单志广:“数据二十条”与汽车行业的数字化转型

  • 2023-05-10

  • 来源:首席数字官

汽车产业如何进行数字化转型?要按照国家政策要求,进一步深化研究数据生产要素的关键问题。

第一,数据的权属问题

数据内容、采集、存储、管理和分析是数据的五个方面,数据内容是数据的本质,数据采集、存储、管理和分析则是数据产生效益的保障,这五者紧密相连、相辅相成。在这些环节中存在多个参与者,每个参与者都对数据价值作出了贡献,因此在收入分配时需要同时兼顾。

第二,数据的利用和保护问题

需要解决两方面矛盾,一是数据的深度利用与个人数据保护之间的矛盾。二是数据的开放共享与数据内容产权保护之间的矛盾。

第三,数据的科学分类问题

参考经济学中公共物品、准公共物品和私人物品的概念对数据进行分类。数据的一个显著特征就是“非竞争性”(共享性) ,意味着数据可以供多人重复使用。但对于个人数据,应当设立相应制度成为准公共物品,即具有“有限的排他性”。此外,还有一些数据可以看作是公共物品,比如天气数据、水质资源数据等,这一类数据人人都可获得,不应成为企业的竞争优势或构成市场进入障碍。

第四,数据交易机制问题

首先,应在国家主导下形成统一的数据交易平台,通过统一规范的标准体系实现各数据交易市场之间数据流动与资源整合。其次,需要提升政府数据开放共享水平,引导各行业企业积极参与数据市场交易,扩大数据要素市场规模。最后,需要建立规范的数据治理流程和考核机制途径对数据质量进行管理,保障数据质量的权威性和准确性。

“数据二十条”的一条主线、四项制度

2022年6月22日,习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议,审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(简称“数据20条”),一共有二十条相关的政策点,成为管理数据和治理数据的“油门”,要构建数据制度,更好的发挥数据要素四个字的价值。

总书记强调,数据基础制度建设事关国家发展和安全大局。我认为,“数据二十条”对于汽车行业来讲是一个灵魂性的东西,决定了未来汽车产业的发展。

“数据二十条”包括一条主线和四项制度。其中,一条主线是指促进数据合规高效流通使用,赋能实体经济。四项制度包括数据产权制度、流通交易制度、收益分配制度、安全治理制度。

1、建立保障权益、合规使用的数据产权制度

数据产权制度将数据的持有权、使用权和经营权进行了三权分置,因为目前对于数据所有权的界定在理论上还没有完全达成一致意见,所以20条提出了数据持有权,而数据的持有、使用和经营与汽车行业的价值化高度相关,是以发展为目标来解决生产关系中的问题。

持有权与所有权不同,持有权不能继承,也不能转移,却是参与价值化的重要权力。数据产权制度是针对公共数据、企业数据和个人数据来推动公共数据的授权使用,加强企业数据的供给激励,探索个人数据的受托机制,形成数据分类分级的确权模式。

2、建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度

第一,要完善数据全流程合规与监管规则体系,包括建立流通准入规则、明确数据流通方式、加强标准化建设、探索数据定价机制、加强合规体系建设等。

第二,要构建规范高效的数据交易场所,包括场内交易和场外交易,形成数据流通的基础设施,构建多层次的市场交易体系。未来汽车行业也要形成一个在国家数据交易体系中的子集,汽车相关的数据能够在国家、区域和行业三个维度上形成交易体系是非常重要的。另外,20条还提到要数据交易场所和数据商功能分离。

第三,培育数据要素流通和交易服务生态,重点培育两类主体,一类是数据商,主要提供数据产品的开发、发布、承销等服务,提高数据交易质量和效率。另一类是第三方服务机构,主要开展数据集成、经纪、合规等业务,提高全流程服务能力。

第四,构建数据安全合规有序跨境流通机制,数据不出境不代表信息不互通,希望未来能够在开放合作的格局下,既实现有效监管,同时又释放出价值,通过区块链等技术实现跨境数据的可信交易流通。

