【摘要】
《汽车行业可信数据空间研究报告》是国内首个聚焦汽车行业可信数据空间的行业级权威研究成果，由中国汽车工业协会和中国信息通信研究院联合牵头，携手华为技术有限公司、清华大学、数鑫科技等20余家产学研机构共同编制，旨在为行业提供全面、深入的实践指导，推动汽车产业数据要素化转型。数鑫科技作为参编单位中专注于数据可信流通的创新企业，与头部科技企业、顶尖高校及研究机构协同合作，充分体现了公司在汽车数据空间领域的技术实力与行业认可度。
一、汽车行业可信数据空间发展态势 1
（一） 可信数据空间概念与内涵 1
（二） 国际汽车行业可信数据空间现状 3
（三） 国内汽车行业可信数据空间现状 8
二、汽车行业可信数据空间应用场景研究 13
（一） 数据流通需求 13
（二） 场景建设分析 16
三、汽车行业可信数据空间关键技术研究 24
（一） 技术参考架构 24
（二） 技术应用分析 26
四、汽车行业可信数据空间运营模式研究 31
五、汽车行业可信数据空间建设挑战 33
（一） 应用挑战 33
（二） 技术挑战 34
（三） 模式挑战 34
六、汽车行业可信数据空间发展建议 35
（一）阶段性推进典型场景落地 36
（二）加速突破可信数据空间关键技术 38
（三）协同推进建设运营模式发展 39
（四）培育汽车行业可信数据空间生态 41
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【主要内容】
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二、汽车行业可信数据空间应用场景研究
在国家数据要素市场化配置、人工智能创新发展及可信 数据空间专项政策的统筹指引下，各行业对数据安全流通与 价值挖掘的需求持续深化，加快探索行业可信数据空间作为 行业关键数据基础设施。从当前实践来看，医疗健康、金融、 制造等行业凭借数据密集型属性，成为可信数据空间建设的 先行者，场景数量居各行业前列。尽管不同行业的业务逻辑 与场景需求存在差异，但在数据流通利用的核心目标与落地 规律上，呈现出显著的共性特征，为汽车行业可信数据空间 场景规划提供了重要参考。
（一）数据流通需求
当前，我国汽车产业正处于转型升级的关键时期，电动 化、智能化、网联化的加速推进，使得数据成为驱动行业高质量发展的重要引擎。然而，在汽车产品全生命周期（设计、 制造、销售、用车、回收五大关键环节）中，数据流通仍面 临诸多痛点，亟待构建安全、高效、可信的数据流通体系， 以充分释放汽车数据价值，提升产业整体竞争力。
1．设计验证
在设计验证环节，跨组织协同研发对高质量多模态数据 （如市场需求、概念设计、仿真验证、实车测试数据）的需 求日益增长， 旨在提高研发质量、缩短开发周期，并为自动 驾驶研发提供有力支持。然而，该环节面临数据质量参差不 齐、分布式协同研发性能受限、企业数据共享意愿不高以及 涉及个人信息与地理信息的高昂合规成本等挑战，严重制约 了研发效率与数据价值的有效转化。
2．制造与供应链
制造与供应链环节对数据链式协同的需求强烈，涉及排 产优化、风险监测、质量追溯以及“双碳”目标下的碳足迹核 算等核心场景。通过主机厂与各级供应商的数据共享，可提 高生产准时率，实现全生命周期追溯和碳足迹可信披露。但 该环节的主要问题在于产业链各主体 IT 系统接口标准不统 一导致数据孤岛，数据采集效率低下，以及主机厂与供应商 之间因信任缺失导致的数据共享壁垒，使得实时性与数据保 密性难以兼顾。
3．销售服务
