在全球绿色出行与可持续发展的浪潮下，新能源汽车行业迅猛发展，已成为全球汽车产业转型升级的关键。然而，数据流通壁垒、信任机制缺失等问题严重制约了产业链协同创新与数据要素价值释放。在《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》指导下，构建具备可信可管、资源交互、价值共创的新能源汽车产业链可信数据空间参考架构，实现数据安全可信共享与高效流通，成为推动行业高质量发展的迫切需求。
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汽车产业链数据流通存在的问题
当前，汽车行业正经历着数字化转型的重要阶段，数据作为这一转型的核心驱动力，已成为推动汽车产业创新与跨行业融合发展的核心要素。然而，行业内存在一些亟待解决的数据问题，严重制约了数据的有效利用和价值挖掘。
跨平台互联能力不足
在整车制造企业、零部件供应商及售后服务提供商等多方协同的背景下，不同主体所采用的信息系统架构及云平台存在显著差异，且通信协议与接口标准尚未统一，难以实现即插即用式的数据对接，降低了数据交换的效率和响应速度。
数据共享机制不完善
由于核心技术数据与商业数据的高度敏感性，汽车产业链生态主体普遍缺乏统一的分级授权与审计机制，也未建立覆盖全链条的数据资产价值评估体系，导致在数据开放与共享过程中存在诸多顾虑，难以形成持续且深度的协同共享生态。
缺乏统一标准与规范
‖图1 新能源汽车产业链可信数据空间参考架构
来源：中国电子信息产业发展研究院
目前，数据格式、元数据描述、接入规范及质量要求多依赖各企业或行业协会制定的自有标准，尚未形成权威化、可扩展的行业级标准体系。在实际交换过程中，频繁出现“格式对接-转换-验证”多轮循环，不仅增加了技术实现成本，而且制约了数据流通效率的提升。
安全合规风险突出
随着车联网与智能制造等应用场景中的数据边界日益模糊，传统安全防护与隐私保护策略难以实现全链路覆盖。同时，在《数据安全法》《个人信息保护法》等法规的约束下，企业面临的数据泄露、滥用及篡改风险显著上升，而合规成本与技术实施难度也明显增加。
新能源汽车产业链可信数据空间参考架构
基于数据生命周期理论，借鉴Catana-X项目的建设举措，将新能源汽车产业链可信数据空间参考架构划分为四层，包括基础数据层、平台支撑层、场景应用层和用户使用层，四者协同构建起数据从采集、治理、流通到应用的完整闭环，如图1所示。
基础数据层
基础数据层主要负责原始数据的采集接入、治理标准化和分布式存储，为上层的计算协同、数据流通与应用服务提供可信、统一的高质量数据基础。该层通过对来自企业生产设备、业务系统或传感终端等多源数据进行标准化、脱敏、质量校验与元数据生成，为数据资源的可用性与合规性奠定基础。由于数据在此阶段尚未进入跨组织共享与流通环节，因此主要工作集中于组织内部，未涉及主体间的数据交换。
平台支撑层
平台支撑层处于基础数据与场景应用之间，是实现数据可信流通、共享协作、规则治理与服务封装的关键技术中枢。平台支撑层包括数据服务平台、可信流通平台、运营管理平台、技术支撑平台、数据安全保障体系和规则机制运营体系。其中，数据服务平台是支持数据市场化运营的关键基础设施，主要包括数据中心、服务中心、交易中心与用户中心等功能模块，为新能源汽车产业链中的各类数据供需主体提供数据资源管理、服务封装、价值交换与用户支撑等全流程运营能力。可信流通服务平台涵盖身份认证、访问控制、权限管理与智能合约等关键机制，构建数据跨组织交换过程中的信任基础与行为规范，以实现数据在流通过程中的可信可控、可计量与主权可控，确保数据资源在多主体之间合规、安全、高效地流通与使用。运营管理层主要包括身份管理、主体管理、服务管理等，构建起可信数据空间运行过程中的组织协调机制、规则管理体系及运营服务支撑体系。技术支撑平台聚焦于数据交互过程的技术保障，包括可信管控技术、区块链、资源互通技术、数据安全技术等，旨在为新能源汽车产业链多主体之间的数据共享、可信交换和协同应用提供统一、高效、安全的底层技术支撑，确保数据在流通全生命周期中的可控、可溯、可信与合规。数据安全保障体系为新能源汽车产业链数据的可信可控、合规合约、安全可用提供系统性保护机制。规则机制运营体系是新能源汽车产业链可信数据空间中至关重要的治理保障部分，负责建立起可信数据空间多方参与、有序运行、共治共享的规则体系与管理制度，是平台能持续、合规、高效运作的制度性基座。
场景应用层
场景应用层依托平台支撑层的服务能力和基础数据层经过治理的数据资产，构建多元化、模块化的业务应用场景，推动数据价值在产业链上层真正实现释放。该层主要由新能源智能网联汽车数据服务模块、汽车工业数据服务模块和智慧交通数据应用模块三大典型的数据服务模块组成。其中，新能源智能网联汽车数据服务模块聚焦智能驾驶与车路协同等关键场景，提供交通信息服务、自动驾驶支持、保险应用、汽车维修、车主服务、碳足迹追踪等功能，强化对车辆全生命周期数据的集成利用。汽车工业数据服务模块是面向整车及零部件制造企业，支持供应链管理、碳中和追踪、零部件溯源及协同研发执行等场景应用，促进产业链上下游的数据互联与协同创新；智慧交通数据应用模块主要服务于城市交通管理与出行优化，支撑交通规划、事故感知预警、交通监测与治理等应用场景，提升城市交通系统的智能化、精细化管理水平。