3、建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度

收益分配制度提出了三次分配机制,其中,初次分配是由市场评价贡献,按贡献决定报酬的机制,按照“谁投入、谁贡献、谁收益”的基本原则,保护各参与方投入产出收益,推动数据要素收益向数据价值和使用价值的创造者合理倾斜。二次分配和三次分配是发挥政府在数据要素收益分配中的引导调节作用,更加关注公共利益和相对弱势群体,推动大型数据企业积极承担社会责任,提高社会数字素养、消除数字鸿沟,保障民生福祉、促进共同富裕。

4、建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度

汽车行业有海量数据,在数据价值化的过程中,不能破坏信息安全、国家安全等,要守住安全底线,政府、企业和社会都有自己的安全职责。

“数据二条”中有一些关于未来怎样促进数据价值化的保障措施,比如要做大做强数据要素型企业,所谓数据要素型企业,是指企业的核心价值是通过数据要素的价值化来体现的,传统汽车企业也可以是数据要素型企业,因为未来汽车的生产、加工、服务、市场营销等都要用数据说话,用数据决策,用数据管理,用数据创新。未来国家会有更多政策支持,加大对数据要素型企业的投入。另外,国家政策还提出要探索数据资产入表新模式,数字化转型要注重打造企业数据,不仅要有实体资产,还要有数据资产、模型资产等数字资产。

汽车产业未来转型

汽车的定义在不断发生变化,从过去的四个轮子+两个沙发,到现在的一块电池+一部电脑,未来将变成移动智能终端+轮式智能机器人。

汽车行业数字化转型的压力和挑战非常大,所以要推动汽车产业的数字化转型、智能化升级和革命性重塑已经成为一个迫切的战略选择,不是一个可选项,而是一个必答题和抢答题。

美国理论学家塞萨尔·伊达尔戈认为,经济增长的本质,是源自物理秩序的增长,即信息的增长。所以,汽车行业释放信息的价值一定会带来经济的增长。我认为,汽车行业数字化转型的本质是向数据要智能,向数据要动能,向数据要增长,向数据要优势,推动汽车数据从资源到资产到资本的转化过程。

数字经济时代,汽车行业的信息增长量是经济产值的变量,信息量的增长会直接带来汽车行业的产值增长。如何推动汽车行业数据新资产的构建?数字经济的核心是要实现需求个性化、制造个性化和服务个性化。麦肯锡的研究认为基于大数据的个性化可以带来5-8倍的回报,我认为未来汽车行业要着力构建数据新资产,通过大数据+和数据驱动作用构建汽车行业的数字资产,构建汽车行业的数字化模型、知识模型、机理模型、物理模型、经验模型推动汽车行业的业务转型升级、重塑和再造,从过去的经验驱动转向数据驱动和智能驱动。

“数据二条”中提到了数据交易问题,我认为未来汽车行业的数据要素的可交易性具备三个前提:第一个是数据要素的个体可辨识性,第二个是数据要素的用途可跟踪性,第三个是数据要素的价值可衡量性,这样才能真正实现未来汽车的价值化。正如“数据二十条”中提到的要建立数据可信流通体系,增强数据的可用、可信、可流通、可追溯水平。有序发展数据跨境流通和交易,建立数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追溯、安全风险可防范的数据可信流通体系。支持开展数据流通相关安全技术研发和服务,促进不同场景下数据要素安全可信流通。

这需要汽车行业引入新技术,比如区块链技术、隐私计算技术等解决数据价值化中间的辨识、跟踪和价值的确定问题,这是数字化转型时代,汽车行业需要具备的基本要素和基本能力。

未来汽车相关联的管理方式,数据库的方式,信息系统方式都要进行变化,现在所有的信息系统都是私有化的系统,随着区块链的发展,要构建公共的IT信息系统,由多个不同的分支共同管理数据。比如,车辆管理单位可以把私有化的IT系统的数据放到基于区块链的公共IT系统中,将车辆数据保存在开放、透明的公共分布式环境中,让第三方IT系统可以直接调用,改变了过去对数据的管理方式。

