可信数据空间试点典型经验：汽车行业可信数据空间——打破行业数据流通壁垒，释放数据要素价值
引言
为落实《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》（国数资源〔2024〕119号）工作部署，国家数据局组织开展企业、行业、城市三类可信数据空间试点工作，首批遴选了63个试点项目，围绕数据资源开发利用、数据安全可信流通、数据要素价值共创、数据制度机制创新等方面，探索数据资源规模化流通利用新模式新路径，支撑全国一体化数据市场建设。我局将分批次持续开展试点经验分享。
中国汽车工程研究院股份有限公司（以下简称“中国汽研”）承担国家数据局汽车行业可信数据空间创新发展试点工作，致力于推动汽车行业数据要素安全可信流通与高效协同应用，破解数据孤岛、信任缺失与合规风险等核心难题。通过构建以“四横四纵”架构为支撑、覆盖“研-产-供-销-服”全链条的数据流通体系，中国汽研数据空间已支撑新能源汽车安全风控、智能驾驶模型训练、线上年检、供应链金融、绿色低碳管理等18类高价值场景落地，年调用量突破万次，初步形成产业级数据协同生态，为汽车行业数据价值规模化释放探索出可行路径。
一、强化数据资源汇聚，夯实数据空间基础
针对汽车行业数据种类多、来源散、汇聚难的现状，中国汽研系统开展多源数据归集与治理，按照数据性质划分为监管类、研发检测类与特色类数据，构建高质量、体系化的数据资源池。
汇聚监管数据：承接生态环境部超400万辆国六重型车排放数据、市场监管总局智能新能源汽车安全监管数据，并接入海南、广州、天津、合肥等地方平台近千万辆车的授权运行数据。
整合研发检测数据：采集汽车风洞、安全碰撞、性能测试等各类检验检测数据，形成覆盖整车与关键部件的研发数据体系。
建设特色专业数据库：采集接入了全球领先的新能源汽车热失控数据库、标准法规数据库、失效及事故调查数据库等。
通过系统整合，已形成总量超18PB的高质量数据集，有效缓解了行业极端场景数据短缺问题，为数据流通与价值释放奠定了坚实基础。
二、构建“四横四纵”可信架构，打通产业数据流通堵点
为破解汽车产业在“研产供销服”全链条中存在的数据割裂、信任缺失与合规风险等痛点，中国汽研以场景需求为牵引，构建“四横四纵”可信数据空间总体架构。该架构以“四横”——基础设施、数据资源、能力组件、业务应用为主体，以“四纵”——标准规范、制度规则、安全防护、长效运营为支撑，形成覆盖技术、数据、规则、运营的全栈式体系。在实施层面，通过“设备层-架构层-算法层-应用层”四层技术栈保障数据流通全程可信可控，其中架构层融合联盟链、隐私计算与数字合约，算法层与应用层引入AI大模型与数据沙箱，实现数据“可用不可见、可控可追溯”。
三、聚焦高价值应用场景，以数据融合驱动业务创新
中国汽研采取“示范先行、逐步推广”的策略，规划33个细分场景，覆盖整车研发、智能驾驶、供应链协同、运行服务、汽车金融、二手车流通、城市治理七大领域，并积极推进跨域数据互通与价值共创。目前已有18项数据产品在以下四大高价值场景中落地应用，年调用量突破万次。
智能驾驶算法研发与测评：在工信部、国家市场监管总局指导下，融合检测机构测试数据、车企研发数据、事故数据与地方自动驾驶测试数据，建设智能汽车测评公共服务平台，为智能驾驶系统的研发验证与安全评价提供数据支撑。
二手车车况评价与定价：联合地方商务部门、二手车行业协会，开展新能源二手车车况与残值评估，推动建立透明、规范的二手车交易体系。相关评估模型与报告服务体系可应用于车况鉴定、定价参考、延保与金融风控等环节。
汽车产业链金融风控与服务：基于多维数据构建动态企业评估模型，支撑银行实现精准客户画像、智能风险监测与高效融资服务，助力降低不良率、缩短审批周期、提升产业链中小企业的融资效率。
四、构建可持续运营体系，激发多方协同生态活力
为促进数据空间健康持续发展，中国汽研联合政府、企业、行业组织等生态伙伴，建立以激励为核心、保险为保障的运营机制，推动数据空间在应用中迭代、在协作中成长。运营机制采用“重点激励数据源+数据流通保险兜底”双轨模式，设计三类激励路径：
数据资源积分奖励：由数据空间运营方提供补贴，根据数据调用量等向数据提供方给予积分奖励与权益兑换。
场景/产品创新激励：争取地方政府支持，对创新场景与数据产品给予奖补与孵化扶持。
场景应用积分激励：推动保险公司、金融机构等重点应用方基于数据使用量向生态伙伴提供积分反馈与服务兑换。
结语：构建汽车行业可信流通体系，赋能产业新质生产力
中国汽研依托技术研发、标准构建与公共服务能力，系统打造了汽车行业可信数据空间，初步形成覆盖数据汇聚、架构支撑、场景落地与运营激励的全链条服务体系。该实践有效促进了数据要素在汽车产业内安全、有序、高效流通，为构建汽车行业数据可信流通体系、发展数据驱动的新质生产力提供了关键支撑，也为其他行业数据空间建设提供了有益借鉴。
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