智能網聯汽車數據風險的研究熱點與展望

文章編號：1005?9679（2025）01?0080?08

摘 要： 系統分析和防控數據風險對于智能網聯汽車全面準入和產業健康發展具有重要意義。本文通過CiteSpace文獻計量分析軟件對智能網聯汽車數據風險問題的研究熱點及趨勢進行剖析，借助Nvivo軟件得出數據風險研究熱點詞匯在現有文獻中出現的頻率，分析文獻研究熱點和現實案例焦點的共性和差異，并對未來研究方向提出建議。研究發現當前智能網聯汽車數據風險的研究熱點包括數據安全、數據流通與共享、個人數據隱私保護、數據跨境流動、數據產權權屬與壟斷規制。未來，數據風險發生的作用機理、發生概率和危害程度，數據風險挖掘、評價、管控的方法、模型和體系構建等是值得研究的方向。

關鍵詞： 數據風險；智能網聯汽車；CiteSpace；研究熱點

中圖分類號： F 49 文獻標志碼： A

Research Hotspots and Prospects of Data Risks in

Intelligent Connected Vehicles

ZHANG Hengjia YOU Jianxin

（School of Economics and Management，Tongji University， Shanghai 200092， China）

Abstract： The systematic analysis and control of data risks are of great significance for the comprehensive entry and healthy development of intelligent connected vehicles. This paper analyzes the research hotspots and trends of data risks in intelligent connected vehicles through CiteSpace citation analysis software. It uses Nvivo software to obtain the frequency at which the hotspot keywords of data risk research appear in existing literature， analyzes the commonalities and differences between the research hotspots and the focal points of real?world cases， and offers suggestions for future research directions. The research findings show that the current research hotspots in data risks of intelligent connected vehicles include data security， data circulation and sharing， protection of personal data privacy， data cross?border flow， and regulation of data property rights and monopoly. In the future， the mechanisms of data risk occurrence， the probability of occurrence， and the degree of harm， as well as the methods， models， and systems for data risk mining， evaluation， and control are worth further research.

Key words： data risk; intelligent connected vehicles; CiteSpace; research hotspots

0 引言

智能網聯汽車作為新一輪科技革命和產業變革的重要載體，是我國推動汽車產業轉型升級、發展新質生產力的重點典型領域。智能網聯汽車通常具有更開放集成的電子電器架構、更強大的多源數據實時采集傳輸能力，數據不僅可以用于車輛狀態監測、遠程控制升級等新型智能化服務，還可以用于后處理分析及產品功能研發。在設計、研發、使用、運營、維護等全生命周期內，智能網聯汽車會收集、處理、傳輸、利用大量的個人、車輛、交通設施和環境數據，并帶來不同層級的安全風險隱患及數據治理挑戰[1]。據相關部門統計數據顯示，2020年以來發現的針對整車企業、車聯網信息服務提供商等相關企業的網絡惡意攻擊達280余萬次[2]。近年來，智能網聯汽車領域發生了眾多數據安全、個人隱私、知識產權等糾紛案件（見表1）。因此，對智能網聯汽車數據風險研究的主題演變、趨勢開展研究，將有助于系統地了解該領域的研究進展、熱點、前沿，為促進我國智能網聯汽車數據要素市場健康發展提供決策支持和政策參考。

1 文獻分析

1.1 研究方法

科學知識圖譜法將學科研究的發展進程、演變機理及內在邏輯關系可視化，從而發現學科發展的結構、脈絡及規律。本文采用CiteSpace軟件對智能網聯汽車數據風險領域的研究進行科學計量分析，通過對研究樣本進行高頻關鍵詞梳理和突現詞探測，并結合關鍵詞時線圖分析熱點演進過程和研究前沿動向。

