0  引言

近年來，我國數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，數(shù)據(jù)要素的重要性日益凸顯。2014—2019年，我國政府對大數(shù)據(jù)的關(guān)注度逐步提高并實施了多項大數(shù)據(jù)發(fā)展政策。2019年10月，《中國共產(chǎn)黨第十九屆中央委員會第四次全體會議公報》將數(shù)據(jù)明確納入生產(chǎn)要素，體現(xiàn)了數(shù)據(jù)在推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中的價值。2023年12月，國家數(shù)據(jù)局會同有關(guān)部門聯(lián)合印發(fā)《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，旨在充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素乘數(shù)效應(yīng)，賦能經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展，“數(shù)據(jù)要素×交通運(yùn)輸”是重點行動方向之一，明確提出要推進(jìn)數(shù)據(jù)要素賦能智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新發(fā)展，打通不同主體間的數(shù)據(jù)壁壘，促進(jìn)道路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)、駕駛行為數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)融合應(yīng)用。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車通常具有更開放集成的電子電器架構(gòu)、更強(qiáng)大的多源數(shù)據(jù)實時采集傳輸能力，數(shù)據(jù)不僅可以用于車輛狀態(tài)監(jiān)測、遠(yuǎn)程控制升級等新型智能化服務(wù)，還可以用于后處理分析及產(chǎn)品功能研發(fā)。此外，路側(cè)網(wǎng)聯(lián)汽車基礎(chǔ)設(shè)施采集的交通狀態(tài)和車輛駕駛數(shù)據(jù)同樣可以面向汽車提供信息服務(wù)和研發(fā)數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)要素在智能網(wǎng)聯(lián)汽車研發(fā)生產(chǎn)、運(yùn)行服務(wù)、售后維保、報廢回收等全生命周期中發(fā)揮著重要的賦能和驅(qū)動作用。

1  數(shù)據(jù)要素流通范式

1.1  數(shù)據(jù)要素流通模式

數(shù)據(jù)要素流通模式主要包括數(shù)據(jù)開放、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)交易3類[1]。

數(shù)據(jù)開放是指提供方無償提供數(shù)據(jù)，需求方免費(fèi)獲取數(shù)據(jù)，沒有貨幣媒介參與的數(shù)據(jù)單向流通形式[1]。政府通常通過數(shù)據(jù)開放平臺來開放脫敏和非密的公共數(shù)據(jù)。截至2023年8月，我國337個城市（含直轄市、副省級與地級行政區(qū)）中，目前已經(jīng)有60.53%的城市上線了公共數(shù)據(jù)開放平臺[2]。企業(yè)開放數(shù)據(jù)通常服務(wù)于政府和科研工作者，例如高德地理信息數(shù)據(jù)開放平臺和百度阿波羅（Apollo）自動駕駛開放平臺，向科研工作者無償提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)，促進(jìn)新技術(shù)新業(yè)態(tài)創(chuàng)新研發(fā)。

數(shù)據(jù)共享是指互為供需雙方、相互提供數(shù)據(jù)，沒有貨幣媒介參與的數(shù)據(jù)雙向流通形式[1]。企業(yè)之間的數(shù)據(jù)共享可以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，提高資源利用效率，例如汽車制造商與零部件供應(yīng)商之間共享供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，高效匹配雙方的需求和能力。

數(shù)據(jù)交易是指提供方有償提供數(shù)據(jù)，需求方支付獲取費(fèi)用，主要以貨幣作為交換媒介的數(shù)據(jù)單向流通形式[1]。數(shù)據(jù)交易模式正從傳統(tǒng)的點對點模式逐步發(fā)展為交易機(jī)構(gòu)撮合模式，以解決交易效率低、缺乏監(jiān)管等問題。目前，我國各地方政府正大力推進(jìn)大數(shù)據(jù)交易所的建設(shè)。例如，北京國際大數(shù)據(jù)交易所的交易聯(lián)盟涵蓋了國有企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、科研院所等單位，基于其IDeX數(shù)據(jù)交易平臺提供多種數(shù)據(jù)類型的交易服務(wù)。以亞馬遜云為代表的科技公司構(gòu)建的數(shù)據(jù)交易平臺[3]則是基于其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)獲取和處理能力以應(yīng)用程序編程接口（Application Programming Interface，API）、數(shù)據(jù)集等形式進(jìn)行數(shù)據(jù)交易。

