序二

当前，全球进入数字经济时代，以大数据为代表的信息资源正朝着生产要素形态演进。数据作为重要的生产要素，对构建新型发展格局、实现高质量发展的支撑作用不断凸显。习近平总书记多次强调“要构建以数据为关键要素的数字经济”，党的十九届四中全会首次增列“数据”作为生产要素，中国成为首个将数据作为生产要素的国家。

近年来，我国数据产量保持高速增长，数据要素资源禀赋位居全球前列。5G、AI、物联网技术的创新发展及智能设备的规模应用，推动数据生产规模快速增长。据国家工业信息安全发展研究中心发布的《全国数据资源调查报告（2023年）》显示，2023年全国数据生产总量达32.85泽字节（ZB），同比增长22.44%。同时，全国数据存储总量为1.73泽字节（ZB）；算力规模快速增长。全国2200多个算力中心的算力规模约为0.23十万亿亿次浮点运算/s（ZFLOPS），同比增长约为30%。数据市场规模快速扩大，2022年中国要素市场规模超1000亿元，同比增速达27%，2017—2022年年均复合增长率超25%，数据流通交易需求旺盛。

具体到汽车领域，快速增长的数据要素推动汽车产业全链条技术创新及深度转型升级。随着高性能算力、智能算法等技术的快速发展，在海量数据的驱动下，基于汽车产业链上下游的科学研究范式得以由传统的假设驱动向基于科学数据进行探索的数据密集型范式转变。海量数据和算法的不断创新，通过大数据关联分析发现数据背后的隐含规律，使得新能源汽车产业价值链向上下游大幅延伸，产业利润结构正在随之改变。此外，道路状况、交通流量及车辆行驶等多维数据的互联互通，结合车辆传感器数据、用户行为偏好以及其他相关信息的汇聚分析，进一步推动了智能汽车及跨界产业业务模式的变革，从而催生更多新应用、新业态。

汽车领域数据要素多元化流通模式仍需要进一步完善，数据应用场景潜力有待挖掘，数据价值也有待加速释放。数据在推动汽车产业发展过程中将发挥重要的乘数效应。然而，现阶段汽车数据要素价值尚未得到充分的释放，主要问题在于数据要素产权制度不清晰、定价机制模糊、流通机制不畅通，以及数据监管和保障制度不足。因此，在汽车领域的数据资源管理和利用方面，还有诸多工作需要持续推进和深化。

一是加强汽车数据要素标准体系建设，确保数据要素的有效流通有章可循。在国家相关政策的指导下，行业政产学研各方应协同推进，加快智能汽车领域数据标准化体系的建设。这包括数据标准、平台和工具标准、管理标准、安全和隐私标准以及行业应用标准等方面。同时，应加快推进数据采集和接口标准化、数据分级分类授权机制、数据产权登记制度、定价机制等相关工作，以有效降低数据处理和联通成本。通过这些措施，可以从根本上破解数据互通难题，确保汽车数据要素的有效流通及开发利用有章可循，为形成繁荣的数据交易生态提供坚实的基础支撑。

二是有效强化数据安全保护和数据监管，有序推动汽车数据流通应用。汽车数据安全对汽车数据要素的有序流通、护航汽车领域数字化发展、维护国家安全具有重大意义。特别是当前，随着各类数据处理活动日益复杂，数据安全面临的挑战更加严峻。在汽车数据交易的起步和发展阶段，适当的汽车数据安全监管不可缺失。要持续强化汽车数据安全风险评估、监测预警和应急处置等工作，确保数据流通的安全可控。应妥善制定汽车数据安全评估标准，并推动数据流通的可溯源、可审计，确保数据流通的透明度和可追责性。同时，严厉打击非法数据交易活动，明确数据保护的执法机构，健全数据安全体系，为数据流通提供坚实法律保障。此外，运用密码学和区块链等先进技术，开展沙盒监管示范，逐步探索构建精细化的数据安全治理能力，确保数据要素在高效流通的同时，也能得到有效保护。

三是鼓励和支持汽车领域数据场景的创新应用，繁荣数据开发利用产业生态。新能源汽车产业生态正由零部件、整车研发生产及营销服务企业之间的“链式关系”，逐步演变成汽车、能源、交通、信息通信等多领域多主体参与的“网状生态”。基于海量数据要素的分析及利用，将进一步推动智慧能源、交通物流、汽车金融、二手车等众多场景的应用，促进数据要素与其他要素深度融合，从而催生新产业、新模式，为汽车产业注入新的活力。

2024年6月于北京