玛雅彩票充值_玛雅彩票下载

汽车产业变革下半场，智能汽车如何开新局******

　　“智能汽车是汽车产业的变革性技术，已引起世界各国的激烈角逐，中国发展智能汽车也已形成共识。我们的顶层规划以及产业政策日趋完善，技术研发逐渐进入商业化创新阶段。”在近日举行的全球智能汽车产业峰会（GIV2022）上，中国工程院院士、清华大学教授、汽车安全与节能国家重点实验室主任李克强的演讲直奔主题。

　　如果说新能源汽车是汽车产业变革的上半场，那么下半场就是智能汽车。本次会议围绕“全球视角下的智能汽车发展之路”，相关院士专家、企业代表聚焦操作系统、顶层设计等话题展开了观点交锋。

　　迈过芯片这道坎是必答题

　　“汽车智能化是一项十分复杂的系统工程，需要智能汽车、智能交通、智慧城市的协同创新。”中国电动汽车百人会理事长陈清泰说，智能汽车的价值链、供应链正在加速重构，未来汽车对传统汽车的颠覆性，使传统零部件体系的50%以上都面临重构。

　　有机构预测，到2030年，芯片将占高端汽车物料成本的20%以上，软件成本占整车成本的比例，则将从目前的15%跃升至60%。

　　近年来，在“缺芯”倒逼下，我国汽车芯片设计有了快速进步。不过，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟坦言，如何迈过芯片这道坎，仍然是必须要解决的问题。

　　“我们必须看到我们所面临的一系列严峻挑战。”张永伟举例说，比如进口依赖、产业链技术短板、严格的检测认证以及人才短缺等问题。基于此，他提出应提升全产业链技术，建立汽车芯片标准、检测认证体系，加快国产芯片“上车”应用，加大政策支持等。

　　打造国产主流CPU架构

　　有报道称，美国太空探索技术公司创始人马斯克将推出汽车芯片，使汽车成为“四个轮子上的移动巨型计算机”。中央处理器（CPU）是汽车产业发展的关键技术之一，CPU架构也是芯片产业链的龙头，其不仅决定了CPU本身的性能，也在很大程度上引领整个芯片产业发展和生态建设。

　　“这几年国产CPU发展得很快，现在国内市场上已有六七种CPU架构并存，但这并非长久之计。”中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员倪光南直言，多种国产CPU架构并存，未来可能会造成资源分散、低水平重复等问题。

　　“这种状况如果不加以改进，若干年后，我国将缺乏能在全球市场上与X86、RAM两家竞争的自主CPU架构，从而在主流CPU方面仍将受制于人。”在倪光南看来，面向未来主流CPU市场，要聚焦开源绿色架构，发展中国芯片产业。尤其是在智能网联汽车等新兴领域，可通过充分发挥我国举国体制、超大规模市场优势和人才优势，共建绿色产业生态，增强绿色产业链、供应链自主控制能力。此外，还要通过加大对开源数据的贡献，增大国际话语权和主导权。

　　探寻智能网联汽车“中国方案”

　　在探讨中国智能汽车发展的具体问题时，针对如何加强顶层设计，陈清泰坦言，要动员多方力量，共同做好智能网联汽车的顶层布局，例如如何按照车路协同的思路对道路基础设施进行智能化改造，如何建立面向智能汽车的数据监管系统，怎样打破部门分割、形成高效协同的推进体制，都是当前非常迫切需要推进的任务。

　　“未来中国要发展智能汽车，就应该从一体化的架构体系构建和关键技术突破方面作出积极探索。”李克强剖析，考虑到智能网联汽车的技术特征及社会属性，我们难以采用国际上的单车智能发展路径，需要探索“中国方案”，要充分融合智能化和网联化的技术路线，探索适合我国智能汽车的发展方案。

　　智能网联汽车如何迈向高质量发展？李克强认为，要加强顶层设计谋划，抢抓智能网联汽车网联化、智能化的窗口期，加强产业顶层战略布局，并积极践行“中国方案”，成为全球技术趋势的引领者。

重视数据产权制度设计 加快建设数字中国******

　　作者：唐树源（上海杉达学院法学系教师、数字商务研究中心副主任）

　　党的二十大报告指出，要加快建设网络强国、数字中国。数据作为新型生产要素，对于数字中国的建设具有基础性价值。2022年12月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称《意见》），对数据产权、数据要素流通和交易制度、数据要素收益分配制度及数据要素治理制度作出部署。数据作为新型生产要素，对于整个数字经济的发展都有着关键性价值，厘清数据产权制度是构建数据基础制度的基础性工作。

　　数据产权制度的关键性问题

　　要素市场运行的前提是产权配置清晰，产权不清的数据资源必然会限制数据市场的流通和交易。有关数据产权问题，早在2017年，习近平总书记就强调“要制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度，完善数据产权保护制度”。有关数据产权的讨论，需要关注如下几点关键性问题：

