中国乌镇・2025数据要素赋能智能网联汽车产业对接会启幕​

中国乌镇・2025数据要素赋能智能网联汽车产业对接会启幕

在全球科技革命与产业变革深度交融的浪潮下，智能网联汽车成为汽车产业转型升级的核心引擎，数据要素更成为驱动产业发展的关键力量。

5月9日，“中国乌镇・2025 数据要素赋能智能网联汽车产业对接会”在桐乡市乌镇盛大举行，一场聚焦智能网联汽车产业前沿的思想盛宴拉开帷幕。

当下， 汽车产业在持续深化“单车智能”能力的同时，正加速推进“车路云一体化”协同发展进程，5G、人工智能等技术突破，让海量车端、路侧及云端数据实现实时交互与协同应用，重塑着传统汽车产业价值链。中国作为全球最大汽车市场和新一代信息技术创新高地，正全力推进智能网联汽车全链条突破。

桐乡凭借“乌镇之光”超算+智算中心，构建起“算力+数据”双轮驱动的创新引擎，加之世界互联网大会永久举办地的优势，其数据要素积累与数字化基础设施实力雄厚。2024年，桐乡市获批工信部“车路云一体化”试点，并携手联通共建行业首个基于“5G +算网”的车路云一体化创新应用基地，为此次对接会奠定了坚实基础。

■主论坛：数据成新石油，赋能汽车新质生产力

本次对接会以“数据驱动 智驾未来”为主题，吸引了100多位来自政、产、学、研、用等领域的代表参会。会议当天，上午的主论坛邀请政府领导及行业专家学者，从宏观视角解读产业趋势。

中国工程院院士、机械工程专家院士谭建荣以《从大数据到大模型：关键技术与发展趋势》为主题进行了分享，他提到，要把汽车产业数字化、网络化、智能化技术汇集起来，首先要在汽车设计的数字化、网络化、智能化上下功夫，后续的智能驾驶等智能化应用才能顺利开展，否则便会留下“基础不牢，地动山摇”的隐患。

美国国家人工智能科学院通讯院士、日本工程院外籍院士李颉发表主题演讲——《人工智能数据要素助力智能网联汽车产业高质量发展》。他认为，数据至关重要，但原始数据往往用处有限，国外有观点将数据比作“新石油”，只有经过加工才能发挥作用。并且，数据只有被充分利用、流通起来，才能真正实现其价值。而要挖掘数据的产品价值，不仅要推动数据共享，还需遵循法律法规，比如利用区块链技术增强其可信度。

中国科学院网络信息中心副主任、国家基础数据中心主任胡良霖分享的主题是《新能源汽车科学数据开放共享，赋能新质生产力》。胡良霖认为，科技革命会产生数据，产生的科学数据能够对要素的创新配置和产业的升级有巨大的作用，反过来迭代科技的革命。但他也直言，数据在供和流方面面临巨大阻碍，将数据进行标注形成有竞争力的产品，也是很大的挑战。

吉利汽车大数据开发部总工冯舒勤从车企视角，带来对汽车数据如何应用和发挥价值的思考。他表示，中国智能网联汽车渗透率在2025年达到75%左右，汽车软硬解耦之后，硬件越来越不值钱，而软件的核心价值在于数据。从数据驱动的角度来看，未来车企会在汽车产业链微笑曲线的后端，即售后服务端去做整体的价值的变现。

曙光云计算集团有限公司副总裁张春泉就《算力基础设施与智能网联汽车的协同创新》展开话题。在他看来，汽车从机械工具进化为连接人、车、路、云的移动终端，这场革命的核心引擎正是算力与数据的深度融合。随着自动驾驶等级迭代，汽车数据的获取呈现指数级增长，数据是智能网联汽车研发的血液，需要做好数据的注入、预处理、仿真、归档各个环节，才能保证数据的高效利用和系统的稳定运行。

伙伴云创始人&CEO袁兆江基于丰富的实践经验，分享了《数字乐高赋能汽车行业的数字化发展》以服务汽车行业客户的实际案例为例，伙伴云在新能源汽车发展初期，通过数据的收集、归正、归集再到决策，一路摸索，帮助某车企在2016年一年内开设了110家直营店，在那个以授权为主要汽车销售模式的年代，这一创举对于整个汽车行业而言也是巨大的进步。

