智能汽车网联化应用在前期涉及车辆运行数据（如位置数据、车辆健康数据、行驶轨迹数据、道路环境数据等）以及用来保障驾驶出行便利性的资讯数据（如导航数据、道路实时路况数据、天气数据、通信数据等）的监控。

在智能汽车网联化应用的后期，对智能网联汽车与智能交通系统的融合更加重视，网联化系统的应用将重新定义。此时，数据的交互将以LTE－V、5G或是专用短程通信（Dedicated Short Range Communications，DSRC）等新的无线通信技术为载体，实现车车通信（V2V）、车与行人通信（V2P）、车路通信（V2I）功能。在有条件自动驾驶（CA）阶段，以封闭道路、结构化道路区域内的自动驾驶为起点，更多的路侧单元（Road Side Unit，RSU）等智能交通系统（Intelligent Transport System，ITS）基础设施的完善，将构成新型的智能化车联网体系。

届时，智能网联汽车将摆脱单一的自主式控制阶段，除去通过车体自身所搭载的各类传感器对外界环境信息的采集，更多的环境数据将通过中心远程控制端（例如城市级别的全局路径规划）、道路基础设施端（例如交通信号灯数据）、同环境移动车辆端（前车所遇事故数据）、非机动车辆端（行人等移动趋势数据）等渠道获取。这种方式不仅可以在一定程度上降低车载决策控制处理器在性能方面的要求，降低单车成本，更可以把智能网联汽车置于智能交通系统全局中统筹考虑，在出行效率、道路分配上给出最优解。

由此可以预见，车联网体系将更有效地帮助智能网联汽车实现与完善自动驾驶功能，并在多区域内多车辆行驶的统筹规划中起到良好的推动作用。伴随环境数据的丰富与数据采集准确性的提高，车联网也将在智能交通系统甚至物联网系统中更好地发挥作用。对车联网体系与物联网体系交互数据的深入挖掘，可以开发出更多的应用场景与功能，实现智能网联汽车网联化系统的快速迭代与持续进步。

4、智能网联汽车评价测试数据

传统汽车在研发阶段的测试形成了相对完善的评价机制，并伴随汽车技术的革新不断衍生出新的评价规程。中国新车评价规程（China－New Car Assessment Program，C－NCAP）、中国生态汽车评价规程（China Eco－Car Assessment Program，C－ECAP）分别从安全与性能、绿色与生态等方面出发，涵盖了传统汽车测试的大部分内容，为国内市场汽车的发展提供了一定的保障。另一方面，在各企业发动机、变速器、底盘、电气系统等技术差距逐步缩小的情况下，消费者对驾乘体验、汽车外观、附加功能提出了更高的需求，由此形成了造型评价、感官品质、设计对标、功能验证等多个新领域的评价测试方法。

智能网联汽车较传统汽车实现了有人驾驶到自动驾驶的突破式创新，其对通信系统、信息安全、数据处理等层面提出了新的需求，并对多传感器的数据采集性能给予了很大的关注。除去一些传统汽车检测机构在智能网联汽车评价测试层面的布局，越来越多的互联网公司、智能科技公司等ICT行业中坚力量参与到这一领域中来。汽车的智能化所带来的数据安全与功能安全面临着一定的挑战，目前还没有形成一定体系与标准的安全性测评方法。未来一段时期，与汽车安全相关的信息数据将受到高频率、宽维度的攻击，这就对数据通信质量与数据安全认证方法纳入智能网联汽车评价规程形成了迫切需求。

另一方面，智能网联汽车的测试与国家对示范测试区以及信息安全实验室的建设密切相关。2016年，工信部与多地政府签署「基于宽带移动互联网的智能汽车与智慧交通应用示范」合作框架协议，为智能网联汽车提供了可靠的基础设施保障。

智能网联汽车的测试评价不仅要求在评价方法上的提升，更需要一些创新测试技术的出现。以环境识别技术为例，对复杂道路环境中行人、车辆、标志的识别准确率是重中之重。传统实际环境中的测试难以在短时间内构建符合测试要求的场景，此时，虚拟场景数据的出现解决了这一问题。通过三维立体交通环境的搭建模拟真实道路路况，行人轨迹、车辆动态、标志种类等虚拟数据的组合设定使得在实际环境中较难出现的场景可以通过这一系统良好组合，并极大了提高了测试效率，缩短了研发周期。

由此可以看出，以虚拟现实（VR）在环仿真技术为代表的ICT将在智能网联汽车的前期测试中起到关键性作用。与之相关的多地域、多场景的测试数据也将成为行业内协同发展的宝贵资源。

5、智能网联汽车产业服务数据

智能网联汽车的发展离不开汽车产业的整体进步，汽车产品的发展与产业的工业化、信息化水平息息相关。智慧工厂、个性化定制、精准销售、共享经济的出现得益于大数据时代条件下，对丰富的ICT资源的综合利用。在这一进程中，智能网联汽车将配合其丰富的自身数据资源与持续上升的行业数据体系为社会带来更多系统层面、功能层面的应用理念。

在销售服务环节，通过智能网联汽车所分享的用户信息、车辆信息，结合大数据分析技术可以实现精准营销。基于车主信息、消费习惯、驾驶行为、车辆状态等数据，经销服务商能够完成客户画像，有针对性地推送服务信息。

在后市场服务环节，从维修保养、汽车保险到汽车租赁、停车指引、二手车销售及回收，均可受益。例如：基于智能网联汽车实时产生的车辆状态数据可为用户提供远程诊断服务与应急解决方案；通过违规记录、车主档案、运行数据分析，实现安全、绿色驾驶保险体系构建；基于车辆零部件状态等数据建立科学的二手车认证评测方法等。

鉴于智能网联汽车还没有真正实现上路，而产业服务需要大量的出行数据作为支撑，服务数据的应用还有待于更深入的研究。但伴随着汽车产业价值链体系的重塑，服务业一定会带来越来越多的利润增长空间，而智能网联汽车在ICT的驱动下，将使汽车产业呈现出以人为本的多样化服务创新，甚至带来战略性的新兴产业。

6、结束语

对智能网联汽车行业的研究发现，受限于智能驾驶的安全性保障、5G技术的不成熟以及各国政策法规的不完善，在数据资源研究方面，研究的关键仍集中在底层，即数据的决策控制和交互，有关数据评价测试和产业服务的研究还没有全面开展。

汽车产业并非孤立的个体，其产业全生命周期涉及到设计、基建、材料、电气、机械、物流、营销等多个层面，所以在数据评测和产业服务层面还需要深入的投入与研究。