梅冠群

當前，全球汽車產業(yè)正在迎來重大變革，汽車制造與能源、數字等領域有關技術加速融合，電動化、智能化、網聯(lián)化成為汽車產業(yè)發(fā)展的潮流和趨勢，汽車正在從單純的交通工具向移動儲能單元、智能終端和數字空間轉變。如果說汽車產業(yè)革命的上半場是電動化，那么下半場就是智能化和網聯(lián)化。世界主要國家都非常重視智能網聯(lián)汽車發(fā)展，并將其作為汽車創(chuàng)新發(fā)展的重要賽道，因此，智能網聯(lián)汽車產業(yè)競爭十分激烈。發(fā)展智能網聯(lián)汽車對于創(chuàng)新駕駛和體驗場景、提升駕駛便利水平、提高交通出行效率、降低交通運行成本、保障公路交通安全、推進交通節(jié)能減排、提高交通普惠性和公平性等均具有重要意義。

當前，我國新能源汽車產業(yè)發(fā)展已走在世界最前列，應加強在智能網聯(lián)汽車領域的前瞻性布局，著力解決產業(yè)發(fā)展中面臨的突出問題與瓶頸制約，推動我國由汽車大國向汽車強國邁進。

一、我國智能網聯(lián)汽車發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

近年來，我國智能網聯(lián)汽車產業(yè)發(fā)展迅猛，在車聯(lián)網先導區(qū)、智能網聯(lián)汽車測試示范區(qū)、“雙智”試點城市等國家試點試驗政策的支持下，我國汽車企業(yè)圍繞智能化、網聯(lián)化加速開展技術創(chuàng)新、業(yè)態(tài)創(chuàng)新，已形成了Robotaxi、Robobus、無人配送、港口碼頭及高速公路無人運輸、自動環(huán)衛(wèi)車、無人安防巡邏等各類試驗場景，L3級（有條件自動駕駛）自動駕駛正加速從試驗層面向商業(yè)化層面落地?？傮w看，全球智能網聯(lián)汽車以中美兩國發(fā)展最具代表性，我國目前已逐漸達到與美國并跑的水平。但從推動智能網聯(lián)汽車更高質量發(fā)展的角度來看，其發(fā)展中還面臨一些挑戰(zhàn)。

（一）頂層法律制度尚不完善

我國現(xiàn)行汽車、交通管理法律法規(guī)以人為駕駛主體，智能網聯(lián)汽車以自動駕駛系統(tǒng)為駕駛主體，導致現(xiàn)行的法律法規(guī)與智能網聯(lián)汽車應用存在諸多不適用的地方。比如，《中華人民共和國道路交通安全法》將車輛駕駛負責對象限定為人，禁止車輛自動駕駛；《道路交通安全法（修訂建議稿）》在第一百五十五條中專門增設自動駕駛條款，但并未明確具有自動駕駛功能但不具備人工直接操作模式的汽車上道路通行的，應該采取何種管理方式。再比如，《道路運輸條例》規(guī)定從事客運和貨運服務，須有合格駕駛員證并獲得客貨運許可，但自動駕駛汽車不符合該規(guī)定，無法從事商業(yè)運營。

目前一些發(fā)達國家在自動駕駛立法方面走在了前面。例如，2022年3月日本通過了《道路交通法》修正案，允許可遠程監(jiān)管的L4級自動駕駛公交車在公共交通網較弱的地方按指定線路行使；2022年8月歐盟發(fā)布《關于全自動車輛自動駕駛系統(tǒng)（ADS）型式認證的統(tǒng)一程序和技術規(guī)范》；美國已有40多個州頒布了自動駕駛相關法律和行政命令，支持自動駕駛測試與應用。相比這些國家，我國在自動駕駛方面的立法行動稍顯滯后，對自動駕駛系統(tǒng)的合法地位、人類駕駛員與自動駕駛系統(tǒng)的責任劃分標準和處置機制、自動駕駛系統(tǒng)的等級評價認證體系及自動駕駛汽車市場準入等還未有明確的法律規(guī)定。

（二）政策制度設計還需創(chuàng)新

隨著我國智能網聯(lián)汽車從測試和示范應用階段逐步轉向規(guī)?；渴痣A段，現(xiàn)有政策之間與該產業(yè)的突破性發(fā)展之間的匹配性適用性存在一定差距，我國相關部門亟待對涉及智能網聯(lián)汽車的管理和規(guī)制政策進行調整。

