No.XXXX 车联网数据要素赋能研究报告 中国信息通信研究院 2025年1月No.202423 车联网蓝皮书（数据赋能） (2024年)版权声明 本蓝皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本蓝皮书文字或者观点的， 应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者， 本院将追究其相关法律责任。更名声明 原“集智”白皮书更名为“集智”蓝皮书。“集智”蓝 皮书将继续秉承原有的编撰理念和高质量标准，致力于提供 有价值的信息和洞见。 前 言 随着数字经济发展，数据的价值日益凸显，已成为培育发展新质 生产力、 推动经济高质量发展的重要抓手。 车联网产业作为新兴产业， 车联网数据的发展与应用有助于推进汽车、信息通信、交通运输等产 业创新发展，加速车联网产业实现智能化服务，加快构建数字经济新 价值链。 美欧日韩纷纷发布车联网数据开放、 共享和流通政策和法规， 抢占车联网产业发展制高点。我国持续扩大新型基础设施建设，不断 完善车联网数据政策法规和标准体系， 推进产业深度挖掘车联网数据 价值，大力推动车联网产业高质量发展。 本报告围绕车联网数据赋能主题， 一是首次诠释了车联网数据范 畴，总结车联网数据的特性，为车联网产业深度挖掘车联网数据价值 奠定基础； 二是从智能网联汽车、路侧基础设施、云平台和通信网络 四类来源数据分别阐述车联网数据在汽车、交通、智慧城市等跨行业 领域的赋能应用案例， 为车联网产业深度挖掘车联网数据价值提供参 考；三是从技术研发、基础设施建设、开展应用试点等方面提出加速 车联网数据价值释放的举措建议。 目 录 一、 车联网数据概述..................................................................................................1 （一） 车联网数据的范畴和特性.......................................................................1 （二） 车联网数据重要性日益凸显...................................................................6 （三） 全球主要国家和地区高度重视车联网数据赋能...................................7 （四） 不同来源的车联网数据赋能场景各有侧重.........................................12 二、 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 14 （一） 智能网联汽车数据赋能汽车产品研发优化创新.................................15 （二） 智能网联汽车数据赋能汽车生产制造提质增效.................................16 （三） 智能网联汽车数据赋能汽车后市场效率提升.....................................16 （四） 智能网联汽车数据跨企业流通，催生新业务模式.............................17 （五） 智能网联汽车数据价值释放面临的关键问题.....................................19 三、 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..........................................................................................................................21 （一） 路侧基础设施数据提升交通安全和效率.............................................22 （二） 路侧基础设施数据赋能车企产品升级，提升用户体验.....................24 （三） 路侧基础设施数据价值释放面临的关键问题.....................................26 四、 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..................................................................................................28 （一） 云平台数据赋能智慧出行优化和运输效率提升.................................29 （二） 云平台数据赋能辅助及自动驾驶功能增强.........................................31 （三） 云平台数据赋能交通治理决策优化.....................................................32 （四） 云平台数据价值释放面临的关键问题.................................................33 五、 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......................................................................................................34 （一） 通信网络数据提升车联网网络连接服务.............................................35 （二） 通信网络数据赋能车企提升用户服务能力.........................................36 （三） 通信网络数据赋能交通提升交通管理和服务能力.............................37 （四） 通信网络数据价值释放面临的关键问题.............................................37