芯耀
与非AI
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《2026年中国OEM主机厂数据能力分析报告》发布。
一辆L4级自动驾驶研发测试车，每天产生的原始数据量可达约10TB——仅一天的数据，就足以装满两三百部蓝光高清电影；而普通量产智能网联汽车的单日数据量多在GB级到1–2TB之间。针对单车单日TB级数据，车企面临的已不是"如何存下"，而是"如何变现"——数据体量的暴涨，倒逼车企从"收集"转向"经营"：数据不再只是研发与营销的辅助工具，而是如发动机、底盘一般，成为定义车企竞争力的核心资产。
《2026年中国OEM主机厂数据能力分析报告》以DCMM数据能力成熟度评估模型为框架，从九大能力域、36个子域出发，对24家主流车企系统评估，叠加技术成熟度与业务价值兑现（T-V）分析，呈现出中国主流车企数据能力的全景图谱。评估显示，一汽集团以91.2综合得分成为唯一达到 L5 优化级的车企，吉利、小鹏、蔚来、理想与阿维塔、比亚迪等组成头部阵营，整体呈 "传统巨头冲顶、新势力领跑、合资承压" 格局。同时剖析了数据底座与治理体系如CDO 制度与数据资产入表正推动数据从生产要素转向可计价资产；合规端梳理了《汽车数据出境安全指引（2026 版）》等最新监管框架；并总结了未来2~3年17条汽车数据能力演进趋势，如湖仓一体与毫秒级架构、DaaS 与 AI Agent、可信数据空间与跨境数据生态等。
两个值得注意的信号：其一，L3稳健级是行业最大主体，意味着多数车企已建成基本体系，但尚未形成量化管理能力；其二，头部新势力与传统转型车企在数据架构、数据应用上已经拉开代差——以头部五家为例，一汽集团九域均衡无短板，小鹏在数据架构与数据应用上领先，而数据标准是多家新势力的共同弱项。
来源：佐思汽研
一、数据觉醒：从“造车”到“养数据”，车企的胜负手换了
车企的竞争力正从"造车能力"转向"数据运营能力"——通过海量在网车辆持续产生真实场景数据，反哺智驾算法迭代、售后主动服务、生产供应链优化，形成数据飞轮。
智驾数据底座：以规模养数据。比亚迪以超300万辆智驾车型保有量构建行业领先的数据闭环。截至2026年5月，辅助驾驶车型保有量突破315万辆，天神之眼平台每天新增辅助驾驶训练数据超2亿公里，5000人智驾研发团队推动云端世界模型、生成式AI及端到端算法迭代。2026年5月28日，比亚迪发布璇玑A3 4nm车规级智驾芯片，形成"车辆规模扩大—数据积累—算法迭代—体验提升—使用率提高"的正向循环。这是典型的用整车销量"养"智驾数据的模式。
此外，小鹏第二代VLA基于云端约3万卡算力集群训练，累计研发投入达20亿元以上量级，并采用50PB训练数据强化空间推理能力——正是依托这一海量数据，模型得以实现绕行事故现场、起伏烂路提前降速等复杂场景的自适应。更关键的是，云端到车端的全链路迭代周期已压缩至约5天一次，使算法能够快速响应真实驾驶反馈，形成"数据采集—训练迭代—落地验证"的敏捷闭环。
制造与供应链：用数据重塑生产。一汽-大众（"云上"分布式汽车工厂）携手华为云在佛山建成全国首个"云上"分布式汽车工厂，通过"长春总部专属云+分支工厂CloudPond"架构，实现异地工厂与总部数据全面融合、统一调度，推动研发、生产、供应链高效协同。以智慧工厂为例，一汽-大众已推广超过100个智能场景，年收益4600万元。
赛力斯超级工厂的“产业大脑”实现串联300多家合作伙伴、直通50多家核心供应商，研发效率提升20%、订单交付准时率提升13%，数据指令下达后最快20分钟就能调整产线。
售后服务：从"被动维修"到"数据主动服务"。蔚来NIO Service用数据做“主动服务”，服务卫士系统（Service Guardian）通过车联网信号远程监测、抓取异常信号、预判车辆问题、远程预警，将"被动维修"转化为"主动服务"。系统具备秒级远程诊断能力，必要时诊断专家第一时间跟进，综合诊断准确率超90%，已为约12万辆在保车辆提供主动服务，同类故障维修时长平均缩短约30%"。
营销与研发端同样在变。长安汽车构建了集团线索中心，被官方称为"线索数智化运营"（Data×AI），也有报道称其为"数字漏斗"式的全流程运营，汇聚、清洗、评级、培育、下发、复用全流程数字化，线索转化率提升约50%，累计带来8.2万台纯增销量；智己汽车为研发配备了30多个"数字工程师"智能体，通过多智能体协同完成方案选型、需求分发、辅助咨询等任务。其中车身钣金结构建模智能体将单件加强板3D设计从约3小时压缩至分钟级，四门两盖50个加强板项目更新10次可节约1500工时。
二、24家车企数据能力大摸底：一汽登顶，新势力领跑，谁在掉队
