上海战略所｜加速数据资产化，挖掘上海智能网联汽车新价值

目前，智能网联汽车产业发展势头强劲，正处于商业化运营前夜。相较传统汽车，智能网联汽车信息终端特征凸显，数据将成为商业应用的核心资源，数据资产化则是促进数据要素价值释放和全面治理的必由之路。为此，上海发展战略研究所联合同济大学交通运输工程学院相关专家，就智能网联汽车数据资产化进展与推进策略开展联合研究，成果对推动上海数实融合产业创新、数据要素市场培育与超大城市治理转型具有积极参考意义。 

一、数字化正引领汽车工业进入新发展阶段

当前，数字经济作为核心驱动力之一，正引领百年汽车工业驶入新一轮革命进程，催生新形态、新价值与新生态。

（一）以用户体验为中心，重新定义汽车产品形态

过去十年，智能设备、移动网络和人的关系正加速推动消费者进化。在对汽车的认识上，产品属性和消费偏好正发生重大变化。汽车电商行业用户画像显示，30岁以下汽车用户正不断成为未来汽车的主力消费人群，个性化、智能化已成为消费新趋势。汽车正在成为继家和公司之后的“第三生活空间”，服务体验的重要性将超越驾驶体验，用户不再执着于马力和速度，而更在意能否沉浸于车内时空，进行休息、娱乐和办公活动。

（二）以智能服务为导向，重新构建汽车价值链

面向未来，汽车将逐步成为超级智能移动终端，消费方式将从单次交易向长期服务转变，围绕汽车构建的移动生活圈将成为车企利润的主要增长来源，汽车行业“价值重心后移”特征愈发凸显。汽车服务，尤其是出行服务领域的价值比重将持续提升，并作为核心业务来布局发展。据德勤预测，到2025年，汽车行业20%的利润将来自移动出行及数据的管理。普华永道预测，到2030年，出行服务的行业利润贡献率将上升至30%，中国的出行服务市场规模预计将达到6560亿美元，是2017年的43倍。

（三）以数字能力为驱动，重新塑造汽车产业生态

汽车产业的电动化、网联化与自动化已达成共识，而数字化能力则是促使运营和服务更为高效丰富的关键所在。数据的发掘集成和价值释放能力将直接决定汽车产业未来的核心竞争力。智能网联汽车作为汽车行业数字化的加速器，是汽车智能数字化升级的主导方向，将利用大数据、人工智能等技术打通服务生态圈。尽管人、车、路、环境的本质没有发生根本性变化，但数据与算法的精细化可实现各类要素更精准高效地链接，创造新的需求、产品、服务和解决方案。 

二、上海前瞻布局智能网联汽车数据资产化具有必要性和紧迫性

（一）数据资产化是统筹产业发展与安全的关键前提

当前，数据已成为决胜汽车产业下半场的胜负手。一方面，数据驱动将成为智能网联汽车产品和商业模式创新的主导模式。无论是测试阶段的自动驾驶模型训练，商用阶段的应用创新，还是运营后的精准化监管机制，其核心支撑均为数据价值的有效释放。另一方面，数据治理将成为全行业面临的重大共性挑战。智能网联汽车涉及海量异构数据资源，只有通过数据资产化手段，才能有效转化为安全可控、质量可靠、价值可估、权属可信的可流通数据。相较于欧美国家，中国在汽车数据资源开发利用方面起步较晚，且中国主导的车路协同路线所涉数据场景更为丰富、数据价值潜力更大、数据治理需求更迫切。上海在智能网联汽车开发、测试与示范应用等方面已走在国内前列，面向数实融合新要求，更需跨前一步，积极运用数据资产化手段，在抢占产业新赛道和促进合规治理方面率先形成引领地位。

（二）数据资产化是培育交通数据要素市场的先发支撑

近年来，作为新型生产要素，数据已成为要素市场化配置的热点领域。截至2022年，中国数据交易场所已达40家，数据交易市场规模近500亿元。业内专家预测，交通领域固定资产规模已逾1500万亿元，其数据资产化前景将可对标金融业。其中，智能网联汽车市场潜力巨大、用户场景丰富、数据关联广泛，是交通数据交易的重要先发市场。在政策支持下，美国交通数据已形成了较为完整的交易体系，如亚马逊数据交易平台（AWS）汽车交通相关产品已达近三百条，而中国仅有上海数据交易所和贵阳数据交易所推出10项左右产品，尚处萌芽状态。面对数据要素市场重大开发机遇，上海需前瞻谋划，以智能网联汽车数据资产化引领交通数据交易平台与机制建设，率先形成具有国际影响力的新兴数据市场标杆。

（三）数据资产化是促进超大城市“双智协同”的强力纽带

面向未来，智能网联汽车将成为智能交通与智慧城市建设的牵引力。智能网联汽车与城市交通、城建、能源、通信等多个领域深度耦合。只有依托数据资产化手段，智能网联汽车涉及的车辆、设施、管控等多维数据才能真正实现融合开放，推动“一网统管”向全周期智慧化治理转型升级。作为国家智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第一批试点城市，上海有必要以智能网联汽车数据资产化为突破口，以数据赋能推动超大城市治理转型。 

三、智能网联汽车数据资产化的积极进展与困难挑战并存

（一）数据治理框架不断完善，从保护向赋能演进

当前，全球围绕数据的合作与竞争持续深化，数据治理已成为各国立法的重要内容，并从数据保护逐步迈向数据赋能。各国进一步强化数据分类分级基础性工作，规则制定兼顾数据供给便利化与数据安全。如欧盟的战略目标是确保其成为数据驱动型社会的领导者，并以构建“泛欧数据市场”为导向，在数据保护、公民权利和数据安全等方面构建了相对完善的法律框架。美国、德国、日本等国家先后通过自动驾驶相关法律，尤其关注L4级以上自动驾驶对车辆及相关环境数据的采集、处理和可信交互要求。

