2022年，全国智能汽车每年上传至云端的数据量超过30000PB(1PB=220GB)这些数据，经加工、流通、分析等环节后，能帮助企业产品技术迭代、生产制造数字化发展、盈利结构向软件和服务转型升级，促使汽车数据由“沉默资产”向“价值金矿”转变。

预计2030年，仅汽车数据带来的产业增量规模就有望达到6000亿元，基于数据衍生的智能化功能和服务市场规模会更大，其中由数据驱动的智能驾驶应用场景中，Robotaxi和智慧物流市场规模均超过万亿规模。

但汽车数据开发和利用处于初级阶段，积累的海量数据未发挥出在技术创新和资源配置方面的作用，严重制约了汽车产业数字化转型。

汽车数据作为关键要素，与其他生产要素不断组合迭代，加速交叉融合，引发技术、资本等生产要素多维度、系统性、革命性群体突破，正由“垃圾资产”变成集成式“数据金矿”，能够产生价值裂变。基于数据的应用服务可能比生产制造环节产生的附加价值更高、更有吸引力，有望成为产业新的增长点。

汽车数据的定义和范围拓展，通过多场景应用、多主体复用，创造多样化价值增量。在多次重复使用中不断提升数据质量，拓展汽车数据价值增长空间。面向用户、企业、政府等三类服务对象，将在原有应用场景中创造更多新的价值点，同时也可以形成诸多创新应用服务。

面向用户：在数据的加持下，汽车产业不仅能实现传统功能智能化，还可以依据用户个性化诉求开发定制应用，提供“千人千面”的服务，形成“数据+服务”的迭代模式。

面向企业：汽车数据应用逐渐覆盖企业“研、产、供、销、服”全链路。后续随着数据逐步开放，可为金融、保险机构等B端用户产品服务优化提供数据支撑，形成“数据+业务”的商业模式。

面向政府：汽车数据与城市智能设备提供的动静态感知数据相结合，通过“数据+管理”的信息服务模式，不断提升城市管理、交通管理效率。

数据流通、共享能够更好发挥汽车数据价值随规模拓展而递增的特点，促进数据价值发挥。采用分类分级的思路并针对不同级别和类型的数据采取不同流通方式，能够更好兼顾数据利用与安全。

对于涉及关键技术迭代且依靠单一企业无法解决数据量与质的数据，可以建立共享机制，促进数据利用。目前这类数据共享交易量小、方式传统，无法满足智能化技术落地需求；可通过数据交易平台拉通多方主体，提升汽车数据供需匹配效率，构建数据共享流通体系；并配套公平的共享流通机制，保障各方权益。

对于新能源、汽车维保等领域公共数据，可通过建立汽车电子档案的形式促进数据开放。为保证数据安全合规、把控数据风险，可考虑国资背景企业作为数据服务商统一管理电子档案数据，为数据供需双方提供数据标准化、评估定价、支付结算等交易服务。

对于自用数据，企业可充分借助云服务商、数据服务商、安全服务商的力量，提升自身数据处理、数据利用以及安全合规能力，打造数据传输、加工、共享、应用、合规的数据生态护城河。

汽车数据规模化应用面临管理、产业、企业等层面的阻碍因素。管理层面，主要存在权责不清、管理分散、规章制度不健全、数据格式标准不一致等问题；产业层面，数据生态建设、供需对接、软硬件支持方面有待完善；企业层面，受传统制造业的观念束缚、组织结构和经营管理缺乏相关经验，数据处理和安全防护能力不足，无法充分发挥数据作为智能汽车价值塑造者的潜力。

管理层面：数据管理缺乏顶层设计，国家与地方管理机构之间存在多头管理、数据基础制度不健全等问题，数据合规要求缺乏共识性解释，数据格式和标准不统一导致汽车数据共享、交易存在确权难、定价难等问题，制约了数据产业的良性发展。

产业层面：我国汽车大数据产业还处于发展初期，数据可信流通生态还有待完善存在供需不对称、软硬件不支持、生态建设路径不清等问题。

企业层面：汽车企业在数据层面投入意愿不足，数据共享意愿不强，并且企业组织结构、经营管理无法适应新的数据运营模式，导致汽车行业上下游企业普遍缺乏数据处理、数据分析等数字化能力，企业数据治理仍处于初级阶段。

在推动汽车数据规模化应用过程中，《智能网联时代汽车数据创新应用研究》针对推进汽车数据规模化应用提出建议。从监管体制、基础制度、数据标准、沙盒监管试点等方面提出政策建议。从构建大数据企业进入汽车行业的保障性体系、优化汽车行业数据生态、构建行业性数据管理平台等方面提出行业建议。从管理体系、技术创新、服务模式、数据合规等维度提出企业建议。

深化产业合作，车企、科技企业、科研机构携手，整合各方优势，促进产学研用协同发展，共同挖掘数据价值，开发创新应用，提升汽车产业竞争力，实现汽车数据的规模化高效利用。