未来汽车行业数字化要寻找一种先有数据,再有系统,把汽车用户的全量数据跟外界系统进行交互的新的信息系统模式。例如,可以为每台车辆在BSN-DDC公共网络中生成一个数据集(例如NFT格式),并对其进行全生命周期管理,任何人或企业均可以查询车辆可公开信息。也可以让车辆管理单位掌握控制某些数据的权限,让车主通过自己的私钥控制另外一部分数据的权限。也可以对第三方机构开放一部分数据权限,例如整车企业、加油充电公司、保险公司、4S店等,有权对某些数据进行增加和更新,甚至可以通过编程,由数据变化自动触发事件,例如修车数据触发保险赔偿。

未来汽车行业数据结构,信息系统结构都要按照分布式、公共IT系统、数据价值化进行重塑和再造,让数据更透明,让用户拥有更多自己数据的掌控权,也能让第三方接入更加灵活和更容易进行数据处理,最重要的是可以让监管更方便。公共IT系统可以为类似的业务提供基础能力,在增加透明性、数据控制权、提升多方数据处理效率等方面带来革命性变化。

基于“数据20条”,未来广播式通讯是实现自动驾驶和车车互动的核心技术。当自动驾驶变为主流,那么让行驶中的车辆能够与一定半径范围内的其他车辆、信号系统和路面信号系统进行实时交互是必须实现的技术。目前互联网点对点通讯协议无法处理,必须实现一种新的高效广播式通讯协议。

第一,应对数据来源实时变化的情况。比如,车辆在行驶过程中,一定半径内的信号源在进行着实时变化,不仅数量变化大,而且很多信息源的通讯时间很短,需要高效的入网退网验证安全机制。

第二,实现数据的多层次互操作。每一个数据源都在不停地发送、接收各种各样的数据,车辆与车辆之间、车辆与其他数据源之间。甚至很多数据的处理和计算不是仅仅两个数据源(例如两辆车),而且多数据源的多层次互动计算才能得出车辆的反应操作。

第三,适应数据的处理时效性高的要求。对于来自众多数据源的巨量数据,需要在瞬息间完成接收、解析、处理,并依据处理结果实时做出反应,这个过程是极其复杂的,特别是每个信号源来自不同企业,对通讯标准和效率有很高要求。

类似这样自动驾驶中车辆的多数据源实时通讯和处理的场景,是传统互联网点对点通讯与私有化IT系统所无法应对的,这种场景正是分布式技术和广播式通讯在未来大展身手的地方。未来自动驾驶技术的进一步发展,以及AI等技术在交通场景中的广泛应用,都需要建立分布式公共系统和广播式通讯的协议。

所以,汽车行业正在经历深刻的数字化转型,这种转型要求企业要从“系统思维”向“数字思维”转变,从“技术应用”向“数字重构”转变,从“提升效率”向“提升价值”转变。汽车行业数字化转型不是简单的技术应用,而是要改变业务、模型、传统的方式,是一个变结构性的过程,不是简单的变参数,是化学反应,不是物理形变,从过去提升效率转向未来的产业提供价值。

汽车行业数字化转型,从产品形态看,核心是从物理设备到数据算法;从产品功能看,核心是从自动控制到智慧感知;从价值再造看,核心是从技术创新到模式创新;从价值提供看,核心是从单一产品到全程服务;从服务重心看,核心是从前端前台到云端云台;从发展段位看,核心是从生产方式到生活方式;从外部关系看,核心是从单向传导到生态闭环;从经营场景看,核心是从封闭运行到开放运营;从经营业态看,核心是从单点突破到跨界融合。

管理学大师德鲁克认为,在动荡的时代,最大的威胁不是动荡本身,而是延续昨天的逻辑。所以,我认为学习国家数据基础制度,探究未来网联化、数字化、智能化时代的汽车行业,最大的要求是改革创新,不再延续昨天的逻辑,改变过去,与时俱进,踏上数字化化浪潮。

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