作者：陳重山

數據，已經成為新能源汽車智能化下半場競爭的關鍵。據車百智庫、智能汽車與智慧城市協(xié)同發(fā)展聯(lián)盟合作的研報《智能網聯(lián)汽車發(fā)展若干重大問題》，隨著汽車智能化的不斷發(fā)展，智能網聯(lián)汽車會像依賴化石燃料、電力一樣依賴數據。

(資料圖片僅供參考)

在智能網聯(lián)汽車時代，汽車數據的邊界逐漸擴大、體量不斷激增，利用好汽車數據，不僅能幫助企業(yè)優(yōu)化產品服務、建立差異化競爭力，而且能促進商業(yè)模式創(chuàng)新，推動汽車產業(yè)盈利結構從制造向更高價值的軟件和服務轉移。

尤其在大模型深入垂直類行業(yè)應用的趨勢下，未來打造汽車行業(yè)大模型，對數據體量的要求將進一步提高，數據驅動智能網聯(lián)汽車發(fā)展的趨勢將更為明顯。

但是，當前對汽車數據的應用，仍面臨基于數據的智能網聯(lián)功能未給用戶帶來充分獲得感、汽車數據變現(xiàn)路徑不清晰、缺少公平數據共享機制等問題。

基于此，7月28日，中國電動汽車百人會與中國汽研共同組織了 “如何推動汽車數據創(chuàng)新應用及更好流通”研討會，邀請行業(yè)專家，以及整車、數據服務商、Tier1、芯片、軟件及解決方案商、信息安全廠商等產業(yè)鏈的企業(yè)領導，就汽車數據的應用價值、共享流通、合作生態(tài)及安全保障四個議題進行探討。

中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉認為，汽車數據已經由過去輔助的角色逐漸變成價值創(chuàng)造的主體角色，汽車數據科技不僅是一個新業(yè)態(tài)，也將變成一個新“產業(yè)”，比汽車制造業(yè)更有吸引力。

汽車數據已成“產業(yè)”

與會代表合影

此次研討會，主要討論四個議題，分別是 “汽車數據應用場景與潛在價值”、“汽車數據匯聚共享與流通應用”、“汽車數據應用合作模式與產業(yè)生態(tài)”、“汽車數據流通安全保障體系建設”。

“汽車數據應用場景與潛在價值”議題，主要探討智能網聯(lián)時代汽車數據衍生的新價值，以及各企業(yè)面向政府、企業(yè)和用戶的汽車數據應用創(chuàng)新實踐。“汽車數據匯聚共享與流通應用”議題，主要探討開放共享后具有極大意義的數據類型或企業(yè)有意愿開放的數據類型，以及汽車數據流通應用的制約因素及改善建議?！捌嚁祿煤献髂Ｊ脚c產業(yè)生態(tài)”議題，主要探討企業(yè)期待形成怎樣的汽車數據共享、流通機制，汽車數據權屬如何劃分，各方收益如何保障等等議題?！捌嚁祿魍ò踩Ｕ象w系建設”議題，主要探討數據共享流通過程中存在哪些安全隱患、如何構建汽車數據流通的安全防護體系。

在研討中，與會代表充分認可了汽車數據的重要作用，認為汽車數據是推動汽車智能化網聯(lián)化發(fā)展的新型“燃料”，與電動化時代的鋰礦一樣，具有很高的價值含量。

具體來看，汽車數據是繼汽車芯片、汽車操作系統(tǒng)之后行業(yè)焦點之一。人工智能、大模型爆發(fā)，在智駕、座艙領域有很好的實踐。在此基礎上，整個智能網聯(lián)汽車的開發(fā)，由原來基于規(guī)則的驅動變成了由數據驅動，高質量數據成為訓練模型至關重要的要素。

目前，數據作為土地、勞動力、資本、技術并列的生產要素，已經被當成一個“礦產”，乃至一種資產。管理部門十分重視發(fā)展數字經濟，國家數據局已經開始建立起來了，未來將會更好地把汽車數據利用起來。

