机遇与困境并存：浅谈自动驾驶汽车行业的数据共享

标签：数字经济，合规业务-网络安全与数据合规，汽车、制造业及工业-汽车与出行

引言

当前，“车轮上的计算机”呈勃兴之势，汽车行业正面临着从人工操纵的传统机械交通工具向配备自动驾驶系统（Automated Driving System，简称“ADS”）的智能移动空间的转变。在汽车产业从新能源向智能化、网联化时代挺进的过程中，数据要素无疑是驱动智驾产业变革发展的战略资源和决胜关键。[1]如果车辆训练数据存在偏差或算法本身存在缺陷，会影响车辆做出错误决策从而导致交通事故。例如，2018年3月在美国亚利桑那州就曾发生全球首例自动驾驶汽车碰撞行人致死的事故，引起社会公众对ADS技术可靠性的信任危机。[2]而通过对数据不断迭代，可以有效提升车辆的智能程度，从而影响车辆运行的安全水平和运行效率——作为原料投入的有效数据越多，训练出的智驾模型就具有更强的应对能力和调度协调能力。[3]

然而，现阶段汽车行业数据共享面临诸多实践困境，包括企业之间的“数据孤岛”现象以及数据经济属性对企业共享意愿的抑制。这些问题直接制约了行业整体效能的提升，也对公共道路交通安全提出了新的挑战。对此，我国《智能汽车创新发展战略》提出，要重点建设开放共享的基础数据中心，推动建立智能汽车数据共享机制。[4]本文将对比美国、德国以及我国自动驾驶汽车数据共享现状，并简要探讨我国自动驾驶汽车数据产业的未来发展趋势。

一、美国：联邦政府拨款打造数据共享中心

美国国家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, 简称“NHTSA”）曾于2020年6月公布了一项名称为《自动驾驶车辆透明度和参与度的安全测试计划》（Automated Vehicle Transparency and Engagement for Safe Testing，简称“AV TEST”）的倡议，在全美范围内收集并公开自动驾驶系统车辆测试的相关信息，包括各州关于自动驾驶汽车的立法、法规以及开发和测试ADS的公司提供的其他相关信息。[5]

AV TEST计划的启动缘于美国各州当时缺少针对自动驾驶汽车测试活动的统一规定，[6]加之相关民意调查显示社会公众对自动驾驶汽车普遍持怀疑态度。故而，该计划旨在通过提高测试透明度的方式促使自动驾驶汽车制造商更加注重车辆安全性能。基于该计划，NHTSA向美国众议院和参议院申请财政拨款，创建了一个交互式在线平台作为公众查阅计划参与者提供信息的直接渠道，并由NHTSA承担该平台的日常运营与信息的更新与维护工作。[7]平台使用实时地图工具展示自动驾驶汽车测试地点和活动数据，使公众能够直观地了解自动驾驶测试在美国的分布情况。[8]通过该平台，美国联邦政府、各州政府和地方政府能够以统一的标准协同和共享数据，促进跨州之间的数据共享和合作提高自动驾驶汽车产业的透明度，进而赢得社会公众对ADS技术的信任度。[9]自公布了第一批加入该项目的八个州和九家智能汽车公司后，NHTSA持续不断拓展范围引入新的参与主体，将AV TEST计划扩大到更多的公司、州和地方辖区。[10]此外，NHTSA还持续投入资金，为该交互式在线平台增加新的功能模块，如CDAN（Crash Data Acquisition Network）平台。[11]

然而值得注意的是，尽管AV TEST计划旨在通过交互式工具提高国内自动驾驶汽车测试和运行数据信息的透明度，但其实际的运营效果难免受到一些限制——由于该计划仅依赖于参与者的自愿性，目前只有少数公司参与了数据提交，如通用汽车、Waymo、Uber等。此外还有一些批评指出，尽管平台提供了测试地点的信息，但这些信息可能并不完全准确或全面，因为各州、地方政府和企业提交的数据格式和质量参差不齐。[12]可见，数据的完整性和企业参与度仍然是AV TEST面临的挑战。

