3月28日-30日，以“夯实电动化推进智能化实现高质量发展”为主题的中国电动汽车百人会论坛（2025）在京隆重召开！本届论坛汇聚20+政府有关部门领导、30+院士专家、100+汽车及相关领域的企业代表，共议汽车产业变革新路径。在30日召开的汽车新生态论坛上，贵州数据宝网络科技有限公司合伙人、轮值CEO肖斌发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：


贵州数据宝网络科技有限公司合伙人、轮值CEO 肖斌

各位领导、各位嘉宾，今天非常荣幸有机会来参与大会，因为刚才赖总讲了一句话，他说他的方向比较另类，我觉得数据宝在今天好多嘉宾上台来进行主旨演讲的时候，我感觉我们看起来更另类，但其实我们觉得说应该是我们更底层，尤其在新能源整个行业，我们是更底层的紧密合作伙伴。

今天我分几个方向来跟各位领导和嘉宾去汇报一下我们数据宝的关于数据资产视角下新能源汽车行业的生态，我们的认知和我们的一些探索。

讲之前先说两个有趣的事情，第一件事情，我自己是新能源车主，我用自己车的时候，我们车的智能程度很高，我用的过程中总是心里有点怯怯的，第一我觉得用的挺好，第二当我真的深度去用它的时候我发现有很多不好的地方。第二我每次在车上的时候都想把摄像头关掉，有前置摄像头会检测我有没有疲劳，正前方还有一个摄像头，去跟我进行视频互动的东西，然后一直都在做这件事情，我每次都想把它关掉。然后我坐在我车位的时候，我是五座的车，四个角落都有自己的麦克风，每个人说话的时候能够响应人机互动，语言互动，但我每次说话的时候心里想我在车上可以说这么多吗，这是一个有意思的问题。

我再说另外一个有意思的事情，新能源车其实是国家发展的一个战略，我们讲好像它是一个能源问题，但其实从数据的视角，从这个行业的视角，或者说我们跟传统的汽车进行对比的时候其实核心是什么呢？核心是一个新的入口，它不仅是一个制造的方式、运营的方式，更多的是什么呢？更多是一个智能化，在智能化这个角度来说，它能够解决的问题，它能够获取到的数据，它需要的数据远远超乎我们认为传统汽车的部分，虽然传统汽车也在做智能化，但是我们现在基本把新能源和智能化做深度绑定，智能化领域获取的数据不简单是前面好几位嘉宾讲的，生产过程中、销售过程中、维修保养过程中，在后面用车、养车，甚至报废各个方向的数据，它还有大量的数据。结合前面讲的两个点，我再分享一下我们的认知。

大概分四块跟大家来汇报这个工作，核心就是两个维度，第一是我们觉得数据视角下到底能做些什么，有什么数据，以及怎么做。另外就是数据宝希望我们怎么样一起把这个事情做的更好。

第一，数据资产的战略升级。跟数据要素相关来说，从2020年开始，国家把数据要素当成第五大生产要素，陆续推动一系列相关的政策，这里尤其在2023年国家发布了数据资产相关的指导意见，在2024年1月正式开始推动数据资产。后续国家又陆续推出了数据要素的三年行动计划，包括国央企要把所有自己的数据进行盘活、盘点，并且对外公示，能进入的一套逻辑。各地方也出台了相关的政策，要求能够去推动各个国央企，尤其是大型企业、龙头企业能够把自己的数据当成资产进行盘点。对这里又有相关法律约束，我们数据宝一直讲“三法”，网络安全、个人安全、数据安全，还有后面的数据20条，有一系列相关政策推动我们去做数据要素相关的事情。

