“在智慧駕駛場景中，真正對模型具有最高價值的長尾場景數據，往往只佔全部數據的5%。這意味著，其餘95%的數據，模型未必用得上。”在2026世界新能源汽車大會上，四維圖新首席執行官程鵬點出了行業現實：當前，不少車企仍不清楚哪些數據才屬於關鍵的5%，只能耗費大量成本自採、自標、自存，造成極大浪費。

　　面對這一行業痛點，《智慧網聯新能源汽車産業發展“十五五”規劃》（以下簡稱《規劃》）明確提出推動全産業鏈數智化轉型的重點任務，數據共享互通成為關鍵抓手。

　　數據不暢 價值難彰

　　進入“AI定義汽車”時代，數據的重要性早已不用贅言。中汽中心首席專家、中汽智慧科技（天津）有限公司副總經理張亞楠指出，依託自身可複製、非排他、高流動的特性，數據正在定義産業競爭力，其中既包括産品競爭力，也包括企業核心競爭力。在AI時代，數據要素定義了人工智能能力。數據多不多、夠不夠、好不好，企業會不會用、善不善管，將直接決定AI技術在智慧網聯新能源汽車領域的落地效果與價值上限。

　　此前，企業圍繞數據的競爭，往往集中在規模大小上。在張亞楠看來，數據能力的競爭正從量的競爭轉向質的競爭。“誰能把數據品質闡釋清楚，把自身數據價值所處的階段表達明白，誰就擁有數據核心競爭力。”張亞楠稱。與此同時，高品質數據資源的整合能力與數據管理能力也至關重要。唯有把數據看好、用好、管好，數據才能真正從要素轉化為能力。

　　近年來，為支撐智慧化轉型，比亞迪、長安、吉利等多家車企紛紛佈局智算中心。據程鵬介紹，當前汽車行業每天可産生約6億GB數據，一家車企每月在數據採集、運算、訓練上的投入，少則數百萬元，多則上千萬元乃至上億元。然而，其中大部分數據既無法對模型産生效果，也無法為用戶創造價值，還存在歷史數據難以向上相容的問題，由此造成大量資源浪費。

　　數據流通不暢並非智慧駕駛領域獨有的問題，而是貫穿汽車産業補能、維修、供應鏈協作等諸多環節的頑疾。南開大學競爭法研究中心主任、法學院副院長、教授陳兵直言，在維修領域，新能源汽車核心數據高度集中于車企平臺，獨立維修機構難以獲取完整數據；部分品牌甚至將非授權渠道維修納入“三電”質保免責範圍，直接限制車主的自主維修選擇權，導致車輛過保後，車主普遍不敢選擇第三方維修機構。

　　在供應鏈領域，企業監管平臺與零部件供應商之間的系統也尚未實現全鏈路互通，車輛缺陷識別與召回研判環節仍存在多方重復核驗問題。此外，中汽數據有限公司産品與技術戰略部部長陳川表示，由於缺少基準數據、統一規範和行業共性第三方平臺，汽車産業降本也受到明顯制約。

　　“企業無法借助公開、可行的數據，證明自身在安全可靠性、全生命週期成本、産品品質等方面的差異化優勢，價格自然成為市場最直觀、最簡便的競爭手段，最終加劇汽車行業低價‘內卷’亂象。”陳兵認為，數據流通壁壘直接導致汽車産業價值競爭失效。

　　“不願、不敢、不能”何以難破

　　近年來，《汽車數據安全管理若干規定（試行）》《汽車數據出境安全指引（2026版）》等專項文件相繼出臺，為汽車領域數據互聯互通搭建起政策框架。《規劃》也明確提出，“十五五”時期要促進數據供給和流通應用。張亞楠表示，目前來看，我國數據治理已實現三大轉變：在治理理念上，從以監管為主轉向鼓勵開發利用；在治理模式上，從宏觀統籌轉向精細化落地；在責任落點上，數據安全責任主體正逐步明確。

　　不過，認識到數據必須流通，並不等於數據就能順暢流通。陳兵表示，當前智慧網聯新能源汽車領域的數據互聯互通，主要面臨“企業不願互通、企業不敢互通、行業不能打通”三大桎梏。

　　首先，數據權屬與收益分配缺少憑證，使企業不願互通。據陳兵介紹，當前數據産權登記工作剛剛啟動，配套的估值方法、收益分成、爭議處理規則仍在探索中。“沒有憑證交易，就沒有定價基礎；沒有定價基礎，就難以推動數據共享。”他稱，企業投入大量成本採集數據，若收益分配問題無法解決，自然不願共享數據。

