行业数据应用与挑战 - 2024年中国新能源汽车渗透率突破40 9%，智能网联汽车交付量约2000万辆，单车日均数据量达30GB，数据价值潜力加速释放 [3] - 行业面临数据孤岛、碎片化等挑战，需构建生态系统推动数据形成大规模产业级应用 [3] - 新能源智能网联汽车作为移动终端，拥有丰富数据资源和密集交互方式，是数据战略最具前景的落地行业之一 [3] 技术标准化与工程化 - 软件定义汽车过程中，硬件接口定制化严重导致安全合规和开发周期问题，需统一规范和标准 [4] - 端到端模型核心难点在于工程化，需以合理成本和算力实现可控、安全、可量产的部署 [4] - 端到端技术可应用于域控制器和轻量化一体机，实现不同配置车型和量级产品的同权 [4] 协同发展与生态构建 - 智能交通和智能网联汽车发展需各方协同，做好交通统合和车路融合 [4] - 上海国际汽车城探索多数据一站式仿真测试服务，与保险机构合作推动行业发展 [5] - 需破解"端－边－云"算力协同、跨域融合"世界模型"、数据流通可信机制三大关键命题 [5] 数据流通与产业创新 - 企业间数据流通可降低成本和重复投入，探索跨行业融合创新，需政产学研协同 [6] - 下一代紧急呼叫技术利用4G 5G实现低时延数据传输，需标准化和法规测试推动落地 [7] 企业战略与合作 - 众链数智提出通过可信数据空间建设打破行业壁垒，实现数据跨主体流动 [3] - 重庆安驿提出智能化竞争下半场重在用户体验，数据是通用型资源需企业合作 [6]