销售服务环节的决策高度依赖跨域数据流通，以实现汽 车行业趋势洞察和动态产销管理。通过整合车企、经销商、 车管所等多方数据，能够实时把握市场动态，精准匹配用户 订单与库存产能。然而，传统经销商系统与主机厂系统对接 不畅导致的市场响应滞后，以及在传输用户征信报告等敏感 数据时，因合规保障机制不健全而面临较高的泄露风险，是 该环节数据流通的两大显著障碍。
4．用车服务
用车服务环节数据规模最大、价值密度高，承载着车路 云一体化协同、个性化服务供给（如 UBI 保险、预测性维护） 和精准碳管理（如 V2G 绿电交易）的巨大潜力。然而，该环 节面临边缘计算节点算力不足以支撑复杂多源数据融合算 法，高精轨迹、用车习惯等高度敏感数据缺乏可信技术框架 保障安全导致用户授权意愿低，以及跨行业主体间缺乏公平 的数据定价与利益分配机制，阻碍了协同生态的形成。
5．回收循环
回收循环环节涉及报废车辆合规处置、关键零部件价值 评估、二手车车况数据可信检验等多元主体数据流通场景，强调工业互联网标识、区块链存证和历史数据追溯的重要性。 然而，该环节的基础较为薄弱，主要体现在车辆工业互联网 标识覆盖率低、区块链存证数据在司法实践中认可度存在不 确定性，以及跨境传输报废数据需满足境外法规要求带来的合规成本与操作难度，这些都影响了数据在回收循环中的有 效利用。
（二）场景建设分析
从当前各行业的实践来看，可信数据空间规划场景主要 围绕多主体数据协同提高业务效率、多元数据融合提供精准 的数据服务、高质量数据资源供给提高研发质量三类核心数 据流通利用问题展开，形成了具有普适性的场景类型框架， 可为汽车行业精准定位可信数据空间建设场景提供清晰指 引。
1．多主体数据协同提高业务效率
此类场景以产业链上下游数据共享为核心，聚焦通过数 据协同解决业务环节中的效率瓶颈。可信数据空间提供统一 的数据标准与工具体系，可打通企业间数据传递壁垒，实现 业务流程的端到端协同。
（1）供应链风险监测
①数据流通目标
解决传统模式下汽车供应链数据滞后、数据孤岛及敏感 数据隐私泄露问题，实现供应链风险的事前预警、事中快速 分析与事后高效处置，保障产业链稳定运行。
②参与主体
数据提供方包括行业主管部门与征信机构，其中行业主 管部门负责提供区域内汽车零部件企业备案信息、重点产业链产能调控政策等数据，征信机构负责提供供应商信用评级、 历史违约记录、资金链健康状况等信用数据。数据使用方涵 盖主机厂、各级零部件供应商及行业主管部门，主机厂需通 过数据掌握上下游风险动态以避免生产线停摆，零部件供应 商需依据数据了解自身风险等级并调整生产计划，行业主管 部门需借助数据监控产业链运行以保障产业稳定。数据服务 方为科技类企业，负责提供可信数据空间技术底座，实现数 据格式标准化与敏感信息脱敏，搭建风险分析模型，实现数 据安全流通与实时监测。
③数据资源
区域汽车零部件企业备案信息、重点产业链产能调控政 策、区域产业风险预警、供应链扶持资源清单、供应商信用 评级与历史违约记录、资金链健康状况。
④可信数据空间价值
汽车产业链呈“多级化、全球化”特征，数据分散于数 十甚至上百个主体，数据孤岛问题严重。车企难以获取供应 商库存、物流等全链路数据， 自建供应链系统成本高、需要 不断更新维护；供应商面临多头对接的痛点，同时直接共享 数据易泄露供应商产能、成本等敏感信息。而可信数据空间 提供了行业统一的标准和工具，能够连接多主体实现数据共 享。并通过“数据可用不可见”技术，打破多主体数据壁垒， 实现风险实时感知，既保障数据隐私，又能让车企提前预警风险，避免产业链断链。