国内方面，一是数据管理框架初步形成，专项分级分类标准加快推进。顶层法规方面，已形成了以“三法一条例”为主体的数据管理框架。汽车数据领域，已形成《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》等标准体系。二是数据流通规则逐步建立，但智能网联汽车领域尚未深度涉及。加快培育数据要素市场是中央推进要素市场化配置改革的重点内容。2023年中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》进一步要求加快建立数据产权制度和开展数据资产计价研究，但智能网联汽车领域尚未出台专项部署。

相较而言，美国在全球较早推动智能网联汽车数据资产化，在2020版智能交通系统战略规划中已提出促进可信交通数据交易的整体部署和政策框架。欧盟委员会也在2022年提出自动驾驶测试数据交易框架建立设想。

（二）示范应用加大试点，新兴技术加速渗透

一是数据共享与交易框架逐步细化。各国在强化通用机制基础之上，正向数据要素市场化的重点行业细化深化。如美国《智能交通系统战略规划2020-2025》中，要求创立具有普遍性、一致性、可信赖的数据访问权限，以支持交通运输服务数据与其他基本公共服务的加速融合。中国近年来也加快数据要素市场化配置的相关改革和行业应用，明确提出，稳妥探索开展数据资产化服务，推动人工智能、区块链、车联网、物联网等领域数据采集标准化及相关领域产品和服务创新。

二是数据资产管理与交易平台加大试点。如北京市高级别自动驾驶示范区率先对区内数据进行全面盘点和分类分级研究，为数据资产分类分级提供了“北京经验”。又如，上海率先搭建了贯穿智能网联汽车全链条测试的大数据资产管理平台框架，初步实现对车路协同等新基建数据的扩展及无缝接入。上海数据交易所先期开展交通领域数据产品交易，积极探索车辆使用服务领域数据产品。三是适用性强的新兴技术应用持续加速。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。又如，大规模汽车行业区块链联盟MOBI等机构成长迅速，旨在以区块链技术推动智能网联汽车的数据归属与确权，并为数据资产管理和使用提供技术框架和标准。

（三）推进难点依然突出，资产化进展相对缓慢

一是顶层规划和法规标准的针对性依然不足，缺乏面向智能网联汽车数据资产化与可信交易的整体设计，现行的通用性网络安全、数据分级等标准难以覆盖特定行业。

二是数据海量、异构、动态、涉密等特点突出，数据安全难保障、质量难确保、价格难确定、权属难明确等痛点显著，亟需分类细化面向场景的数据资产盘点分级操作方案。三是数据参与主体多元、权利关系复杂，包容审慎的政策环境和可信互通的市场环境尚未形成。 

四、上海前瞻布局智能网联汽车数据资产化的对策建议

（一）强化顶层设计，全周期布局数据资产管理

一是构建跨部门协同工作机制。以“三法一条例”、《上海市数据条例》及智能网联汽车领域相关数据管理规则为依据，建立涵盖“车、路、云、网、图、第三方”的数据协同工作机制。二是建立完善标准体系。以数据资产流通和数据安全管理为重点，持续完善面向智能网联汽车相关数据的分级分类、质量评估、价值评估、权属确定标准体系。三是强化合规体系建设。创新数据安全治理机制，制定数据交易安全评估、合规性审查等规范。

（二）从关键场景切入，全链条促进数据价值释放

一是扎实开展数据资产盘点和分级分类。依托嘉定、临港、奉贤和金桥等四个创新测试区，全面梳理数据信息和流转过程，明确产权归属、管理权责和分级流通规则。

二是积极试点数据确权和价值评估。围绕自动驾驶仿真测试、智能出租、智能公交、智能物流、城市模型、智慧交管等关键场景，推动数据资产评估与运营策略验证。

三是构建全生命周期数据资产化中台。以自动驾驶全链条测试大数据资产管理平台为基础，搭建涵盖数据要素、质量评估、价值评估、权属管理、安全治理、交易平台、应用场景的“七层级”数据资产化中台，加速试点场景纳入与推广。

（三）创新载体机制，全渠道支撑数据流通交易

一是立足错位互补，建立特色交易板块。完善上海数据交易场所布局，探索建立具有全国影响力的智慧交通数据交易板块。二是坚持可信互通，构建专业交易体系。建立健全要素流通和资产流转规则，完善安全审查和监测预警机制，探索数据跨境和协同治理机制。三是平衡效率与安全，推动适应性创新。扩充上海数据交易所联盟链，完善基于区块链的数据确权交易技术底座，应用推广隐私计算、数据水印等安全技术。

（四）完善服务生态，全方位促进多元参与

一是创新数据供给机制。发挥国有企业带头作用，支持行业龙头、平台企业与公共数据运营机构开展合作。探索建立数据产权分置运行机制，试点开展数据授权运营新范式。二是加大培育数商体系。立足上海数据交易所“全国数据交易联盟”，率先构建智能网联汽车相关数据交易产业链，鼓励数据商合规开展数据开发承销和数据创新业务。三是积极探索政策创新。试点开展相关数据要素型企业认定、数据采购费用纳入研发投入、数据资产纳入企业负债表、数据资产融资等支持政策。 

（联合调研组成员：徐珺系上海发展战略研究所副所长、研究员，涂辉招系同济大学交通运输工程学院教授、博士生导师，上海智能网联汽车与智慧交通工程技术研究中心副主任。）