为进一步提高自动驾驶汽车的透明度以增强社会公众对ADS技术的信任，NHTSA于2024年12月20日又宣布了一项“自愿性国家自动驾驶车辆评估和监督框架”，名为《配备ADS的车辆安全、透明度和评估计划》（ADS-equipped Vehicle Safety, Transparency, and Evaluation Program，简称“AV STEP”），标志着美国联邦层面在对自动驾驶汽车技术的国家监管框架指导上迈出了重要一步。该政策框架并非简单地放松管制，而是要在国家层面为自动驾驶汽车（主要针对L4级别及以上的自动驾驶汽车）的安全可靠性、项目公开透明化以及监督行业负责地研发探索可操作的法规流程。对此NHTSA表示，数据是开展自动驾驶产业监管的基础，要求参与AV STEP计划的企业定期提供运营数据（如行驶里程、事故报告等），并接受NHTSA的审查和监督，以此确保透明度和责任落实。AV STEP将为NHTSA和社会公众提供更深入的ADS开发和运营数据，AV STEP的适用将提高参与ADS运营的透明度，并帮助其研究和监督成熟的ADS技术。[13]但值得注意的是，AV STEP同样以“自愿性”为基础，并非强制要求所有开展自动驾驶汽车测试项目的企业都加入该计划。据此，美国境内相关企业后续是否会积极响应AV STEP，从而打破先前AV TEST计划的参与度困境，我们将持续关注。

二、德国：龙头企业合资搭建数据交易平台

作为在全球范围内居于传统汽车工业领先地位的国家，德国很早就意识到未来交通将属于信息产业，[14]并且积极推动本国自动驾驶立法和实践走在世界前列。德国汽车行业的成功基于其广泛的供应商网络。通常情况下，汽车行业的数据仅在商业合作伙伴之间进行双边交换。但每个主体都使用自己的格式和系统，彼此不兼容会徒增交易成本。2021年5月，该国汽车行业龙头企业宝马、奔驰、大众等十位成员作为先驱公司组成联盟，合资成立Cofinity-X公司以发起汽车领域的灯塔项目——Catena-X数据生态系统，并成立同名汽车网络协会。[15]Catena-X数据生态系统通过打造一个跨企业的标准化可信数据交换网络，以实现制造商、供应商和技术合作伙伴之间的连接，为汽车行业中相关企业开展安全的信息数据交换共享提供平台。该系统旨在提高汽车数据交易的透明度、效率和可持续性。同年8月，德国政府经济和气候保护部（Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz，简称BMWK）宣布投资1.1亿欧元以支持该项目。[16]

数据标准化：Catena-X生态系统通过采取统一的数据标准，从而整合和协作大量数据，实现互操作性的目标。Catena-X基于Gaia-X/国际数据空间协会（International Data Spaces Association，简称“IDSA”）的理念和原则，并结合汽车行业和特定应用场景的需求发布了一系列标准。[17]这些标准和规范形成了Catena-X网络中软件组件开发和运营的基础，确保不同参与者之间的互操作性和数据主权。[18]除此之外，该标准还定义了网络中数据和信息交换的方式，以确保参与者所使用的技术、组件和流程按照统一规则开发和运营。[19]
共享安全性：企业开展数据交易的顾虑之一便是数据泄露问题，这会对企业本身的竞争力、知识产权以及相关产品的研发造成负面影响。对此，Catena-X数据生态系统基于欧洲云数据基础设施Gaia-X，[20]采用“端到端”的去中心化运营模式确保数据持有企业始终保留对其数据的控制权，通过连接器与供应链参与者进行点对点的数据共享，而无需将数据存储在单一的中央云平台上。
透明可信度：跨企业的数据交易高度依赖于互信。由Catena-X协会居中负责对数据生态系统中的参与者和数据产品进行认证，以确保其符合透明度和安全性的要求；并且采用模块化、基于角色的认证方式，确保所有参与者都能按照既定规则标准开展操作。这些规则涵盖了从核心服务提供商到数据连接器以及应用程序的各个层面，并通过集体批准的模板和指南来实施。[21]
国际化合作：Catena-X系统不仅在德国运营，还通过建立区域中心（如上海中心、西班牙中心）不断拓展其服务范围，推动全球标准的制定和数据共享，加强国际汽车产业链参与者之间的合作。[22]截至目前，Catena-X系统已经可以为约180个成员提供包括供应链管理、数字孪生、需求和产能管理在内的10项服务，覆盖欧美日汽车数字化领域的头部企业，为成员组织之间的数据交易共享提供便利。[23]

为复刻Catena-X数据生态系统在汽车行业的成功，进一步推动德国工业领域数据的有效利用，德国联邦政府于2022年8月启动“Manufacturing-X”计划，将Catena-X系统的工作横向推广至化工、电子和电气等其他制造业领域。结合以上美国和德国自动驾驶汽车数据共享模式的分析，本文总结了以下对比表格供参考。