（2）供应链碳足迹核算
①数据流通目标
解决供应链碳数据层层上报导致的信息延迟问题，实现 碳数据的高效采集与动态核算，助力企业精准管控碳排放。
②参与主体
数据提供方为整车厂、一级供应商及二级供应商，整车 厂需提供生产环节碳排放相关数据，一级与二级供应商需分 别提供原材料碳排放数据、生产能耗记录、物流运输里程及 包装材料回收数据。数据使用方包括数据提供方自身与第三 方碳核查机构，数据提供方通过数据提升碳核算效率、降低 供应链碳排放量，第三方碳核查机构依据数据开展碳核查工作。
③数据资源
原材料碳排放数据、生产过程能耗记录、物流运输里程 数据、包装材料回收数据。
④可信数据空间价值
传统碳足迹核算依赖各环节主体逐级上报数据，数据在 传递过程中易出现延迟与偏差，导致碳核算结果滞后且不准 确。可信数据空间提供统一核算工具，能够高效采集各主体 碳数据，让企业及时掌握碳排放情况，精准制定减排策略， 提升碳管理效率。
2．多元数据融合提供精准的数据服务
此类场景以敏感数据的合规使用为前提，聚焦通过技术 手段实现多元数据的安全融合，进而提升服务精准性。利用 可信数据空间的分布式架构与精细化使用控制策略，结合隐 私计算、数据脱敏等技术，可在保障数据隐私与合规的前提 下，实现多来源数据的融合分析。
（1）动力电池全生命周期溯源
①数据流通目标
解决传统中心化平台存储动力电池数据易被篡改的问 题，实现电池全生命周期数据跨企业实时同步，满足合规监 管与高效回收需求。
②参与主体
数据提供方包括电池厂商、主机厂与回收企业，电池厂 商提供电池生产工艺参数，主机厂提供电池充放电循环数据 与维修记录，回收企业提供电池回收拆解影像。数据使用方 为回收企业、检测机构与政府监管部门，回收企业通过数据 提高电池回收利用率，检测机构依据数据开展电池性能检测， 政府部门实现合规监管。
③数据资源
电池生产工艺参数、电池充放电循环数据、电池维修记 录、电池回收拆解影像数据。
④可信数据空间价值
传统动力电池数据存储于中心化平台，平台易受攻击导 致数据被篡改，且各企业数据分散存储，无法实现跨企业实 时同步，影响电池溯源准确性与回收效率。可信数据空间采 用分布式架构，结合区块链存证技术，确保数据不可篡改， 同时实现跨企业数据实时同步，满足欧盟《电池和废电池法 规》合规要求，提升电池溯源与回收效率。
（2）二手车车况数据可信核验
①数据流通目标
打破二手车车况数据被单一主体垄断的局面，解决传统 中介数据造假问题，建立跨平台统一的车况评估标准，降低 二手车交易纠纷，缩短交易周期。
②参与主体
数据提供方为主机厂与 4S 店，主机厂提供二手车事故 历史与里程数数据，4S 店提供二手车维修保养记录与零部件 更换记录。数据使用方包括第三方检测机构、保险公司与二 手车电商平台，第三方检测机构依据数据核验车况，保险公 司借助数据制定保险方案，二手车电商平台通过数据降低交 易纠纷、缩短交易周期。
③数据资源
二手车事故历史数据、二手车里程数数据、二手车维修 保养记录、二手车零部件更换记录。
④可信数据空间价值
传统二手车车况数据由中介机构掌控，存在数据造假、 信息不透明问题，买家难以获取真实车况，易引发交易纠纷， 且各平台车况评估标准不一，延长交易周期。可信数据空间 打破数据垄断，整合主机厂与4S 店的真实车况数据，建立 统一评估标准，确保数据可信可追溯，减少交易纠纷，提升 交易效率。
（3）汽车金融与保险服务
①数据流通目标
围绕“多方价值共赢”构建数据流通逻辑，保险公司优 化保险定价模型，降低赔付风险；车企推动保险服务嵌入购 车场景，降低消费者综合购车成本，进而提升车型销量。
