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　　飞象网讯（易欢）随着数字经济发展，数据的价值日益凸显，已成为培育发展新质生产力、推动经济高质量发展的重要抓手。中国信息通信院发布的《车联网蓝皮书（数据赋能）》(2024 年)指出，车联网产业作为新兴产业，车联网数据的发展与应用有助于推进汽车、信息通信、交通运输等产业创新发展，加速车联网产业实现智能化服务，加快构建数字经济新价值链。美欧日韩纷纷发布车联网数据开放、共享和流通政策和法规，抢占车联网产业发展制高点。我国持续扩大新型基础设施建设，不断完善车联网数据政策法规和标准体系，推进产业深度挖掘车联网数据价值，大力推动车联网产业高质量发展。

　　蓝皮书强调，车联网数据资源丰富、价值效益明显，车、路、云、网等既是车联网数据的生产者，也是使用者，车联网数据经过汇聚、处理、加工，不仅可支撑对内业务贯通、推动数智决策，还可对外流通产生新服务、新业态，有助于推动汽车、信息通信、交通运输等产业创新发展，加速车联网产业实现智能化服务，加快构建数字经济新价值链。

　　车联网数据是推动汽车、信息通信、交通运输等产业创新发展的重要抓手、是推动车联网产业实现智能化服务的重要基础、也是推动构建数字经济新应用新业态新模式的关键因素。车联网数据的应用与发展将有效带动大数据、人工智能、云计算等数字技术在汽车、交通运输、智慧城市等产业的综合性广泛应用，推动语音助手、地图导航、智慧停车等智能APP 新应用不断涌现，推动共享汽车、基于驾驶行为保险等智能服务新业态更加繁荣，推动促进自动驾驶小巴、无人物流、无人快递等智能交通新模式加快创新，加速形成数字经济新效益。

　　全球主要国家和地区高度重视车联网数据赋能美国、欧洲、日本、韩国、中国等国家和地区高度关注车联网数据的发展与应用，纷纷布局加速推动车联网数据使用和流通，完善车联网数据合规与安全使用规则，推进车联网数据广泛应用。值得一提的是，当前，我国车联网产业正处于新应用蓬勃发展、新模式落地推广的发展关键期，车联网数据作为新型生产要素，是产业价值创造的重要源泉，深入理解车联网数据的范畴与特性，是充分发挥车联网数据要素乘数效应的重要基础。

　　中国车联网数据开放共享与安全管理并重，多部委积极推动车联网数据开放和共享。2023 年12 月，国家数据局、中央网信办、科技部、工业和信息化部等17 部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026 年）》，“数据要素×交通运输”是重点行动方向之一，明确提出要打通不同主体间的数据壁垒，促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用。2024 年 1 月，工业和信息化部等五部委联合发布《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》，提出建设边缘云、区域云两级云控基础平台，与车端设备、路侧设备、边缘计算系统、交通安全综合服务管理平台、交通信息管理公共服务平台、城市信息模型（CIM）平台等实现数据联通，并在保障数据安全的前提下，鼓励数据要素流通与数据应用，推进跨地区数据共建共享共用，探索新模式新业态。2024 年 11 月，国家数据局印发《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》，提出重点培育行业可信数据空间，在工业领域，要以装备、新能源汽车等行业应用为重点，进一步促进工业数据资源的高效对接、跨域共享和价值共创，提高产业生态整体竞争能力。不仅如此，中国在政策和标准方面双保障推动车联网数据合规使用。

　　多类型通信网络数据价值有待深度挖掘

　　我国车联网通信网络基础设施规模持续扩大，截至2024 年11月底，我国 5G 基站累计超 419.1 万个14，覆盖所有地级市城区、县城城区；截至 2024 年 12 月底，全国部署车联网路侧通信单元超11000套15，覆盖 30 余城市和多条高速公路，相比去年同期增长超2600套。随着通信网络规模不断扩大，车联网用户数不断提升，通信网络采集的数据量日益增长，在提升通信网络运营商自身业务服务基础上，形成车联网数据产品和服务，赋能汽车、智能交通等行业。

　　在通信网络数据优化网络覆盖和提升网络性能方面，中国移动、中国联通等通信运营商纷纷推出5G 车联网质量探针产品，采集车端基础信息、状态指标、性能指标和相关事件数据，提供网络实时状态数据，通信运营商据此优化车联网网络规划，可更好地匹配用户需求，按需增加基站扩大网络覆盖范围，合理配置网络资源，提升车联网业务质量和客户体验。不仅如此，通信网络数据还能赋能车企提升用户服务能力、据赋能交通提升交通管理和服务能力等。

　　与此同时，蓝皮书指出，高效、快速采集汇总庞大的网络数据仍是通信运营商普遍面临的问题。通信网络数据的开放和共享能力仍需要进一步研究，基于 C-V2X 直连通信的网络数据价值有待进一步挖掘等也是当前多类型通信数据价值释放面临的挑战。

　　对于车联网发展数据下一步的建议，蓝皮书强调要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。

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