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汽车行业可信数据空 间研究报告
Research Report on Trusted Data Space of Automotive Industry

2025年10月
October 2025

汽车行业可信数据空间研究报告

前 言

当前，全球经济与社会正经历着由数字化和智能化驱动 的深刻变革，数据作为关键生产要素的战略地位日益凸显。 在全球汽车产业电动化、智能化、网联化、共享化的发展趋 势下，汽车已不仅是单一的交通工具，已经成为一个集感知、 计算、通信、服务于一体的智能运载工具，依赖海量数据的 处理和交互，实现智能辅助驾驶、智能座舱等产品功能。此 外，伴随信息数字技术的应用普及，汽车产业链全生命周期 提质增效均需要数据流通的使能。数据已经成为汽车产业提 升产品竞争力、优化运营效率、催生新商业模式、构建新型 产业生态的核心战略资源。
汽车产业链涉及设计研发、生产制造、销售服务、用车 服务及回收循环等多个环节，参与主体众多且数据类型异构。 传统的数据共享模式在效率、安全性与信任机制方面面临严 峻挑战，“数据孤岛”现象突出，数据权属不清、流通不畅、
价值难以充分释放，严重制约了汽车产业的整体协同效率与 创新发展。为有效应对上述挑战，构建一个安全、可信、高 效、合规的数据共享基础设施与生态体系， 已成为汽车行业 数字化转型与高质量发展的重要任务。在此背景下，“汽车行 业可信数据空间”的建设，作为一种新型的数据要素流通范式， 其战略意义与实践价值日益凸显。

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汽车行业可信数据空间研究报告
研究报告围绕汽车行业可信数据空间，系统梳理了其理 论内涵、实践现状、应用场景、关键技术、运营模式以及面 临的挑战与未来发展建议。报告首先阐释了汽车行业可信数 据空间的建设背景，介绍其概念与内涵，以及国内外汽车行 业可信数据空间推进政策与实践案例，揭示其在破解数据流 通难题、释放数据要素价值方面的核心作用。在此基础上， 报告聚焦汽车行业可信数据空间的发展路径，系统研究了典 型数据流通场景、关键技术应用、可持续运营模式，并针对 当前建设中存在的问题与挑战，提出了汽车行业可信数据空 间的发展建议，涵盖场景落地、关键技术突破、建设运营模 式探索以及生态培育多个方面。
研究报告旨在为汽车行业的政策制定者、企业决策者、
技术研发人员、产业投资者以及相关研究机构提供一份全面、 深入且富有实践指导意义的参考，以期共同推动汽车行业可 信数据空间的建设与发展，助力中国汽车产业实现高质量发 展。鉴于汽车行业可信数据空间仍处于建设初期，本报告的 部分观点尚待进一步验证与完善，欢迎各界提出宝贵意见，
以助后续研究进一步深化。

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汽车行业可信数据空间研究报告

目 录

一、汽车行业可信数据空间发展态势 1
（一） 可信数据空间概念与内涵 1
（二） 国际汽车行业可信数据空间现状 3
（三） 国内汽车行业可信数据空间现状 8
二、汽车行业可信数据空间应用场景研究 13
（一） 数据流通需求 13
（二） 场景建设分析 16
三、汽车行业可信数据空间关键技术研究 24
（一） 技术参考架构 24
（二） 技术应用分析 26
四、汽车行业可信数据空间运营模式研究 31
五、汽车行业可信数据空间建设挑战 33
（一） 应用挑战 33
（二） 技术挑战 34
（三） 模式挑战 34
六、汽车行业可信数据空间发展建议 35
（一）阶段性推进典型场景落地 36
（二）加速突破可信数据空间关键技术 38
（三）协同推进建设运营模式发展 39
（四）培育汽车行业可信数据空间生态 41

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一、汽车行业可信数据空间发展态势

（一）可信数据空间概念与内涵
欧盟是可信数据空间发展的先行者，其核心理念为破解 传统数据流通困局提供了系统性框架。2014 年，德国弗劳恩 霍夫研究所提出“工业数据空间”倡议，首次系统化提出数 据空间理念，强调在保障数据主权前提下实现安全可控的数 据共享。2018 年，国际数据空间协会（IDSA）成立，发布 数据空间的五层参考架构“数据连接器”等核心规范，将数据 空间定义为：“数据空间应具备去中心化数据存储的特征，数 据主权不出域；并通过可信机制保障数据交换的安全、合规 与可追溯性。” 其理念核心为保障数据主权，通过去中心化 架构、统一信任与认证框架、语义互操作标准及强安全合规 机制，构建数据价值网络，实现数据在可信环境下的安全流 通与可追溯使用。
中国早在 2016 年 7 月印发的《 “十三五”国家科技创 新规划》中，即前瞻性地提出开展前沿技术研究，突破智慧 数据空间关键技术，并率先在工业领域探索应用，逐步拓展 至多行业的系统性布局。2024 年 11 月，国家数据局正式印 发《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》，对可 信数据空间作出权威界定，明确其是：“基于共识规则，联接 多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础 设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一

