报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 随着数字经济发展，车联网数据价值凸显，报告围绕车联网数据赋能主题，诠释车联网数据范畴和特性，阐述其在多领域的赋能应用案例，并提出加速价值释放的举措建议，以助力车联网产业高质量发展[8] 根据相关目录分别进行总结 车联网数据概述 - 车联网数据按产生来源分为车端、路端、云端、网络端4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[12][16] - 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、实现智能化服务、构建数字经济新应用新业态新模式的重要因素[21] - 美国推动车联网数据开放共享并完善使用法案，欧盟积极推动数据再利用并明确个人数据和隐私保护，日韩构建车联网数据应用基本政策，中国车联网数据开放共享与安全管理并重[23] - 车联网数据在采集阶段形成原始数据，经筛选治理、分析处理后形成数据集和数据服务，赋能各行业，还可实现数据变现和资产入表，不同来源数据赋能场景各有侧重[31] 车端数据赋能汽车研发生产逐步深化，数据流通价值更大释放有待探索 - 2024年前三季度智能网联汽车感知设备装配率提升、网联渗透率增长，加速数据在汽车全生命周期及跨主体应用的赋能[36] - 智能网联汽车数据可赋能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，还能跨企业流通催生新业务模式[39][41][43] - 智能网联汽车数据价值释放面临未通过流通释放多次利用价值、赋能广度和深度不足、厂商推动数据流通意愿不强、需求差异大不利于流通等问题[48] 路端数据赋能交通管理和汽车产品研发效果初显，数据规模和质量有待重点提升 - 我国车联网路侧基础设施覆盖范围扩大、数据质量提升，赋能车联网应用场景丰富，提升交通安全、效率及管理效能，赋能车企产品升级和用户体验，还可开启数据资本化新阶段[50] - 路侧基础设施数据价值释放面临路侧感知系统渗透率和数据质量制约、数据开发及应用市场化路径有待探索等问题[61] 云端数据赋能出行及物流运输相对成熟，赋能智能驾驶的数据质量及其价值释放能力有待加强 - 车联网云平台分为应用平台、云控平台、安全监测平台，可赋能辅助驾驶与自动驾驶、出行、运输、交通治理等应用[64] - 云平台数据价值释放面临平台标准化程度有待提升、覆盖范围和服务对象有待扩展、算法准确性需提升、跨运营主体数据共享和开放机制不明确等问题[78] 网络端数据赋能提升网络连接和用户服务效果显著，多类型通信网络数据价值有待深度挖掘 - 我国车联网通信网络基础设施规模扩大，通信网络数据可提升网络连接服务、赋能车企提升用户服务能力、赋能交通提升管理和服务能力[79] - 通信网络数据价值释放面临高效快速采集汇总庞大网络数据的问题[86] 车联网数据发展下一步建议 - 强化数字化基础底座建设，加快数据资源化进程[10] - 分类推进数据扩大应用，提升数据赋能成效[10] - 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[10] - 强化技术研发突破，支撑数据开发应用各环节需求[10] - 构建协同发展环境，培育多元产业发展生态[10]