汽车数据发展挑战与展望

与此同时，我国汽车数据产业发展起步较晚，仍存在一些挑战亟待解决。一是数据采集与处理，汽车数据涉及范围广、总量大，采集和处理需要大量的技术和资源投入，如何有效地收集、存储、分析和利用这些数据是车企及相关企业需要解决的首要问题。二是数据隐私安全，随着汽车由硬件定义转为数据驱动，其采集的数据范围、数据量将进一步提升，如何在确保数据安全的同时，保护数据隐私及权益，需要在法律法规的框架下持续推进。三是数据整合与应用，汽车产业链涉及多个环节，不同环节、企业乃至行业之间数据孤岛仍然突出，如何实现环节之间的数据整合与流转，以及如何将数据应用于汽车后服务和智能出行等领域，都是产业发展的关键难点。四是政策与法规支持，尽管国家和行业组织已经出台了一系列政策文件，但主要聚焦于数据安全合规层面，对于如何推动数据赋能行业发展尚未形成具备可落地性和实操性的指导文件，同时在具体实施过程中，也存在一些不确定性和挑战。

企业方面，一是明确战略方向，应从顶层设计方面建立数据发展战略规划，从业务需求进行分析，总结企业所处产业链位置和数字化发展阶段，制定发展战略路线图，从业务、产品、生态等领域由点及面分步推进。二是核心能力建设，业务核心能力建设是通过搭建企业数字化平台，掌握数字化业务优化关键技术；产品核心能力建设是以软件定义汽车理念为核心，加快构建智能软件、硬件研发能力；数据核心能力建设通过搭建大数据平台，建立数据采集、数据处理、数据分析能力；生态能力建设是要构建连接企业内外部的业务生态、连接汽车行业与其他行业的数据生态。三是构建组织架构，建立企业数字化人才体系，构建组织保障能力；建立数据管理部门，应对智能化时代海量数据的收集、处理、应用需求；建立数字化生态服务部门，创新服务能力，形成以客户为中心的业务生态体系。

政府和行业组织方面，一是推进产业合作，通过建立公共服务平台、制定汽车数据支持政策、建立协同合作机制等措施，充分发挥不同类型企业优势，推动产学研用结合，通过产业合作带动整体发展。二是建立应用示范，形成汽车数据应用标杆。围绕汽车数据平台建设、数据治理、数据应用、数据安全等领域组织开展标杆评选活动及试点示范项目，加速典型模式的推广落地。三是加快人才积累，以培育+引进保障人才供给，引导地方高校、科研机构加快人才培养，引进外部人才，联合企业提供实训环境，积累行业复合型人才。四是强化标准研制，建立完善的汽车数据标准体系，围绕汽车数据各领域全面布局，以团体标准为主体推动共性急需标准研制及落地实施，并适时转化为行业标准、国家标准乃至国际标准，提升国际话语权。