第一，自動駕駛汽車入市銷售較難。我國對機動車產品入市實施準入管理，自動駕駛汽車無準入標準，無法列入汽車產品目錄并在市場上銷售。我國2017年12月出臺的《國家車聯(lián)網產業(yè)標準體系建設指南》提出要制定約269個標準，但截至目前大部分標準仍處于預研或報批階段。2021年7月出臺《關于加強智能網聯(lián)汽車生產企業(yè)及產品準入管理的意見》，提出要加強數據和網絡安全管理、規(guī)范軟件在線升級、加強產品管理，但決定汽車入市的技術審查、關鍵標準、準入管理等關鍵環(huán)節(jié)仍待探索。從美國的政策來看，美國在制度完善前，對新技術實行準入豁免制度。如2019年美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）豁免Nuro公司執(zhí)行擋風玻璃、后視鏡和倒車影像等標準；2022年3月美國出臺《無人駕駛汽車乘客保護規(guī)定》，不再要求配備方向盤、制動或油門踏板等傳統(tǒng)裝置，標準上的調整為自動駕駛汽車打開入市之門。

第二，自動駕駛汽車不能登記上牌。2021年我國新修訂的《機動車登記規(guī)定》首次將自動駕駛汽車納入管理，規(guī)定進行道路測試、示范應用需要上路行使的，須申領臨時行駛車號牌，在指定時間、區(qū)域、路線上進行，有效期不超過6個月，但對于自動駕駛正式民用或商用時，如何掛牌并無相關規(guī)定，處于制度空白。美國的車輛登記管理由各州機動車管理局負責，只要符合NHTSA標準，或取得豁免的車輛，均可通過合法申請注冊登記程序實現(xiàn)民用或商用。

第三，自動駕駛汽車須配備安全員。2021年我國印發(fā)的《智能網聯(lián)汽車道路測試與示范應用管理規(guī)范（試行）》要求自動駕駛車輛必須要配備駕駛安全員，在車內監(jiān)控車輛運行及周圍環(huán)境和采取應急措施，如發(fā)生交通違法行為時，將依法處理安全員甚至追究其刑事責任。按照國家《汽車駕駛自動化分級》標準，達到L4級（高度自動駕駛）、L5級（完全自動駕駛）的車輛可由系統(tǒng)自動駕駛。但截止目前，因缺乏上位法律依據，自動駕駛車輛不能去掉安全員，頂多允許“主駕位無安全員、副駕位有安全員”。美國已允許自動駕駛不配方向盤和剎車踏板，多數州已經開始進行無駕駛員的道路測試和商業(yè)運營。

第四，自動駕駛汽車還未進行商業(yè)化運營。2020年我國發(fā)布的《關于促進道路交通自動駕駛技術發(fā)展和應用的指導意見》提出支持自動駕駛載貨運輸服務、穩(wěn)步推動客運出行服務，研究制定自動駕駛客運出行發(fā)展行動方案等。但目前全國僅有少數特定城市允許在特定區(qū)域、特定時段以特定數量的自動駕駛汽車開展出租汽車、城市公共汽車等商業(yè)化試運營，總體試驗規(guī)模較為有限。美國自動駕駛商業(yè)化運營開展較早，如美國加州公用事業(yè)委員會（CPUC）啟動有人和無人駕駛兩類試點，允許提供客運服務、合乘服務并收費，2022年4月CPUC就曾向Cruise等公司發(fā)放了無人駕駛商用許可。

（三）商業(yè)模式尚未形成閉環(huán)

目前智能網聯(lián)汽車從研發(fā)應用到基礎設施建設，均需大量投資，需要大量市場主體參與，但一些環(huán)節(jié)商業(yè)模式尚不清晰，缺乏盈利模式，投入資金不能形成持續(xù)滾動的收益。一些環(huán)節(jié)由于市場規(guī)模尚未形成，收益較小，不能完全回補投資，這會影響到智能網聯(lián)汽車產業(yè)的長遠發(fā)展。