在新能源领域里面到底有哪些数据能成为数据要素，因为数据宝一直讲一个概念，叫有数字，有信息，不代表是有数据，有数据不代表是资产，有资产不代表能流通。这件事情有一环打不通，我们认为数据资产的视角其实是存在错误的。在新能源领域，刚才我讲过一个概念，它是一个入口，所以说它有海量的数据，不止是车机本身的数据，还有大量关于人相关的数据，包括刚才我讲的，大量的个人隐私都在车里发生，因为它是一个空间，对我来说可能是我一天的时间里面，除了睡觉之外的一天时间里，至少占了1/4到1/3的时间跟它发生互动，我大量的行为、大量的数据都被它采集了。有很多分类、规格，时间关系不能一一讲，这里车的数据，包括人进行互动的数据，包括外部的数据，比如数据宝在跟一些大学去合作，做智能驾驶的时候，它需要大量的外部数据来判断我的驾驶行为，智能驾驶到底怎么做，并不是简单说车内的人怎么开，而是要跟周边的人怎么样互动，这需要大量外部的数据。还有运行过程中的数据，包括我们刚才提到好多电池相关的数据，车辆本身的一些机械零部件设备相关的数据，还有更早研发类的，在汽车研发周期的时候就有很多数据，很多数据未来会变成我们最终设计这样的产品，包括实验室里的数据，还有运营类的数据，当我把这个产品卖出去之后，我到底如何对客户进行服务，刚才还讲到动力电池，面向合规和安全方向的一些数据。

有这么多数据，有数据不代表是资产，首先要评定有没有价值，有什么样的价值。我这边随便罗列了一些，比如说关于减排、碳交易，比如说我们做政策分析，其实数据宝链接大部分是国有的数据，在国有的数据里面，第一需求方实际上是国家的政策制定，对国家进行整个战略方向的定位去做这件事情。还有很多比如说高速，或者说相关路径的规划，包括说我现在在上海市的低空经济研究协会里面就在预研未来我们这种飞行的新能源车辆怎么样去做，这个资产、数据、路径，地面和空中怎么协同，人和停机坪怎么样协同。刚才还提到很多维修、电池的保养状态，包括我们一些二手车残值的估计，还有相关的汽车金融都可能应用到这些数据。

既然能用到这些数据，意味着这些数据是数据资产，我们可以把它当成资产的视角来去考虑这个问题，如果我们一家企业拥有相关的数据，它能够有这样的应用价值，那是不是它就是有资产了，对它来说，到底有哪些好处。我们可以看到，第一个财务上，按照财政部和后来国家数据局发布的政策来说，它是会把资产负债表进行改变的，原本所有的数据存储、加工，包括再进行建模、应用的各种过程，对你来说是成本，你投入所有的服务器，所有的人力都是以成本的角度去考虑这个问题的，但是按照数据资产的角度来说，这是你的资产，从负向变成了正向，极大的改变了你的资产负债表。

再讲一个更有意思的事情，当我拥有这个数据资产的时候，某客户是一个上市公司，把他的数据变成数据资产，并且公布数据资产的应用范围，以及跟我们联合合作之后向外进行出售、交易，有购买方真的买了他的数据之后，他的股票连续涨停三天，从财务上的价值。

第二是他自己应用这个数据的时候，深度应用这个数据，而不是简单应用这个数据过程中可以驱动他的研发、制造，包括最终市场化流通。因为我是研究算法方向，两个应用场景，一个是物流，另外一个是制造过程中怎么样ITO，按照需求、订单进行生产，零库存操作，如果有合理的数据可以做到这件事情。还有如果把数据连接起来以后能打通一个生态，借助更多合作伙伴实现这个商业价值，这件事情的价值威力是非常巨大的。

有这么多价值，也有这么多场景可以应用，是不是我就能够把它变成我的资产，我们随便举几个例子，从金融方向和循环经济方向稍微去讲讲大家可能看的不太那么具体的事情。第一个比如说我们有很多主机厂生产设备的时候，尤其新能源车，因为跟电密切相关，跟能源相关，跟电池相关，跟电池的材料相关，还有很多热失控事件。如果有了热失控事件我们可以做什么呢？可以引导所有类似相关企业生产的时候建立一个风险池，我提前引导你不会出现这种问题，因为我能够设立一个标准，我能给出你一个规范。还有我如果有相关的行业风险池数据的时候，我能够去推出创新的险种，这个险种不是常规的车险，而是生产制造中，包括后续流通过程中我能不能建立一个新的险种，而这个险种要保证少发生风险，为保司创造收入的同时，也为真正使用车的车主来提供一些保障。

还有基于新能源车里面最大问题的一些车辆运行的数据，我能不能在过程中动态去调整它的车险，甚至主动干预他，我告诉他这些行为会造成电池快速报废、衰减，甚至出现一些安全事故，我主动干预你降低这些风险，从国家的角度、社会角度是能够控制风险，我们叫做风险减量。