1.2  數(shù)據(jù)要素流通關(guān)鍵技術(shù)

在數(shù)據(jù)流通過程中，需要綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)安全技術(shù)、隱私計算技術(shù)、計算處理技術(shù)、存證溯源技術(shù)[4]等，以實現(xiàn)主權(quán)保護(hù)、安全保護(hù)、隱私保護(hù)。

數(shù)據(jù)安全技術(shù)主要用以保障數(shù)據(jù)提供者和數(shù)據(jù)使用者的權(quán)益以及系統(tǒng)的安全，包括身份認(rèn)證、數(shù)字簽名、數(shù)據(jù)脫敏等安全技術(shù)。其中，身份認(rèn)證管理系統(tǒng)從獨立身份認(rèn)證管理和聯(lián)邦身份認(rèn)證管理發(fā)展到了基于區(qū)塊鏈技術(shù)的身份管理系統(tǒng)[5]，在提高數(shù)據(jù)透明性和安全性的同時也提高了身份認(rèn)證效率[6]；數(shù)字簽名技術(shù)已經(jīng)從1978年的RSA數(shù)字簽名發(fā)展到當(dāng)今面向區(qū)塊鏈的多重簽名、環(huán)簽名[7]，提高了信息傳輸?shù)耐暾院桶踩?；?shù)據(jù)脫敏技術(shù)則首先需要對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，進(jìn)而對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級并打標(biāo)簽，隨后通過無效化、隨機(jī)值、數(shù)據(jù)替換、對稱加密等靜態(tài)或者動態(tài)脫敏的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理[8]。此外，還有文件加密技術(shù)[9]以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)安全傳輸協(xié)議等數(shù)據(jù)安全技術(shù)。

隱私計算技術(shù)可以加強(qiáng)對流通數(shù)據(jù)的保護(hù)、降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險及危害。隱私計算技術(shù)一般分為算法層和環(huán)境層技術(shù)[10]。在算法層上，以同態(tài)加密為首的現(xiàn)代密碼學(xué)方式常被用于保障數(shù)據(jù)的安全性和實現(xiàn)安全多方計算的隱私保護(hù)功能[11]，但該方法還存在缺乏統(tǒng)一模型性能評價標(biāo)準(zhǔn)、缺乏全流程隱私保護(hù)等問題[12]；聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)通過人工智能進(jìn)行建模以達(dá)到加密的目的，可被用于在政企之間建立完整的信用體系以推進(jìn)智慧城市的數(shù)據(jù)交換[13]。環(huán)境層則通常采用基于可信硬件的隱私計算技術(shù)，即通過軟硬件結(jié)合的方法在中央處理器（Central Processing Unit，CPU）中構(gòu)建出一個安全區(qū)，保證在其內(nèi)部加載的程序和數(shù)據(jù)的安全性，與算法層的各技術(shù)和協(xié)議互相支撐，進(jìn)一步保障數(shù)據(jù)提供者和使用者的隱私[14-15]。

計算處理技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)、數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)等。數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括通過數(shù)據(jù)清洗來處理缺失值和不一致性等問題、通過數(shù)據(jù)整合來集成多個數(shù)據(jù)庫或文件、通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換來進(jìn)行歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化處理、通過數(shù)據(jù)減少來提取特征化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)不斷向滿足結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和處理需求[16]發(fā)展，云存儲和數(shù)據(jù)湖在促進(jìn)數(shù)據(jù)處理技術(shù)性能提升的同時也降低了數(shù)據(jù)的存儲成本。數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)分為批處理、實時處理、混合計算3類，Casado和Younas認(rèn)為在機(jī)器學(xué)習(xí)的賦能下以Lambda架構(gòu)為基礎(chǔ)的混合計算方法將進(jìn)一步賦能數(shù)據(jù)的流通[17]。