在路側，目前我國正在積極推動車路云一體化的“中國方案”，但該方案涉及大量路側信息化、智能化基礎設施建設，投資規(guī)模較大。目前車路云一體化建設的資金來源一般由地方財政或申請專項債承擔，由地方國企平臺公司負責項目建設和資產運營。由于車路云一體化“新基建”本身具有公共屬性，目前正處于先行探索期，部分技術產品造價較高，地方財政負擔較大，但這些投資并未立即形成直接收益。地方國企平臺公司積累了大量交通運行數據，但這些數據也沒有形成有效的交易和利用模式，數據資源發(fā)揮的作用有限。從目前實際情況看，智能化車端對路側數據利用度也不高。一些地方采取“市場換產業(yè)策略”，即以新基建換取智能網聯(lián)領域的招商引資，容易造成各城市產業(yè)間的割裂式發(fā)展和惡性競爭。

在車端，由于政策限制，我國尚不允許L3級及以上高級別自動駕駛汽車上路，由于自動駕駛技術前期研發(fā)投入量較大，如果沒有足夠大規(guī)模的市場需求空間，很難覆蓋前期研發(fā)投入成本。由于路側網聯(lián)設施建設不足，目前僅能覆蓋少數試點地區(qū)，車企量產化前裝和后裝C-V2X設備的積極性受到影響。

當前汽車市場競爭較為激烈，車企需要在更低成本與更多功能間作出平衡，更低成本的自動駕駛解決方案更易受到歡迎。目前美國部分車企正在推動視覺智能的自動駕駛解決方案，既不依賴高精地圖和激光雷達，也不依賴路側智能化基礎設施，技術成本較低。如果這一技術路線更加成熟，將對我國主推的車路云一體化方案形成沖擊。

（四）自動駕駛在技術上尚不能解決長尾問題

盡管近年來自動駕駛技術快速發(fā)展，但從技術成熟度來看，在一些特殊場景下，自動駕駛技術還有不完善之處，即存在“長尾問題”，影響了自動駕駛大規(guī)模實踐應用。在系統(tǒng)訓練層面，目前自動駕駛90%-95%的底層架構和基礎問題已經解決，但最后5%的長尾問題，即極端案例（Corner Cases）的存在，是制約自動駕駛在L4和L5級別落地的主要技術瓶頸。Corner Cases包括多樣的駕駛環(huán)境、罕見的極端情況和無法預測的人類行為。Corner Cases極為瑣碎，收集難度極高，偶然性較強。在Robotaxi、Robobus等場景下，自動駕駛車輛行駛速度較高，制動距離更長，Corner Cases的出現(xiàn)極易造成交通事故。因此，需要自動駕駛的感知系統(tǒng)具備更遠的探測距離、更高的探測精度，從而保證車輛能夠擁有足夠的反應時間以處理突發(fā)狀況，以及需要大量特殊場景的交通和駕駛數據的支撐，使自動駕駛算法能夠智能識別這些特殊場景。

（五）測試路網的開放程度不夠

目前，我國智能網聯(lián)汽車的測試時間和空間總體較為有限，影響測試的廣度和深度，導致產業(yè)和業(yè)態(tài)應用落地相對滯后。測試里程關乎產業(yè)成熟度，我國公路總里程超過538萬公里，而我國開放的各級自動駕駛測試道路僅略超7000公里，約占公路總里程的千分之一。從他國數據看，新加坡測試線路里程占道路總里程的十分之一，德國允許在全境13191公里的高速公路上啟用L3級自動駕駛，美國僅舊金山一地全域測試公路里程就可達11856公里。從國內來看，有的城市雖然開放部分道路用于測試，但開放里程有限，大部分城市仍沒有開放道路測試路網。對于開放路網的城市，對道路測試時間限制也較為嚴格，部分城市早晚高峰、夜間均不允許測試。因測試時間、范圍有限，自動駕駛算法訓練無法遍及所有道路應用場景，進而制約Corner Cases問題的解決。據估計，無人駕駛汽車需要經過至少百億英里以上的道路行駛測試驗證才能達到人類駕駛員的安全水準。

（六）缺乏清晰統(tǒng)一的規(guī)則標準

目前智能網聯(lián)汽車總體處于試驗和探索階段，各地方、各領域紛紛開展先行先試，不可避免地出現(xiàn)智能網聯(lián)模式不統(tǒng)一、智能網聯(lián)設施設備標準不統(tǒng)一等問題。

