车路云一体化产业未来发展趋势及示范区工作展望分析

车路云一体化产业进入快速发展新阶段，对数据安全治理提出了更高 的要求，未来数据安全建设势必不断发展完善。

1.未来发展趋势

数据安全监管体系将逐步健全完善。政策法规方面，以《数据安全法》等上位法为指 导，匹配车路云一体化跨行业融合发展特点和需求，将形成细化规章、政策要求，明确协 同管理机制、监管权限、范围和程序。标准规范方面，以《车联网网络安全和数据安全标 准体系建设指南》等为基础，将形成完整覆盖车路云一体化系统各组成部分以及数据全生 命周期各阶段的标准和技术规范体系。行业监管方面，依托《关于开展智能网联汽车准入 与上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》等管理政策要求，数据分类分级、数据安全 等将成为未来企业和产品准入管理的基本要求。

新技术加速应用支持数据治理落地。面对车路云一体化数据的复杂性挑战，新技术赋 能下的智能高效数据治理将是发展必然趋势。区块链等前沿数据安全技术的普及应用将满 足车路云一体化发展对数据安全的高要求，支撑数据自动化标识、实时监测、智能分析、 追踪溯源等数据安全治理实践；隐私计算等先进技术的推广发展将在充分保护数据和隐私 安全的前提下，实现数据价值的转化和释放，为车路云一体化数据应用治理实践提供全面 有效保障。

数据要素合规有序高效流通成为共识。数据要素是数字经济时代的重要战略资源， 《“十四五”数字经济发展规划》提出数据要素市场体系初步建立的发展目标。未来车路 云一体化数据市场基础制度将逐步建立，在数据分类分级基础上推动数据要素高效配置与 共享流通运营。车路云一体化系统持续产生海量数据，相关数据的流转涉及自动驾驶科技 企业、整车企业、车队运营企业、数据平台运营企业、交通监管部门等多个主体，通过挖 掘数据价值，将支持数字经济商业模式创新。未来各主体数据划分边界也将进一步明确， 数据流通规则与访问权限管理办法将更加清晰，数据可用、可信、可追溯将得以实现。

2.示范区工作展望

 着力推动安全发展共进。 积极贯彻《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《关于更好发挥数 据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》，示范区将顺应数字经济发展趋势，充 分发挥海量数据和丰富应用场景优势，在严守数据安全基础上，释放车路云一体化数据新 潜能。坚持顶层设计引领。制订有效的决策依据和统一的监管手段，提供更加可落地执行 的指引，为示范区内相关企业探索数据应用实践和制定风险防范措施提供制度依据和科学 指导。务实数据保护与流通标准建设。聚焦数据权属界定、流通交易、收益分配、安全治 理等实操问题，指导、带动企业实质性参与数据基础制度的修订工作，研制可操作性强、 与实际技术发展水平衔接紧密的标准，形成可复制、可推广的车路云一体化数据治理标准 体系。扎实检测评估系列工作。充分发挥示范区监督管理职能，定期开展车联网数据安全 测试评估工作，面向数据全生命周期，根据不同企业特性，实施不同的安全评估流程，助 力用数场景对标，建立闭环式的数据安全管控机制。加强实践分享与经验交流。协同联动 政府各有关部门，搭建常规交流机制，促进示范区车路云一体化产业监管实践和相关经验 成果分享与推广。支持和引导行业协会等社会组织参与数据安全治理，引导行业自律，规 范企业数据治理行为。加强国际交流，推动数据治理工作的开展与数据治理能力的提升。

有效促进开放生态建设 。推进数据共享计划实施落地。发挥示范区统筹作用，积极联合各相关主体，及时利用 数据转化制定一批车路云一体化数据标准，推动行业数据接口、格式等标准统一，助力行 业数据交流，降低共享难度及成本，方便企业有依据地利用数据开展各类研发和交流活动。 促进数据共享与合作，为数据资产商业流通提供基础保障，加速自动驾驶商业化落地步伐。 推动产学研用协同。促进高校、车企、安全服务商、软硬零部件供应商之间的交流合作， 如加强安全检测评估技术产学研用，加强相关技术手段和产品服务的产业应用，提供数据 安全研发与管理人才培训与交流机会，以产学研用相结合方式构建融合发展的智能网联汽 车数据安全管理应用生态圈。协同促进与数据交易中心等第三方合作。寻求产业化发展的 可行路径，促进引导车路云一体化数据价值的释放。探索更多数据交易与应用场景，推动 数据确权工作，围绕数据要素的流通，整合多方优势资源促进数据共享流通，实现数据安 全与发展的融合创新，有效赋能行业进步。

积极营造包容审慎环境。 创新推行沙盒监管模式。积极探索“沙盒监管”模式，建立包容有度、审慎监管的治 理格局，变被动监管为主动监管，提供全方位服务。通过沙盒监管模式更早地将前沿技术 可能引发的安全问题纳入监管范围，进一步提高应急处置能力、防范和化解重大风险，实 现安全与创新的真正平衡。在可通过技术手段维护数据安全的前提下建立白名单机制，对 创新探索采取适度宽松的空间，促进新业态发展。推广数据安全实践试点。开展面向全生 命周期各环节的数据安全治理实践试点，鼓励各企业积极参与，加强大规模进行汽车数据 安全防护技术和管理机制的实践应用，推广试点优秀案例，推动试点实践效果展示，通过 创新试点示范营造示范区良好发展环境，促进协同发展，引领行业集聚态势。多手段优化 营商环境。综合采取产业、财政、科研、人才等手段，不断完善与示范区产业发展相适应 的政策法规体系、公共服务体系、产业生态体系和技术创新体系，适时进行跨区域交流合 作，积极总结推广示范区经验，加强标杆示范作用。 

高度重视技术破局作用。 利用技术发展演进为数据安全问题的解决带来新思路，发挥新技术与治理的相互作用， 提升数据安全管理效率和安全风险的管控精度，降低数据安全监管成本。数据分类分级方 面，推动以大模型为代表的人工智能技术在汽车数据分类分级领域的应用，普及数据分类 分级智能化和自动化标识与处理工作，提高数据分类分级效率。数据确权方面，利用区块 链去信任化、去中心化、防篡改、可追溯等特点系统提高数据共享方之间的互信关系，实 现灵活多样的数据共享规则，有效处理数字登记、确权、交易、维护等关键问题。数据防 护方面，利用多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等技术，利用数据加密、数据集切 分等方式实现在不转移原始数据的前提下对数据的开发。数据流通方面，利用群签名、同 态加密等前沿技术实现数据安全性和数据价值发挥的平衡；借鉴德国“工业数据空间”经 验，通过具体场景下技术标准和数据流通标准，有效解决数据流通认证体系与规则问题。