专论 || 以高质量数据集推动汽车智能化发展
我国新能源汽车产业历经10余年跨越式发展，已形成全球规模最大、技术领先的产业链体系，随着新能源汽车渗透率突破50％，产业竞争正式迈入以智能化为核心的新阶段——城市NOA（导航辅助驾驶）渗透率快速提升、L3级自动驾驶蓄势待发、Robotaxi（无人驾驶出租车）商业化加速。提升智能驾驶能力需要大量的训练数据，建设动态更新的智能驾驶高质量数据集，将成为突破算法泛化能力、缩短研发周期的核心支撑，推动中国智能汽车产业在全球竞争中实现从“跟跑”到“领跑”的跨越。
一、范式变革与路径收敛：汽车产业智能化发展新征程
汽车产业正经历从传统制造到“AI驱动”的产业范式跃迁。过去一个多世纪，汽车产业的竞争核心一直是制造业的竞争。随着制造业水平的普遍提升以及人工智能的快速发展，全球汽车产业竞争维度已由发动机、底盘等机械性能指标全面转向算力、算法与数据深度融合的智能化指标。在“AI定义汽车”的新赛道上，汽车不再是单纯的物理运输工具，而是具备持续进化能力的移动智能终端，其核心价值正加速从底层的硬件制造向高阶的智能化决策软件迁移。作为全球产业博弈的战略制高点，智能驾驶技术的成熟度将直接决定未来智能汽车市场份额和出行市场的定价权与利润格局。智能驾驶技术已成为衡量现代车企核心竞争力与可持续发展能力的最重要方向标。
智能驾驶技术路线正从模块化到“端到端”架构收敛。这一演进趋势标志着智能驾驶系统正从碎片化的“局部最优”转向整体的“全局最优”，通过深度神经网络直接实现从感知输入到执行指令的映射，有效规避了传统分层架构中人工规则带来的级联误差与物理世界建模的信息损耗。随着技术路径进一步向VLA（视觉-语言-动作）及世界模型深度演进，行业竞争重心已从算法逻辑设计彻底转向海量数据的规模化驱动。在算法框架收敛的背景下，模型的智能化上限不再受限于硬编码规则的精细度，而是取决于训练数据的丰富度与多维对齐水平，构建支撑大模型学习常识推理与物理规律预测的大规模数据集，已成为决定自动驾驶竞争高度的核心要素。
规模化、持续迭代的高质量数据集是推动汽车产业智能化发展的关键。随着智能驾驶技术路径向“端到端”架构深度收敛，不同厂商与平台间的数据需求正由碎片化转向共性化，这为数据集的跨领域复用与标准化共性建设提供了重要契机。面对万亿参数大模型对海量数据的需求，传统的小规模、人工采集模式已无法支撑算法的快速进化。行业必须实现数据规模的指数级飞跃与动态闭环，才能为汽车产业从辅助驾驶向更高等级自动驾驶的跨越提供源源不断的动力和支撑力。
二、智能驾驶高质量数据建设现状和问题
现阶段智能驾驶数据仍面临规模不足、标注质量不高以及跨主体流通不畅等结构性难题，形成了数据供给与产业高速演进需求之间的严重错配，已成为制约我国汽车产业实现更高阶智能跨越的主要瓶颈。
（一）行业三大主流采集范式分析
集中式专业采集车模式通过专业采集车队与配置顶尖传感器采集高精度训练数据。该模式依靠搭载高线束激光雷达、高精摄像头及惯导系统的专业车队，能够实现厘米级的物理精度与极高的时序对齐度，为算法训练提供权威的地面真值。该模式采集数据质量非常高，稍加标定即可以用于自动驾驶模型训练，是早期量产车辅助驾驶模型训练的重要数据来源。然而，其动辄几十、上百万的单车成本严重限制了部署规模，导致其在偏远地区或非典型长尾场景的覆盖能力不足。