簡而言之，汽車數據已經由原來的輔助角色，慢慢變成了一個價值創(chuàng)造者的重要角色，而且創(chuàng)造的價值是過去看不到、想不到的，是新價值，可以成為獨立的產業(yè)環(huán)節(jié)，將加速我們汽車產業(yè)智能化、數字化轉型，并培育新的產業(yè)增長點。

數據應用有不少問題

在如今智能汽車和自動駕駛時代，汽車數據具有獨特的特點，數據生產者、數據處理者等數據參與者越來越多。數據體量越來越大，種類越來越多，除了車上各種設備采集的數據之外，還會有不同形態(tài)的，如各種攝像頭、傳感器采集的數據；而且，數據會使自動駕駛、智能座艙等智能化技術的迭代越來越快，這是一個大的趨勢。

與會代表認為，汽車數據應用的領域越來越寬。除了用數據來為車企提供銷售和市場端的服務，還可以用于To C端的數據分析、賦能，也可以為車企的生產和管理提供服務，譬如數字化工廠、無人工廠，通過數字化技術，能夠幫助企業(yè)提升內部整體效率。

汽車數據還可以為研發(fā)服務，特別是為自動駕駛提供了更多的數字化服務。包括測試、數據處理，包括一些算法的賦能。另外，汽車數據還有車聯(lián)網的應用，包括金融、交通等一系列應用。

汽車數據應用越來越廣，具有成為一個業(yè)態(tài)乃至“產業(yè)”的價值。但是，目前依然存在一系列的問題。

做好數據歸集與分類分級，形成標準化，成為迫切需要。但是，各個主機廠生產車輛時，數據的采集都是沒有標準化的。而且，數據規(guī)范定義上存在差異，沒有統(tǒng)一的標準。面臨著獲取和融合兼容性的問題，以及數據質量和傳輸標準問題。

數據可能會在政府部門、監(jiān)管機構、主機廠、云端、用戶端、以及第三方生態(tài)企業(yè)以及Tier 1之間進行流動，會導致數據所有權的沖突和爭議，汽車數據權責如何劃分仍存在難題。

對于數據質量的追求，也很迫切。目前處于大模型時代，只有高質量的數據，才能訓練更好的大模型。而且，高質量的數據是訓練自動駕駛座艙的重要手段，自動駕駛進入到一個量產的時代，對數據的需求更加是指數級的增長，除了規(guī)模要大之外，每一批數據的質量都要非常穩(wěn)定。自動駕駛要能做到更安全，也需要有高質量的模型。但是，高質量數據定義的標準是什么？如何才能從龐大的汽車數據中，獲得高質量的數據?

目前雖然提數據應用商業(yè)模式創(chuàng)新，但是，創(chuàng)新模式并不成熟。各個主機廠以及各個車聯(lián)網的Tier 1都在嘗試著數據兌現(xiàn)，而且也產生了很多不同的場景，真正能夠賺錢或者能夠對主機廠產生價值的場景雖然有，但并不多。

敏感數據與合規(guī)瑕疵

目前，采集回來的數據，還有風險度的考量。譬如，極高風險的數據是不開放的，中低風險的可以在有條件的基礎上開放出來。

這就使得敏感數據問題顯露出來。不是所有的數據都是敏感數據，不涉敏數據可以自由處理。而敏感數據有結果導向特點，比如說泄漏之后或者非法使用之后導致駕駛人、車外人受到人身財產安全。還涉及敏感數據的處理，回傳的通道要不要加密，要不要采取相關的措施等等。

另外，汽車數據的共享和汽車數據流通，也是迫切需要解決的問題。

來自數據安全產品領域的代表認為，數據安全共享有三個痛點：不敢、不愿、不便。因現(xiàn)在數據安全要求比較高，不能輕易把數據提供出來。有些數據是有稀缺性的，若提供出去，害怕丟失。而數據要產生價值，單靠一方的努力是不行的，這使得數據安全共享成為難題。

未來，汽車數據可能會在用戶端、云端、主機廠、第三方生態(tài)和政府機構、監(jiān)管機構以及一些Tier 1之間進行流動。而這當中，數據合規(guī)性要求越來越多，這也面臨很大的挑戰(zhàn)。

