“十五五”规划期间（2026-2030年），我国智能网联汽车产业进入从规模领先向质量突围的关键转折点，自动驾驶技术正从“单车智能”向“车路云一体化”协同智能加速演进。车路云一体化数据空间与自动驾驶训练平台作为支撑这一转型的核心基础设施，既是落实国家战略部署的重要载体，也是破解自动驾驶技术瓶颈、释放数据要素价值的关键抓手。本文结合国家政策动向，厘清核心概念，剖析发展必要性，全面解读二者在十五五期间的发展逻辑与现实意义。

一、政策动向

十五五期间，国家层面密集出台相关政策，明确将车路云一体化、数据要素利用、自动驾驶技术研发作为智能网联汽车产业发展的核心方向，为车路云一体化数据空间与自动驾驶训练平台的建设提供了清晰的战略指引和政策支撑。

从顶层设计来看，“十五五”规划明确提出，要推动智能网联汽车产业转型升级，构建“车—能—路—云—城”多维度融合的产业生态，加强车路云一体化基础设施建设，完善数据要素流通机制。全国交通运输工作会议也明确部署，要抓好“一网四化”建设，推动跨领域协同，加快车路云一体化应用试点，完善现代化综合交通运输体系。

从专项政策来看，《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》等纲领性文件，进一步细化了发展要求：一是明确车路云一体化为智能网联汽车发展的核心路径，推动路侧智能设施与车载设备、云端平台的协同联动；二是强调数据要素的核心价值，要求建立车联网数据安全治理体系，规范数据采集、存储、流转、应用全流程，推动可信数据空间建设；三是支持自动驾驶训练平台等核心基础设施建设，鼓励算力资源整合与共享，提升算法研发效率。

从试点推进来看，工信部等五部委联合开展的“车路云一体化”应用试点，已覆盖20个城市（联合体），开启了从测试验证向规模化发展的新阶段。十五五期间，试点范围将进一步扩大至30个试点城市，形成全国性的车路云一体化基础设施网络，同时推动《车路云一体化智能路侧基础设施分级技术要求(城市道路)》等团体标准落地，为数据空间建设和训练平台应用提供统一的标准支撑。此外，投资模式也将从政府主导的“投建营一体化”向“政府引导+社会资本参与”的市场化模式转变，为基础设施建设提供充足资金保障。

二、发展必要性：为什么十五五期间必须强化二者建设？

（一）破解自动驾驶技术瓶颈的迫切需求

当前，自动驾驶技术向L3+/L4级进阶的核心瓶颈集中在两个方面：一是数据瓶颈，单车智能受视角、天气等限制，感知范围有限，难以收集足够的长尾场景数据，而车路云一体化数据空间通过路侧智能设备的“上帝视角”，可7x24小时不间断采集真实路况数据，单个路侧传感器每小时就能产生约5000条数据，能有效弥补单车数据采集的不足，破解长尾场景数据稀疏的难题；二是训练瓶颈，自动驾驶算法需要PB级的高质量数据支撑，传统训练模式存在算力不足、数据处理效率低、标注成本高的问题，而专业化的自动驾驶训练平台通过自动化标注、分布式算力调度、高保真仿真测试，可将算法研发周期大幅缩短，提升迭代效率，降低研发成本。

（二）落实数据要素战略的重要举措

数据作为新型生产要素，是推动智能网联汽车产业高质量发展的核心资源。但目前，车联网领域存在数据分散存储、格式不统一、共享意愿低、安全风险突出等问题，导致数据价值难以充分释放。车路云一体化数据空间通过构建可信数据流通机制，采用隐私计算、区块链等技术，在保障数据安全与合规的前提下，打破数据孤岛，实现不同主体间的数据可信共享；而自动驾驶训练平台作为数据价值转化的核心载体，能够将海量数据转化为算法能力，推动数据要素与自动驾驶技术深度融合，落实“数据要素×”战略要求，培育新质生产力。

（三）推动交通产业转型升级的核心支撑

十五五期间，我国交通运输领域正加快向智能化、协同化转型，车路云一体化是实现这一转型的关键路径。车路云一体化数据空间不仅为自动驾驶提供数据支撑，还能为智慧交通治理、交通流量调度、事故预警等提供数据服务，提升交通运行效率和安全性；自动驾驶训练平台则通过推动算法模型的持续优化，加速自动驾驶技术的商业化应用，推动汽车产业从“制造”向“智造”转型，同时带动云计算、大数据、人工智能等相关产业协同发展，构建完整的智能网联汽车产业生态。