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体化数据市场的重要载体。”为实现这一目标，可信数据空间 须具备可信管控、资源交互与价值共创三类核心能力，并依 托标准体系、规则机制、认证制度等支撑机制，推动形成产 业化、可复制的空间建设与运营模式。

图 1 国家数据局可信数据空间能力视图
价值共创是目标，强调通过共建共治共享机制，推动产 业链向网状生态演进，释放数据最大价值，解决主体“不愿 用”的动力问题；资源交互是基础，要求通过统一数据模型 和互认机制，实现跨主体数据的高效整合与流通，解决“不 会用” 的能力问题；可信管控是保障，主张通过身份认证、 动态监管与可追溯机制，确保数据流通全过程合规可控，破 解“不敢用” 的安全顾虑, 。
相较于传统点对点传输、中心化平台或数据交易所等数 据流通模式在安全性、合规性与价值实现上的局限，可信数 据空间为汽车行业提供了更优的数据流通解决方案。第一，

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可信数据空间通过统一身份认证、端到端加密和区块链存证 等技术构建安全可信的协作环境，保障多方数据共享过程中 的隐私与防篡改。第二，可信数据空间通过精细化访问控制、 使用条件约束和全生命周期溯源机制，确保“数据不出域” 前提下的主权可控与合规使用。第三，可信数据空间支持对 数据使用频次、范围等进行精准计量，结合价值评估模型实 现数据产品的可计费、可结算，推动数据要素的高效流通与 价值释放。
（二）国际汽车行业可信数据空间现状
欧洲通过战略引领、立法保障、行业落地系统性推进可 信数据空间建设，推动可信数据空间在工业制造与汽车行业 深度应用。2019 年欧盟启动GAIA-X 计划，旨在构建主权可 控、安全可信的泛欧洲云与数据基础设施，可信数据空间成 为其关键支撑架构之一。2020 年欧盟发布《欧洲数据战略》， 将制造、能源、交通、健康、金融等列为可信数据空间建设 的重点行业，明确了可信数据空间在实现跨域数据共享与产 业协同中的重要地位。2023 年，《数据法案》通过立法方式 对互操作性提出强制要求，并将可信数据空间确立为数据治 理与流通的重要制度抓手。当前，欧盟已形成覆盖二十多个 行业的数百个可信数据空间与测试床实例，整体进入推广应 用阶段。其中，工业制造和汽车是发展较为成熟的领域，以 Catena-X 为代表的汽车行业可信数据空间已在碳足迹核算、

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产品护照等场景实现应用。

图 2 GAIA-X 可视化生态系统
日本参考欧盟路线，通过战略、项目和法律三方面共同 推动可信数据空间建设。2021 年发布《国家数据战略》，提 出建设全国性可信数据空间 DATA-EX； 经济产业省主导 Ouranos 生态系统，重点布局制造业、电动汽车等领域；并 通过战略性创新推进计划（SIP）资助CADDE 连接器研发。 法律层面， 日本修订《个人信息保护法》等法规以保障数据 流通合规。2025 年， 日本已建成 30 余个行业性可信数据空 间，覆盖交通、城市、制造业和金融，并实现与欧洲 Catena-X 的互通测试。
从实践看，国际上围绕汽车行业可信数据空间的探索不 断深入，整体已由概念验证阶段进入体系化运行和规模化推 广期，并在部分国家开展了互操作性探索与商业化试点。
1．欧洲 Catena-X：面向汽车全产业链的可信数据空间

