车辆、零部件、保险与质量数据开始通过可信机制跨组织流动（汽车商业评论原创制图）

撰文 | summer

智能汽车产生的数据很多，但真正能够跨企业使用的数据仍然有限。原因不只是技术接口不同，更在于数据权属、商业秘密、授权范围和责任边界长期缺少共同机制。

7月27日，新华网披露2026中国汽车论坛多项进展：中联数智（上海）与欧洲汽车数据生态Catena-X、Cofinity-X就可信数据空间生态合作和互操作签约；基于汽车可信数据空间的高阶自动驾驶保险场景发布；一批智能驾驶数据产品正式挂牌。中国汽车工业协会还分别与中国信息通信研究院、中国电池工业协会建立合作。

这些动作放在一起，释放出一个清晰信号：汽车数据正在尝试从企业内部资产，转变为可授权、可验证、可计量的行业资源。保险和质量改进成为较早进入的应用场景，因为它们都需要跨越整车企业、零部件供应商和服务机构的数据边界。

可信数据空间不是一个“大数据库”

很多人把数据空间理解为把各家数据集中存放。实际上，可信数据空间更强调数据不必完全离开原有控制方，也能够按照授权规则被调用。谁可以使用、用于什么目的、使用多长时间、是否允许转交，都需要被记录和执行。

对汽车企业而言，这种机制有助于降低两类顾虑。一类是数据直接外流带来的商业秘密风险，另一类是数据被二次使用后难以追踪。通过身份认证、访问控制、用途约束和审计记录，企业可以在保留控制权的前提下参与协作。

中欧数据生态合作的价值，则在于探索接口与规则互认。中国车企和供应商进入欧洲市场后，需要面对当地的数据治理体系。如果双方能够在数据模型、身份体系和使用规则上实现互操作，跨境供应链协同的重复成本可能下降。

数据经过授权、脱敏、质量校验和可信流通后，才可能形成可用的行业产品（汽车商业评论原创制图）

自动驾驶保险需要更细的数据证据

传统车险主要根据车型、驾驶人和历史出险等因素定价。高阶自动驾驶进入实际道路后，事故责任可能与系统版本、传感器状态、驾驶人接管、道路环境和功能使用范围同时相关。只看最终碰撞结果，很难准确判断风险。

保险机构需要获得足够的数据完成定价和理赔，车企又不可能无边界开放核心系统数据。可信数据空间可以在两者之间建立最小必要的数据通道：只提供经过授权、与具体事件相关且可验证的信息，并保留调用记录。

本次发布的是场景和机制探索，不代表高阶自动驾驶保险已经实现大规模商业化。数据标准、事故责任认定、算法版本管理和隐私保护仍需配套推进。但从概念讨论走向具体场景，是产业落地的重要一步。

数据挂牌的前提是质量可度量

智能驾驶数据产品挂牌，意味着数据开始像服务一样被描述、计量和使用。它可能包括道路场景、仿真验证、驾驶行为或零部件运行数据。但数据产品的价值不只取决于数量，还取决于覆盖场景、采集精度、更新频率和合法授权。

如果缺少统一质量标签，采购方难以判断一份数据能否用于训练、测试或保险分析。可信空间下一阶段需要建立更清楚的产品说明、质量评估和责任追溯机制，避免“有数据但不可用”。

对于供应链企业，数据能力也将成为新的交付内容。传感器企业不仅提供硬件，还需要说明数据质量；软件企业不仅交付功能，还要记录版本和运行边界；整车企业则要把数据治理纳入研发、生产和售后全流程。

汽车可信数据空间目前仍处在基础设施和示范应用阶段。它的价值不会由一次签约或一批挂牌立即兑现，而取决于真实企业是否愿意持续接入、规则是否能够跨区域互认，以及数据能否真正解决保险、质量和研发中的问题。汽车数据从“多”走向“可用”，这场变化才刚刚开始。

信息来源：新华网、2026中国汽车论坛公开信息（2026年7月27日）