车联网数据要素价值分析和数据产业建设研究.pdf
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1、专题:车联网技术与产业融合创新2024年第3期车联网数据要素价值分析和数据产业建设研究王佳利(先导(苏州)数字产业投资有限公司,苏州2 150 0 0)摘要:分析了车联网数据要素在推动智能交通和数字城市发展中的关键作用以及车联网数据产业发展现状。对数字城市建设与车联网产业融合发展中的数据市场发展策略进行了研究,同时对车联网数据要素的运营体系进行了分析。结合面对的机遇与挑战,提出了车联网数据要素应用场景、数据场景体系化平台构建等发展思路,并对未来车联网数据要素的发展进行了展望。关键词:数据运营;数据场景;数据价值中图分类号:TN919.25引用格式:王佳利车联网数据要素价值分析和数据产业建设研究
2、 J信息通信技术与政策,2 0 2 4,50(3):35-38.D0I:10.12267/j.issn.2096-5931.2024.03.005文献标志码:A0引言随着车联网汽车产业的纵深发展,车联网数据资产迅速增长,其中不仅包含了车辆运行状态、驾驶员行为习惯,还包括了道路交通、城市情况等方面的信息。充分发挥数据要素的乘数效应,不仅可为汽车产品优化和交通效率提升提供有力支撑,还能够赋能汽车、交通产业数字化变革。然而,这一领域的技术进展同时也带来了新的挑战和需求,特别是在数据质量、规模及成本等方面。本文将从车联网数据产业发展现状、车联网数据要素的基础空间分析、车联网数据要素的应用价值挖掘研究几
3、个方面进行深入探讨。通过车联网数据要素的基础空间分析与应用价值探索,为行业提供新的研究视角,推动汽车与交通产业在数字化道路上快速发展。1车联网数据产业发展现状1.1国内外车联网数据相关政策研究目前,数据治理框架不断完善,从数据管理向数据赋能演进。譬如美国、日本、德国等陆续制定并通过了与自动驾驶相关的一系列法律条文,且针对L4+自动驾驶车辆的行驶数据、环境数据的全方位采集、数据处理以及数据可靠性交互等方面的需求尤为关注。美国在全球较早推动车联网汽车数据资产化,早在2 0 2 0 年就提出了关于可信交通数据交易的相关策略、部署方案及政策框架。欧盟委员会也在2 0 2 2 年提出了自动驾驶测试数据交
4、易框架的设想。国内各主管部门联合发布形成智能网联汽车数据管理框架,加快推进制定专项标准,逐步建立数据流通规则,完善数据安全标准与管理办法。一是数据管理框架初步形成,专项分类分级标准加快推进。汽车数据安全管理若干规定(试行 车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南2 等标准纷纷出台。二是数据流通规则逐步建立,但尚未深度涉及车联网汽车领域。同时,加快培育数据要素市场是推进要素市场化配置改革的重点内容。虽然数字中国建设整体布局规划指出要加快建立数据产权制度并开展数据资产计价,但尚未出台针对车联网领域的专项部署。35信息通信技术与政策1.2车联网数据流通应用情况当前,车联网数据的共享交易是数据要素市场
5、中极为重要的一环,各国和地区都在通用机制基础上深化重点行业的应用。同时,新兴技术的应用也在加速,如隐私计算等技术在主要场景中得到广泛应用,区块链技术也在车联网领域得到应用。随着数据共享概念的不断完善及数据交易架构的不断发展,各国和地区正逐步对数据要素市场化的重点行业进行细化和深化。例如,美国的智能交通系统战略规划2 0 2 0 一2 0 2 5 3 提出建立一个普遍、统一、可靠的数据访问机制,旨在简化数据访问流程,提高数据互通性,以支持各类公共服务的协同发展和优化。我国近年来也加速了数据要素市场化配置的改革和行业应用步伐,并明确指出将以审慎的态度探索并开展数据资产化服务,逐步细化数据共享与交易