用户使用层
用户使用层作为新能源汽车产业链可信数据空间的服务终端和价值承载界面，面向政府、企业、平台、科研机构等不同主体，提供一站式数据访问、可视化分析、场景化应用与模型服务等能力，支撑电池溯源、碳足迹核算、整车协同研发、售后维保等典型业务场景的落地应用。该层将平台与用户紧密连接，是实现数据价值转化、服务触达与生态繁荣的关键通道。
综上所述，四层结构在逻辑上环环相扣，基础层负责数据的生成与准备，涵盖数据采集、清洗、治理、标注与分布式存储等环节，为上层提供可信、标准、统一的数据资源基础；平台层构建数据流通、服务管理与规则治理等核心框架，支撑数据在多主体间的安全流转、合规使用与价值释放；场景层聚焦典型业务场景，实现数据驱动的协同应用与产业问题的精准解决，推动数据资源向业务能力的转化；用户层面向政府、企业、平台与科研机构等多类主体，提供可视化分析、模型调用与场景服务等能力，是可信数据空间价值触达与服务交付的最终环节。该架构既体现出新能源汽车产业链可信数据空间在可信客观、价值共创、互联互通等维度的系统设计理念，也为多主体间的高效协同提供了可复制、可扩展的技术范式。
新能源汽车产业链可信数据空间面临的挑战与推进策略
新能源汽车产业链可信数据空间是推动数据要素价值释放、促进产业链协同与构建数字经济新生态的重要抓手。然而在实际建设与应用过程中仍面临多重挑战，亟须系统推进。
面临的挑战
1.技术集成复杂性高
新能源汽车产业链可信数据空间涉及隐私计算、人工智能、区块链等多种前沿技术，不同技术之间在兼容性差、耦合度高与适配性方面存在明显差异，增加了系统集成成本，延长了落地周期。同时，“数据可用不可见”的隐私保护需求与产业实际应用需求之间存在矛盾，制约了技术落地与规模化推广。
2.数据标准不统一
当前行业内数据标准缺失或碎片化问题突出。新能源汽车产业链上中下游存在大量的多源异构数据，其在格式、命名、语义和接口上缺乏统一标准，难以进行有效集成与共享。跨主体、跨平台的数据互操作性弱，缺乏统一的数据互联框架，进一步加剧了数据孤岛与信息壁垒现象。
3.复合型人才供给不足
新能源汽车产业链可信数据空间建设不仅需要掌握数据科学、网络安全与系统架构等技术技能，更要求对新能源汽车产业业务逻辑的深刻理解与场景建模能力。当前，兼具技术能力与行业认知的复合型人才严重短缺，制约了其数据空间的专业化建设与产业化运营。
4.生态协同体系不健全
当前，新能源汽车产业链上中下游企业间数据壁垒严重、数据共享激励机制缺失、资源整合能力薄弱，可信数据空间多元主体间的协作关系尚未建立有效机制，缺乏收益共享与风险共担机制，影响了数据要素的协同开发与价值释放。
推进策略
1.强化政策引导
政府在可信数据空间建设中应发挥引导与统筹作用，完善数据确权、流通、安全等制度体系，推动出台针对性政策，设立专项资金，支持关键技术研发和试点示范，营造良好的政策与市场环境。
2.加强技术创新
技术创新是支撑可信数据空间高质量发展的核心动力。需加快突破隐私计算、联邦学习、可信执行环境等关键核心技术瓶颈，完善跨域协同与数据治理能力，构建产学研用深度融合的技术攻关机制，推动“数据可用不可见”的安全共享模式落地。
3.制定统一数据标准
数据标准是可信数据空间有效运行的前提。制定覆盖数据格式、接口协议、安全策略与元数据管理等多层次的标准规范，推动数据语义互通与平台互联，提升产业链上中下游数据互操作性，为可信数据空间建设提供制度依据与技术支撑。
4.加快复合型人才培养
可信数据空间的建设需要复合型技术与治理人才支撑。高校与职业院校应结合产业发展需求，优化相关学科与课程设置，构建覆盖数据科学、网络安全、人工智能等多领域交叉融合的人才培养体系。同时，推动校企联合培养模式，提升人才的实践能力与创新能力。
5.加强安全风险管控
数据安全与隐私保护是产业链可信数据空间可持续发展的必然要求，需要建立全流程、多维度的安全防护体系，涵盖数据采集、传输、处理、使用等各个环节。通过引入先进的数据安全技术，构建可审计、防篡改、可追溯的数据可信流通机制。同时，构建技术与制度协同的综合治理机制，确保平台运行的合规性与稳定性。
6.推动生态协同与模式创新
为释放数据要素潜能，应加快构建以纵向供需联动为核心的数据生态协同机制。围绕新能源汽车产业链特定场景，推动政府部门、行业企业、科研机构、平台服务商等多元主体之间深度协作，实现数据采集、处理、建模与应用的全流程联动，打通数据价值链上下游。在此基础上，构建开放、共享、协同的数据要素生态平台，推动共建共治共享，促进数据要素市场的健康有序发展。可信数据空间生态协同主要从过程协同、主体协同、价值协同三方面考虑。过程协同贯穿数据采集、存储、治理、交易与分析的全生命周期；主体协同是实现数据提供方、使用方、服务方、监管机构、技术供应商等多元主体协作；价值协同则通过构建收益共享、风险共担机制，保障多方权益，推动数据资源向可交易的数据资产转化。
责任编辑：金烨 投稿邮箱zhouhl@staff.ccidnet.com
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