2025泰达论坛【数智化生态专场】丨张亚楠：智能网联汽车数据发展与安全风险协同治理路径

由中国汽车技术研究中心有限公司、中国汽车工程学会、中国汽车工业协会、中国汽车报社联合主办，天津经济技术开发区管理委员会特别支持，日本汽车工业协会、德国汽车工业协会、中国汽车动力电池产业创新联盟、新能源汽车国家大数据联盟、中国人工智能产业发展联盟、欧洲汽车工业协会联合协办的第二十一届中国汽车产业发展（泰达）国际论坛（以下称“泰达汽车论坛”）将于2025年9月11日至9月14日在天津市滨海新区举办。本届泰达汽车论坛将围绕“增动能 启新篇 向全球”的年度主题，邀请重磅嘉宾展开深入研讨。

在9月12日“数智化生态专场：数据驱动汽车产业场景变革”中，中国汽车技术研究中心有限公司首席专家、中汽智能科技（天津）有限公司副总经理张亚楠发表题为“智能网联汽车数据发展与安全风险协同治理路径”的演讲。

以下为演讲实录：

尊敬的各位专家，大家下午好，首先作为主办方，非常感谢大家莅临泰达汽车论坛，希望大家在本次论坛中也能有所收获。

作为中汽中心的代表之一，接下来我给大家分享一下，在智能网联汽车时代下我们的数据应用以及应用过程中的一些风险问题。

首先第一个想给大家分享一下，我记得我们从10年之前就开始规划智能网联汽车，那一阵大家一直在讲组合辅助驾驶，实际在10年前已经喊出来在2020年要实现L2、L3的量产上路，2024年、2025年实现L4、L5，发展到今天虽然节奏没那么快，但是我们各个产业在汽车智能化和网联化的过程中是获益的，这个获益来源于几个方面。

首先我们确实已经把智能网联定位成我国汽车发展的重要战略领域之一，那么在这个领域内我们做了几个方面的布局。一是从国家大的顶层战略上，已经把它作为了新能源下一个赛道的主要核心推动点，让新能源汽车成为智能网联或者智能化、网联化功能的重要载体。二是各个政府通过推动车路云一体化等一系列的协同项目，来为智能网联提供更好的基础设施。三是很多跨行业的一些产业巨头也纷纷进入到了汽车行业，希望在跟汽车产业融合发展的过程中，激发更多的智能化和网联化的功能，也离不开资本市场的运作，据不完全统计我们在2024年组合辅助驾驶的投资事件已经超过了180余起。

在产业落地层面，我们现在谈L4、L5可能稍显有点早。首先，我们看一看已经广泛被大家所接受的L2。根据我们的数据统计，截至去年，L2的新车搭载率已经超过了50%，具体数字达到了57.3%。今年的话，我们预测新车搭载率将超过70%，一般情况下新车都具备基本搭载。

另外，我们也看到企业在智能化、网联化方面正在持续获益。尽管当前车企面临“内卷”，利润有所下滑，但不容忽视的是，我们的出口确实越来越旺盛，同时中国汽车在全球的销量占比也在稳步提升。从几年前突破30%，到去年已经达到了35%，中国汽车的新车销量已占全球新车销量的35%，超过了三分之一。这个数字确实是我们几代人努力的结果，也使得中国汽车产品和品牌被越来越多的海外市场所接受。

在这个过程中，我们发现，数据已成为驱动汽车智能化和网联化转型的核心动力。首先，它正逐步驱动研发，尤其是自主研发等核心能力的提升。我们梳理了三个维度的“跃升”：在跃升初期，数据的重要性相对不那么显著。第一是技术升级的高级跃升，第二是效率提升的高级跃升，第三是AI算法迭代的高级跃升，具体数字在此不再赘述。

在应用数据推动跃升的过程中，我们也发现了诸多问题。除了后面将要讲的重点问题之外，最核心的其实就是刚才那位专家所提到的“数据烟囱”问题——既存在于企业内部，也存在于不同企业之间。这种数据烟囱现象直接导致我们需要用数据时，却难以找到规模化的数据，甚至要打一个问号；另一方面，性价比更高、质量更好的规模化数据在哪里，也是我们当前面临的现实难题。

此外，在价值重构的过程中，数据已成为汽车产业创造新增长点的重要方向。大家也清楚，汽车产业的利润率已从去年的5%降至今年上半年的不足4%。这种利润下滑直接导致整个行业创新动能不足。但我们发现，下一步数据很可能成为提升利润的关键焦点。

在产品升级方面，数据正在发挥赋能作用。基于规模化数据——尤其是用户使用行为反馈回来的数据——能够助力产品迭代提升，帮助企业优化用户体验，同时在运营中提升效率，并在一定程度上帮助我们降低成本。