众包数据采集模式依托量产规模效应实现了对海量长尾场景的低成本捕捉。该模式通过已销售的量产车来采集数据，被特斯拉、理想、华为等车企和自动驾驶企业广泛应用，具有成本低、数据量大的特点。这种通过影子模式运行的机制，能实时捕获真实世界中较为稀缺的极端驾驶行为与复杂交互场景（Corner Cases），具备极强的时效性与广阔的地域覆盖空间。但其核心挑战在于硬件非标化导致的数据质量参差不齐，不同车型间的算力与感知差异增加了跨平台数据映射的难度。同时，海量数据回传后还需要经过清洗、筛选和标定等工作才能用于模型训练，后期处理工作量大。
虚拟仿真与合成数据模式利用仿真技术突破物理环境限制合成复杂场景数据。该模式通常基于以上两种模式采集的数据来建模，并通过合成来扩展更多复杂场景，能够实现在零物理风险的前提下，批量创生如连环车祸、极端天气等高危长尾场景，并同步输出完美的自动化标注，理论上可生成无限规模的训练语料。但虚拟环境与真实物理规律之间存在难以消除的“仿真鸿沟”，一旦光影逻辑或物理参数校准失真，极易导致模型在现实部署中产生决策“幻觉”或控制失稳。
（二）汽车产业高质量数据集建设的现实困局
尽管高质量数据集的建设路径清晰，但在向大规模、低成本推进的过程中，依然面临严峻的结构性挑战。目前，少数头部企业凭借先发优势已形成稳固的数据闭环壁垒，其数据量级随着量产规模的扩张正呈现指数级领先，进一步拉大了与追随者的代差。例如，特斯拉车队智驾里程近3000万公里，超过所有中国自主品牌智驾历程之和，这一差距随着时间推移还在增加。同样，国内华为、理想等头部企业也正在拉大与中后部企业的差距。大多数处于中后部的车企若仍坚持“单打独斗”，不仅将深陷高投入、低产出的结构性死循环，造成严重的资源重复建设，还可能因无法实现高效的数据迭代而彻底错失战略发展机遇。
这一困局的深层成因既有数据技术瓶颈，也有商业利益的复杂博弈。技术层面，数据标准化的缺失与隐私保护技术的尚不成熟，导致行业陷入“有数不能复用”与“受限于合规红线不敢流通”的被动境地。而在商业维度，数据确权、价值评估及交易分成机制的缺位，使得跨主体合作难以形成互惠互利的商业闭环。
三、智能驾驶高质量数据集建设模式与路径
为了推动汽车产业整体智能化水平的跨越式提升，核心路径在于促进车企间的深度协作与高质量数据集的共建。特别是对于处于追随梯队的中后部车企而言，通过合作共建的方式沉淀行业级底座数据，不仅能以较低的边际成本跨越技术“冷启动”的鸿沟，更能有效提升智能驾驶能力的“基准线”，从而在竞争门槛日益提高的下半场博弈中，为自身赢得智能化下半场的入场券。结合发展现状和行业痛点，基于车端数据的数据联盟模式和基于路侧数据转换的平台共享模式是两种较为可行的数据集建设模式。
（一）基于车端数据的数据联盟模式
基于车端数据的数据联盟模式，由整车企业、数据服务商等机构组成数据联盟，联盟内企业建立数据共享、交易机制，构成深度协同的资源集成体系。该模式通过整合整车企业与专业采集商的资源，以集约化手段降低高质量数据的获取门槛，特别是处于行业中后部的车企，可以通过“聚团取暖”的方式，使中后部车企在付出有限资源的情况下，即可跨越量产“冷启动”门槛，并获得与头部企业竞争的底座能力。在商业逻辑上，该模式构建了一种以“贡献换取权益、流通创造价值”为核心的数据共享体系，旨在通过市场化手段打破车企间将数据视为闭塞私产的博弈僵局。