　　第一，有关数据产权的立法规定散见于各地政策性文件中，国家层面尚无统一的立法规定。特别是在2021年之后，各地有关数据要素的政策性文件出台较多，而数据产权的内容主要分散在各类文件中，各地的规定也有所不同。主要存在各地政府“自我赋权”“模糊处理”“规定不全面”等问题，这也就促使此次《意见》的出台，明确了数据产权制度的重要性，对理论界和实务界都有着定分止争的作用。接下来从国家层面制定数据产权相关的统一性规定已经非常必要，尤其是在《意见》的指引下细化数据确权的制度性内容是当务之急。

　　第二，数据确权不应只有所有权的确立，而应当构建符合数据独特属性的权属体系。当前国内外研究数据产权主要局限在所有权的问题上，这将不利于数据要素的市场运营和交易。数据具有有限排他、可分割、动态调整和技术依赖的独特属性，不能等同于石油等自然资源的确权思路，更不应当停留在所有权的层面。因而此次《意见》提出的数据确权治理路径是“三权分置”的数据产权运行机制，充分考虑到了数据的独特价值，更好地平衡了数据权属与市场应用发展。

　　第三，构建数据分类分级确权授权使用机制。《意见》提出要“探索建立数据产权制度”，其中包括“建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度”，说明数据产权不能“一刀切”。从分类上看，数据可以分为公共数据、企业数据和个人数据，每一类数据相关联的主体和内容都是不同的。如公共数据的主体涉及面更广，不同阶段会有不同的参与主体，权属的确立就更难，但公共数据的开放又更为重要，所以平衡两者之间关系的难题就摆在了决策者面前。同时，各类数据的授权机制同样重要并有所不同，这无疑增加了数据产权制度的复杂性。平衡好数据各类权利保护并兼顾效率最大的结果是数据产权运营的重要追求。

　　构建“三权分置”的数据产权运行机制

　　《意见》提出“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权‘三权分置’的数据产权制度框架”，这是接下来数据产权确立的核心内容。对于此项较新的治理机制，需要注意理解如下问题：

　　一方面，“数据资源持有权”是基于数据所有权特殊性的分离权利。所有权、持有权、经营权、使用权、占有权等都是产权体系中重要的构成，持有权不同于使用权和经营权，更加突出对数据资源的掌控，是脱离于所有权的分离权利。之所以设立“数据资源持有权”，本质上也是因为数据资源所有权的不确定性。

　　另一方面，数据“三权”的分工和定位是不同的。 “数据资源持有权”是对于数据资源的掌控权利，如个人对个人所有的数据持有权，公司对公司所有数据的持有权，公共管理部门对公共管理服务中产生数据的持有权。“数据加工使用权”是对于数据的加工处理活动的使用权利，持有并不代表着有权对数据进行加工处理，在数据授权加工中尤为明显，因而使用权所涉及到的主体就更为多元。“数据产品经营权”是对于数据产品的经营性权利，数据从一开始的资源形态，经过加工处理，最后形成为数据产品，可以经营并产生收益。随着数据交易市场的快速发展，未来各类数据产品会更加多样和丰富，这也容易引发市场竞争的垄断和不公平性，因而更加公平、开放的数据产权运行机制是十分必要的。

　　建立数据产权制度需要同步解决的问题

　　当数据不确权，就会限制数据的流通交易，而当数据产权机制确立后，随着数据广泛流通使用，势必会遇到其他方面的各类问题，如各方权益保护、安全、合规等方面的难点问题，需要重点对以下几个方面加以关注：

　　第一，健全数据要素权益保护制度。数据相关的权益保护主要包括数据财产权益和人格权益的保护。针对不同类型的数据保护内容是不一样的，如个人数据重点在于隐私保护与个人信息保护，企业数据的重点在于商业秘密与知识产权保护，公共数据较为复杂，可能同时包含个人数据和企业数据的内容。随着数据交易运营的快速发展，多方主体参与会使得各方权益保护更为重要。同时，数据也会经历动态发展的过程，针对不同时期的数据权益保护也不尽相同，实践中需要更加细化不同流程和阶段，并进行分类分级保护。

　　第二，重视数据全流程合规能够更好保护数据产权。数据产权制度的确立本质上就是从根源上划清各方主体的数据权益，确保数据运行的合规。此次《意见》指出要“建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度”“完善数据全流程合规与监管规则体系”“ 统筹构建规范高效的数据交易场所”。当前，数据合规已经逐步被重视并引入企业实践中，此后的数据合规需要结合“三权分置”的数据产权运行机制全面梳理并总结，明确各方权利和责任。以数据合规为契机，全面开展数据产权保护工作是较好的切入点，有助于建立起公平、经济的数据要素流通和交易环境。

　　第三，安全是数据全流程的底线原则，数据产权制度也需要动态调整，适应数据市场的发展。此次《意见》指出要“统筹发展和安全，贯彻总体国家安全观，强化数据安全保障体系建设，把安全贯穿数据供给、流通、使用全过程，划定监管底线和红线。”数据产权制度本质上是根据数据独特产权属性而创立的，当数据要素市场需要更合适的产权制度的时候，当前的数据产权制度进行不断调整也是必然的。这当中首要保障的就是安全底线，安全体现在数据权属、内容、技术、载体等层面，也贯穿于数据交易、授权、加工、开放、共享等全过程。有了安全的保障，使得数据产权制度更加坚固，数据要素的市场活力方能够充分释放。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）