6、框架,规范数据的流通、使用和交易过程,确保数据价值最大化利用,保障数据的安全与隐私。数据资产管理与交易平台试点不断扩大。如北京市高级别自动驾驶示范区完成了区内车联网数据的资源盘点及分类分级,为数据资产分类分级提供了经验。上海率先搭建了贯穿车联网汽车全链条测试的大数据资产管理平台框架,初步完成了车路协同等车联网数据的拓展。同时,上海数据交易所已经率先开展交通等六个领域的数据交易,积极发掘车联网相关的数据产品。新兴技术的应用正在以越来越快的速度得到推广和应用,并展现出强大的适用性。如隐私计算成熟度迅速提升,已在金融、政务、医疗、交通等主要场景加速落地。汽车区块链联盟移动开放区块链倡议(Mobili
7、tyOpen Blockchain Initiative,MOBI)等机构迅速成长,旨在以区块链技术推动车联网数据所属权的明确化,并为车联网数据资产化提供坚实的技术支撑和统一的标准。2车联网数据要素价值分析2.1楼数据贯通,支撑车路云典型应用基于广域覆盖的路侧和车端设施所上报的数据进行汇集,可以完善城市级出行场景数据底座建设,建立交通安全预警应用子系统,实现对城市出行动静态精准、实时、全场景还原,掌握城市总体运行安全态势。36.通过数据流通打通车辆、路侧与云端业务,实现车路云系统内部各主体的贯通,从而实现各类车联网的典型应用。车与路的业务贯通,由路侧通信系统下发给网联车辆,使车辆能及时获取相关
8、信息,从而实现各类安全、效率类应用;车与云的业务贯通可将车辆数据通过网联系统上传至云端后,使云端平台实时掌握车辆状态,实现对车辆状态的监控;路与云的业务贯通可实现云端对路侧设备的远程监控。2.2数据采集,支持自动驾驶研发突破高质量数据是自动驾驶技术研发突破的关键基础,通过收集海量车辆驾驶行为数据,能够支持自动驾驶算法训练和提质升级。如何有效解决智能驾驶和自动驾驶模型训练所需数据的质量、规模以及成本问题,是目前业界的关注焦点。目前,众多企业已经整合车端数据采集资源,众多地区高等级车联网路侧设施亦采集了海量自动驾驶行为数据。这些数据如果经过专业技术处理,在不侵犯公共安全、企业知识产权、用户个人隐私
9、的情况下高效流通,有望赋能自动驾驶行业研发突破。2.3数智决策,支撑汽车与交通智能化能力升级通过对数据的加工、分析和建模,分析大量数据中蕴含的深层关系并总结其规律,可使数据产生新的价值,推动车联网汽车产品和智慧交通服务升级。汽车厂商依托汽车电气架构和远程升级功能,在售卖产品后持续收集用户使用和反馈数据,快速迭代车辆各类功能。互联网企业基于数据挖掘开发新功能,服务个人和行业。路侧运营企业深人挖掘交通数据,赋能智慧交通,助力绿色交通的实现。2.4数据流通,赋能跨行业协同产业新生态随着车路云业务的深入融合,逐步实现包括碰撞预警、异常车辆预警、绿波车速、动态车道管理等在内的各类安全、效率类应用。当前,
10、数据要素 4 市场正迎来前所未有的重大机遇,因此,需提前部署战略计划,以车联网数据要素为核心,推动数据交易平台的建立,为行业发展树立典范,通过创新数据运营、交易示范等模式,持续推出丰富高质量的车联网数据服务,并逐步探索形成标准化的数据产品,形成车联网数据运营的新模式。3车联网数据要素分级运营体系研究车联网数据涉及多个领域和多个主体,包括车辆、专题:车联网技术与产业融合创新道路、环境、用户等。这些数据不仅数量庞大,而且种协同数据服务模式。例如,在接入大规模汽车数据、路类繁多,价值差异大。为了更好地管理和运营这些数侧设施感知数据后,开展基于大数据分析的保险理赔、据,需要对其进行分类和分级。通过分类
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