第一，發(fā)展網聯(lián)化必須依賴“聰明的路”，需要智能交通信號系統(tǒng)、路側信息采集單元、路側收費單元等綜合配套設施的統(tǒng)籌規(guī)劃和建設。其中，網聯(lián)化V2X基站需由運營商負責建設維護，V2X路側設備建設需要與交通、市政部門共同協(xié)作，智能網聯(lián)車輛由各主機廠分別組裝制造，由于參與主體和標準制定主體眾多，缺乏組織協(xié)調，車輛、通訊、基礎設施等難以實現(xiàn)標準的協(xié)調統(tǒng)一?，F(xiàn)有標準在通信傳輸、鏈路建立、信息聯(lián)系、數據解析等方面存在協(xié)議不一致的現(xiàn)象。

第二，各試點對測試的結果還未實現(xiàn)互認。測試示范是實現(xiàn)智能網聯(lián)汽車加速技術迭代、產品創(chuàng)新應用的必要一環(huán)，為保障智能網聯(lián)汽車在復雜的道路環(huán)境中安全可靠行駛，需要通過模擬仿真、封閉場地測試和實際道路測試等綜合手段進行大量測試驗證。當前，我國智能網聯(lián)汽車技術和產業(yè)發(fā)展已經駛入快車道，在實際道路和真實交通環(huán)境下的測試和示范應用，已成為企業(yè)開展智能網聯(lián)汽車技術研發(fā)和產品應用及推廣的現(xiàn)實需求。從各企業(yè)實際測試情況看，測試示范面臨各地標準及管理辦法不一致、各地測試牌照沒有形成互認機制等問題。各地基于保證道路測試安全及本地產業(yè)發(fā)展考慮，所制定的道路測試實施細則或管理辦法內容各有不同，“考試”標準也不盡相同，各個測試示范區(qū)在測試方法、數據采集、路側設備規(guī)格等方面缺少統(tǒng)一標準。當前僅有廣州、深圳、武漢等地認可其他城市的封閉場地檢測報告。智能網聯(lián)車企需要適應多地管理辦法和測試標準，為企業(yè)研發(fā)帶來較重負擔，導致智能網聯(lián)汽車在全國范圍推廣存在潛在障礙。

（七）一些自動駕駛業(yè)態(tài)面臨一定發(fā)展制約

在一些自動駕駛的重點業(yè)態(tài)和場景中，由于管理方式、政策條件不同，也存在一些差異化的制約條件，影響了這些重點業(yè)態(tài)和場景的發(fā)展。

第一，就Robotaxi而言，國家層面對Robotaxi的支持政策較少，約束政策較多且突破難度較大。載客運營屬于城市客運行業(yè)，安全責任一直高于普通私家車，此外，出租車行業(yè)還關系到城市就業(yè)，出于安全、穩(wěn)定等方面考慮，有關管理部門對大規(guī)模試點放開Robotaxi持謹慎態(tài)度。

第二，就貨車自動駕駛而言，在人口老齡化、卡車司機緊缺且工資成本較高的背景下，貨車自動駕駛具有較好的經濟前景。特別是在高速公路等主干線的卡車自動駕駛，場景較為簡單，技術成熟度更高，安全事故率更低。但按目前管理要求，自動駕駛貨車不但需對傳統(tǒng)貨車進行智能化改造，還需配備車輛安全員，且安全員工資并不比卡車司機低，這就造成自動駕駛貨車運輸反而比傳統(tǒng)貨車運輸成本更高。

第三，就無人配送而言，無人配送作為自動駕駛核心應用場景之一，經過近幾年的行業(yè)積累，在疫情期間體現(xiàn)出巨大優(yōu)勢，為新零售、物流配送等多行業(yè)補充運力、提速增效。但對于新型技術和新業(yè)態(tài)，相關管理辦法、標準制定還存在一定的滯后性。無人配送車作為新型交通工具，目前還面臨運行合法性不明、管理辦法缺失、安全標準空白、監(jiān)管機制不明晰等問題，一定程度制約了無人配送產業(yè)的發(fā)展。無人配送車在法律屬性上是否屬于車輛尚不明確，定位較為模糊，定義為“機器人”還是“車輛”，將直接影響技術標準、生產許可、產品認證等，同時影響路權、車輛注冊、牌照、駕駛證、保險等交通管理工作。若按車輛管理，現(xiàn)行法律法規(guī)尚不支持無人駕駛車輛量產上路，且目前各地頒布的《智能網聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范》只針對乘用車，不包括無人配送車。在交通事故定責流程中，由于無人配送車無明確身份，導致其發(fā)生事故后也無法按照現(xiàn)有交通法規(guī)進行判責。

