2024年7月11-13日，2024中国汽车论坛在上海嘉定举办。本届论坛以“引领新变革，共赢新未来”为主题，由“闭门峰会、大会论坛、10多场主题论坛、9场重磅发布、主题参观活动”等多场会议和若干配套活动构成，各场会议围绕汽车行业热点重点话题，探索方向，引领未来。其中，在7月12日下午举办的“主题论坛四：数据链动汽车，智能驶向未来”上，清华大学计算社会科学与国家治理实验室专职研究员傅建平发表精彩演讲。以下内容为现场演讲实录：

非常荣幸参与今天的论坛，我看了一下议程，我应该是汽车行业的非专业人士。我是长期做公共政策的研究，最近几年对于数字政府、数据要素这块支撑相关部门做相关的研究工作。因为汽车数据比较专业，我从专业视角去看未来汽车数据产业生态，分享一些自己的思考，比较浅显。

从国外来看，数字化是全球的趋势，也是中国非常重要的实践。可以预见在未来很长一段时间之内，全球对于数据资源配置话语权的争夺空前激烈，谁掌握数据谁将掌握发展主动权，谁利用好数据谁将赢得未来数字竞争新优势。尤其汽车行业既是产生数据的大户，同时也吸纳和处理数据，实现端到端大模型训练与应用的用数大户。

从国内来看，2020年到现在，国家不断加强完善数据战略、顶层设计及制度供给，包括数据组织体系、数据治理体系等。

今天分享三个观点：

一、我国具备构建超大规模的汽车数据产业生态的条件。

我查了一下数据，截至2023年汽车产业已经超过了地产产业，成为我国第一支柱产业。从汽车保有量达到3.45亿、驾驶员达5.3亿等体量非常大，充分展示了汽车行业的实力以及在普通家庭的普及程度，这都是我们发展汽车数据产业生态非常重要的产业基础。

从国情来看，我们拥有超大规模的市场、海量的数据资源和丰富的应用场景，为汽车数据产业生态培育创造深厚土壤。

从机构的研究数据来看，全球汽车数据的市场规模比较可观，到2032年的时候有望达到140多亿美元，同时汽车数据资源成为产业链上下游企业的发展基础和创新引擎。

二、数据要素化进程决定了汽车数据产业生态的形成。

汽车数据是数据要素的重要组成部分，汽车产业是国民经济产业的重要组成部分，数据要素化的进程是整体的进程，现在面临一个什么样的状态？我总结了一下：

数据要素化的“最大实际”是发展不平衡不充分。据清华大学《中国地方数据发展报告（2023年）》显示，我国数据发展水平整体处于起步阶段，发展不平衡不充分，“数据割据”局面已形成，数据供给梗阻与流通不畅，数据供给侧结构性矛盾突出，供需匹配度均值为0.41，缺口很大。具体而言，数据权属、市场建设、估值定价、统计核算、跨境流动、合规安全等“硬骨头”亟需理论创新，数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等基础制度尚未建立，竞争机制、约束机制和激励机制不健全，各类组织数据能力和社会公众数字素养仍有很大提升空间。

数据要素化的“首要问题”是思想认识的革新。相较于土地、劳动力、技术、资本等动辄几百年、上千年的历史，数据要素属于新生事物，大家对其特性及价值运动规律尚未有效把握，存在理论困境、制度困境、能力困境，老办法难解新问题，根子在于思想认识上，需要进一步解放思想。通过现象看本质，推进数据价值化归根结底是一个政治经济学问题，涉及两个基本问题，即“人与数据的关系”以及围绕数据价值运动所形成的“人与人的关系”，前者属于数据生产力是生产的物质内容，后者属于数据生产关系是生产的社会形式，二者辩证统一构成数据生产方式。

