10月18日，在2025世界智能网联汽车大会闭幕式上，《北京自动驾驶“数据拼车”众源共享新范式》正式发布。该模式通过创新性的数据共享机制，实现数据供需的精准对接，助力企业以更低的成本、更高的效率和更强的安全性获取关键自动驾驶数据。由北京数据集团旗下智能院联合恺望数据共同推动，目前已吸引超过50家涵盖主机厂、自动驾驶算法公司、芯片厂商、Tier1供应商及传感器企业在内的产业链核心单位加入生态体系，有效破解了数据更新滞后、规模不足、获取成本高等行业难题。这一开创性实践为全球自动驾驶领域提供了可复制、可推广的“北京方案”。
单车采集VS众源汇聚
AI系统的实际表现高度依赖于数据质量与广度。传统依靠单一车辆进行数据采集的方式，在数据维度、覆盖范围和场景多样性方面存在明显局限，难以应对复杂多变的真实驾驶环境。北京通过构建众源汇聚机制，整合路侧智能化设施采集的数据，并联合生态伙伴实现协同共享，打造出覆盖全场景、全天候、全链条、全要素的数据资源池，突破了数据需求快速增长与采集手段单一之间的矛盾。依托北京高级别自动驾驶示范区的建设成果，目前已积累7PB双智城市路侧感知数据、1200余台测试车辆累计超4000万公里的自动驾驶行驶数据、135万件城市基础设施实时动态信息、1000个智驾方案商提供的典型片段数据、来自40家国内外主流整车及零部件企业的产业链数据集，以及超过3000小时的高质量智能座舱语音交互数据，全面支撑高效、低成本、一站式的高价值数据服务。
自采自标VS数据拼车
传统模式下，企业需自行投入大量资源完成数据采集、清洗与标注，流程繁琐、成本高昂，且各主体重复建设造成严重资源浪费。北京首创“数据拼车”理念，聚焦产业共性需求——如11V感知、BEV空间建模、行车与泊车场景、高频高危案例等，通过聚合多方车端数据资源，实现供需高效匹配，让车企像使用拼车服务一样灵活调用共享数据。企业无需重复投资基础数据处理环节，“拼车”后仅需少量二次加工即可满足个性化算法训练需求，以约三分之一的传统成本获得支持模型迭代所需的优质数据。同时，通过对示范区内海量路侧感知数据实施高精度矢量级标注，支持不同车企在同一路段的车端数据实现来料映射与协同优化，形成“一次标注、多车型复用”的新型服务模式，使企业获取数据服务的成本降至以往的十分之一，显著提升效率、降低成本。目前，北京人工智能数据训练基地已产出包括4D BEV车道线、OD行为预测数据在内的一系列高标准数据集，加速推动智驾系统从依赖高精地图向无图化演进。
企业自用VS共享共用
由于智能网联汽车数据常涉及地理坐标等敏感内容，企业在合规层面顾虑重重，不愿轻易共享。加之市场竞争激烈，企业对数据资产具有较强独占意愿，导致大量有价值的数据沉睡在各自系统中，无法发挥更大效用。此外，供需双方缺乏高效匹配机制，进一步加剧了数据流通障碍。为此，智能院在全国率先推出人工智能数据沙盒机制，通过标准化操作流程、权威合规审查和多元风险补偿机制，为敏感数据的安全应用提供“安全港”，为企业参与数据供给与使用吃下“定心丸”，为数据产品合法流通发放“通行证”。同时，依托北京人工智能数据应用开发平台、公共智算中心和人工智能数据训练基地，构建起“安全可信、客观中立、存算一体、软硬协同”的底层基础设施，提供涵盖数据管理、可信计算、高效标注、模型训练与应用场景对接的“数算模用”一体化公共服务，有效打破企业间的数据信任壁垒。
当前，自动驾驶“数据拼车”众源共享新模式已实现政策引导、平台支撑、设施配套、技术突破与商业模式闭环的深度融合。该范式的落地实施，将有力促进技术创新与产业化进程，为中国乃至全球自动驾驶产业的高质量发展注入新动能。展望未来，北京将持续扩大应用范围，吸引更多生态伙伴加入，不断丰富“数据粮仓”内容，释放数据红利，携手共建智慧交通与智慧城市融合发展的新时代蓝图！