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生态构建
Catena-X 是当前全球最具代表性的汽车行业可信数据 空间实践，构建了覆盖全生命周期的开放、可信、可持续的 数据协同体系。Catena-X 是由多个欧洲核心汽车制造商、供 应商、IT 公司、研究机构等发起的全球组织，致力于打通汽 车全产业链条的数据共享与协作。目前，Catena-X 已建立起 相对完整的生态与技术栈，正处于规模化推广与早期商业化 阶段。作为全球最具代表性的汽车行业可信数据空间实践之 一，其系统自 2023 年底上线以来，已实现日均约 1,000 个数 字孪生对象的交换，累计超过 40,000 个，验证了其在产业 链中的可操作性与可扩展性。BearingPoint 市场调研显示， 近 80%的调研企业预期 Catena-X 在未来三年内的行业相关 性将显著提升，反映出产业对该模式的高度认可与期待。
Catena-X 已覆盖研发、制造、销售及后市场等环节，尤 其在碳足迹核算与电池护照等强合规场景中展现出领先优 势和跨境合规的示范效应。其采用的“协会治理—开源研发 —商业化运营”三位一体架构，即协会负责标准与合规，开 源社区提供技术方案，运营公司则推动商业化服务落地，形 成了开放、可信、合规且可持续的市场化运行机制。同时， Catena-X 构建了涵盖身份认证、数据主权和接口语义的完整 标准体系，实现分布式但可追溯的数据交换，为全球汽车行 业可信数据空间建设提供了可借鉴的经验。

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图 3 Catena-X 电池护照全生命周期数据流通
2．欧洲 Manufacturing-X：跨行业可信数据空间驱动价 值释放
Manufacturing-X 以跨行业互操作和标准化为核心，助 力中小企业实现数字化转型。Manufacturing-X 是一个全球性 产业数字化倡议，覆盖制造业、能源、航空等多领域， 旨在 通过推动跨行业、可互操作的可信数据空间与数字生态的建 设，全面提升这些领域的竞争力、韧性和可持续发展能力， 目 前 该 项 目 正 处 于 体 系搭 建 与 行 业 化 推 广 阶 段 。 Manufacturing-X 依托跨国企业与行业组织联合发起，包括但 不限于德国机械设备制造业联合会（VDMA）、电气电子工 业协会（ZVEI）和弗劳恩霍夫研究所等，强调跨行业标准化 与中小企业的可及性。强调战略目标是通过开放架构和公共 资金支持，推动制造业数字化转型，同时降低平台垄断风险。
Manufacturing-X 更侧重于工业制造环节的数据价值释 放，通过提升效率为中小企业提供了可持续的数字化通道。 在建设模式上，强调公共性与普惠性，通过跨行业理事会和

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指导委员会保障平等参与，并以公共资金和协会平台为主导， 推 动 中 小 企 业 低 门 槛 接 入 。 同 时 ， Manufacturing-X 以 DIN-SPEC 27070 安全规范和 OPC UA 等工业标准为基础，
确保跨行业接口一致性和体系协同。
3． 日本 Ouranos：聚焦能耗与碳排放的跨境互操作探 索
Ouranos 以碳中和与能耗数据共享为切入点，探索跨境 可信数据空间互操作机制。 日本 Ouranos 则处于互操作探索 阶段，重点聚焦能源与碳中和场景。其路径依托国家监管框 架，强调本地合规适配，并通过适配器机制与Catena-X 等国 际平台开展互操作验证，解决认证、协议与语义模型差异。 Ouranos 的实践虽仍处于早期，但已成为跨国可信数据空间 互认的重要探索方向。
日本的 Ouranos 的建设具有明显的政策牵引与国际互操 作导向，由政府主导、产业联盟协同推进，围绕碳中和目标 开展场景试点，并积极验证跨境互操作机制，为国际数据共 享积累经验。Ouranos 尤其专注于能耗与碳排放数据在跨境 共享中的兼容性与一致性，形成了具有代表性的国际协同范 例。

表 1 国际典型案例应用场景比较

案例
核心场景
技术实现
成效与意义
Catena-X
产品碳足迹计
依托EDC 连接器实现
支撑碳足迹核算、电池

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算、循环经济 （电池护照）、 供应链追溯、质 量管理、主数据 管理等
分布式数据交换；采 用统一语义模型和
BPN （业务伙伴编号） 保证身份与主数据一 致性
护照互认、供应链透明 化；形成日均 1,000+ 数字孪生对象流通的 规模化运营。提升供应 链透明度，满足跨境合 规，推动产业全链条数 据互通

Manufactur ing-X
以应用场景为 驱动的方法，包 括 PCF、追溯、 基于订单的数 据交换等，同时 涵盖大量其他 用例，例如工程 设计、调试、运 行和维护等
基于 IDSA 规范并采用 EDC 连接器实现安全 的数据交换，覆盖
Factory-X、
Aerospace-X、Chem-X 等行业项目；相关项 目可结合 AAS 等手 段实现语义互操作

