2025年中国自动驾驶数据闭环市场研究报告指出，车云一体化的高效协同是实现智能驾驶系统快速迭代的关键。报告由ResearchAndMarkets.com发布，聚焦自动驾驶数据闭环的演进趋势与核心技术。 报告指出，数据闭环的本质是“采集—传输—处理—训练—部署”的循环优化体系。2025年，行业正从“从0到1”的探索阶段迈向“高质量、高效率”的成熟阶段，核心挑战集中在长尾场景覆盖与成本控制。为应对这一挑战，整车厂（OEM）与一级供应商纷纷自建数据闭环体系，通过高效的数据采集、处理与分析流程，持续优化算法，显著提升智能驾驶系统的准确性与稳定性。 在数据构成方面，合成数据占比快速上升，从2023年的20%-30%增至2025年的超50%。真实数据奠定基础能力，合成数据突破能力边界。当前数据来源包括量产车触发的数据回传、专用采集车的高价值场景数据、基于路侧数据的物理世界重建，以及基于世界模型的合成数据技术。 全链路自动化工具链正逐步落地，覆盖“采集—标注—训练—仿真—部署”全流程。AI大模型与云边协同技术打破数据流动壁垒，推动闭环系统实现自我进化。MindFlow等平台已服务于上汽、长安、长城、吉利、一汽、小鹏、华为、博世、亿咖通、MAXIEYE、NavInfo、禾赛等企业。 车云一体化闭环通过“车端轻量化+云端智能化”协同，实现数据高效流转。车端负责实时感知数据采集，经脱敏、加密、压缩后上传云端；云端处理PB至EB级数据，完成标注、训练与优化，再通过OTA将新能力下发至车辆。ExceedData的车云闭环方案已获15家以上OEM认可，部署于30余款主流车型。该方案通过车端边缘计算引擎（vCompute）、边缘数据库（vData）与云端算法开发平台（vStudio）、云分析引擎（vAnalyze）及管理平台（vCloud）协同，实现数据传输成本降低75%、云存储成本下降90%、云算力成本减少33%，综合成本优化达85%。 以小鹏汽车为例，其自建“云端模型工厂”2025年算力达10 EFLOPS，端到端迭代周期缩短至平均5天。公司发布中国首个720亿参数多模态世界基座模型，具备链式思维（CoT）推理能力，可模拟人类常识并生成控制指令。通过模型蒸馏技术，将大模型能力迁移至车端小模型，实现“小体积、高智能”的个性化部署。 高价值数据（如边缘案例）由车端规则引擎初筛，云端结合GAN、扩散模型等技术生成合成数据，填补数据空白，提升模型泛化能力。端到端（E2E）与视觉-语言-动作（VLA）模型直接输出控制指令，依托云端大模型训练，实现轻量化车端部署。 随着智能驾驶系统全面建模，车企正追求“更低成本、更高效率、更稳定服务”。智能驾驶交付模式正从单一车辆代码部署，转向以云服务为核心的订阅制。车云协同的高效数据闭环，已成为驱动智能汽车AI迭代的核心引擎。