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汽车产业电动化、智能化、网联化、共享化浪潮下，数据要素已成为核心战略资源。传统数据共享的“数据孤岛”“权属不清”问题愈发突出，汽车行业可信数据空间作为新型数据流通基础设施，正成为破局关键。国际上Catena-X、Ouranos等项目已进入规模化推广，国内凭借《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》布局22个行业试点与28个企业试点，聚焦供应链风险监测、动力电池溯源等场景，依托隐私计算、区块链存证等关键技术探索多元运营模式。当前，车路云一体化协同需求下，可信数据空间仍面临场景匹配不足、技术适配性低、商业模式待成熟等挑战，需通过场景落地、技术突破与生态协同稳步推进。

1.国际上的成熟案例像Catena-X，能给国内汽车可信数据空间建设带来哪些实际启发？

核心借鉴集中在治理、场景和标准三个层面。治理上，Catena-X的“协会治理-开源研发-商业化运营”三位一体模式极具价值，可规避单一主体主导的垄断风险。国内可依托汽车行业协会统筹规则，联合德赛西威、寒武纪等技术企业搭建开源生态底座，让标准合规、技术供给与商业化落地形成合力。场景端，它优先落地碳足迹核算、电池护照等强合规场景，响应欧盟《电池法规》的做法很有参考性。国内可紧跟政策导向，聚焦新能源汽车碳排放、数据安全等合规需求，用合规压力驱动企业主动参与。标准方面，其统一的BPN身份认证、数据主权和接口语义标准，戳中了国内跨企业数据互通的痛点，当前亟需加快制定汽车数据共享的统一语义模型和连接器规范，解决各试点技术体系独立的问题。

2.“可信、可控、可计量”是汽车可信数据空间的核心特性，关键技术如何协同实现这三点？

可信特性靠多技术层层筑牢防线。身份认证先确认主体真实性，数据加密传输保障流转安全，同态加密让计算过程中数据不泄露，再加上区块链存证实现全程可追溯。新能源汽车动力电池溯源就是典型，从企业身份确认到数据传输，再到最终存证，形成完整可信链条，杜绝数据篡改争议。可控性则通过联邦学习、使用控制技术和微隔离沙盒协同达成。联邦学习让数据不出域，使用控制精准定义权限边界，沙盒限制数据使用环境，比如自动驾驶研发中，既能让车企共享数据价值，又能控制数据不被违规导出。可计量离不开细粒度使用控制和区块链存证的配合，细粒度技术能统计数据使用时间、调用次数和涉及字段，区块链则完整记录使用行为，这为数据要素市场化下的按次计费、订阅制结算，以及合规审计提供了坚实依据。

3.国内汽车可信数据空间运营中，主要面临哪些瓶颈，该怎么突破？

首要瓶颈是企业参与意愿不高。企业要投入资源部署连接器、开展数据治理，短期却看不到明确收益。突破可将数据共享纳入行业绿色认证、ESG评级和供应链安全评估体系，让参与成为合规加分项，同时像众链科技那样推出“轻量接入包”，降低企业部署成本。其次是收益分配难达共识，数据的数量、质量、稀缺性难以量化，容易导致分成不公。这就需要设计多维度量化评分模型，按数据时效性、稀缺性、质量等权重计算贡献度，用积分或比例明确分配规则，比如自动驾驶研发中，激光雷达数据的采集量、标注精度都能作为贡献度依据。最后是建设路径没有共识，到底该多空间并行还是集中建设尚无定论。初期不妨采用多空间并行模式，让各试点像中汽数源聚焦流通领域、中国汽研聚焦后市场那样差异化探索，后期通过连接器标准化实现跨空间互通，既降低协调成本，又能筛选出最优方案。

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