（八）兼顧數據安全與高效利用的數據流通體系尚未形成

數據要素在智能網聯(lián)交通中扮演了至關重要的角色。2020年4月，中共中央 國務院發(fā)布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，正式將數據納入同土地、勞動力、資本、技術等并列的生產要素范疇。2022年12月中共中央 國務院發(fā)布《關于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見》（“數據二十條”），明確提出促進數據合規(guī)高效流通使用，構建數據基礎制度。但數據流通作為新興業(yè)態(tài)，還處于探索階段。

在智能網聯(lián)汽車領域，兼顧數據安全與高效利用的數據流通體系尚未形成，大量智能網聯(lián)數據沉淀在路側或車端，企業(yè)間、企業(yè)與交通平臺間的數據流通體系也尚未打通，數據采集、流通、利用全鏈條中也存在安全風險。一方面，智能網聯(lián)汽車數據在信息安全方面十分重要。數據安全主要包括個人信息安全、社會安全和國家安全三個層面：一是車主和乘客的個人信息安全，如車輛軌跡數據、車載支付數據等泄露將威脅個人隱私安全；二是在智能網聯(lián)交通體系下，若有車輛發(fā)送虛假或錯誤信息將影響整個城市交通體系的正常運行；三是智能網聯(lián)汽車行駛中采集的經緯度數據匯集到一定量級就可形成高精地圖，數據外泄可能會對國家安全造成潛在威脅。智能網聯(lián)汽車依托可實時通信的移動信息載體，運用大數據技術對車輛運行狀況、駕駛習慣、使用情況、地理位置信息等海量數據進行深度挖掘，可能會泄露公眾隱私和涉及國家安全等重要信息。此外，黑客攻擊、信息篡改等可能直接威脅到駕駛員的生命安全，目前已出現(xiàn)了一些黑客攻擊智能網聯(lián)汽車的案例。智能網聯(lián)汽車涉及大量元器件供應商、設備生產商、整車廠商、軟硬件技術提供商、通信服務商、信息服務提供商等，產業(yè)鏈條較長，數據信息安全保護問題較為復雜。

另一方面，智能網聯(lián)汽車數據流通仍然存在壁壘。各地方圍繞智能網聯(lián)汽車試驗，已經形成了大量的數據，但數據的確權、轉化、商業(yè)化模式等均不清晰，數據商業(yè)閉環(huán)尚未走通，穩(wěn)定持續(xù)的商業(yè)模式總體尚未形成，各城市普遍缺乏數據接入、管理和市場化平臺。數據價值挖掘和使用的技術能力和統(tǒng)籌能力較弱，智能網聯(lián)路側設施產生的相關數據與現(xiàn)有垂直管理部門的信息化系統(tǒng)，特別是交警信控平臺、安防視頻等難以互聯(lián)互通，制約數據要素在城市交通管理和城市治理方面的創(chuàng)新性應用和市場化探索。此外，數據的處理成本也在大幅提高。比如數據標注，車端數據采集后的下個步驟就是數據標注，標注是給圖像中的各類物體畫框打標簽，即告訴系統(tǒng)每個物體是什么，標注用于訓練算法模型，再部署到車端驗證改進。算法模型通過這些標注獲得各類交通參與者信息，作出駕駛決策。隨著自動駕駛搜集數據量的增多，數據標注成本越來越高，人工標注50萬至100萬個視頻片段，需要2000個人工作一年，這使得當下的人工標注模式越來越不具可行性，需要更加智能高效的數據標注工具。

二、推進智能網聯(lián)汽車高質量發(fā)展的對策建議

（一）支持企業(yè)大力開展智能網聯(lián)技術創(chuàng)新

技術成熟度是智能網聯(lián)汽車能夠大面積推廣和在各個場景廣泛應用的關鍵，智能網聯(lián)汽車的可持續(xù)發(fā)展取決于自動駕駛、車路云一體等技術的成熟度和可靠性。要鼓勵智能網聯(lián)汽車行業(yè)及相關企業(yè)加大技術創(chuàng)新研發(fā)投入，以場景應用落地為牽引，通過持續(xù)迭代研發(fā)車輛功能，不斷提升自身的產品實力并實現(xiàn)智能網聯(lián)車輛的降本增效，在增強運行安全保障能力的同時，滿足場景服務的高質量需求。