②参与主体
数据提供方主要为车企，提供车辆销售数据、车辆运行 数据、驾驶员操纵记录数据、车外感知数据、车辆运行状态 数据等多维度车辆与驾驶数据。数据使用方包括保险公司、科技公司，保险公司基于数据开发个性化智能网联保险产品， 优化风险定价模型；科技公司则辅助开发保险算法模型，提 升数据应用效率。
③数据资源
车辆销售数据、车辆运行数据、驾驶员操纵记录数据、 车外感知数据（包含脱敏视频、雷达等传感器数据）、车辆 运行状态数据（发动机、驱动电机、动力电池等状态数据）。
④可信数据空间价值
当前场景数据流通面临数据隐私合规难、风险定价模型 精度需提升的痛点，借助可信数据空间“可控可计量”“可 用不可见”特性，明确数据使用目的与路径，规避车企隐私 泄露责任风险；通过汇聚多元数据，助力精准定制保险产品， 最终匹配车企、保险公司、消费者三方价值需求。
（4）车路协同数据服务
①数据流通目标
打破数据孤岛与供需错配问题，通过可信技术实现车路 协同数据的合规流通与安全加工，为车企前装场景提供精准 服务支撑，同时保障数据归属、使用及收益分配权益，助力 L2 智舱至 L4 智驾服务落地，提升数据应用深度与广度。
②参与主体
数据提供方包括交警、交通局、高速公路集团、汽车制 造商、城市数据加工数商。其中，交警与交通局提供城市交 通管控、红绿灯时序、道路施工通知等公共数据；高速公路 集团提供高速路况、收费站信息；汽车制造商提供车辆基础 配置数据；城市数据加工数商提供路口事件鸟瞰数据等加工 后城市交通数据。数据使用方包括汽车制造企业、地图服务 商（如百度地图、高德地图）、电信运营商（如移动、联通）。 车企在新增前装车机上落地闯红灯提醒、绿波车速建议、高 速异常停车预警等辅助驾驶服务；地图服务商与运营商则集成数据服务至既有地图或增值服务包，面向存量前装用户提 供服务。
③数据资源
城市交通管控、红绿灯时序、道路施工通知、高速路况、 收费站信息、车辆基础配置数据、路口事件鸟瞰数据等。
④可信数据空间价值
当前市场上缺乏针对车路协同行业需求设计的专业训 练集、测试集、算法精调、数据处理、分析和应用工具，且 数据提供方和需求方往往难以找到彼此。可信数据空间通过 有效的技术手段保障数据流通与利用过程中保障各方权益， 提供统一工具降低数据使用门槛，搭建生态化市场环境提升 供需对接效率，推动车路协同数据价值释放。
3．高质量数据资源供给提高研发质量
此类场景以研发创新需求为导向，聚焦通过可信数据空 间保障研发数据的质量与供给积极性，进而推动研发效率提 升。一方面，建立基于数据贡献度的收益分配机制，激励数 据提供方主动共享数据；另一方面，引入数据服务方提供专 业的数据质量评估与认证服务，确保数据满足研发场景的准 确性、完整性要求。现阶段，汽车行业对此类场景需求较为 显著的是自动驾驶协同研发。
①数据流通目标
破解自动驾驶研发过程中训练样本不足问题，解决跨机构数据确权难、隐私泄露风险高的痛点，实现多主体算法联 合训练，缩短自动驾驶系统开发周期，降低算法训练成本。
②参与主体
数据提供方包括主机厂、自动驾驶方案商与地图服务商， 主机厂与自动驾驶方案商提供激光雷达点云数据、车辆行驶 轨迹、传感器故障日志，地图服务商提供高精度地图片段。
数据使用方为主机厂、 自动驾驶方案商与高校科研机构，各 方通过数据联合训练算法，缩短研发周期、降低研发成本。
③数据资源
激光雷达点云数据、车辆行驶轨迹数据、传感器故障日 志数据、高精度地图片段数据。
④可信数据空间价值
