数据空间在汽车行业的应用 - 数据空间是技术加规则并重的新型基础设施 实现数据的分布式 点对点流通 具备可信 可控 可计量三大特性 支持数据不出域 可用不可见的流通模式 [1] - 数据空间在汽车行业已应用于碳足迹管理 电池护照 智驾保险 残值评估等场景 例如欧洲Catena-X数据空间通过统一标准实现供应链碳数据真实追溯 [1] - 组合辅助驾驶研发数据流通等高复杂度场景面临数据体量大 隐私计算成本高的技术与商业模式挑战 行业应聚焦高价值场景 加强标准共建与生态协同 [1] 汽车行业数据治理与挑战 - 数据已成为驱动汽车智能化转型的核心要素 但存在数据烟囱 合规风险 主体责任模糊等问题 车企在数据治理中应承担第一责任 [2] - 车企数据治理可从三方面入手 盘清数据家底 建章立制实现技管结合 强化数据安全设计如最小化采集与脱敏 [2] - 工信部已牵头构建汽车数据安全治理体系 通过公告准入 双随机检查 跨境审查 OTA召回监管四重机制落地监管 [2] - 车企对数据权限的主张存在矛盾 反映出三权分置在实践中尚未统一 企业应理性评估数据价值与安全成本 聚焦数据的业务价值挖掘与合规使用 [2] 汽车领域AI应用与安全风险 - AI在汽车领域有三大典型应用 驾驶自动化 智能座舱 智能制造 技术演进主线包括端到端技术 多模态大模型 车云一体化迭代 [3] - AI带来系统内生风险如算法黑箱 鲁棒性差 以及应用衍生风险如责任归属 内容失控 汽车行业的AI安全风险远高于消费电子领域 因其直接关乎人身安全 [3] - 国家正加快车用AI技术参数备案 安全细则 能力指南等政策储备 并推动标准体系建设 企业应从可靠性验证 伦理机制 技术冗余等方面构建AI治理能力 [3]