实现中小企业的标准 化对接，降低中小企业 接入门槛，优化生产排 产，增强制造业韧性

日本
Ouranos

能耗监测与碳 减排场景，跨平 台互操作试点

通过适配器方式解决 与 Catena-X 的差异， 包括认证协议、语义 模型、计算逻辑等
初步实现与 Catena-X 的能耗数据互认，服务 国家碳中和战略，探索 跨境可信数据空间协 同路径，推动跨国能耗 与碳排放数据共享
（三）国内汽车行业可信数据空间现状
早期可信数据空间相关政策注重关键技术突破，并在工 业领域率先探索数据流通应用。进入“十三五”中后期，政 策重点逐步引导可信数据空间从通用技术研究向行业深度 融合发展，2017 年 4 月科技部发布《“十三五”先进制造技 术领域科技创新专项规划》，提出研发基于工业大数据的企 业智慧数据空间构建技术体系。随着工业数字化转型持续深 化，对可信数据空间的关注点延伸至机制与生态共建。2020

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年 5 月工业和信息化部发布《关于工业大数据发展的指导意 见》，支持优势产业上下游企业开放数据，加强合作，共建 安全可信的工业数据空间，建立互利共赢的共享机制。2021 年 11 月工业和信息化部印发《 “十四五”信息通信行业发 展规划》，支持信息通信企业和工业企业加快数字化改造升 级和数据开放合作，共建安全可信的数据空间，推动数据全 面采集、高效互通和高质量汇聚。
随着我国数据要素制度体系加快构建，可信数据空间的 政策支持逐步从工业领域的局部探索拓展至多行业的系统 性布局，可信数据空间建设由此进入规模化建设与试点推广 并重的关键发展阶段，汽车行业成为可信数据空间重点布局 和率先落地的核心领域之一。2022 年 12 月，中共中央、国 务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的 意见》，以此为起点国家层面密集出台一系列配套政策推动 构建开放有序的数据要素市场。2024 年 7 月，党的二十届三 中全会通过《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国 式现代化的决定》，明确提出“建设和运营国家数据基础设 施，促进数据共享” 。在战略指引下，2024 年 11 月，国家 数据局正式印发《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》，明确其作为“支撑全国一体化数据市场的重要载体” 和“数据流通利用基础设施” 的核心定位，并于 2025 年 7 月公布 2025 年可信数据空间创新发展试点名单，聚焦企业、

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行业、城市三类可信数据空间开展试点工作，在 22 个行业 可信数据空间中3 个聚焦汽车领域，28 个企业可信数据空间 中包含 2 个汽车企业可信数据空间。
地方政府结合区域产业基础与数字化发展实际，积极出 台相关政策推动可信数据空间建设落地，将汽车领域场景作 为重点应用场景。江苏、湖南、湖北、河南等地政府相继出 台数据要素或可信数据空间专项政策，将可信数据空间建设 纳入数据要素市场化配置改革的战略任务，并启动省/市级可 信数据空间试点。智能制造、交通运输、新能源汽车与智能 网联汽车等被列为核心发展领域，可信数据空间有望打通产 业链上下游数据壁垒，提升协同效率，赋能产业转型升级。
以《湖北省推进可信数据空间发展行动方案》为例，其中明 确指出“鼓励链主企业聚焦‘武襄十随’汽车等重点行业，
落地一批行业可信数据空间” ，并强调在新能源与智能网联 汽车等优势产业中深化可信数据空间应用，挖掘产业链上下 游数据。地方政策注重依托本地产业集群布局可信数据空间， 与国家《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》形 成有效衔接。
在国家与地方政策以及行业探索的双重驱动下，国内汽 车行业可信数据空间建设已初步形成多类具有代表性的探 索路径，在跨企业数据流通、市场化机制构建和大规模应用 落地方面正处于积极起步阶段。从早期对可信数据空间作为

