大数据共享引发“暴露”担忧

    除了无人驾驶的安全性，智能化时代的汽车行业还引发了人们的更多担忧，比如数据共享存壁垒、数据安全缺保障以及市场化应用难推广等。

    ——汽车厂商众多数据共享存在难题。目前，国内外汽车厂商数量众多，相关数据检测方式多样，信息模式复杂，造成数据种类繁多，且缺乏统一的标准，各厂商的数据资源缺乏互通与共享。长远看，这将成为汽车大数据使用的瓶颈与障碍。

    ——数据资源安全性面临挑战。事实上，在数据开放的同时，需要探讨如何从法律和行政法规上确保和加强数据的安全监管，提高数据资源的安全性，尊重和保护相关政府部门、汽车制造商以及个人的机密和隐私不受侵犯。

    ——数据利用率不高。吴忠泽称，数据的类型多种多样，海量数据中可能有很多并不见得能发挥多大作用。如何提升汽车数据资源的综合利用效率，将汽车相关数据信息进行有效地联系、汇聚和发掘，改善汽车使用者的服务水平是摆在面前的主要问题。

    ——大数据市场化应用尚缺乏相应机制。目前汽车行业尚缺乏有效的市场化推进机制，基于汽车大数据的信息服务产业链、价值链尚未真正形成。

    ——汽车行业大数据缺乏顶层设计。大数据使用的各个环节均需要加强统筹协调，不过，目前汽车及相关产业的数据壁垒没有打通，丰富且分散的数据资源不能有效协调利用。

    打破瓶颈加快行业转型

    智能时代是难以阻挡的历史潮流，更是汽车等传统产业发展的难得机遇。与其抗拒变革，不如拥抱变革，如此，才能成为弄潮儿，不被时代所抛弃。

    行业专家表示，迎接大数据、智能化时代对汽车产业技术发展带来的机遇与挑战，应立足国情、运用新技术手段，结合智能交通系统建设发展，加快汽车大数据分析技术研发，促进汽车制造商服务转型，这将是我国汽车产业重要的发展方向。

    首先，无人驾驶应在法律法规框架内明确标准或门槛，为行业创新留下空间。

    专家表示，无人驾驶技术可以直接带动智能汽车后市场等产业的快速发展。当前，全球无人驾驶技术的发展正迎来新一轮热潮，而中国企业也在积极布局无人驾驶领域的核心技术研发和产业化应用。在这种背景下，政策制定在经过一段时间观察后，应尽快出手，为无人驾驶技术的发展规划好路径。如果认为其安全性存疑，就应在无人驾驶上路准入上制定高标准门槛，而不是放任行业无序发展。

    同时，要加快发展车联网、车路协同、智能汽车等关键技术，推广汽车融合技术的应用。车联网将有可能实现汽车大数据的产业化。可探索建立统一的车车、车路通信协议，加强海量异质车辆数据的采集、传输、存储与发布技术研发。在车辆动态组网、状态实时获取、环境智能感知、车路信息交互等前沿技术领域取得突破。综合交通出行大数据，完善汽车相关大数据采集与交互技术体系，持续提升车辆感知智能化水平。

    吴忠泽建议，推进汽车行业的数据标准化建设，建立和完善接口规范和数据标准体系，为跨部门、跨区域、跨厂商的汽车及交通信息系统的互联互通奠定基础。

    与此同时，加强数据安全防范措施，提升数据监管和保护能力，维护数据的安全使用。整合汽车结构化与非结构化的数据资源，形成汽车大数据资源的共享与服务平台，提升汽车相关数据资源的整体服务能力。

    此外，要创新汽车大数据分析应用，实现基于大数据技术的智能化辅助设计与制造、维修、销售新模式。整合汽车车辆及零部件生产制造的相关数据，指导车辆的设计、制造过程，优化汽车各种性能，提升汽车的行驶安全性，减少排放。可以预见的是，通过大数据分析能改善原有的维修模式，由定期检修向实时状态检修转变，由被动安全向主动安全转变，及早发现隐患，并采取措施，提高汽车安全性的同时节约维修费用。

    专家还表示，基于移动互联，可构建新一代智能出行信息服务系统，改善和提高公众出行的服务水平。为解决大城市“打车难”等出行难题，可综合应用大数据、云计算、移动互联、移动智能终端等新技术，推进个性化的移动服务发展，鼓励汽车制造商、交通管理部门、信息通信产业、金融保险业等多方组成联盟，共同推进新一代智能化交通信息服务系统的建立。创造新型商业模式，探索“互联网＋汽车＋交通”的商业模式，发掘类似滴滴打车、百度导航等智能出行信息服务系统，让民众真正享受到交通信息智能服务带来的便利，缓解城市交通拥堵。