1.2 數據來源

本文根據CNKI以及WoS數據庫中的研究數據分別構建基礎分析數據庫。以CNKI數據庫中的SCI、EI、北大核心、CSSCI和CSCD學術期刊論文作為基礎數據源，使用高級檢索功能設定檢索條件：主題為“網聯汽車”“數據”，論文發表時間為2014—2024年。初步檢索后，得到有關論文231篇，通過逐一篩選、剔除與主題相關度不高的論文，最終獲得有效論文225篇。以WoS核心合集論文作為基礎數據源，設定檢索條件：主題為“connected car”“data”，文獻類型為“Article”“Review Article”，出版時間為2014—2024年。初步檢索后，得到有關論文844篇，從中篩選出與主題相關度高的有效論文298篇。

通過梳理發現，從2014—2015年開始，網聯汽車數據開始受到國內外學者的關注，該方面研究的發文量總體呈現持續上升趨勢，英文文獻發文量除2022年外，每年均大于中文文獻。2019年起，中英文文獻發文量均明顯增長，近5年英文文獻平均發文量達到42篇，中文文獻平均發文量達到33篇，相關研究逐漸成為熱點。

1.3 熱點主題

為了探究國內外網聯汽車數據研究領域的熱點問題現狀，本文選擇時間跨度為2015—2024年，運行CiteSpace軟件，對相關關鍵詞的共現關系進行統計和聚類分析，得到關鍵詞聚類知識圖譜（見圖2）。其中，CNKI數據庫中的前8個聚類標簽分別是“車聯網”“發展路徑”“自動駕駛”“網聯汽車”“信息融合”“人工智能”“智能制造”“智能汽車”；WoS數據庫中的前8個聚類標簽分別是“stability”“connected and automated vehicle”“cooperative adaptive cruise control”“automotive applications”“privacy”“connected car”“big data”“trajectory reconstruction”。

本文進一步分析關鍵詞，得到主要關鍵詞的出現頻次、中介中心性、最早出現年份等信息（見表2）。在CiteSpace軟件里的“Cluster”菜單欄中選擇“Cluster Explorer”，得到關鍵詞共現網絡聚類信息（見表3）。

1.4 前沿演進

研究前沿是某研究領域的新興理論和熱點主題，可通過關鍵詞時區圖和突現詞進行分析和判斷得出。

通過選擇CiteSpace軟件的“layout | Timeline View”，生成網聯汽車數據研究關鍵詞時區圖（見圖3）。分析CNKI數據庫文獻可知，近年來CNKI數據庫中的學者主要關注網聯汽車數據在技術創新、產業政策、信息安全、法律規制等方面的研究。通過對比可知，WoS數據庫中針對網聯汽車數據方面的研究文獻更豐富，有關學者主要結合大數據分析、交通模型、技術應用、個人隱私保護等開展研究。

圖4為CNKI和WoS數據庫中網聯汽車數據相關研究文獻中，具有高突現值的節點現詞。基于CNKI數據庫數據源，早期研究前沿的突現時間為2006—2020年，該階段研究前沿集中在“智能汽車”“車聯網”“大數據”“汽車產業”方面；近期研究前沿的突現時間為2021—2024年，該階段研究的前沿集中在“車路協同”“智能交通”“節能減排”“數字孿生”和“智能網聯”方面。基于WoS數據庫數據源，早期研究前沿的突現時間為2016—2019年，該階段研究前沿集中在“connected cars”“simulation”和“system”方面；中期研究前沿（2020—2022年）主要集中在“stability”“intelligent transportation systems”“self?driving cars”“machine learning”和“connected and automated vehicle”方面；近期研究前沿（2023—2024年）主要集中在“adaptive cruise control”“string stability”“behavioral sciences”和“traffic flow”方面。

通過CiteSpace軟件對國內外關于網聯汽車數據的研究現狀、主題熱點、趨勢進行對比分析，可以發現：（1）在發文時間和發文量方面，國外針對網聯汽車數據的研究略早于國內，自2019年起網聯汽車數據相關研究呈現穩定增長趨勢，且英文文獻年發文量總體上均大于中文文獻。（2）研究熱點與前沿方面，國內側重于技術創新、產業政策、信息安全、法律規制方面的研究，國外則側重于結合大數據分析、交通模型、技術應用、個人隱私保護等開展研究。

