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来源：中国汽车工业协会、信通院、华为
本报告由中国汽车工业协会、中国信通院联合众链数智、华为等多机构编制，聚焦汽车行业可信数据空间的理论与实践，旨在为政策制定者、企业决策者等提供参考，助力汽车产业数字化转型与高质量发展，核心内容如下：
一、报告背景与核心定位
- 产业背景
：全球汽车向 “电动化、智能化、网联化、共享化” 转型，数据成为提升产品竞争力、优化效率的核心要素；但汽车产业链（设计、制造、销售等）存在 “数据孤岛”、权属不清、流通不畅等问题，传统数据共享模式在效率、安全上难以满足需求。 - 可信数据空间定位
：作为新型数据要素流通范式，需具备可信管控（身份认证、动态监管）、资源交互（统一数据模型）、价值共创（共建共治） 三大核心能力，解决 “不敢用、不会用、不愿用” 的数据流通痛点。
二、汽车行业可信数据空间发展态势
（一）概念与内涵：中外定义与核心特征
核心优势：相比传统模式，可通过端到端加密、全生命周期溯源实现 “数据不出域”，同时支持数据使用计量与价值结算。
（二）国际现状：从概念验证到规模化推广
国际已形成多类成熟实践，聚焦跨行业协同与跨境合规，典型案例如下：
（三）国内现状：政策驱动 + 试点突破
- 政策演进
：从 “十三五” 工业领域技术探索，到 2024 年《可信数据空间发展行动计划（2024-2028 年）》明确 “多行业系统性布局”，2025 年启动首批试点（22 个行业试点中 3 个聚焦汽车）。 - 典型试点
： - 众链科技
：依托行业协会中立性，覆盖智联网联数据流通、充换电运营等，服务 300 + 充电运营商； - 中国汽研
：聚焦研发、制造、后市场全链条数据流通，依托自有资源打造数据产品； - 中汽数据
：以 “制度 + 技术 + 服务” 三位一体，通过区块链、隐私计算实现 “数据可用不可见”。
三、应用场景研究：聚焦三大核心需求
（一）数据流通痛点：全生命周期 5 大环节
（二）三类核心落地场景
- 多主体协同提效
：解决产业链数据割裂问题，如 “供应链风险监测”（打通主管部门、征信机构、主机厂数据，实现风险预警）、“供应链碳足迹核算”（统一工具采集碳数据，提升核算准确性）； - 多元数据融合服务
：保障敏感数据合规使用，如 “动力电池全生命周期溯源”（区块链存证防篡改）、“二手车车况核验”（整合主机厂 / 4S 店数据，减少交易纠纷）、“汽车金融保险”（车企数据支撑 UBI 保险定价）、“车路协同”（打通交警 / 高速集团 / 车企数据，落地辅助驾驶服务）； - 高质量数据供研发
：以自动驾驶协同研发为核心，通过联邦学习实现 “数据不出域”，建立贡献度收益分配机制，缩短研发周期。
四、关键技术研究：支撑 “可信、可控、可计量”
（一）技术参考架构
以 “可信流通服务管理平台” 为核心，连接数据提供方与使用方，通过身份认证、安全合规存证、资源管理三大系统，实现全链路数据安全可控。
（二）七大核心技术及应用
五、运营模式研究：两类主流模式
- 非收费模式（产业数据联盟）
：弱化短期利益，强调规则共守，适配供应链风险监测、碳足迹核算，如 Catena-X（开源技术免费，企业按需部署）； - 收费模式
： 订阅制：按时间 / 查询次数订阅（如汽车金融数据服务）； 按次计费：适配二手车车况查询等低频场景； 价值分成：按数据贡献分配收益（如自动驾驶研发）。
六、建设挑战与发展建议
（一）三大核心挑战
- 应用挑战
：场景与业务需求匹配不足，部分产品脱离市场，生态活跃度低； - 技术挑战
：关键技术（如联邦学习非结构化数据训练、区块链高并发）可行性验证不足，技术体系互通性差； - 模式挑战
：非收费模式参与意愿低，收费模式存在付费差异、收益分配争议，建设路径（集中式 vs 多空间协同）无共识。
（二）四大发展建议
- 阶段性落地场景
：优先推进供应链效率提升、销售后市场服务（需求真实、技术成熟），储备自动驾驶研发场景； - 突破关键技术
：攻克数据确权、隐私计算等瓶颈，强化行业协议适配（如 CAN 总线解析），统一连接器标准； - 协同运营模式
：推行 “多可信数据空间并行建设”（平衡效率与风险），通过 “先用后付” 降低部署门槛，设计差异化计费方案； - 培育生态
：汇聚数据资源方（车企、供应商）、服务方（算法企业）、监管方（政府、第三方机构），构建 “信任为基、合规为要” 的规则框架。
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