车联网蓝皮书（数据赋能）（2024年）.pdf
这份文档是中国信息通信研究院发布的《车联网蓝皮书(数据赋能)(2024年)》，主要内容包括：
**一、车联网数据概述：**
* **范畴与特性：** 车联网数据按来源分为车端、路端、云端、网络端四大类，具有涉及主体多、数实融合、多重价值、数据资源丰富等特点。
* **重要性：** 车联网数据是推动汽车、信息通信、交通运输等产业创新发展的重要抓手，加速产业智能化服务，构建数字经济新价值链。
* **全球重视：** 美欧日韩等纷纷布局，加速数据使用和流通，完善规则，推进应用。
* **场景侧重：** 不同来源数据赋能场景各有侧重。
**二、车端数据赋能汽车研发生产：**
* 逐步深化，但数据流通价值有待探索。涵盖汽车产品研发优化创新、生产制造提质增效、后市场效率提升等方面。
* 面临的关键问题包括：数据价值释放不足、数据确权问题、流通意愿不强、需求差异大、安全合规风险等。
**三、路端数据赋能交通管理和汽车产品研发：**
* 效果初显，但数据规模和质量有待重点提升。可提升交通安全和效率，赋能车企产品升级，提升用户体验。
* 面临的问题包括：渗透率和数据质量不足、市场化路径待探索、确权难、数据运营生态难构建等。
**四、云端数据赋能出行及物流运输：**
* 相对成熟，但赋能智能驾驶的数据质量及价值释放能力有待加强。
* 可优化智慧出行和运输效率，辅助自动驾驶功能，优化交通治理决策。
* 面临问题：平台标准化程度待提升、需开放生态、面临法规限制、跨运营主体数据共享机制不明确等。
**五、网络端数据赋能：**
* 提升网络连接和用户服务效果显著，但多类型通信网络数据价值有待深度挖掘。
* 可提升车联网网络连接服务、车企用户服务能力、交通管理和服务能力。
* 面临问题：数据采集难、开放共享能力需研究、C-V2X价值有待挖掘等。
**六、车联网数据发展建议：**
* **强化数字化基础底座建设：** 加快数据资源化进程。
* **分类推进数据扩大应用：** 提升数据赋能成效。
* **加强推动数据流通利用：** 鼓励跨领域数据资源交互和价值共创。
* **强化技术研发突破：** 支撑数据开发应用各环节需求。
* **构建协同发展环境：** 培育多元产业发展生态。
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