传统自动驾驶研发中，各主体数据分散存储于自有系统， 形成数据孤岛，跨机构数据共享因确权问题难以推进，且直 接共享数据难以保障数据隐私与价值。可信数据空间建立基 于贡献度的收益分配机制，结合隐私计算技术，实现数据“可 用不可见”，既解决数据确权与隐私保护问题，又能推动多主 体联合研发，缩短研发周期。
三、汽车行业可信数据空间关键技术研究
（一）技术参考架构
可信数据空间“可信”“可控”“可计量”三大核心特 性的实现，需依托多维度技术体系协同支撑。在“可信” 维度，通过多重技术构建全链路信任机制。身份认证技术从源 头确保参与主体身份的真实性与合法性，数据加密传输技术 保障数据在流转过程中的完整性与保密性，同态加密技术确 保数据计算过程的安全性与可信度，区块链存证技术则凭借 不可篡改特性保障使用过程的可追溯与可信。在 “可控” 维 度，通过技术手段实现数据全生命周期的权限管控。联邦学 习技术协同建模避免数据外泄，使用控制技术精准管控数据 的使用范围与操作权限，微隔离数据沙盒技术构建独立、安 全的数据使用环境。在“可计量”维度，细粒度使用控制技 术可对数据使用的关键维度进行精准统计，包括使用时间、 调用次数、涉及字段等，为数据价值评估与合规审计提供量 化依据。
图 4 可信数据空间技术参考架构
（二）技术应用分析
1．身份认证技术
身份认证技术是信任基础，确保参与方身份真实可信， 避免虚假主体接入导致数据泄露或篡改，将从单一维度验证 向多模态融合认证升级发展。身份认证技术基于公钥基础设 施（PKI）和可验证凭证（VC），为每个接入设备与主体分 配唯一数字身份，数据接收方检验数字签名。当前基于账号 密码、数字证书等传统认证方式， 已难以满足汽车可信数据 空间中“人-车-企-云”多主体交互的复杂需求，未来生物特征 识别（如企业主体数字身份与法人生物信息绑定）、零信任 身份架构（基于最小权限原则动态验证主体可信度）将成为 主流，从源头杜绝虚假主体接入与非法数据访问，确保供应 链上下游企业、维修机构、车主等参与方身份的绝对真实与 合法。身份认证技术适配所有跨主体数据流通场景。如汽车 供应链风险监测中，行业管理部门、征信机构、主机厂等多 主体参与，需通过身份认证确认彼此身份，保障数据在可信 主体间流通；在二手车车况数据可信核验场景，主机厂、4S 店、电商平台等主体交互，也需此技术确保数据来源可靠。
2．联邦学习技术
联邦学习技术在保护数据隐私的同时实现多源数据协 同建模，将突破效率瓶颈，成为汽车数据“可控共享”的重 要引擎。联邦学习技术让多节点数据在本地训练，仅共享模型参数，无需传输原始数据。随着参与联邦学习的车企、供 应商等节点增多，模型参数传输量呈指数级增长，加之汽车 数据体量庞大，导致训练周期太长，无法满足汽车行业快速 迭代的需求。未来联邦学习通过剪枝、量化等手段减少模型 参数体量，同时采用联邦平均优化算法等降低节点间参数传 输频率，缩短训练周期，适配汽车供应链库存优化、后市场 服务等需快速出结果的场景。此外，联邦学习可与边缘计算 深度融合，在车载终端、路边单元（RSU）、 区域边缘网关 等边缘设备部署轻量化联邦学习节点，实现车端数据（如实 时路况、车辆故障数据）的本地训练，仅将训练后的模型参 数上传至云端，大幅减少车云数据传输量，降低传输延迟与 泄露风险。联邦学习适用于高敏感数据协同、数据不出域且 模型精度要求高的场景。如自动驾驶多源数据协同研发，主 机厂、方案商的敏感行驶和传感器数据无需出域，通过共享 参数更新联合训练算法。
3．同态加密技术