存證溯源技術(shù)可以為數(shù)據(jù)的流通過程提供可追溯和可監(jiān)管的保障，解決數(shù)據(jù)主權(quán)和權(quán)責(zé)認(rèn)定的問題。電子數(shù)據(jù)存證技術(shù)由傳統(tǒng)的可信時間戳等技術(shù)發(fā)展到了基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)存證技術(shù)[18]，依托區(qū)塊鏈去中心化和不可篡改的特性有效地保證了數(shù)據(jù)的真實性和完整性。同樣，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)溯源技術(shù)基于標(biāo)識法[19]和逆查詢法[20]進(jìn)行多種溯源模型的構(gòu)建[21]。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)溯源模型增強(qiáng)了溯源結(jié)果的可信性[22]。

2  智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)分類

智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)數(shù)據(jù)可以按照數(shù)據(jù)來源分為3類，分別是用戶數(shù)據(jù)、車輛自有數(shù)據(jù)以及外部來源數(shù)據(jù)。表1基于《智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)分類分級實踐指南》，在對數(shù)據(jù)的流通價值進(jìn)行初步篩選后總結(jié)了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的數(shù)據(jù)分類和來源，并給出了其潛在流通價值、流通場景及對應(yīng)的流通模式。

表1   智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)分類及潛在流通場景

圖1  ETSI定義的面向車聯(lián)網(wǎng)的MEC架構(gòu)

基于以上分類，下文將進(jìn)一步分析智能網(wǎng)聯(lián)汽車的數(shù)據(jù)流通價值場景。

3  智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)流通場景

3.1  汽車生產(chǎn)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流通

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的生產(chǎn)環(huán)節(jié)中存在多種數(shù)據(jù)流通場景，包括為解決車輛及零部件生產(chǎn)研發(fā)需求的數(shù)據(jù)流通、為實現(xiàn)供應(yīng)鏈追溯目標(biāo)的數(shù)據(jù)流通和為滿足碳足跡追溯與碳排放監(jiān)管的數(shù)據(jù)流通。

基于以上3類數(shù)據(jù)流通場景，汽車生產(chǎn)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流通模式如圖1所示。當(dāng)汽車制造商和零部件供應(yīng)商同時以數(shù)據(jù)提供者和數(shù)據(jù)使用者的身份進(jìn)行數(shù)據(jù)流通時，汽車制造商可以獲取供應(yīng)商的零部件產(chǎn)品性能規(guī)格、庫存等數(shù)據(jù)，零部件供應(yīng)商能得到汽車制造商的需求和排產(chǎn)計劃等數(shù)據(jù)。汽車制造商、零部件供應(yīng)商、汽車行業(yè)監(jiān)管部門和金融機(jī)構(gòu)可以利用供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)高效實現(xiàn)供應(yīng)鏈追溯的目標(biāo)，進(jìn)而進(jìn)行零部件故障溯源、產(chǎn)品質(zhì)量評估等分析。碳排放監(jiān)管部門在該數(shù)據(jù)流通場景中，依據(jù)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)使用者進(jìn)行碳排放計算、合規(guī)性評估等相關(guān)分析。數(shù)據(jù)可以點對點的方式進(jìn)行流通，也可基于數(shù)據(jù)流通平臺進(jìn)行共享。