数据要素化的“根本引领”是数据价值观的引领。价值共创：按共商共建共享原则，凝聚最大共识，激发最大潜力，形成最大合力。利益均衡：在追求个体数据利益时要兼顾其他个体及数据共同体的利益，增进共同体利益。责任共担：跳出以往“单打独斗、各自为战”的路径依赖，聚焦共同目标，恪守共同规则，承担共同责任。统筹兼顾：坚持全国一盘棋，统筹个人和集体、局部和整体、当前和长远，构建横向到边、纵向到底的国家数据治理体系。数实共生：推动数字化、网络化、智能化变革，打造新动能，拓展新边界，开辟新道路。韧性发展：构建数据驱动的智能化生产模式和价值网络成为未来经济社会数字化发展的共同选择。开放共享：坚持以人为本，在开放的基础上，通过共享让数据与其它要素充分融合，提高生产效率和社会运行效率，促进社会均衡发展和整体进步。普惠利他：以价值共创为导向，保护数据处理者收益。按照公平优先原则，通过税收减免、社会保障支出等方式，兑现数据所有者权益。共同富裕：夯实还数于民的制度基础，健全共建共治共享数据生产关系，规范数据财富形成机制，促进共同富裕。

刚才提到的智能网联汽车“萝卜快跑”，背后一定是大量高质量多元化的海量数据供给，以及大模型能力的支撑，以及自动化控制技术的综合智能体。它会涉及到伦理问题，是技术优先还是人文优先？

解决这个问题一定是从价值观这边解决，其实我们现在恰恰需要的是数据，比较赞同欧盟提出的“数据利他主义”，当然有好多是外部性，有正外部性也有负外部性。这一块也是我们研究方向，从目标层面、操作层面、理念层面提了这几个，中国文化中的“和合”思想贯穿始终，也是发挥新型举国体制优势。要加快培育正确的数据价值观，这是不容忽视的，同时也是久久为功的。

三、打通“最先一公里”，助力汽车数据产业的发展。

首先回到前面所说的，现在急需的是思想变革和理念更新，其中在大家都不敢动的情况下，我们认为政府应该先行，政府手里有公共数据，公共数据也是需要跟社会数据进行融合创新的。政府也是公共数据的持有者，也是三大类数据大户之一，要先动起来，要为企业提供示范，同时要发挥市场机制，这也是整个数据要素市场化配置改革的一个主基调。但是目前来看还是有待提升空间，机制发挥的有效性还是不够的。第三要发挥企业主体作用，数据要素市场一定是企业在里面乐意玩，并且乐意创新、乐意参与、舍得投入，才能起来。现在大家应该也有一些感觉，数据圈内有多热闹，圈外就有多么冷清。现在数据要素市场的配置过程中，初期需要政府先主动发力，发挥政府的有形之手，要建制度、构建环境，要主动向市场释放高质量、大体量的公共数据供给，这个是现在大家都不动的情况下政府必须要干的事情。这里涉及到地方公共数据授权运营等等，到底是为了数据财政卖点钱？还是为了放数养企，培育当地数据产业生态呢？这是一个价值导向，需要算大账，利长远。

第二是抓住主要矛盾，把握数据特性，树立数据治理思维，处理好数据要素化辩证关系。其中数据六大特性、数据治理六大思维、数据要素化十对关系这方面，在我的《数据发展之路》这本书有系统论述，大家如果感兴趣的话可以看一下。

第三是打破数据割据，发展数据生产力才是硬道理。这不是一个抽象的概念，我们可以拆分一下：一是需要有新型的劳动者队伍和数据型企业的培育；二是以生成式人工智能为特征的数据生产工具；三是打造以数据价值网络为特征的数据生态。这些大家都可以把它套到汽车数据产业生态里面去具像化分析。

最后提一个愿景，构建多元共治、价值共创、利益均衡、责任共担的数据共同体，乃至汽车数据共同体。如果给它一个具象化，汽车数据空间行不行？我们建汽车数据空间的规则、基础设施，让相应的产业链、供应链上下游这些大中小企业都在里面玩，以数据合作的形式推动数据流通，走出一条真正的中国式数据治理与市场化利用之路，更好发挥数据要素作用，推动全面高质量发展。

谢谢大家！