視距內自主泊車、高速領航輔助、高速輔助駕駛、擁堵輔助、超級巡航控制、遙控泊車等智能輔助駕駛功能；配備發燒級的影音空間，全球首款自研車載游戲Project Go；除了自主研發車載應用外，還允許用戶進入商城下載個性化應用。以用戶極致體驗為追求目標，搭建龐大的智能化應用體系，除對算力外，對存儲的容量、多樣化也提出更高的要求。

其次，車路協同技術的突破，使得交通控制協同系統對邊緣計算存儲有更高的要求。車路協同系統能實現交通信號系統及高速行駛車輛之間的通信，為了保證高效穩定、實時性強等性能技術要求，高速公路等周邊基礎設施按照一定的間距，需要建立協同邊緣計算系統。這些系統在模型存儲方面，也有工業級要求。

第三，新能源汽車國家云端數據存儲和企業提升用戶服務體驗所需云端數據存儲的需求。根據法規要求，新能源汽車需接受相關部門的監管，信息實時上報。據介紹，愛馳汽車從用戶智能化服務體驗出發，針對車輛行駛數據進行樣本分析，智能檢測車輛設備健康狀態，監控電池健康狀態，提供用戶駕駛行為報告和車輛安全、電池安全等方面的保障服務。為實現上述功能，需要通過海量數據進行算法模型的訓練迭代，不斷優化精進，對大數據存儲技術提出挑戰。

第四，汽車產業鏈在智能制造方面的升級，也帶來智能化存儲的需求。汽車產業鏈涉及研、產、供、銷、服、用等領域，結構極其復雜。隨著5G、物聯網、大數據、AI等技術的快速發展，汽車產業將迎接智能制造的升級。據悉，愛馳汽車自建“工業4.0”標準的智能化工廠，從用戶需求、產品研發、生產到物流、交付，打造數據驅動的全產業鏈價值體系，各個階段的數據搜集、存儲非常重要，尤其是智能工廠的物聯網數據。比如在柔性生產方面，用戶線上下單，經過實銷確認，工廠被推送確定性的單車物料清單（BOM），進而確定生產線的自動化排產，整車下線后，物流轉運交付中心，實現交付。

仍存監管、成本、價值等痛點

“新四化”在技術上催生了汽車數據存儲的需求，而隨著這一浪潮的不斷席卷，其與外在的環境形成生態，數據量又持續放大；與此同時，政府有關部門也需要借助這些數據履行監管職能。新能源與智能網聯汽車獨立研究員曹廣平向記者感慨道：“未來，沒有數據也就沒有管理，道路交通管理僅靠人工指揮和管理的時代一去不復返了。”

曹廣平表示，目前汽車數據存儲市場的細分結構，分為車端的EDR、行車記錄儀、車機以及企業、監管機構端的服務器、工作站等。從表面上看，行業應用發展得很好，但核心的存儲器件以及存儲架構、檢索、分析、脫敏、檢出的核心技術與能力還很不夠。當然，這也意味著汽車數據存儲行業有很大的發展前景與潛力。

記者了解到，我國新能源汽車面對三級監管，車輛每時每刻運行的數據實時上報，尤其是電池的溫度、電壓、電流等，這一做法非常具有前瞻性。不過，汽車的智能化數據監管目前還有所滯后。有些車企的智能化腳步激進，引發了車內和周邊數據的諸多問題，需要監管部門建立智能化數據的監管體系。智能網聯汽車的數據存儲工作量更大，建立監管體系和存儲設施的難度也更大。

李海軍認為，單從汽車終端市場來看，傳統燃油車、新能源汽車在智能化的道路上還處于粗放式發展期。車聯網、智能輔助駕駛、信息娛樂系統等的數據存儲，仍沿用傳統汽車架構路線進行，導致存在諸多冗余。此外，數據存儲以本地緩存、云端進行分析挖掘，提升車輛安全、遠程診斷為主，智能化本地應用還比較欠缺。

與此同時，車規級存儲產品價格相對較高，車企在技術選型上通常會出于成本因素考慮，選擇低價格或低性能、低容量的產品。有鑒于此，行業和企業需要強大的車載終端OS做支撐，統一規劃管理存儲資源，從系統級別根據應用類型進行數據管理。

智能座艙等智能化用戶體驗數據，存在大量冗余將無法產生服務價值，企業需不斷優化改善。從數據安全、數據共享角度來看，存儲技術在車規級及整個產業鏈應用方面有比較大的空間，但存儲的數據不應局限于服務用戶，還要為包括車企、零部件供應商在內的整個汽車產業鏈提供增值服務。