（四）保障产业安全与自主可控的必然选择

智能网联汽车产业已成为全球科技竞争的制高点，核心技术自主可控是产业安全的关键。车路云一体化数据空间与自动驾驶训练平台作为自动驾驶技术研发的核心基础设施，其自主建设能力直接关系到我国在智能网联汽车领域的话语权。十五五期间，强化二者建设，能够打破国外在核心算力、数据治理、算法训练等领域的技术垄断，构建自主可控的技术体系，保障我国智能网联汽车产业安全，实现高水平科技自立自强。

三、厘清车路云一体化数据空间与自动驾驶训练平台的本质

（一）车路云一体化数据空间

按照国际数据空间协会（IDSA）的定义，数据空间是用于支持安全数据交换和协作的概念与技术框架，旨在促进不同主体间的数据互操作性与可信共享。车路云一体化数据空间作为数据空间在智能网联汽车领域的具体应用，是整合车端、路侧、云端多源异构数据，实现数据采集、存储、治理、流转、应用全生命周期管理的可信基础设施体系。

其核心内涵包含三个层面：一是数据来源的全面性，涵盖车端的车辆状态、感知数据，路侧的交通信号、道路事件、目标轨迹数据，以及云端的算力调度、场景仿真、政策标准等数据，形成“车-路-云-网-图”五位一体的数据资源池；二是数据治理的规范性，通过统一的数据标准、身份认证、授权管理与流转追溯机制，解决数据格式不统一、共享信任不足、合规风险突出等问题，实现数据“可用不可见、可控可追溯”；三是数据价值的导向性，以服务自动驾驶研发、智慧交通治理、出行服务优化为核心目标，推动数据从“资源”向“资产”转化，为产业发展提供核心动能。

（二）自动驾驶训练平台

自动驾驶训练平台是融合云计算、大数据、人工智能、仿真测试等技术，为自动驾驶算法模型提供数据处理、模型训练、性能验证全流程支撑的专用基础设施。其核心功能围绕“数据驱动算法迭代”展开，涵盖四大环节：一是数据预处理，对海量多模态数据进行清洗、去重、标注，筛选高质量训练样本，破解人工标注成本高、效率低的行业痛点；二是分布式训练，依托高性能算力集群，支持单机多卡、多机多卡的大规模并行训练，满足自动驾驶大模型对算力的极致需求；三是仿真测试，通过构建高保真虚拟场景，模拟复杂路况、极端天气等长尾场景，实现算法模型的安全、高效验证；四是闭环迭代，将真实道路测试数据与仿真测试数据反馈至训练环节，持续优化算法性能，形成“数据采集-处理-训练-测试-迭代”的完整闭环。

（三）二者的协同关系

车路云一体化数据空间与自动驾驶训练平台是相辅相成、协同共生的关系。数据空间是训练平台的“数据底座”，为其提供源源不断的高质量、标准化、合规化数据资源，解决自动驾驶训练“数据不足、数据杂乱、数据不安全”的核心瓶颈；训练平台是数据空间的“价值出口”，通过对数据的深度挖掘与高效利用，将数据资源转化为算法能力，推动自动驾驶技术从实验室走向实际道路，同时反向驱动数据空间的优化升级，倒逼数据治理、数据标准的完善。二者的协同发展，构成了自动驾驶技术迭代与产业升级的核心闭环。

四、展望

十五五期间，车路云一体化数据空间与自动驾驶训练平台的建设，是顺应产业发展趋势、落实国家战略部署、破解技术瓶颈的关键举措。二者的协同发展，将构建起“数据-算力-算法”三位一体的核心支撑体系，推动自动驾驶技术从协同测试向规模化应用跨越，推动智能网联汽车产业实现高质量发展。

未来，随着相关政策的不断完善、标准体系的逐步健全、技术水平的持续提升，车路云一体化数据空间将实现更广泛的数据共享与更高效的数据治理，自动驾驶训练平台将朝着更智能、更高效、更节能的方向发展，二者将深度融入“车—能—路—云—城”融合生态，不仅为自动驾驶技术迭代提供核心支撑，也将推动交通出行方式的根本性变革，为数字经济高质量发展注入新的强大动能。同时，我们也需注重数据安全与合规治理，实现安全与效率并重、技术与合规双轮驱动，确保产业健康有序发展。

····