表1 美国与德国自动驾驶汽车数据共享模式对比

三、中国自动驾驶汽车数据共享模式

自动驾驶汽车数据的交易价值目前已经得到行业广泛认可，促进汽车数据的流通共享不仅有助于提升国内车企的研发能力，还能促进自动驾驶技术的快速迭代与应用。

（一）我国汽车数据共享渠道现状分析

1. 行业协会联合车企建立数据交易平台

2020年，由中国汽车工业协会牵头，联合上海汽检、蔚来汽车、博世中国、北理新源、重塑科技、新能绿色、零数科技等9家公司完成投资，成立众链科技公司。众链科技于次年成立了中国首个汽车大数据交互平台（Vehicle Data Blockchain Platform，简称“VDBP”），致力于推动汽车数据要素的高效流通与价值转化。结合前文介绍可以看出，VDBP平台的运营模式与德国的Catena-X数据生态系统相仿，但截至目前该平台的节点用户和数据交易量均较少，尚未充分发挥平台交易机制的优势作用。[24]

2. 依托数据交易中心上线汽车数据产品专区

除去行业协会与企业联合打造的流通平台，自动驾驶汽车产业链的参与主体还可以通过我国各地的数据交易所实现自动驾驶数据的流通与应用。例如，西部数据交易中心、北京国际大数据交易所、杭州数据交易所等陆续上线“汽车产业数据专区”，通过该专区提供包括自动驾驶仿真场景数据集在内的多种数据产品；[25]深圳数据交易所与安徽深信科创信息技术有限公司合作，共同推出面对自动泊车创新场景下感知训练测试的合成数据仿真素材库。[26]但是，借助数据交易所流通自动驾驶汽车数据的方案目前同样面临着数据产品种类和数量有限、交易规模较小的问题。

（二）未来发展

1. 统一行业数据流通规则、标准

标准化是数据资源流通的前提条件。目前国内汽车数据流通交易产业仍然处于发展初期，各试点地方相关部门陆续出台相关规定和标准，基于多样化的基础设施支持，行业主体可以通过多种渠道完成数据交易。然而，如若各渠道相互之间“各自为政”、无法实现较好的协同，则只是将企业之间的壁垒转变为渠道壁垒和地域壁垒，并未从根本上解决自动驾驶汽车行业的“数据孤岛”问题。针对上述问题，为提高数据交易流通效率，2023年底国家数据局等部门在《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》（简称“《三年行动计划》”）中明确提出“支持行业内企业联合制定数据流通规则、标准”。[27]就汽车行业数据格式不统一、内容记录不全面、局部数据存储混乱等现实问题，我国汽车工程协会（CSAE）曾发布《智能网联汽车数据共享安全要求》，通过编制详细的分类分级标准为我国智能网联汽车数据产业链的高效运作奠定基础。当前，自动驾驶汽车行业内部的统一规则、标准正处于建设过程中，例如打通各试点区域、共享平台的参与主体资格、数据产品标准等相关条件的互认互通，保障数据共享的安全性和合法性。

2. 汽车数据交易的财政补贴

产业核心数据基本掌握在车企手中，车企是数据共享的主力军。虽然共享数据的行为具有多方面的积极意义，但相关企业难免会存有削弱自身竞争优势的忧虑。正如前文介绍的美国AV TEST计划，即便NHTSA已经提供资金打造、运营与维护一个交互式在线平台，但由于仅提倡企业自愿分享并且缺少其他激励政策，故而参与度并不可观。由此可见，企业分享数据的能动性还十分有限，面临的难题之一是先锋企业自身需要有能力存活。对此，自动驾驶汽车数据产业发展进程中“有为政府”和“有效市场”结合所发挥的作用就显得至关重要。《数据产业指导意见》指出，促进数据产业发展要求制定激励政策，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好发挥政府作用，促进数据企业成长；[28]《三年行动计划》提出统筹利用中央预算内投资和其他各类资金加大对“数据要素×”产业支持力度，发挥相关引导基金、产业基金作用，引导和鼓励各类社会资本投向数据产业。[29]针对自动驾驶汽车行业，地方政府相关部门也陆续出台激励市场主体开展数据交易的具体支持政策，例如北京经济技术开发区管理委员会于2024年10月发布《北京经济技术开发区关于促进智能网联汽车产业高质量发展的若干政策》，其中明确提出为通过合规渠道获取并有效利用流通数据、促进数据商业化应用的主体按照数据交易额予以一定比例的资金支持。[30]

结语

汽车行业正在经历复杂且成本高昂的智能化变革，面对复杂的产业链、繁多的法规以及社会公众的质疑，没有任何一个主体能够独自地面对这些挑战并生存，协作和数字化是提升企业竞争力、促进行业发展的必然趋势。展望未来，建立市场化的数据流通共享机制应当始终把握三个关键词：标准、可信、高效，才能让数据这一关键生产要素在自动驾驶汽车行业中充分流动起来，真正释放自动驾驶技术的潜力。

感谢王默律师和赵怡冰对本文作出的贡献。

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