中国车企数据能力成熟度排名情况
来源：佐思汽研《2026年中国OEM主机厂数据能力分析报告》
在24家代表车企中，一汽集团的数据能力凭什么断层第一L5优化级呢？答案是“制度驱动”——2021年一汽签发了汽车行业首部企业级《数据基本法》，确立了“数据共享是义务，数据产生部门不得拒绝跨领域合理共享需求”，梳理38000多个业务单元，实现“一点录入、多点调用”；叠加“1174”全员数智转型战法与七星云工作台，一汽把研发周期压缩50%、制造成本降低40%。此外，其中主流新势力（岚图、赛力斯等）均已构建自研或深度定制的数据平台架构，普遍采用湖仓一体/存算分离/实时数仓技术路线，数据采集-处理-应用链路时延低（毫秒-秒级），数据规模达PB级。
在数据治理路径选择上，不同阵营的打法泾渭分明。新势力设有明确的数据/AI相关组织部门，只是其形态与传统车企的"独立数据治理部门"不同，更强调数据职能的内嵌化与AI原生化——它们把数据从"一个职能/部门"上升为"整个组织的底层操作系统"，以AI原生、扁平化、数据驱动的中台形态重构组织。2026年初小鹏将自动驾驶中心与智能座舱中心合并为"通用智能中心"，围绕基座模型、Infra底座设立二级组织，统一的AI中台同时支撑智驾、座舱及机器人业务。理想拆散自动驾驶研发部门，按AI公司组织梳理为Infra（基础设施，负责算力和数据）、基座模型、软件本体、硬件本体几大版块，并建立类似科技公司的AI原生化中台。
传统自主靠规模变现，如比亚迪，截至2026年5月28，比亚迪搭载辅助驾驶车型保有量已超过315万辆，其自研的“天神之眼”智能驾驶系统每日生成数据超过2亿公里，用真实场景数据构筑底座，5000人智驾团队把战略变成可兑现的承诺；国际品牌特斯拉中国是唯一实现“采集—存储—训练—部署—迭代”全链路境内闭环的外资车企。上海数据中心加临港AI训练中心构成双中心，累计积累超30亿公里中国道路数据。合资车企受全球架构约束、平台本地化滞后的原因，数据治理相对滞后。
值得一提的是，数据资产正在成为新的分水岭。阿维塔科技于2026年5月顺利通过国家DCMM量化管理级（4级）认证——这是我国数据管理领域唯一国标体系中的高阶认证，标志着企业数据治理实现了"可量化、可度量、可预测"的精细化运营。依托这一标准化管控体系，阿维塔落地了行业首个车企数据资产入表闭环，将此前被认为"无法计入企业资产、价值难以量化"的海量车端数据，转化为公司财务报表上可计量、可入账的真实资产，并以六维度数据质量评分机制打通跨部门孤岛，将研发人员跨域取数时长从数天压缩至分钟级。
24家车企代表 数据资产能力域表现
来源：佐思汽研《2026年中国OEM主机厂数据能力分析报告》
截至2025年末，车企数据资产化已从"财务入表"走向"资本运作"，开始真正进入资本市场的价值视野。北汽新能源以售后、质量索赔、动力电池等数据资产质押，从北京银行获得2亿元融资，创下汽车行业数据资产单笔融资之最；奇瑞旗下芜湖金桔科技也以汽车后市场数据集完成长三角首笔数据资产质押融资。在交易所端，深圳数据交易所已完成32家车企126项数据资产登记，交易规模突破15亿元；长三角芜湖、西部数据交易中心等也在汽车产业数据专区密集挂牌。比亚迪、上汽、吉利等头部车企更是首批完成数据资产相关布局的主体。
会不会“经营数据”，开始对车企在资本市场的估值产生影响。
三、政策红线与安全底线，车企的“合规必修课”
2026年是数据要素政策的“大年”。数据产权登记指引7月印发、9月国家登记系统上线试运行，车端数据第一次有了全国统一的“法定身份证”；国家数据局启动行业高质量数据集建设行动，106家链主先行先试，汽车是重点垂类；工信部“工业数据筑基行动”把汽车与钢铁并列为首批重点行业，中国汽研与中移上海联合牵头的汽车行业联合体已在重庆落地。四部门《汽车行业数字化转型实施方案》给出硬指标：2027年关键工序数控化率超70%。
政策之外还有红线。《汽车数据安全管理若干规定》倡导车内处理、默认不收集、精度范围适用、脱敏处理四项原则，同时规定重要数据境内存储、向境外提供须经安全评估。2026年2月，工信部等八部门联合印发《汽车数据出境安全指引（2026版）》，把汽车重要数据细化到27类51项，给出九类豁免和三条出境路径，“远程访问即出境”的认定直接击中合资车企的全球IT架构。与此同时，中汽研承担的汽车行业可信数据空间以“四横四纵”覆盖研产供销服全链条，支撑智驾险、电池护照、碳足迹等场景；北汽新能源凭数据资产质押从北京银行拿到2亿元融资，创下汽车行业单笔之最——数据从“成本”变成了“抵押物”。
汽车行业可信数据空间整体架构
来源：中国汽研
