车联网数据概述
范畴与特性：车联网数据按来源分为车端、路端、云端、网络端 4 类，如车端涵盖基本、感知等 5 种数据。其具有涉及主体多、数实融合、多重价值、资源丰富等特性，像信号灯数据获取需交警授权，体现了权属复杂性。 重要性凸显：是产业创新、智能化服务及数字经济发展的关键，能推动汽车等产业创新，助力车联网智能化，催生新业态。 全球重视：美欧日韩中纷纷行动，美国推动数据开放共享与法案完善；欧盟促进数据再利用与隐私保护；日韩构建政策提升产业竞争力；中国兼顾开放共享与安全管理，多部委推动相关工作并完善政策标准。 赋能侧重：不同来源数据赋能场景不同，车端助力汽车研发生产；路端利于交通管理等；云端赋能出行物流等；网络端提升网络连接与服务，且存在数据采集、处理、应用及流通等赋能逻辑。
车端数据：智能网联汽车数据在产品研发、生产制造、后市场及跨企业流通方面作用显著，但面临数据流通价值未充分释放、赋能广度深度不足、厂商流通意愿不强、数据需求差异大等问题。 路端数据：路侧基础设施数据在提升交通安全效率、赋能车企和探索数据资本化方面初显成效，但受感知系统渗透率和数据质量制约，且开发应用市场化路径待探索。 云端数据：云平台数据赋能出行运输成熟，但智能驾驶相关数据质量和价值释放能力待加强，存在平台标准化、覆盖范围、数据治理及算法准确性等问题。 网络端数据：通信网络数据提升网络连接和服务效果显著，但面临数据采集汇总、开放共享及 C-V2X 直连通信数据价值挖掘等问题。
强化基础建设：企业应提升意识，规划建立数字化基础设施，形成数据资源闭环支撑能力。 分类推进应用：根据数据赋能逻辑和属性分类推进，如明确路侧数据权属规则，支持汽车企业数字化转型。 促进流通利用：政府引导与市场驱动结合，鼓励建设数据流通机制，探索应用场景与业务模式。 技术研发突破：强化通用技术适配性，突破个性化技术和数据流通关键技术。 构建协同生态：突出数据赋能作用，推进产业融合，构建政策环境，促进产学研用协同与人才培养。
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