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可信流通基础设施核心价值的初步理解，到各大车企、平台 公司及技术供应商开展小范围技术测试与场景构思，再到行 业协会布局跨企业数据共享与流通机制，均体现了对数据主 权保障前提下促进数据共享的重视。特别是随着国家层面可 信数据空间发展行动计划的发布，汽车行业被明确列为重点 方向，并启动了首批创新试点，标志着国内汽车行业可信数 据空间建设已进入多路径并进的阶段，应用场景不断拓展， 初步形成了差异化发展与生态聚合的态势。
1．智能网联新能源汽车行业可信数据空间（众链科技）
由中国汽车工业协会（CAAM）和中国信息通信研究院 （CAICT）联合牵头，中国汽车工业协会下属众链数智（上 海）智能科技有限公司（简称：众链科技）获得国家数据局 首批“可信数据空间创新发展试点”之一。其核心优势在于 发挥行业协会的统筹与标准制定优势，确保平台的中立性与 权威性，并结合众链科技的技术积累，构建“可接入、可控、 可溯” 的行业级数据流通底座。
在应用场景上，该试点聚焦新能源与智能网联汽车融合 发展，覆盖智能网联数据流通、车路云数据协同、智能汽车 辅助驾驶保障以及充换电设施运营等。具体服务包括新能源 汽车运行状态监测与分析、智驾数据开源与流通平台（ 已支 撑主流车企研发）、充换电设施运营服务（覆盖超 300 家运 营商）以及智驾保险创新（通过事故数据闭环支持责任认定

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与风险建模）。
在建设与保障方面，治理层由协会负责顶层设计与规则 制定，确保中立性和合规性；技术层由众链科技搭建可信底 座，集成隐私计算、身份管理等核心模块，兼顾国内合规与 国际互认；运营层则通过“场景产品化+服务能力化”路径， 探索多元商业模式，将高价值场景抽象为数据产品，并提供 基础服务接 口， 已与多家整车厂、零部件企业、充电运营商 等合作形成规模化生态。该模式有望将试点成果固化为行业 标准，并依托上海国际汽车城产业集群优势，形成覆盖全产 业链的数据生态。
2．汽车行业可信数据空间（中国汽研）
中国汽车工程研究院股份有限公司（CAERI）承建的汽 车行业可信数据空间，作为国家数据局首批创新试点，建设 实施路径体现了“依托自有资源、打造核心能力” 的策略。 该模式初期以数据产品与服务为核心， 旨在打造一个不仅提 供数据流通“管道”。中国汽研应用场景设计围绕产品研发、 生产制造、销售与后市场服务等高价值环节展开。通过聚焦 行业痛点，推动形成贯通研发、检测、生产和服务全链条的 数据要素流通体系，助力区域汽车产业数字化转型。
3．汽车行业可信数据空间（中汽数据）
中汽数据（天津）有限公司牵头建设的汽车行业可信数 据空间，作为国家数据局首批创新试点，依托中国汽车技术

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研究中心（CATARC）的行业资源和数据治理能力， 以构建 行业级数据流通基础设施为核心目标。中汽数据在建设过程 中，聚焦于制度、技术与服务三位一体推进：在制度层面， 建立标准化的数据确权、流通与安全治理框架；在技术层面， 采用区块链、隐私计算、使用控制、数字合约等手段实现“数 据不出域、可用可控”；在运营层面，探索以公共服务与生 态共建为主导的可持续运行机制，形成行业规则验证与跨区 域协同的示范效应。
二、汽车行业可信数据空间应用场景研究

在国家数据要素市场化配置、人工智能创新发展及可信 数据空间专项政策的统筹指引下，各行业对数据安全流通与 价值挖掘的需求持续深化，加快探索行业可信数据空间作为 行业关键数据基础设施。从当前实践来看，医疗健康、金融、 制造等行业凭借数据密集型属性，成为可信数据空间建设的 先行者，场景数量居各行业前列。尽管不同行业的业务逻辑 与场景需求存在差异，但在数据流通利用的核心目标与落地 规律上，呈现出显著的共性特征，为汽车行业可信数据空间 场景规划提供了重要参考。
（一）数据流通需求
当前，我国汽车产业正处于转型升级的关键时期，电动 化、智能化、网联化的加速推进，使得数据成为驱动行业高

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质量发展的重要引擎。然而，在汽车产品全生命周期（设计、 制造、销售、用车、回收五大关键环节）中，数据流通仍面 临诸多痛点，亟待构建安全、高效、可信的数据流通体系， 以充分释放汽车数据价值，提升产业整体竞争力。
1．设计验证
在设计验证环节，跨组织协同研发对高质量多模态数据 （如市场需求、概念设计、仿真验证、实车测试数据）的需 求日益增长， 旨在提高研发质量、缩短开发周期，并为自动 驾驶研发提供有力支持。然而，该环节面临数据质量参差不 齐、分布式协同研发性能受限、企业数据共享意愿不高以及 涉及个人信息与地理信息的高昂合规成本等挑战，严重制约 了研发效率与数据价值的有效转化。
2．制造与供应链
制造与供应链环节对数据链式协同的需求强烈，涉及排 产优化、风险监测、质量追溯以及“双碳”目标下的碳足迹核 算等核心场景。通过主机厂与各级供应商的数据共享，可提 高生产准时率，实现全生命周期追溯和碳足迹可信披露。但 该环节的主要问题在于产业链各主体 IT 系统接口标准不统 一导致数据孤岛，数据采集效率低下，以及主机厂与供应商 之间因信任缺失导致的数据共享壁垒，使得实时性与数据保 密性难以兼顾。
3．销售服务