还有新能源在网约车里面，网约车司机群体获得贷款是比较难的，包括他自己去做融资买车，包括在日常生活中这个群体想要获得一些资金的支持，甚至说我想去改善一下生活，进行消费贷都很困难，因为做这个行业，做金融很快就知道这个群体他的收入可能不稳定，是所有人都不稳定吗？是所有人都没有好好不去做这个业务吗？其实不是。我们新能源车辆在过程中，所有开的里程、轨迹、位置，包括是否在网约车平台进行登记这些东西，都能够很好的去证明他是不是好好在做这个业务，证明整个车出现运营风险的时候，有没有可能有能力去赔偿，有没有能力去还款，这个时候我们能不能对市场里的良币进行资金的支持，引导这个行业向良的方向去做推动，这件事情是可以的。还有很多包括实时电池的风险管理，基于海量的数据，融合的数据，我们进行电池的主动实时监控，并且能够主动触达到司机，对于我们来说具备这样的能力，我们不仅有数据，还有运营商合作伙伴，可以主动触达，还有整个运营的效率，如果能够知道更大范围的电的数据的时候，我们可以峰谷错开，让司机以更低的成本做这件事情，如果跟金融结合起来，它的成本在降低，收益能力在变强，还款能力在变强。

在贷款中整体来说，整个贷款的门槛，对行业本身做风险减量，包括整个提高金融行业里面优良业务的流量数量，这件事情都能够有很大的促进作用。

这个地方讲一个数据，从2009年开始，特斯拉通过做新能源车辆对外进行碳积分交易这件事情，特斯拉从2009年到现在为止，一共出售了670多亿人民币，意味着我们所有的新能源的主机厂其实可以进行碳交易，但是有一个问题，为什么我们卖不出去？因为你的数据是不能交叉验证的，你自己按照自己的设想去存储的数据，拥有的数据，保留的数据，你是没有办法进行交叉验证的，意味着我想写多少就是多少，这是没法进行交易流通的，需要有权威的机构，需要交叉的数据源对你进行验证。但是我想说的是这个地方真的很有价值。

前面也讲了关于电池，车辆生产的数据，我在读博士期间，我们跟运营商合作了一个业务，这个业务是他想设计一个东西，但是在设计东西之前希望卖出去，比如说现在要设计一款新能源车辆，我们的方法是在实验室里，根据我的市场总监拉了两个行业报告，我们现在开始做一件事情，就是按照我的设想来改造这个车，把某个方向提升了，下面一件事情就是我提升一、二、三，于是我对外说一、二、三很厉害，于是让客户买单，最后的结果是什么呢？最终的结果就会出现两个问题，一个问题是叫做滞销，你想的挺好，但没有人买，还有一个东西叫脱销，你想的远低于你的预期，最终造成买的人太多，你做不到。但是如果我们想一下，新能源车辆实际是巨大的入口，在日常大量交互中，其实用户是在告诉你，我觉得今天用的不少。比如我跟我家车互动的时候，我问它一个问题，它回答很傻，不是智能的问题，是车本身具备不了这个能力，我们叫AI Agent的能力，核心的部分不仅是一个这叫理解你的意思，更高效，是他要具备这个能力去解决你的问题。而这些东西不难，但没有人解决，甚至没有人关注。还有一些数据跑出去过程中跟用户应用过程中，跟你互动过程中，能反映某一类型、某一价位、某一专项特长的车辆里面应该生产多少规模，如果跨出新能源行业，如果我还能知道某一个行业对外进行货运运输的时候，哪些车辆日常发了多少，在某些车里面更名过户了多少车辆的时候，其实我能判断我应该生产多少，我应该备货多少。