同态加密能确保数据计算全程保密，有望突破计算效率 瓶颈，从部分同态向全同态加速迭代。同态加密技术可对加 密数据直接计算，输出结果仍处于加密状态，解密后才得到 准确结果，即使参与方互不信任，也能安全开展数据运算， 避免计算过程中数据泄露。未来可在汽车协同研发场景中可 基于加密数据完成联合建模与性能优化，既保障计算过程的安全性与可信度，又打破研发数据孤岛，缩短新车研发周期。 同态加密适配数据计算需全程保密、参与方信任度低的场景。 如汽车供应链风险监测中，征信机构与主机厂间计算信用风 险时，可利用该技术确保数据安全。
4． 区块链技术
区块链存证基于分布式账本记录数据操作轨迹，具有不 可篡改、可追溯特性，将向着轻量级区块链方向演进，更适 配汽车可信数据空间多场景、高并发的应用需求。当前区块 链存在节点部署成本高、共识机制耗时久、存储资源占用大 等问题，难以满足汽车后市场服务中高频调用存证、车载终 端轻量化部署等使用需求。未来轻量级区块链将通过以下技 术路径突破瓶颈：一是仅将数据哈希值、关键操作记录（如 调用主体、时间戳）等核心信息上链，原始数据存储于分布 式文件系统，大幅降低区块链存储压力；二是轻量化节点设 计，支持在车载终端、边缘网关等资源受限设备上部署轻节 点，无需同步全量区块数据即可完成数据校验与存证，满足 车端数据（如自动驾驶实时路况数据、车辆故障数据）本地 存证需求。区块链存证技术适用于数据溯源需求强、需审计 追责且合规性要求高的场景。如动力电池全生命周期溯源， 电池生产、使用、回收数据记录在区块链上，可追溯每一环， 防止数据篡改；二手车车况数据可信核验中，车况数据存证 后，可追溯数据来源和修改记录，避免造假，满足合规要求。
5．使用控制技术
使用控制技术能精准控制数据使用权限，保障数据在授 权范围内使用，将向动态权限适配升级，实现汽车数据全生 命周期的精准管控。使用控制技术基于ODRL 或XACML 策 略语言，定义数据字段级、算法级、操作级动态访问与使用 规则，通过可验证凭证承载策略，实时校验请求，违规操作 即时阻断，基本思路是控制数据流。传统静态权限管理（如 一次性授予固定企业数据访问权限）已无法满足汽车数据“按 需使用、动态调整”的需求，未来使用控制技术将结合数据使 用场景、主体信用等级、数据敏感程度构建动态权限模型。 同时，技术将支持细粒度操作管控，可精准限制数据的使用 范围（如仅允许查看、禁止下载）与操作行为（如禁止对数 据进行二次加工），确保数据在使用环节可控。使用控制技 术适配对数据权限敏感、需防滥用的场景。如汽车金融与保 险服务，用户数据权限敏感，通过该技术定义使用规则，避 免数据超范围使用； 自动驾驶多源数据协同研发中，高精度 地图和传感器数据权限严格，可防止数据滥用。
6．数据加密传输
数据加密传输能保障数据传输过程安全，防止中间环节 被解密窃取，将从传统 SSL/TLS 协议向量子密钥分发（QKD） 技术演进。数据加密传输基于迪菲-赫尔曼（Diffie-Hellman） 算法动态协商会话密钥，对传输数据端到端加密，数据仅在计算沙盒内临时解密使用，用完即焚。数据加密技术可保障 汽车供应链中零部件数据、物流数据，以及后市场服务中车 主车况数据在跨企业、跨平台传输时的完整性与保密性，避 免数据在传输环节被窃取或篡改。数据加密技术适用于所有 跨域数据传输场景。如供应链碳足迹核算中，供应商向核查 机构传输碳排放数据跨域，需此技术保障传输安全；汽车供 应链风险监测中，行业管理部门向主机厂传输产业风险数据， 跨域传输时该技术可防止数据泄露。
7．微隔离沙盒技术
