车联网蓝皮书（数据赋能）（2024年）

一、车联网数据概述

车联网数据可分为车端、路端、云端、网络端四大类，具有涉及主体多、数实融合、多重价值、数据资源丰富等特点。车联网数据的重要性日益凸显，是推动汽车、信息通信、交通运输等产业创新发展的重要抓手，也是推动车联网产业实现智能化服务的重要基础，更是推动构建数字经济新应用新业态新模式的关键因素。全球主要国家和地区高度重视车联网数据赋能，纷纷发布相关政策法规，抢占产业发展制高点。

二、车端数据赋能

智能网联汽车数据在汽车研发生产中的应用逐步深化，包括优化汽车产品、提升生产制造效率、提升汽车后市场效率等。数据流通价值有待进一步释放，目前主要面临数据价值释放未充分、数据需求差异大、跨企业流通意愿不强等问题。

三、路端数据赋能

路侧基础设施数据在交通管理和汽车产品研发中已初显成效，可提升交通安全和效率，赋能车企产品升级。数据规模和质量仍需提升，同时数据开发及应用的市场化路径有待进一步探索。目前面临路侧感知系统渗透率和数据质量不足、市场化路径不明确、数据确权配套法规不完善、数据生态有待发展等问题。

四、云端数据赋能

云平台数据在出行及物流运输中应用相对成熟，可优化出行和物流运输效率。在赋能智能驾驶方面，数据质量及其价值释放能力有待加强。目前面临平台标准化程度不足、数据治理能力及价值挖掘深度不足、政策法规不清晰、跨运营主体MEC平台数据共享开放机制不明确等问题。

五、网络端数据赋能

通信网络数据在提升网络连接和用户服务方面效果显著，可提升网络运维处理能力、优化网络覆盖和提升网络性能、为车企提供定制化的用户连接和流量运营、提供定制化高质量网络连接服务、提升汽车智能驾驶服务能力、赋能汽车售后和营销服务等。多类型通信网络数据价值有待深度挖掘，目前面临高效采集汇总网络数据、数据开放共享能力不足、基于C-V2X直连通信的网络数据价值有待进一步挖掘等问题。

六、车联网数据发展下一步建议

建议强化数字化基础底座建设，加快数据资源化进程；分类推进数据扩大应用，提升数据赋能成效；加强推动数据流通利用，鼓励跨领域数据资源交互和价值共创；强化技术研发突破，支撑数据开发应用各环节需求；构建协同发展环境，培育多元产业发展生态。