后面讲了好多材料回收的部分很多嘉宾已经讲了，我不再展开了。我说数据有价值，甚至数据宝探索跟合作伙伴推动这些点。

刚才讲了这么多，好像很有价值，大家都来做，每个人都来做，我看到好多嘉宾都在讲说我搞了一个数据系统，有一些数据，先问几个问题，你的数据来说有权威性吗？你的数据在商业闭环的前提下别人可以相信你吗？你的数据可以给到别人用吗？你的数据靠你自己给到别人，别人愿意采纳吗？你把这个数据给到任何人的时候，你心里有没有怕怕的？有没有觉得这个数据是我的商业机制，我不应该给到别人。那么我们总是说这个数据有很多壁垒，信息孤岛，这个问题是靠我们简单政策引导，大家应该把数据拿出来共享。我们建设九个省份的交易所，九个省份的省级交易所在建设过程中，他们都会发给我们一个项目，这个项目叫做数据供给咨询项目，政府领导已经规定了要求所有委办局把数据都交给大数据局，最终的结局是什么呢？每个部门都同意，但是经过三年了，数据还没有汇集完成，为什么？因为它不符合各个利益主体在这相关的利益。有非常多的问题，包括利益机制的问题，包括交易模式的问题，包括合规的问题，很多人说委办局把数据给你了，好处是你的，责任是我的，对不起，我可以支持，但我先治理三年，于是三年之后再说。

那么多问题，我们单纯讲一个关于安全方向的问题，我们提出了四位一体的安全保障，首先要保障这个数据，每个相关的企业都会有自己的数据，请问你的数据在你这里保全的时候有没有做合规性的认证？银行的三级等保、二级等保，如果没有请问数据盗走了会怎么样，如果都保护不了数据，如何成为一个资产。还有说运营过程中，你数据在使用的过程中，到底以什么样的策略进行使用，如果你也没有一个安全保障的措施，对不起，这个数据对你来说可能价值是迅速贬值，甚至是失控的。还有很多数据的备份，这些都是小问题。

我们提出整个的框架，包括数据从哪里来，到哪里去，到怎么用这件事情，不是任何一家公司都可以完全靠自己来做的，因为效率低，合规场景不合适，有很多数据可以拿出来，个人隐私数据，跟车机互动，甚至我跟我老婆今天说私密的事情，在车里你就可以拿去用吗？不是的，你不能用，你以为是你的吗？不是，你能不能在面向数据资产对外进行流通过程中，把这些数据进行隔离、过滤、分级、分类，不是国家给出那个安全分级分类标准，为什么？因为那个标准要求太高了，所有的东西都流通不出去，最好的方法是存在库里锁着谁也不给，最安全，这件事情行吗？不叫数据资产。这个问题是需要一系列的保障设施。这里有很多技术，但是这里其实水很深，没有市场化经验，不懂数据，不懂合规，不懂安全，这件事情都做不通。

从采集开始就要有数据安全合规的意识，我什么样数据能采，什么样数据不能采，大量的人脸存下来之后这是合理的吗？不合理。因为对AI来说只要一张脸就可以伪造你，就可以通过活体检测。你存储阶段数据是合规存储的，你有安全保障机制，你的库是一个数据安全的吗？能够抗攻击吗？在使用阶段来说，你所有的数据能够脱敏吗？能够溯源吗？还有最后在共享阶段的时候，能把共享之后合理的去销毁吗？这件事情可能都没有想过，如果没有想过，你的数据资产可能不能当成数据资产，也不符合数据资产对外流通这样的要求。

刚才讲了好多，数据宝到底要干什么呢？或者说我们的使命和愿景是什么？最后简单讲讲，我们目前链接了海量的数据，这个维度比较多，包括公安、司法、交通、企业、金融相关的，运营商相关的、铁路、电力、维度非常多，我们形成这套网络，我们在做什么呢？我们在做国有数据，或者叫做公共数据的合规安全市场化流通，

2024年社科院发布一本书叫做《数据要素市场化：“数据宝模式”研究》，我们把这个闭环走通了，这里好多问题，数据宝一直在致力于国有数据的价值流通和服务代运营的工作。我们形成了一套解决方案，目前为止形成了“个十百千万亿”的能力，一个完整闭环的数据增值运营的能力，链接了海量权威数据，300+场景，1800+产品，上万的品牌客户和每天百亿次的调用，但这里都不是最想说的事情，最想说的事情就是这件事情做起来水很深，难度很大，我们希望有更多的合作伙伴，尤其是在新能源和交通方向，我们认为它是一个敞口的数据资源，所有人要用数据，同时更多的应该是合理的去用数据，而且所有人都可能拥有自己的数据资产，我们希望有更多合作伙伴跟我们一起来共建面向新能源新的数据视角下的生态。

谢谢大家。