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销售服务环节的决策高度依赖跨域数据流通，以实现汽 车行业趋势洞察和动态产销管理。通过整合车企、经销商、 车管所等多方数据，能够实时把握市场动态，精准匹配用户 订单与库存产能。然而，传统经销商系统与主机厂系统对接 不畅导致的市场响应滞后，以及在传输用户征信报告等敏感 数据时，因合规保障机制不健全而面临较高的泄露风险，是 该环节数据流通的两大显著障碍。
4．用车服务
用车服务环节数据规模最大、价值密度高，承载着车路 云一体化协同、个性化服务供给（如 UBI 保险、预测性维护） 和精准碳管理（如 V2G 绿电交易）的巨大潜力。然而，该环 节面临边缘计算节点算力不足以支撑复杂多源数据融合算 法，高精轨迹、用车习惯等高度敏感数据缺乏可信技术框架 保障安全导致用户授权意愿低，以及跨行业主体间缺乏公平 的数据定价与利益分配机制，阻碍了协同生态的形成。
5．回收循环
回收循环环节涉及报废车辆合规处置、关键零部件价值 评估、二手车车况数据可信检验等多元主体数据流通场景，
强调工业互联网标识、区块链存证和历史数据追溯的重要性。 然而，该环节的基础较为薄弱，主要体现在车辆工业互联网 标识覆盖率低、区块链存证数据在司法实践中认可度存在不 确定性，以及跨境传输报废数据需满足境外法规要求带来的

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合规成本与操作难度，这些都影响了数据在回收循环中的有 效利用。
（二）场景建设分析
从当前各行业的实践来看，可信数据空间规划场景主要 围绕多主体数据协同提高业务效率、多元数据融合提供精准 的数据服务、高质量数据资源供给提高研发质量三类核心数 据流通利用问题展开，形成了具有普适性的场景类型框架， 可为汽车行业精准定位可信数据空间建设场景提供清晰指 引。
1．多主体数据协同提高业务效率
此类场景以产业链上下游数据共享为核心，聚焦通过数 据协同解决业务环节中的效率瓶颈。可信数据空间提供统一 的数据标准与工具体系，可打通企业间数据传递壁垒，实现 业务流程的端到端协同。
（1）供应链风险监测
①数据流通目标
解决传统模式下汽车供应链数据滞后、数据孤岛及敏感 数据隐私泄露问题，实现供应链风险的事前预警、事中快速 分析与事后高效处置，保障产业链稳定运行。
②参与主体
数据提供方包括行业主管部门与征信机构，其中行业主 管部门负责提供区域内汽车零部件企业备案信息、重点产业

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链产能调控政策等数据，征信机构负责提供供应商信用评级、 历史违约记录、资金链健康状况等信用数据。数据使用方涵 盖主机厂、各级零部件供应商及行业主管部门，主机厂需通 过数据掌握上下游风险动态以避免生产线停摆，零部件供应 商需依据数据了解自身风险等级并调整生产计划，行业主管 部门需借助数据监控产业链运行以保障产业稳定。数据服务 方为科技类企业，负责提供可信数据空间技术底座，实现数 据格式标准化与敏感信息脱敏，搭建风险分析模型，实现数 据安全流通与实时监测。
③数据资源
区域汽车零部件企业备案信息、重点产业链产能调控政 策、区域产业风险预警、供应链扶持资源清单、供应商信用 评级与历史违约记录、资金链健康状况。
④可信数据空间价值
汽车产业链呈“多级化、全球化”特征，数据分散于数 十甚至上百个主体，数据孤岛问题严重。车企难以获取供应 商库存、物流等全链路数据， 自建供应链系统成本高、需要 不断更新维护；供应商面临多头对接的痛点，同时直接共享 数据易泄露供应商产能、成本等敏感信息。而可信数据空间 提供了行业统一的标准和工具，能够连接多主体实现数据共 享。并通过“数据可用不可见”技术，打破多主体数据壁垒， 实现风险实时感知，既保障数据隐私，又能让车企提前预警

