数据驱动汽车行业高质量发展。
1.汽车数据发展背景
近年来，汽车行业数字化程度不断提升，正在由传统硬件制造向以 “电动化、智能化、网联化、共享化”为特征的新型移动出行终端转变。 汽车与电子、通信、交通、软件等产业加速融合，带来爆发式的数据增 长。据公开数据统计，每辆智能网联汽车每隔几秒钟就会产生超过 150 个参数，每个小时生成 5G-250G 数据，每天将收集多达 10TB 的数据， 要对这巨量数据进行传输、存储、处理都存在着巨大挑战。与此同时， 云计算、物联网、人工智能、区块链、5G 等新一代信息技术正加速向 汽车行业渗透，随之而来的数据环境也呈现出多样化、复杂化、个性化 等特征，大量文本、图片、视频等非结构化数据被产生、存储和使用。 在智慧交通的场景中，各类传感设备采集的数据逐渐从单一内部的小数 据形态向多元动态的大数据形态发展，产生的海量数据蕴藏了巨大价值， 对于汽车行业数字化转型意义重大。
数据是实现汽车智能化和网联化的基础要素。通过收集、处理和分 析各类传感器采集到的环境信息、用户行为信息以及其他来源（如地图 服务商）提供的信息，智能网联汽车可以实现对周围环境和自身状态的 感知，并根据预设或学习算法进行自主决策和控制。此外，数据也是促 进产业创新和协同发展的重要资源。通过对海量数据进行挖掘和利用， 可以为产品设计、服务创新以及跨领域融合提供支撑，并为用户提供更 加个性化和高效便捷的出行体验。
数据赋能汽车行业数字化转型。一是驱动汽车技术创新与产品能力 提升。通过汽车数据进行价值挖掘与持续反馈，可以优化车辆的自主驾驶、智能导航、安全驾驶等功能，实现与用户及外部环境的实时交互， 从而提高驾驶的舒适性和安全性，提供更高效、更安全的交通服务。二 是通过降本增效为汽车制造产业带来显性价值提升。数据要素贯穿了汽 车设计、研发、制造、质检、物流、销售、运维等全生命周期的各个环 节，通过数据采集、分析和预测，能够优化设计周期、生产计划、制造 过程、库存管理、供应链协同与客户管理，提高生产效率、质量与供应 链水平，降低管理成本。三是提升汽车行业市场化服务能力。新一代汽 车消费者不再只关注车辆本身，对于汽车改装、专业维修、配件推荐等 多元化的服务需求将越来越大，通过分析用户行为、习惯和需求，车企 可以更好地了解用户需求，有助于预测市场趋势、调整销售策略，同时 支持个性化的维修和维护服务，助力拓展市场空间。
汽车数据要素市场蓬勃发展。汽车行业上下游链条长、参与主体多、 规模化程度高，数据资源类型多、总量大、范围广，是我国数据要素市 场建设的重要组成部分，具有数据要素创新、场景应用、示范、标杆效 应。汽车产业链的不同环节，包括研发、验证测试、销售、售后等，都 存在以数据赋能发展的需求。当前，新兴数字化技术与汽车产业的加速 融合，汽车的用户需求、产品形态和产业价值链正在发生巨大变化。汽 车产业从造车到用车构造出一条传统服务价值链，链条上每个环节持续 产生数据，数据附加值随着数字化的深入而持续增长并实现拓展，构建 出新的数据赋能价值链。构建面向汽车行业数据要素流转、交易的统一 大市场，有助于释放汽车数据要素价值，推动汽车行业高质量发展。
2.汽车数据定义
汽车数据作为一项新兴产业，相关概念落地时间较短，其内涵及范 围正在发展过程中逐步形成。从定义来看，目前我国已出台了多项指导文件及国家标准，对汽车数据概念进行了明确。2021 年 7 月，国家互联 网信息办公室等部门联合印发《汽车数据安全管理若干规定（试行）》 （以下简称《若干规定》），指出“本规定所称汽车数据，包括汽车设计、 生产、销售、使用、运维等过程中的涉及个人信息数据和重要数据”， 并对个人信息、敏感个人信息和重要数据进行了解释和定义，其中个人 信息是指以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的车主、驾驶 人、乘车人、车外人员等有关的各种信息，不包括匿名化处理后的信息。 国家标准 GB/T 41871-2022《信息安全技术 汽车数据处理安全要求》沿 用了这一定义，规定了汽车数据处理者对汽车数据进行收集、传输等处 理活动的通用安全要求、车外数据安全要求、座舱数据安全要求和管理 安全要求。根据上述汽车数据定义，其范围覆盖了与汽车相关的各类业 务活动所产生或关联的数据，包括“车”“路”“云”“网”“图”等各类数据。
为保证与国内现有政策标准的一致性与连贯性，本报告中涉及的汽 车数据沿用上述定义及内涵，从汽车设计、生产、销售、使用、运维等 过程中涉及的个人信息数据和重要数据出发，聚焦数据采集、传输、存 储、治理、分析、应用、安全和合规等方面，推动汽车数据相关研究。
3.汽车数据分类
随着技术的进步和市场的需求，汽车行业正在经历一个前所未有的 数据量增长期。一是数据来源和类型多样化。智能网联汽车的数据来源 丰富多样，包括车辆状态的实时监测数据、用户与车载系统的互动信息， 以及车与车、车与基础设施之间的通信数据。这些数据从车载传感器的 物理参数到用户界面的行为习惯，再到车联网的动态交互，共同构成了 一个覆盖车辆运行、驾驶行为以及车辆健康状态的全方位数据集合，为 智能驾驶和个性化服务提供了基础。
二是数据分类明细化。汽车数据的细分是理解和应用这些数据的关 键，目前大体上可以分为三类：记录车辆的机械和电子系统操作情况的 操作数据，如发动机转速、油门位置、刹车使用等。它们对于确保车辆 性能和安全至关重要；反映驾驶员的使用习惯和驾驶风格的行为数据， 如加速和刹车模式、转向习惯、速度偏好等。这些数据有助于个性化用 户体验并可以提高驾驶安全；以及从车辆的外部传感器收集的环境数据， 包括道路类型、交通状况、气象条件等。这类数据对于自动驾驶系统至 关重要，能够帮助系统做出更准确的决策。 2022 年 3 月 7 日，工信部印发《车联网网络安全和数据安全标准体 系建设指南》（以下简称《建设指南》），其中提出要制定《智能网联汽 车数据通用要求》，该标准草案中根据主权边界和来源，将汽车数据分 为车辆数据、个人数据及车外环境数据，涵盖了数据的采集、传输、存 储、使用、共享、销毁等全过程。