数据联盟模式的运转需要三个方面的保障：一是在技术上需要有统一的标准，确保各成员单位提供的数据可以相互通用；二是要有权威确权与动态定价机制，将成员单位提供的碎片化原始语料转化为可量化的，并依据贡献度实行差异化的成果共享、技术反哺或商业分成；三是要有强有力的第三方运营主体，对于数据隐私、流通安全、数据交换等提供安全、高效的数据流通与应用保障。目前，中汽创智联合中国一汽、东风公司、长安汽车共同打造的智能驾驶数据联盟——星辰数据联盟，正是此种模式的落地实践。该模式不仅利用规模效应大幅摊薄了单体企业的研发与采集成本，更通过构建互惠互利的商业闭环，将竞争关系转化为协同生态，使参与者能以集约化的投入撬动行业顶级的数据红利，推动汽车行业整体的智能化升级。
（二）基于路侧数据转换的平台共享模式
基于路侧数据转换的平台共享模式是将智能网联汽车示范区及城市道路摄像头中的视频数据通过视角转化变换成可用于模型训练的车端视角数据，作为车端数据的有力补充。我国已累计建成17个国家级智能网联汽车测试示范区，积累了海量的交通路况数据。该模式可以充分利用这些数据资源，并充分利用路侧单元（RSU）及交通监控设备具备的24小时不间断记录能力，捕获车端随机采集难以遇到的Corner Cases。相比于昂贵的专业采集车队，这种模式具有来源广、成本低、覆盖全的显著优势，为行业提供了极具性价比的高价值数据补充。
从商业运营与价值释放来看，该模式构建了一个开放共享的公共数据平台，一方面对接车企和智能驾驶企业，扩大企业获得高质量数据集的渠道；另一方面对接示范区和交通管理部门，将示范区积淀的原始数据转化为标准格式，并以市场化的服务费模式向社会开放，实现了路侧资源的高效利用与数据价值的深度释放。目前，国汽（北京）智能网联汽车研究院正在打造类似平台，提供路侧数据的视角转化的服务能力，开发利用北京市智能网联汽车政策先行区积累的数据。
无论是车端联盟提供的第一视角，还是路侧平台补充的空中视角，其最终目的都是构建一个能够闭环迭代的数据飞轮。通过“异常触发回流”捕获Corner Cases，利用“合成数据工厂”进行泛化增强，再通过“端到端训练”提升模型性能，这种持续优化的路径将确保数据集随环境与技术动态进化，最终推动我国智能驾驶产业跨越量产门槛，实现全球竞争力的整体飞跃。
四、政策与产业建议：构筑数据要素驱动的智能汽车生态
一是强化顶层设计与标准体系建设，破除智能驾驶及跨领域数据的流通壁垒。建议由数据联盟牵头，制定智能驾驶数据集的团体标准，并逐步上升到行业标准和国家标准，实现全行业推广。国家层面制定统一的数据分类分级国家标准，明确重要数据与个人隐私边界，并配套精细化脱敏指南，推行“负面清单”治理模式与跨部门协同监管，确保企业在合规红线内高效实现跨场景、跨主体的数据价值最大化。
二是启动智能驾驶行业高质量数据集创新平台建设试点，系统性探索高质量数据集的建设与运营路径。建议建设“数据精炼厂”以实现海量非结构化数据的自动化深加工与体系化构建；打造“用数实验室”，利用数据沙箱与隐私计算实现“数据不出域、模型可带离”，解决跨机构协作的合规痛点；设立“价值运营中心”构建科学的资产定价与分润机制，提供公益共享、市场交易及精准定制等多元服务模式，打通数据变现的“最后三公里”，形成可复制的行业协作样板。
三是筑牢安全底座并推广“可用不可见”的流通模式，确保敏感数据安全释放价值。依托行业可信数据空间，深度集成隐私计算、联邦学习等前沿技术，从底层物理层面实现“原始数据不出域、计算结果可共享”，化解跨主体协同的泄密顾虑。同时，支持保险机构开发覆盖合规流转与交易风险的专属科技保险，通过政府引导与市场化对冲机制，显著降低企业在数据要素探索中的法律与经济负担，为产业发展全方位护航。
（作者系中国科学院科技战略咨询研究院高级工程师、中国科学院科技战略咨询研究院研究员）