在优势赋能方面，数据要素的发展为汽车行业应用提供了新机遇。这一维度实际上是国家整体战略布局的一部分。中国正在进入数字化社会，为了保障其良好运行，国家成立了数据局，致力于推动数据的打通与整合。目前这项工作正在推进中，尚未完全畅通。下一步，应借助体制机制优势，促进各类数据在企业内部、行业内部以及政府统筹层面的集中汇聚。

我们认为，十年前我国在互联网领域积累的经验优势，将转化为大数据技术的应用优势，进一步赋能汽车行业。同时，国家在人工智能、大数据等战略性新兴产业方面的布局，也将推动相关技术更快更好地应用于汽车领域，加速新技术、新应用、新场景的落地，助力中国汽车产品在全球市场占据一席之地。

在数据应用过程中，数据风险问题不容忽视。目前我们大致聚焦三类问题和四个场景：一是合规收集，二是合理使用，三是使用主体是否管理尽责。四个场景包括：第一，数据安全，尤其是大规模数据聚合后可能导致的重要信息泄露；第二，数据跨境传输中的安全问题；第三，地理信息数据的合法采集；最后是关乎每个人的个人隐私安全问题。

面对数据安全风险的挑战，我们团队提出以下建议：首先，国家对数据安全的需求大于单个企业。对企业而言，需关注两类因素：一是监管层面，企业应做到基本合规；二是从自身业务需求出发，理性审视数据价值。很多企业自称拥有海量数据，但这些数据是否有用、价值多大、值得承担多少存储成本，都需要基于业务实际进行评估，进而确定应为安全投入多少成本。

在合规层面，以往多个部委（如网信办、自然资源部、工信部等）都参与汽车数据安全管理。由于国家的基本监管原则是“谁管业务，谁管数据安全”，导致多头监管。经过去年的协调，目前已基本明确由工信部牵头、其他部委协同配合，共同治理汽车行业数据安全问题。工信部网安局目前重点关注三个层面：重要数据、重大风险和重点企业，并正陆续出台相关政策，包括即将发布的数据跨境安全指引。

此外，相关部委也在持续发布数据安全方面的要求和政策，有的以部令形式，有的以指引文件形式。这些政策最终将通过四个维度落地：一是纳入工信部装备一司的公告准入管理，通过行政许可规范数据安全；二是纳入“双随机、一公开”检查，近期将启动对汽车行业非敏涉密数据的安全检查；三是数据出境的审查评估；四是OTA和召回管理过程中的数据安全监管。

在业务层面，经过这些年的发展，我们发现主机厂的数据安全意识普遍较强，但诉求存在差异：对经营管理类数据，主机厂希望“我的是我的，别人的也是我的”；对消费者用户数据，希望“我的是我的，别人的我能用就行”；对地理信息数据，则希望“可以不是我的，但我需要能用”。这三种不同诉求，反映出国家数据局所主张的“三权”——持有权、加工使用权、经营权——在主机厂实践中并未统一。不同数据主张不同权限，将导致责任认定不一致。

但我们要强调，车是主机厂的，无论主张什么权利，只要数据是从车上出去的，主机厂就须承担第一责任。下一步将通过规范文件进一步明确如何落实该责任。

对主机厂的具体建议包括：第一，盘清数据家底。以往企业更多盘点自身拥有哪些数据（如用户数据、研发数据），却往往忽略供应商从车辆中获取了哪些数据、何时获取、获取多少。这也应纳入主机厂的数据资产盘点范围。

第二，在管理制度层面，应建章立制，实现“技管结合”。重点包括明确数据责任主体，以及认清某些责任（尤其是涉及国家重要数据和核心数据的管控权）无法通过合同完全转移。

第三，在技术层面，需强化技术能力，落实数据安全设计。应遵循最小化采集原则，并对个人信息和国家重要数据进行脱敏。目前很多企业并未清晰定义何为“最小化”，例如有企业为支持高精度地图，从车辆采集了600多个参数，包括路灯高度等非必要数据。企业应自行明确最小化范围，而非仅用这三个字约束供应商。

在价值层面，我们仍呼吁合理利用数据，挖掘增量价值。对主机厂而言，如果数据不用或用不好，就成了负担（需承担存储成本与安全责任）；对国家而言，有些数据希望使用后即销毁，无需长期存储。如何合理利用数据、挖掘增量价值，将是企业下一步面临的重要挑战。

总结来说，我们认为数据安全治理需协同出击，构建从应用层制度到设计、再到技术工具开发的链式治理体系。在应用层，应在合法、合规、有效、可控的基础上，将业务场景与数据处理相结合，并映射到汽车产品的全生命周期——而不仅仅是数据的全生命周期。

以上是我今天的报告。不当之处，请各位专家批评指正。谢谢大家！