监管同时也在“开闸”。2025年12月，工信部公布首批L3级自动驾驶车型准入许可，长安、极狐两款车型获批；2026年7月，北京、重庆、上海、广州、深圳、武汉六城同步启动L3全域上路试点。配合“车路云一体化”20城试点向50城扩围，汽车数据不仅被管住了，也开始被用起来了。
安全是底线，合规是门票。2026年1月，奇安信发布《智能网联汽车云平台漏洞分析报告》：30家主流厂商云平台中，28家检出安全漏洞，比例高达93.3%；23家存在超危或高危漏洞（76.7%）；共发现207个漏洞，其中135个（65.2%）源自身份未校验、接口未鉴权等低级错误；22家厂商存在身份认证与访问控制类漏洞（73.3%），60%存在失效的访问控制。数字钥匙管理失效、接口过度暴露……云端安全，已成为智能驾驶规模化落地最大的“暗礁”。
车企的反击也已经展开。小鹏与阿里云签署后量子加密合作协议，全新P7率先搭载后量子安全技术；蔚来自研NPCC端云融合AI智能体框架，构建五层数据隐私防护；吉利发布全域安全2.0体系，把量子安全技术引入车辆网络；比亚迪以“i迪犬”智能安全平台叠加UN R155/R156、ISO 27001认证构筑防线；赛力斯则喊出“安全是最大的豪华”。在数据安全这件事上，车企开始把它当成“新豪华配置”来卷。
合规正在进入“字段级”时代。2026版《汽车数据出境安全指引》明确三种构成出境的情形，合资车企全球IT系统向海外总部开放数据库的传统模式必须改造；“中国数据中心加本地AI训练”成为在华外资车企标配——特斯拉模式正被大众、宝马、奔驰复制。合资2.0也在重构数据权责：上汽通用续约至2047年，产品定义权移交中国团队；一汽大众以中方主导的数智化转型重构合资格局。CDO（首席数据官）与数据治理委员会，正从头部OEM标配扩展为全行业要求。
四、底座之战：从万卡集群到万亿级车联网信号实时分析
如果说评分是“体检报告”，数据平台就是“造血系统”。
小鹏把数据底座做成了“云端模型工厂”——从万卡起步到3万卡集群，小鹏第二代VLA基于3万卡算力集群，算力10 EFLOPS，集群利用率常年90%以上（高峰98%），20亿元投入训练，采用50PB训练数据，云端到车端全链路迭代约5天一次"；基于“采集、加密上传、清洗、存储、标注、训练、仿真、OTA、归因”的车云一体数据闭环，横向贯通车辆、用户、销售、售后、制造、供应链、研发七大业务域。
理想汽车则把实时分析做到极致——基于阿里云Hologres+Flink构建了万亿车联网信号毫秒级响应实时分析平台，在成本与原先持平的情况下，写入性能提升200%，实现万亿数据秒级写入，计算成本降低40%，支撑百万辆在网车辆、每车每秒上万信号实时处理。
吉利则是“组织加算力”双轮驱动——2022年成立由CDO任主任的数据治理委员会，建立一级、二级数据Owner与数据管家梯队，是国内车企中组织建制最标准的治理样本；星睿智算中心2.0算力达23.5 EFLOPS居中国车企首位，以GDMP大数据平台加镜舟LakeHouse湖仓融合承接300万以上车联网接入，并联合阶跃星辰、千里科技等成立“智能汽车算力联盟”。
来源：佐思汽研
合资车企也在追赶。上汽大众与阿里云瓴羊Dataphin共建全域数据资产体系，系统梳理1万多个数据对象（表、字段、指标、维度、标签），通过字段级血缘追踪贯通研产供销，建成覆盖全公司的标准化数据资产清单。Dataphin在上汽大众的成功落地，不仅构建了清晰、可信、易用的企业级数据资产体系，还重塑了数据开发与治理的工作范式，已成为上汽大众实现数据”采-建-管-用”全生命周期管理的核心引擎，为数字化转型奠定了坚实基础。
数据底座的差距，正在从“有没有”转向“用得好不好”。
展望未来趋势，其中三个确定性值得重点关注：
实时化：数据架构将从T+1批处理全面跃迁到秒级乃至毫秒级，流批一体（Flink＋Paimon/Iceberg）成为新建平台默认选择；
训练闭环：智驾竞争从“数据闭环”迈入“训练闭环”，世界模型与仿真让训练数据从被动采集转向主动合成，数据质量与仿真能力取代单纯数据量成为核心壁垒；
合规本地化：《汽车数据出境安全指引（2026版）》把监管推进到字段级实操，“远程访问即出境”的认定，让合资车企必须完成中国区数据平台与全球系统的“逻辑隔离＋物理分离”。
以后判断一家车企的“数据成色”，不必只看它发布多少技术名词，而可以看四件事：组织是否设了CDO与数据治理委员会、平台是否真的被业务高频使用、数据是否完成了资产化确权与入表、数据能力是否转化成了可验证的收入或效率指标。简言之，数据能力，是下一轮洗牌的分水岭。
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