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风险，避免产业链断链。
（2）供应链碳足迹核算
①数据流通目标
解决供应链碳数据层层上报导致的信息延迟问题，实现 碳数据的高效采集与动态核算，助力企业精准管控碳排放。
②参与主体
数据提供方为整车厂、一级供应商及二级供应商，整车 厂需提供生产环节碳排放相关数据，一级与二级供应商需分 别提供原材料碳排放数据、生产能耗记录、物流运输里程及 包装材料回收数据。数据使用方包括数据提供方自身与第三 方碳核查机构，数据提供方通过数据提升碳核算效率、降低 供应链碳排放量，第三方碳核查机构依据数据开展碳核查工 作。
③数据资源
原材料碳排放数据、生产过程能耗记录、物流运输里程 数据、包装材料回收数据。
④可信数据空间价值
传统碳足迹核算依赖各环节主体逐级上报数据，数据在 传递过程中易出现延迟与偏差，导致碳核算结果滞后且不准 确。可信数据空间提供统一核算工具，能够高效采集各主体 碳数据，让企业及时掌握碳排放情况，精准制定减排策略， 提升碳管理效率。

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2．多元数据融合提供精准的数据服务
此类场景以敏感数据的合规使用为前提，聚焦通过技术 手段实现多元数据的安全融合，进而提升服务精准性。利用 可信数据空间的分布式架构与精细化使用控制策略，结合隐 私计算、数据脱敏等技术，可在保障数据隐私与合规的前提 下，实现多来源数据的融合分析。
（1）动力电池全生命周期溯源
①数据流通目标
解决传统中心化平台存储动力电池数据易被篡改的问 题，实现电池全生命周期数据跨企业实时同步，满足合规监 管与高效回收需求。
②参与主体
数据提供方包括电池厂商、主机厂与回收企业，电池厂 商提供电池生产工艺参数，主机厂提供电池充放电循环数据 与维修记录，回收企业提供电池回收拆解影像。数据使用方 为回收企业、检测机构与政府监管部门，回收企业通过数据 提高电池回收利用率，检测机构依据数据开展电池性能检测， 政府部门实现合规监管。
③数据资源
电池生产工艺参数、电池充放电循环数据、电池维修记 录、电池回收拆解影像数据。
④可信数据空间价值

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传统动力电池数据存储于中心化平台，平台易受攻击导 致数据被篡改，且各企业数据分散存储，无法实现跨企业实 时同步，影响电池溯源准确性与回收效率。可信数据空间采 用分布式架构，结合区块链存证技术，确保数据不可篡改， 同时实现跨企业数据实时同步，满足欧盟《电池和废电池法 规》合规要求，提升电池溯源与回收效率。
（2）二手车车况数据可信核验
①数据流通目标
打破二手车车况数据被单一主体垄断的局面，解决传统 中介数据造假问题，建立跨平台统一的车况评估标准，降低 二手车交易纠纷，缩短交易周期。
②参与主体
数据提供方为主机厂与 4S 店，主机厂提供二手车事故 历史与里程数数据，4S 店提供二手车维修保养记录与零部件 更换记录。数据使用方包括第三方检测机构、保险公司与二 手车电商平台，第三方检测机构依据数据核验车况，保险公 司借助数据制定保险方案，二手车电商平台通过数据降低交 易纠纷、缩短交易周期。
③数据资源
二手车事故历史数据、二手车里程数数据、二手车维修 保养记录、二手车零部件更换记录。
④可信数据空间价值

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汽车行业可信数据空间研究报告
传统二手车车况数据由中介机构掌控，存在数据造假、 信息不透明问题，买家难以获取真实车况，易引发交易纠纷， 且各平台车况评估标准不一，延长交易周期。可信数据空间 打破数据垄断，整合主机厂与4S 店的真实车况数据，建立 统一评估标准，确保数据可信可追溯，减少交易纠纷，提升 交易效率。
（3）汽车金融与保险服务
①数据流通目标
围绕“多方价值共赢”构建数据流通逻辑，保险公司优 化保险定价模型，降低赔付风险；车企推动保险服务嵌入购 车场景，降低消费者综合购车成本，进而提升车型销量。
②参与主体
数据提供方主要为车企，提供车辆销售数据、车辆运行 数据、驾驶员操纵记录数据、车外感知数据、车辆运行状态 数据等多维度车辆与驾驶数据。数据使用方包括保险公司、
科技公司，保险公司基于数据开发个性化智能网联保险产品， 优化风险定价模型；科技公司则辅助开发保险算法模型，提 升数据应用效率。
③数据资源
车辆销售数据、车辆运行数据、驾驶员操纵记录数据、 车外感知数据（包含脱敏视频、雷达等传感器数据）、车辆 运行状态数据（发动机、驱动电机、动力电池等状态数据）。