圖1   汽車生產(chǎn)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流通模式

目前，汽車生產(chǎn)供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)流通模式正從點對點的模式朝著基于平臺的模式發(fā)展。寶馬公司在德國發(fā)起的Catena-X聯(lián)盟于2020年成立，得到了歐盟和德國聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)事務(wù)和氣候行動部的資助，建立了汽車領(lǐng)域數(shù)據(jù)空間并發(fā)布了相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。Catena-X公司在2023年底已經(jīng)可以為超過170個成員組織提供包括供應(yīng)鏈管理、數(shù)字孿生、需求和產(chǎn)能管理在內(nèi)的10項服務(wù)，為成員組織之間的數(shù)據(jù)交易和數(shù)據(jù)共享提供了很大的便利[23]。此外，還有以“奔馳+微軟”“現(xiàn)代+亞馬遜云”為例的大型汽車制造商和互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)合作建立的供應(yīng)鏈管理平臺。我國工業(yè)和信息化部裝備工業(yè)發(fā)展中心也于2022年建立了汽車產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈暢通協(xié)調(diào)平臺，支持汽車制造商以填報需求的模式來提出訴求以解決供應(yīng)鏈中存在的問題，一定程度上解決了復(fù)工復(fù)產(chǎn)時供應(yīng)鏈信息流通不暢的問題。

目前國內(nèi)汽車生產(chǎn)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流通場景，仍以企業(yè)根據(jù)自身需求主導(dǎo)的點對點流通模式為主，基于行業(yè)平臺開展數(shù)據(jù)流通的驗證仍處于初期發(fā)展階段。在汽車生產(chǎn)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型、行業(yè)碳足跡追溯監(jiān)管等新發(fā)展要求下，依托行業(yè)性平臺或數(shù)據(jù)空間基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行汽車生產(chǎn)研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)流通有望成為未來發(fā)展趨勢。

3.2  道路交通信息數(shù)據(jù)流通

道路交通信息能夠有效支撐車輛智能駕駛功能的實現(xiàn)。車輛對及時準(zhǔn)確的道路交通信號燈數(shù)據(jù)、道路管控數(shù)據(jù)、道路交通流量數(shù)據(jù)、道路交通事故數(shù)據(jù)等存在流通需求，可以為車輛駕駛員提供駕駛輔助服務(wù)，甚至可與車輛自身感知信息融合以支撐智能駕駛功能的實現(xiàn)。此外，導(dǎo)航軟件等服務(wù)商也對道路信控設(shè)施狀態(tài)等道路交通數(shù)據(jù)存在流通需求。

基于以上數(shù)據(jù)流通場景，道路交通信息流通模式如圖2所示。當(dāng)數(shù)據(jù)在地圖及導(dǎo)航服務(wù)商與交通部門之間流通時，通常以數(shù)據(jù)共享的模式進(jìn)行信號燈配時、道路擁堵狀況數(shù)據(jù)的交換，用來支持導(dǎo)航軟件中交通信號燈倒計時等功能的實現(xiàn)，交通部門則能依據(jù)路況數(shù)據(jù)更好地掌握道路狀況。當(dāng)數(shù)據(jù)以共享的模式在車端用戶與地圖及導(dǎo)航服務(wù)商之間流通時，車端用戶將車輛行駛速度、定位等信息提供給地圖及導(dǎo)航服務(wù)商并接收其反饋的道路交通信息。當(dāng)數(shù)據(jù)在車端用戶與交通部門之間流通時，交通部門通常以數(shù)據(jù)開放的形式將道路擁堵指數(shù)、出行預(yù)測等信息發(fā)布在數(shù)據(jù)開放平臺上供用戶使用。 

圖2   道路交通信息流通模式

當(dāng)前道路交通信息流通仍然存在由于道路交通數(shù)據(jù)管理部門、各地交通信息服務(wù)運(yùn)營商、地圖及導(dǎo)航服務(wù)商、車端用戶平臺數(shù)據(jù)接口不統(tǒng)一導(dǎo)致的數(shù)據(jù)共享流通難等問題。伴隨數(shù)據(jù)要素有關(guān)政策的推進(jìn)，以及全國車聯(lián)網(wǎng)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的普及，交通部門、車輛、地圖及導(dǎo)航服務(wù)商等主體間全面高效的數(shù)據(jù)流通有望加快實現(xiàn)。