（二）完善智能網聯(lián)建設的組織領導機制

智能網聯(lián)汽車發(fā)展建設涉及發(fā)改、工信、交通、公安、市場、網信、數據、標準等多個部門，為避免政出多門、“九龍治水”的局面，必須建立和完善組織領導機制，實現(xiàn)政策的相互協(xié)調。要充分利用已有的統(tǒng)籌協(xié)調機制，如國家制造強國建設領導小組車聯(lián)網產業(yè)發(fā)展專委會和節(jié)能與新能源汽車產業(yè)發(fā)展部際聯(lián)席會議等，同時建議構建智能網聯(lián)汽車發(fā)展專門的協(xié)調機制，統(tǒng)一各方認識，協(xié)調各方力量，推進部門協(xié)同和上下聯(lián)動，加強產業(yè)發(fā)展目標、任務和保障措施的頂層設計和總體推進，統(tǒng)籌研究解決產業(yè)發(fā)展中的重大問題。

（三）推動修訂相關法律法規(guī)

智能網聯(lián)汽車不同于人工操控的傳統(tǒng)汽車，原有針對傳統(tǒng)汽車的法律制度及監(jiān)管模式，已不能適應智能網聯(lián)汽車發(fā)展的需要。全球已有17個國家制定出臺專門法律法規(guī)或修改現(xiàn)有法律法規(guī)，為智能網聯(lián)汽車創(chuàng)新發(fā)展提供保障。但我國對于智能網聯(lián)汽車發(fā)展還存在一些制度約束，亟待對相關法律法規(guī)予以修訂，消除制度制約。

當前涉及智能網聯(lián)汽車的各類相關管理部門應梳理管轄范圍內的法律法規(guī)及規(guī)章制度，對法律法規(guī)條款適用性開展研究，按照不同法律、法規(guī)性質、層級、適用范圍分析智能網聯(lián)汽車技術和產品應用可能產生的制約和限制，分別提出豁免、修訂、解釋等不同的解決方案。要修訂《道路運輸條例》《道路交通安全法》及其《實施細則》《公路法》《公路安全保護條例》《公路管理條例實施細則》等與智能網聯(lián)汽車不相適應的條款。調整設計智能網聯(lián)汽車測試、準入、使用、監(jiān)管、執(zhí)法等多環(huán)節(jié)的法律法規(guī)條款。對《標準化法》《產品質量法》《認證認可條例》《機動車登記規(guī)定》等制約智能網聯(lián)汽車準入的條款進行修訂，出臺智能網聯(lián)汽車商業(yè)化運行、事故責任劃分、車輛保險等規(guī)范，豁免、解釋、修訂《保險法》《道路交通事故處理程序規(guī)定》《缺陷汽車產品召回管理規(guī)定》《家用汽車產品修理、更換、退貨責任規(guī)定》等相關法律法規(guī)，更好推動智能網聯(lián)汽車的產業(yè)化應用。

（四）繼續(xù)加大試點推進力度

當前，全球智能網聯(lián)汽車正處于技術快速演進、產業(yè)加速布局的產業(yè)化前期階段。通過試點的方式推動準入和上路，既能夠實現(xiàn)自動駕駛汽車產業(yè)化從“0”到“1”的跨越，加快相關技術和產品研發(fā)應用，又能夠在發(fā)展初期有效把控風險，有效規(guī)避脫離現(xiàn)實野蠻生長帶來的各種影響。當前我國應繼續(xù)加大智能網聯(lián)汽車各類試點示范的創(chuàng)新和試驗力度。支持將更多城市納入試點示范范圍，鼓勵有條件的城市和地區(qū)擴大試驗范圍，爭取將城市核心地段納入試點。支持更多城市開展智能網聯(lián)測試，進一步延長測試時間，加強各地測試互認。要加強自動駕駛在礦山、碼頭等封閉場景的落地應用，重點探索在城市場景提高試驗和測試力度，大力推進城市配送、無安全員智能出租車等新興業(yè)態(tài)發(fā)展。在已有的測試示范區(qū)、先導區(qū)內，選擇條件較為成熟的地區(qū)，允許L3級和L4級的自動駕駛汽車入市、上牌和運營，在應用中完善產品標準、道路標準、質量安全監(jiān)管等規(guī)則，提升檢驗檢測、認證認可、交通安全等監(jiān)管能力。

（五）探索智能網聯(lián)汽車數據的有效利用

在傳統(tǒng)汽車領域，主要業(yè)務和利潤來源是新車的市場銷售，但在智能網聯(lián)汽車時代，利潤將大量來自于數據帶來的衍生業(yè)務，預計到2030年數據衍生業(yè)務將產生4500億-7500億美元規(guī)模的市場。