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④可信数据空间价值
当前场景数据流通面临数据隐私合规难、风险定价模型 精度需提升的痛点，借助可信数据空间“可控可计量”“可 用不可见”特性，明确数据使用目的与路径，规避车企隐私 泄露责任风险；通过汇聚多元数据，助力精准定制保险产品， 最终匹配车企、保险公司、消费者三方价值需求。
（4）车路协同数据服务
①数据流通目标
打破数据孤岛与供需错配问题，通过可信技术实现车路 协同数据的合规流通与安全加工，为车企前装场景提供精准 服务支撑，同时保障数据归属、使用及收益分配权益，助力 L2 智舱至 L4 智驾服务落地，提升数据应用深度与广度。
②参与主体
数据提供方包括交警、交通局、高速公路集团、汽车制 造商、城市数据加工数商。其中，交警与交通局提供城市交 通管控、红绿灯时序、道路施工通知等公共数据；高速公路 集团提供高速路况、收费站信息；汽车制造商提供车辆基础 配置数据；城市数据加工数商提供路口事件鸟瞰数据等加工 后城市交通数据。数据使用方包括汽车制造企业、地图服务 商（如百度地图、高德地图）、电信运营商（如移动、联通）。 车企在新增前装车机上落地闯红灯提醒、绿波车速建议、高 速异常停车预警等辅助驾驶服务；地图服务商与运营商则集

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成数据服务至既有地图或增值服务包，面向存量前装用户提 供服务。
③数据资源
城市交通管控、红绿灯时序、道路施工通知、高速路况、 收费站信息、车辆基础配置数据、路口事件鸟瞰数据等。
④可信数据空间价值
当前市场上缺乏针对车路协同行业需求设计的专业训 练集、测试集、算法精调、数据处理、分析和应用工具，且 数据提供方和需求方往往难以找到彼此。可信数据空间通过 有效的技术手段保障数据流通与利用过程中保障各方权益， 提供统一工具降低数据使用门槛，搭建生态化市场环境提升 供需对接效率，推动车路协同数据价值释放。
3．高质量数据资源供给提高研发质量
此类场景以研发创新需求为导向，聚焦通过可信数据空 间保障研发数据的质量与供给积极性，进而推动研发效率提 升。一方面，建立基于数据贡献度的收益分配机制，激励数 据提供方主动共享数据；另一方面，引入数据服务方提供专 业的数据质量评估与认证服务，确保数据满足研发场景的准 确性、完整性要求。现阶段，汽车行业对此类场景需求较为 显著的是自动驾驶协同研发。
①数据流通目标
破解自动驾驶研发过程中训练样本不足问题，解决跨机

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构数据确权难、隐私泄露风险高的痛点，实现多主体算法联 合训练，缩短自动驾驶系统开发周期，降低算法训练成本。
②参与主体
数据提供方包括主机厂、自动驾驶方案商与地图服务商， 主机厂与自动驾驶方案商提供激光雷达点云数据、车辆行驶 轨迹、传感器故障日志，地图服务商提供高精度地图片段。
数据使用方为主机厂、 自动驾驶方案商与高校科研机构，各 方通过数据联合训练算法，缩短研发周期、降低研发成本。
③数据资源
激光雷达点云数据、车辆行驶轨迹数据、传感器故障日 志数据、高精度地图片段数据。
④可信数据空间价值
传统自动驾驶研发中，各主体数据分散存储于自有系统， 形成数据孤岛，跨机构数据共享因确权问题难以推进，且直 接共享数据难以保障数据隐私与价值。可信数据空间建立基 于贡献度的收益分配机制，结合隐私计算技术，实现数据“可 用不可见”，既解决数据确权与隐私保护问题，又能推动多主 体联合研发，缩短研发周期。
三、汽车行业可信数据空间关键技术研究

（一）技术参考架构
可信数据空间“可信”“可控”“可计量”三大核心特 性的实现，需依托多维度技术体系协同支撑。在“可信” 维

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度，通过多重技术构建全链路信任机制。身份认证技术从源 头确保参与主体身份的真实性与合法性，数据加密传输技术 保障数据在流转过程中的完整性与保密性，同态加密技术确 保数据计算过程的安全性与可信度，区块链存证技术则凭借 不可篡改特性保障使用过程的可追溯与可