3.3  自動駕駛算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)流通

車企和自動駕駛方案供應(yīng)商在自動駕駛系統(tǒng)研發(fā)過程中需要海量數(shù)據(jù)進(jìn)行算法訓(xùn)練。在數(shù)據(jù)資源積累不足時，企業(yè)存在車端采集自動駕駛訓(xùn)練數(shù)據(jù)流通需求。此外，部分地區(qū)網(wǎng)聯(lián)汽車路側(cè)設(shè)施采集的海量感知數(shù)據(jù)可以經(jīng)處理后服務(wù)于車端自動駕駛算法研發(fā)，存在路側(cè)設(shè)施企業(yè)向研發(fā)企業(yè)流通數(shù)據(jù)的場景。

基于以上兩類數(shù)據(jù)流通場景，自動駕駛算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)流通模式如圖3所示。車端感知數(shù)據(jù)在各車企及自動駕駛企業(yè)之間流通時，潛在的流通模式為數(shù)據(jù)交易或共享，可以幫助需求方補(bǔ)齊訓(xùn)練數(shù)據(jù)短板，加快自動駕駛訓(xùn)練算法的成熟。在網(wǎng)聯(lián)汽車路側(cè)運(yùn)營企業(yè)與車企及自動駕駛企業(yè)之間數(shù)據(jù)流通時，流通模式主要以數(shù)據(jù)交易形式存在，由路側(cè)運(yùn)營企業(yè)將原始數(shù)據(jù)或處理后的數(shù)據(jù)提供給汽車制造商及自動駕駛企業(yè)等數(shù)據(jù)使用者，幫助需求方豐富自動駕駛訓(xùn)練場景庫和數(shù)據(jù)集。對于圖商來說，則是以數(shù)據(jù)共享或交易的模式與汽車制造商及自動駕駛企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)流通。

圖3   自動駕駛算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)流通模式

目前，在企業(yè)間流通車端采集訓(xùn)練數(shù)據(jù)時，存在各汽車制造商由于傳感器布置位置不同、圖像分辨率不同導(dǎo)致的數(shù)據(jù)可用性問題，以及數(shù)據(jù)安全、品牌競爭等問題，車端采集自動駕駛算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)的企業(yè)間流通活動較少。在路側(cè)設(shè)施采集數(shù)據(jù)向車端算法研發(fā)企業(yè)流通場景下，仍然面臨視場角轉(zhuǎn)換復(fù)雜、價值場景自動篩選效率低、數(shù)據(jù)連續(xù)覆蓋度不足等數(shù)據(jù)處理技術(shù)難題，成熟案例仍較少。隨著數(shù)據(jù)流通需求的增加和有關(guān)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的完善，車端和路側(cè)采集的自動駕駛訓(xùn)練數(shù)據(jù)有望形成成熟的流通模式。

4  未來工作展望

4.1  開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)數(shù)據(jù)流通政策需求研究

伴隨智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)體量將快速提升，數(shù)據(jù)流通的需求和模式將不斷發(fā)展，有必要推進(jìn)整車制造廠商、零部件廠商、第三方機(jī)構(gòu)以及汽車數(shù)據(jù)處理者等，聯(lián)合組織開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)數(shù)據(jù)流通政策需求研究，圍繞數(shù)據(jù)所有權(quán)、數(shù)據(jù)共享與使用、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)跨境流通等方面開展研究，平衡數(shù)據(jù)流通各方權(quán)益訴求，加快形成適合行業(yè)發(fā)展的政策體系。

4.2  深化智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)流通潛在場景的可行性研究

持續(xù)深化挖掘智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)流通高價值場景，開展可行性研究工作。一方面，圍繞汽車生產(chǎn)供應(yīng)鏈、道路交通信息服務(wù)、自動駕駛算法訓(xùn)練及用戶行為數(shù)據(jù)等流通場景，加強(qiáng)落地性技術(shù)、模式、應(yīng)用、標(biāo)準(zhǔn)研究，開展有關(guān)試驗驗證。另一方面，圍繞汽車智能駕駛、智能座艙大模型等新技術(shù)對數(shù)據(jù)的關(guān)鍵需求，加強(qiáng)對新型數(shù)據(jù)流通場景需求和流通模式的研究。

