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|重磅！又一个千亿级大市场要来了！( 二 )


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画面中的这辆自动驾驶出租车 ， 于今年4月正式向湖南省长沙市的公众免费开放试乘 。 在此之前 ， 这种自动驾驶技术 ， 已经在全国各地测试了超过10万次 ， 累计安全行驶里程超过了600万公里 。 自动驾驶出租车试运营后 ， 通过对道路基础设施与车辆智能设备对接的数据积攒 ， 自动驾驶的技术还将不断完善 。
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专家表示 ， 和完全的自动驾驶不同 ， 基于自动泊车、自动跟车、自动并道、紧急制动等技术 ， 单车智能技术的技术路径成本更低 ， 需要与之匹配的基础建设要求也更少 ， 很可能更快地实现商业普及 。
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国家发展改革委综合运输研究所主任 程世东：如果目的主要是无人驾驶 ， 并且是以车路协同为主的技术路线 ， 设施设备标准就可能很高；如果只是一个辅助单车智能 ， 或者只是为了交通运行管理 ， 所需要设施设备的标准相对比较低 ， 这就意味着我们在投资方面不一样 。
专家：车联网快速发展 数据融合是关键采访人员在采访中了解到 ， 对于快速发展的车联网 ， 车路协同的技术和车联网的基建都非常重要 。 而专家认为 ， 从产业的长远发展来看 ， 数据的融合、获取和运营同样重要 。
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专家表示 ， 在车联网的发展中 ， 应用场景、数据、算力、算法等要素缺一不可 。 而通过车载应用获得大量数据 ， 并不断深入挖掘 ， 车联网是商业大规模普及的关键 。
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中国汽车工程研究院北京分院特聘专家 郑光伟：融合涉及到数据的互信 ， 因为这种数据 ， 尤其是传感器上的数据 ， 是主机厂和相关单位的一个核心数据 ， 只有数据的互信机制和数据互信的技术完善了 ， 才可能形成一整套智能分析融合的整体解决方案 ， 整体的商业模式才会形成 。
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采访人员了解到 ， 在车联网的发展过程中 ， 数据作为关键一环 ， 被各企业当做核心机密 ， 不能共享 ， 也不能在更大的范围内进行实践检验 。 为了解决数据标准不一、难以大规模验证的问题 ， 近期 ， 交通运输部明确提出 ， 到2035年 ， 要建立全行业的数据中心 。
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交通运输部新闻发言人 孙文剑：行业数据中心的建立 ， 就会以数据的资源赋能交通运输各部门的发展 ， 推动跨部门、跨层级的综合交通运输 ， 这种数据的分享 ， 形成成规模、成体系的行业大数据集 。


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