　　其次，在安全合規與數據出境壓力雙重疊加之下，企業不敢互通數據。汽車數據屬於高敏感行業數據，其中“涉及個人信息主體超過10萬人的個人信息”被明確列為汽車行業重要數據，須嚴格執行境記憶體儲、出境評估等監管要求。程鵬表示，歐盟《通用數據保護條例》、北美《加州隱私權法案》等不同地區的數據監管規則不斷收緊，企業必須闖過數據主權、數據本地化存儲、跨境數據安全審查三道關卡。

　　對此，陳兵表示，當前數據出境規則、合規成本、責任邊界、評估週期尚未完全清晰，容錯空間有限，導致車企在數據互聯互通、跨主體流通環節普遍趨於保守，謹慎觀望。

　　再次，行業標準與介面體系不統一，系統難以相容，導致行業無法打通，對接成本高企。在技術層面，當前不同車企的電池管理系統仍採用互不相容的私有協議，換電運營商、電池企業內部的介面也未實現標準化開放，保險公司每對接一個主體都需單獨定制方案，數據難以順暢輸出、有效對接和落地應用，數據互通推進阻力極大。

　　協同共建數據基礎設施

　　《規劃》強調，支持汽車行業企業聯合建設面向生産製造、自動駕駛、數字供應鏈、安全風險評估等場景的可信數據空間，按照分類分級原則匯聚一批行業數據資源，攻關一批數據關鍵技術，研製一批行業數據標準，打造一批高品質行業數據集，賦能一批行業大模型和工業智慧體應用落地，推廣50個左右典型應用場景。

　　近年來，行業和企業面向動力電池、智慧駕駛、二手車等多個領域，對汽車行業可信數據空間建設開展了多路徑實踐探索。2025年4月，中國汽研聯合長安、賽力斯等企業共同發佈汽車行業可信數據空間，聚焦新能源汽車、傳統燃油車、智慧網聯汽車3大類別，累計構建12類、總量超過18PB的高品質數據資源，形成全球汽車領域標準法規數據集、新能源汽車動力電池安全測評數據集兩項高品質數據集。

　　針對汽車流通領域，中汽數源信息科技（北京）有限公司專門建設並運營了中國汽車流通行業可信數據空間。基於該空間搭建的CADA檸檬查二手車應用服務平臺，實現了汽車數據全鏈路加密保護，破解了跨域數據協同中的安全合規難題。截至2025年底，檸檬查平臺累計查詢量超過1500萬台次，覆蓋全國各地及百餘個品牌。

　　不過，破解數據流通困局，既需要制度讓數據“願意通”，也需要技術讓數據“能夠通”，還需要場景讓數據“值得通”，更需要安全監管讓數據“放心通”。因此，數據流通絕非只是規模問題，更是多方共建基礎設施的系統性工程。

　　陳兵認為，要實現有序、有效的數據互聯互通，應做到規則先行、標準統一、安全可控，並在保障數據安全、商業秘密和個人信息的前提下，建立分類分級、場景驅動、激勵相容的汽車數據互聯互通機制。

　　其中，在産權方面，可推動登記確權與會計入表相銜接，形成數據資産化閉環。車企對合法合規採集的生産排産、零部件採購、車輛運行等數據，依法享有數據資源持有權，可以産權登記憑證解決數據入表缺乏憑據的問題，使車企數據成為可交易、可融資的資産。與此同時，應建立數據品質評估與激勵機制，對高品質數據貢獻者給予獎勵，形成收益與貢獻相互促進的正向循環。

　　在流通層面，應以可信數據空間為載體，實現安全可控的數據價值流通。堅持數據流通“可用不可見、全程可追溯”的核心原則，依託可信數據空間技術，實現原始數據不出域、數據價值可流轉、多方算力可協同。陳兵強調，未來仍需重點推進各可信數據空間之間的互聯互通和標準統一，統一身份認證、目錄規範、介面體系，避免形成新的數據孤島。

　　張亞楠表示，作為數據主體，汽車企業要跳出汽車看數據，重塑數據資産認知；重構産品認知，將汽車從單一交通工具升級為全域數據採集終端、智慧數據節點；回歸汽車看數據，依託數據賦能，讓汽車産品發揮更大作用；同時，儘快補齊數據治理過程中的短板弱項。

　　《規劃》已明確“十五五”發展方向，汽車行業數據流得動、管得住、用得好，最終要靠全産業鏈協同作答。