4.3  推進(jìn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)流通共性標(biāo)準(zhǔn)研制

進(jìn)一步研究智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)流通標(biāo)準(zhǔn)需求，結(jié)合產(chǎn)業(yè)及技術(shù)成熟度，制定標(biāo)準(zhǔn)體系和路線圖。針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)流通涉及的數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、處理、使用、銷毀等各個環(huán)節(jié)，梳理并提出安全、計算、處理、平臺接口、定價等有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)需求，聯(lián)合相關(guān)單位開展標(biāo)準(zhǔn)制定，形成數(shù)據(jù)高效安全的流通標(biāo)準(zhǔn)支撐。

4.4  加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)流通關(guān)鍵技術(shù)研究

一方面，在數(shù)據(jù)流通通用技術(shù)層面，重點開展數(shù)據(jù)安全、隱私計算、計算處理技術(shù)方面的關(guān)鍵技術(shù)研究。另一方面，圍繞智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)流通特有場景需求，開展相關(guān)缺失技術(shù)的重點研究，包括自動駕駛訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理、道路信息數(shù)據(jù)統(tǒng)一接口、路車視角轉(zhuǎn)換、自動駕駛場景庫智能生成等關(guān)鍵技術(shù)。

4.5  分階段開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)流通驗證示范

基于技術(shù)可行性、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)研究成果，面向兼具高價值和可行性的場景，聯(lián)合相關(guān)車企、零部件廠商、第三方平臺公司等，開展數(shù)據(jù)流通驗證。探索搭建智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)流通平臺，開展實車驗證、創(chuàng)新應(yīng)用場景挖掘賽等多種形式的數(shù)據(jù)流通驗證示范，培育數(shù)據(jù)流通在汽車研發(fā)、生產(chǎn)制造、材料回收、金融保險等各個環(huán)節(jié)的服務(wù)模式和產(chǎn)業(yè)生態(tài)，開展高價值場景的規(guī)?；茝V。

5  結(jié)束語

隨著汽車智能化和網(wǎng)聯(lián)化的提高，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的數(shù)據(jù)體量迅速提升，數(shù)據(jù)流通的需求和模式也不斷發(fā)展。本文首先對數(shù)據(jù)要素的流通模式和關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行了回顧，隨后對智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并給出其潛在的數(shù)據(jù)流通價值。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步總結(jié)歸納了汽車生產(chǎn)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流通、道路交通信息數(shù)據(jù)流通、自動駕駛算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)流通3種場景并對其數(shù)據(jù)流通需求、模式和效果進(jìn)行分析，識別其未來發(fā)展趨勢。未來，我國應(yīng)加快完善政策制度保障，健全標(biāo)準(zhǔn)體系，建設(shè)數(shù)據(jù)流通設(shè)施，推進(jìn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

作者簡介

洪啟安

中國信息通信研究院技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)研究所助理工程師，主要從事智能網(wǎng)聯(lián)汽車路側(cè)數(shù)據(jù)流通技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)等方面的研究工作。

于潤東   

中國信息通信研究院技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)研究所高級工程師，主要從事車聯(lián)網(wǎng)和智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域政策、技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、安全、測試、數(shù)據(jù)等方面的研究工作。

于勝波  

中國信息通信研究院技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)研究所工程師，主要從事智能網(wǎng)聯(lián)汽車政策法規(guī)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、測試示范及應(yīng)用推廣等方面的研究工作。

龍翔宇   

中國信息通信研究院技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)研究所工程師，主要從事智能網(wǎng)聯(lián)汽車政策法規(guī)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)要素及應(yīng)用推廣等方面的研究工作。

論文引用格式：

洪啟安, 于潤東, 于勝波, 等. 智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)要素流通綜述[J]. 信息通信技術(shù)與政策, 2024, 50(3): 27-34.