同時，我國汽車正在不斷“走出去”，今年有望成為全球第一大出口大國。與會代表預估，中國的汽車出口到一定數量，大概到500萬輛左右的時候，就會遇到歐洲、日本、美國這些汽車強國的反彈。到時候，數據安全、信息安全將會成為國外阻止中國汽車進一步出口的關鍵點，尤其是面向智能化之后。因此，建議數據治理上，要在合規(guī)標準上、合規(guī)體系下有更多的輸出。

在數據應用與合規(guī)性方面，還出現(xiàn)一些矛盾的現(xiàn)象。

目前，大量的汽車數據都會被納入到個人信息的范疇，而這些數據在流通與應用當中，如果涉及到個人信息處理，需要用戶授權同意，才具有合法性基礎。一些業(yè)務流程，沒有辦法在用戶拒絕的形成下往前推進。而用戶并不明白為什么要授權。因此，這容易形成合規(guī)瑕疵。

而且，不同主體、車企或者不同的Tier 1、Tier 2各個供應商、上下游之間、主體之間做數據共享流通的場景，很多是傳統(tǒng)的數據盈利模式，并非創(chuàng)新模式。

數據應用的相關建議

對于汽車數據的應用，與會代表提出了很多建議。

首先就是要做好數據歸集、分類分級。對于不同主機廠采集的數據參差不齊，沒有標準化的問題，建議數據獲取方面，采用標準化的數據格式，建立高效的數據傳輸系統(tǒng)。另外，可以利用云計算來處理大數據，利用人工智能和機器學習進行復雜數據的分析，開發(fā)快速的數據處理和決策的模型，構建數據標準和共享。

要獲得高質量的數據，就離不開數據的清洗和校驗，對無效數據進行清理，對有效數據進行二次計算，得到有用的結論。

對于敏感數據，需要有一些機制和措施來應對。譬如分級訪問權限，對不同的級別、設置相應的訪問權限，通過權限才能訪問高敏感性的數據。對于高敏感性的數據使用強大的加密算法進行加密，確保數據在傳輸和存儲過程中不容易被非授權人非法獲取。另外，對于共享的數據可以采用匿名化的處理。建立明確的數據共享協(xié)議、明確數據的用途、范圍和權限，同時約束數據的使用時間和地點。定期對數據的監(jiān)管和流通進行審計，確保數據使用符合規(guī)定，并監(jiān)管數據的使用情況。遵循最小化的數據原則，只共享和流通必要的數據，以降低數據泄漏的風險?？梢酝ㄟ^透明的數據共享機制讓用戶或者車主了解到自己的數據。

另外，在數據安全管理方面，鼓勵技術創(chuàng)新，譬如在算法上、在框架上，在這些數據上做一些創(chuàng)新，同時提供很強的監(jiān)管，保證導向性正確。

有代表還提出一些具體的建議，譬如在全國做一些數字經濟特區(qū)，探索數據共享的新模式，形成一系列的流轉。

另外，中國即將成為第一大汽車出口大國，對于數據出境的訴求不會少。對于這種數據出境的共享和流通，一定是由淺及深的過程，譬如，是不是可以從交通標志集和場景集的共享開始，從而逐步展開。

最后，所有的數據都是真金白銀換來的，共享和流通肯定會有互利共贏的前提存在。數據商業(yè)模式創(chuàng)新，譬如數據變現(xiàn)的路徑，有代表建議了八個變現(xiàn)的路徑。

八個變現(xiàn)路徑

總之，汽車數據要真的能夠產生應用，不僅僅靠技術和應用方面的創(chuàng)新，必須和管理、制度、法規(guī)、政策創(chuàng)新結合起來，加快做好機制、政策、法規(guī)的適配。

為此，可以先從組織上開始做一些常態(tài)化的工作。譬如，圍繞著汽車數據、科技發(fā)展，搞一個常態(tài)化的交流平臺，開展一些重大的研究，做出一些更有權威、更有分量的意見或者結論。

甚至于，可以把全球的相關機構組織起來，因為汽車數據應用和治理是個全球性的話題，從而形成一個全球汽車數據共享的準則或共同認知。