微隔离沙盒技术让多方数据在安全隔离环境中融合计 算，将与可信执行环境（TEE）深度融合，为汽车高敏感数 据构建“虚拟隔离+物理可信”的安全保障。微隔离数据沙 盒技术在接入连接器中创建逻辑隔离计算环境，限制数据仅 在沙盒内进行指定操作，屏蔽未授权 I/O 操作。微隔离沙盒 虽能通过软件定义边界实现虚拟环境隔离，但仍面临底层硬 件被篡改、系统内核漏洞等风险，难以完全满足汽车研发核 心图纸、 自动驾驶决策数据、车主金融级隐私信息等超高敏 感数据的安全需求。未来将整个沙盒环境部署于 TEE 硬件可 信区域，TEE 通过硬件层面的加密与访问控制，确保沙盒运 行所需的操作系统、应用程序、数据缓存均处于物理隔离的 可信空间，即使底层系统或其他应用被攻破，沙盒内的高敏 感数据也不会被窃取或篡改。微隔离数据沙盒技术适用于多方数据需融合计算但原始数据不能出域的场景。如自动驾驶 多源数据协同研发，主机厂、方案商、地图服务商的数据需 融合训练，原始数据不能出域，沙盒技术可实现安全计算。
除了上述技术外，仍有更多技术路径可支撑实现可信数 据空间“可信”“可控”“可计量” 目标，技术选型需结合 汽车行业场景特点进行系统评估。例如，零知识证明通过密 码学机制实现身份或属性的验证而不泄露原始信息，适用于 汽车金融与保险服务、供应链合规核验等需隐私保护的“可信” 场景。选择这些技术时，需明确其技术原理，评估技术成熟 度与行业适配性，并结合汽车产业链中研发、生产、服务等 具体场景需求应用。
四、汽车行业可信数据空间运营模式研究
当前汽车行业可信数据空间普遍通过龙头企业、行业机 构等多元主体共治实现可信数据空间的可信、可用、可持续， 从而避免单一企业主导带来的垄断嫌疑。为充分释放数据要 素价值，需根据具体场景的特性灵活选择适配商业模式， 目 前国内汽车行业可信数据空间中尚未形成较成熟、可闭环的 商业模式。数据流通的商业模式大致可分为非收费与收费两 类。前者以产业数据联盟等形式为代表，聚焦生态共建与价 值共生，弱化短期利益分配，强调规则共守、责任共担与成 果共享；后者则通过市场化机制运作，参与者需支付使用费 用或投入资源，并可按约定获得相应收益，典型模式包括数据服务订阅制、按次计费及价值分成模式。
产业数据联盟通过行业主导机构、产业链龙头企业牵头 建设运营可信数据空间，参与方共守规则、共享红利，适配 供应链风险监测、供应链碳足迹核算场景。供应链风险监测 涉及行业主管部门、主机厂、供应商等多主体，各方共享风 险数据保障产业链稳定；供应链碳足迹核算中，整车厂联合 供应商共同降低碳排放，符合行业减排趋势，参与方愿共同 投入运营。Catena-X 是该模式的典型代表，其提供免费开源 技术，企业可自由下载部署，无需支付许可费用，宝马、博 世、西门子等全球领先车企与供应商在具体场景中牵头推动 落地，例如要求供应商通过 Catena-X 提供电池碳足迹数据， 通过标准化、自动化数据共享有效应对欧盟等国际合规要求， 减少重复投入。
数据服务订阅制可按使用时间、查询次数等订阅服务以 及订阅增值服务，适配汽车供应链数据协同、汽车金融与保 险服务场景。一是使用方按时间（年/月）订阅数据产品服务， 二是使用方按查询次数订阅数据产品服务，三是使用方订阅 增值服务，基础数据共享免费，高级分析工具收费。从价值 链看，供应链数据协同中，主机厂和供应商需使用统一标准、 工具传递数据，通过数据分析洞察供应链潜在风险、碳排放 核算等，数据共享免费，高级工具收费实现盈利；汽车金融 与保险服务汇总，保险公司需长期跟踪驾驶员行为等动态，按次查询或按月订阅能满足其精准决策需求，付费意愿强。