北京远盟道康科技有限公司董事长杨勇演讲的主题是《汽车数据流通利用促进产业协同发展及实践分享》，他提到，交通事故是汽车数据应用和汽车数字经济发展的典型场景，AECS（车载事故紧急呼叫系统）强标能有效促进交通事故场景下的汽车数据归集和拓展应用，而交通事故场景下的AECS数据，又会促进车险的模式创新和精细发展。

■专题论坛：AI大模型，驱动智能网联车的未来

下午的专题论坛汇聚企业代表，通过分享数据要素在智能网联汽车细分领域的应用案例，展现行业前沿探索。

中国一汽科协委员、数字安全首席科学家明亮从车企视角分享了《大模型赋能车路云一体化安全》，他提到，汽车行业的巨大变革带来很多新挑战，包括车路云一体化后的新场景、供应链安全以及数据安全问题。面对新问题需要新的解题思路，要有更强的智力、更多领域的协同以及智能化联动，大模型是综合具备上述能力的伟大工具。

大信数据要素创新研究院学术委员会专家委员娄涛带来了《个人信息保护强监管语境下的智能网联汽车新挑战》。娄涛认为，合规应该刻在每个企业健康发展的基因中，以智能网联汽车审计为例，将重点关注个人信息收集的告知、数据存储的安全、智能化决策中的算法与用户体验、公共场所图像识别、数据的共享和跨境传输、个人安全事件应急管理、AI训练和大模型数据合规等几个场景，用审计赋能汽车行业的健康发展。

Nyonic.ai（瑞因凡）公司创始人兼CEO韩东分享的主题是《AI 驱动下的智能网联汽车技术创新与未来趋势》，他强调，AI 大模型在汽车领域应用广泛。在软件工程测试场景中，过去人力编写测试用例耗时久，如今通过AI大模型可在十小时内自动化生成80%的测试用例，极大提升效率。在知识管理方面，AI大模型突破传统问答系统关键字匹配局限，能精准回应各类提问。在汽车产线故障诊断中，取代以往依赖专家经验的模式，大幅缩短诊断时间，助力汽车企业降本增效。

红旗智库执行主任洪振斌分享了《红旗数据理论引领智能网联汽车产业高质量发展》。

他指出，当前汽车制造领域的国家标准、强制标准已较为完善，但智能汽车标准尚未完全建立。若智能化标准的确定、完善及研究工作滞后，即便技术先进，未来也会出现诸多问题，阻碍网联技术等方面的推进。因此，应加快制定智能汽车标准，且要注重推进速度。

国家超级计算乌镇中心运营主任周捍珑则就《国家超级计算中心在车路云一体化中的应用探讨》展开交流。他介绍，国家级超算中心通常由当地政府投资建设，旨在结合当地产业发展需求，为其提供算力支撑。同时，引入专业第三方负责算力运营，以提供更灵活的算力服务。在此过程中，超算中心实现了从单纯提供算力资源，到提供全栈式算力服务的角色转变。

最后的交流互动环节，与会嘉宾就车企对路侧数据的需求维度与质量要求、长三角车路云数据跨域流通的壁垒与破局路径、“数字信号”上车规模化发展路径探讨，以及在端到端技术+AI大模型推动“智驾平权”趋势下，如何通过数据治理平衡智能驾驶安全与发展等话题，展开热烈探讨。

此外，区域产业重点对接活动聚焦桐乡政府、本地企业与外部企业的交流合作，助力本地企业拓展上下游资源，共有5个相关项目完成签约，涵盖新能源锂电池制造、建筑工程机器人制造、高性能卫星通信芯片等多个领域。

此次对接会的顺利召开，将助力探索车路云数据要素与智能网联汽车大模型深度融合路径，打造全国车路云一体化协同创新标杆；加强产业生态建设，提升产业链上下游协同合作水平与产业整体竞争力，为全国智能网联汽车产业高质量发展提供“桐乡样板”。