数字经济行业报告：车联网数据要素、智能驾驶（60页）

汽车数据来源和类型多样化，数据规模快速跃升。现阶段，数字化帮助产业链在汽 车设计、制造、运输、售后等各条线效率提升10%~50%。展望未来，随着智能网联汽车 大规模运用带动数据规模快速跃升，在推动技术进步、优化产品服务、创新商业模式等 方面迎来优化。汽车数据规模快速扩大：车联网连接车端与道路基础设施端数据，依托 “车路云一体化”系统统筹处理，形成具有挖掘潜力价值的数据要素。车联网数据的三 次价值释放：一是车辆、路测、云端的全线业务贯通，二是数据决策层面，产生新数据 提升车辆和交通决策效率，三是数据流通层面，关联更多行业和企业，实现数据要素价 值最大化。 新技术：车身电子电气架构、智能座舱、交通信息系统等技术更新迭代加快。新服 务：智慧汽车与智慧城市深度融合，如智慧交通、物流配送等赋能智慧城市，驱动新一 轮新质生产力。新商业：从硬件到软件再到生态圈，形成多元化商业模式。智慧交通现 已用于无人出租车、自主代客泊车、智慧公交等；物流配送场景已在干线物流、无人配 送、封闭园区物流等领域持续推进。新商业：从硬件到软件再到生态圈，形成多元化商 业模式。现阶段，随着车辆的智能化功能提升，会带动部分硬件需求量提升。未来，自 动驾驶功能日益完善和成熟。一方面自动驾驶技术会带来软件部分创收，例如特斯拉FSD， 另一方面，车企或软件公司构建的商业生态，形成生态圈闭环，产生服务及衍生品收入。 市场空间：预计2030年我国汽车产业数字经济总产值增量为6.7万亿，年均复合增长率 为29%。数字化转型大幅提升传统汽车制造效率，数据要素使用场景的拓展有望继续为汽 车产业带来更多附加值。在传统的汽车研发、制造、物流、售后的经营过程中，数字化 手段的引入能够为各环节带来明显的效率提升，而在信息化、智能化技术的加持下，汽 车生产、销售、运营环节所产生的数据呈现指数级上升，其应用场景与范围大幅扩大， 因此我们认为在汽车行业不断将海量数据进行处理利用的过程中，新型数据有望继续为 汽车行业带来更为明显的提质增效表现，贡献更多附加值。伴随智能化技术的快速发展，车辆运行所能生产的数据规模呈指数级上升，基于海量 数据，未来数据使用场景将不断延伸，如“车路协同”的网联化技术要求将车端与道路 端的多样化数据整合处理，以解决车辆全自动驾驶中可能产生的安全性问题；智能驾驶 数据在不同主体间的流动扩大数据应用场景，如智能驾驶车辆的保险定价、基于车主出 行场景的个性化广告推送；基于车辆对外部环境的感知及时进行城市道路基础设施的完 善等。数据场景处理方面，围绕不同数据处理场景和环节，可细化数据汽车管理各方主体 责任。具体包括智驾、补能、运维等一级场景和自动驾驶、充电、维修等二次细分领域， 预计企业涉猎不同场景对数据进行使用和处理，此外，此举用户既能清晰的了解信息使 用主体，也便于零部件供应商通过合法途径获取数据进行技术研发和产品迭代等。