2025-01-22-中国信通院-车联网蓝皮书（数据赋能）（2024年）_48页_2mb

车联网数据赋能研究报告（2024年）

背景与重要性

车联网数据作为新型生产要素，对培育发展新质生产力、推动经济高质量发展具有重要作用。全球主要国家和地区积极推动车联网数据开放共享，加速数据流通与应用。

车联网数据概述

数据范畴与特性

1. 车端数据：包括车辆硬件配置、感知、决策、运行及驾乘数据。
2. 路端数据：涵盖基础设施基础信息、原始/融合感知、交通状态及服务数据。
3. 云端数据：包含车辆服务、智驾辅助、交通管理、地图及监控等数据。
4. 网络端数据：涉及网络资源、状态及用户数据。

数据特性

• 涉及主体多：数据来源分散，权属复杂。
• 数实融合：依赖传感器采集真实物理实体数据。
• 多重价值：单份数据可参与多环节应用。
• 数据资源丰富：日均数据量庞大。

全球发展态势

主要经济体积极推动车联网数据开发：

• 美国：开放政府平台并完善数据法规
• 欧盟：推动数据再利用及个人数据保护
• 日韩：聚焦数据平台建设与商业化应用
• 中国：完善法律法规与标准体系建设

数据赋能场景与应用

车端数据

• 产品研发优化：建立驾驶行为分析模型及评分体系
• 生产制造提质增效：实现质量预警及测试优化
• 后市场效率提升：支持维修、二手车评估等场景
• 突破数据孤岛：探索跨企业数据流通新模式

路端数据

• 提升交通安全与效率：优化交通信号控制、交通调查及安全管控
• 赋能车企产品升级：支持自动驾驶研发及数据服务
• 实现数据资本化：推动数据要素交易与资产入表

云端数据

• 智慧出行服务优化：提供导航、物流调度等服务
• 辅助驾驶与自动驾驶增强：支持决策控制、远程干预等功能
• 交通治理决策优化：提供数据分析支持

网络端数据

• 提升网络运维能力
• 支持车企用户服务及自动驾驶网络保障
• 提高交通管理效能

面临的挑战

• 数据孤岛与流通机制不完善
• 数据确权、标准不统一
• 安全与隐私合规问题突出
• 不同应用场景数据处理差异大

下一步建议

1. 加强数字化基础设施建设，推进数据资源化进程。
2. 分类推进数据开发利用，完善发展阶段分类模式。
3. 推动数据流通机制建设，探索数据空间应用。
4. 强化关键技术突破，提升数据处理与流通能力。
5. 构建协同发展环境，培育多元化产业生态。