汽車數據包括外部環(huán)境數據、車輛工況數據、車輛使用數據、車主個人數據及其他數據等，在智能網聯(lián)汽車時代，數據是核心資源。但目前受制于數據沒有清晰確權、缺乏數據交易平臺、數據流通商業(yè)模式沒有形成等多方面原因，數據并沒有得到有效盤活利用，數據的最大價值也并沒有被挖掘出來。推動智能網聯(lián)汽車數據的有效利用要重點解決以下幾個問題。

一是數據確權問題。《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見》（“數據二十條”）提出，要建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制。要推動“數據二十條”在智能網聯(lián)汽車領域試點應用，對于各類智能網聯(lián)汽車數據，要按照分級分類原則，明確各類數據的持有權、加工權、經營權，在確權基礎上推動數據交易流轉。

二是加強智能網聯(lián)汽車數據的匯聚。要支持各類車聯(lián)網或自動駕駛試點地區(qū)建設云控數據平臺，匯聚智能網聯(lián)汽車、智能化道路基礎設施、交通運行、交管信控、通信網絡、基礎地圖等數據，實現(xiàn)數據的先匯聚、再流轉。

三是推動智慧網聯(lián)汽車數據通過數據交易大市場等方式交易流轉。目前我國已建有上海數據交易所、北京國際大數據交易所、廣州數據交易所、深圳數據交易所等數據交易市場，形成了一些成功的數據交易案例。要支持汽車企業(yè)及各類服務企業(yè)依托數據交易所開展線上交易流轉，也鼓勵企業(yè)間通過合作形式開展線下交易，形成線上與線下協(xié)同的智能網聯(lián)汽車數據交易體系。

四是探索智能網聯(lián)汽車數據利用的商業(yè)模式。當前，路側數據大量掌握在地方平臺公司手中，未能與汽車主機廠、軟件算法服務公司實現(xiàn)商業(yè)化的數據交易，還沒有發(fā)揮出應有的技術和市場價值。目前地方平臺公司大量投資智能網聯(lián)設施，但未能實現(xiàn)穩(wěn)定收益，這與其掌握的數據資源未能得到充分利用和充分開發(fā)出市場價值有較大關系。可支持車聯(lián)網、自動駕駛等試點地區(qū)開展智能網聯(lián)汽車數據要素商業(yè)化試點，支持地方平臺公司與科技企業(yè)共同組建數據運營合資公司，探索數據有償使用模式，形成數據資源利用的商業(yè)閉環(huán)。

（六）加強智能網聯(lián)汽車國際合作

智能網聯(lián)汽車是全球科技創(chuàng)新和產業(yè)變革的重要方向之一，發(fā)展智能網聯(lián)汽車需要開展國際合作。中國智能網聯(lián)汽車發(fā)展目前處于國際第一梯隊，應將國際合作視為重要發(fā)展機遇，在開放共贏中謀求產業(yè)更高水平發(fā)展。一方面，要積極推動中國在自動駕駛、車路云一體化等方面的成熟實踐和技術標準“走出去”，將中國在汽車制造、電子、通信、基礎設施建設、新能源等方面的一攬子整體解決方案向全世界推廣。另一方面，也要深入推進與主要發(fā)達國家、跨國企業(yè)開展智能網聯(lián)產業(yè)鏈供應鏈合作，與各國基于比較優(yōu)勢開展產業(yè)鏈分工與耦合。

（七）加強對智能網聯(lián)交通的宣傳引導

由于公眾對智能網聯(lián)技術不熟悉、不了解，社會上容易對智能網聯(lián)汽車形成誤解，政府、企業(yè)及各類社會組織應共同加強輿論引導，同時政府也要加大對智能網聯(lián)汽車宣傳的監(jiān)管，對虛假或夸大宣傳自動駕駛能力的要加強處罰。使公眾正確認識智能網聯(lián)汽車發(fā)展的趨勢性、創(chuàng)新性、安全性、便利性等經濟與社會價值，不斷凝聚社會共識，引導和構筑客觀、包容的社會輿論氛圍，共同推動智能網聯(lián)汽車產業(yè)發(fā)展。

（作者系中國國際經濟交流中心創(chuàng)新發(fā)展研究部處長、研究員）