按次计费根据实际数据使用量（如查询次数、数据条数） 进行计费，适配二手车车况数据可信核验等后市场服务场景。 二手车交易中，电商平台、保险公司等主体对车况数据查询 频次不定，按次计费可避免不必要成本，降低交易纠纷后能 提升交易量，参与方愿为单次精准数据付费。
价值分成模式下，数据使用方基于数据产生的业务收益 与提供方按比例分成，数据贡献量可兑换积分换数据或服务， 适配自动驾驶多源数据协同研发、后市场服务场景。 自动驾 驶研发中，主机厂、方案商等通过数据联合训练提升算法，缩短研发周期，按数据贡献确定收益，激励数据提供方共享 数据，高校科研机构也可通过积分兑换数据，推动研发，实 现多方共赢，激发参与积极性。
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【下载信息】
如需获取本方案文件，请在本公众号输入关键字“ 48页汽车行业可信数据空间研究报告 ”可获得相关文件“ 48页汽车行业可信数据空间研究报告.pdf ”的下载方法。
【数据空间付费合集获取】
如需获取本数据空间付费合集文件，请在本公众号输入关键字“ 数据空间付费合集 ”可获得包含本文件的其他文件合集的下载方法。
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《可信数据空间 技术架构》 2025.pdf
《可信数据空间 数字合约技术要求》.pdf
《可信数据空间 使用控制技术要求》.pdf
《可信数据空间 技术能力评价规范》.pdf
48页《国际可信数据空间发展现状与趋势研究报告》.pdf
70页《基于区块链和区块链服务网络（bsn）的可信数据空间建设指引》.pdf
73页《基于数据空间的金融数据可信流通研究报告》.pdf
68页《城市可信数据空间建设指南及实践报告 》.pdf
33页《可信数据空间关键技术深度研究报告》.pdf
可信数据空间建设及应用参考指南1.0.pdf
61页可信数据空间创新发展报告（2025）.pdf
可信数据空间标准体系建设指南（2025年版）(OCR).pdf
2025年数字可信白皮书-构建数字经济互信新底座.pdf
时空地理行业可信数据空间建设指引 V1.0.pdf
《可信数据空间 能力要求》（征求意见稿）.pdf
《可信数据空间标准体系建设指南》.pdf
《可信数据空间 技术架构（征求意见稿）》.pdf
数据空间构筑安全可控数据流通环境+数据基础设施关键构建技术第2期.pdf
安恒数据空间-数据要素化新阶段的数据基础设施白皮书（2024）.pdf
董学耕：数据要素市场建设探索与实践.pdf
城市数据空间CDS白皮书.pdf
附件：《数据空间关键技术研究报告》(OCR).pdf
可信工业数据空间系统架构1.0白皮书（2022年）.pdf
关于向社会公开征求《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》意见的公告.pdf
工业数据空间及价值创造白皮书2023.pdf
37页零数可信数据空间白皮书（2024）.pdf
可信数据空间应用模式和推广路径研究.pdf
医疗数据要素可信流通初探.pdf
中国信通院：可信数据空间探索实践.pdf
华为：数鑫科技领域数据空间解决方案实践.pdf
金融科技与人工智能融合研究院-可信数据空间基础架构及AI智能体服务平台20241202.pdf
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