2 文獻評述

2.1 數據安全

智能網聯汽車的數據安全主要指數據采集、傳輸、開發利用、存儲、刪除、備份與恢復等數據過程安全，也包括用戶、車輛及環境信息等數據信息安全[3]。2016—2020年，智能汽車信息安全事件的數量增長了605%，其中針對網聯車信息安全攻擊的事件達到155起[4]。

國內外高度重視汽車數據安全，出臺相關法律法規、政策、標準。早在2016年，美國就頒布了《聯邦自動駕駛政策》，提出數據記錄與共享、車輛安全等15項安全評估指標。我國在網絡安全法、數據安全法、個人信息保護法三大上位法的基礎上，出臺了《汽車數據安全管理若干規定（試行）》《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》等多項智能網聯汽車數據安全政策、法律和法規以及行業標準，明確相關主體應當落實數據安全主體責任，倡導減少對汽車數據的無序收集和違規濫用。

有關網聯汽車數據安全風險的研究受到諸多國內外學者關注。國內學者探討了數據安全風險層次、風險類型、表現形式等。風險層面上，數據安全風險可劃分為個人隱私、公共治理和國家安全三個層面[5][6]。風險類型上，數據安全風險主要存在于個人隱私、數據跨境傳輸和網絡攻擊三個方面[7]。表現形式上，網聯汽車的數據安全問題主要表現為數據過度采集、違規存儲[8]和數據泄露[9]。從全生命周期看，自動駕駛數據在各環節潛在的安全風險分為采集層、通信層、平臺層和應用層[10]。國外學者圍繞數據安全技術開展了研究。如Attaallah等提出了一種基于區塊鏈的框架，通過將智能網聯車輛數據存儲在區塊鏈上以保障數據安全[11]。

2.2 數據流通

智能網聯汽車數據的準確、完整、一致且及時，以及兼容性和互操作性都是高質量數據的重要體現，也是高效安全的數據流通的重要保障。根據流通主體間的供需關系，數據流通可分為開放、共享、交易三種供需模式[12]。

在立法實踐方面，國外已經進行了許多探索，而國內相關立法還比較少。近年來，歐盟相繼頒布《非個人數據自由流動條例》《數據治理法案》和《數據法案》，通過立法建立完善數據要素的流通共享機制，促進汽車數據在部門間、國家間和領域間的高效流通與利用。

國外學者圍繞智能網聯汽車數據領域中技術實現、用戶行為和法律法規等方面的復雜性和多面性開展了研究。Jeong等提出了一種基于區塊鏈的車輛數據市場平臺模型，以及一種使用基于區塊鏈的數據所有者屬性加密（DO?ABE）的數據共享方案[13]。Cichy等提出了心理所有權即駕駛員對其駕駛數據所有感的概念，對于設計增強駕駛員自我效能感的激勵措施，進而鼓勵共享駕駛數據具有重要意義[14]。Schellekens從法律層面討論了企業向政府共享數據的問題，指出共享數據可能會暴露制造商的競爭信息或影響其上下游市場的地位[15]。國內學者的研究主要聚焦智能網聯汽車的數據流通制度和開放共享機制。數據流通制度方面，智能網聯汽車數據流通的政策需求、潛在場景、共性標準、關鍵技術、驗證示范都有待進一步研究[16]，在智能駕駛領域制定合理的數據處理制度存在個人數據邊界模糊、知情同意原則落實難、數據共享機制選擇等挑戰[7]。開放共享機制方面，智能汽車數據共享的困境具體表現為基本規則缺乏和激勵機制缺失[17]。我國目前的數據和交通相關立法關聯性弱，缺乏有針對性的、兼顧創新需求和權利保護的交通數據立法，尤其缺乏促進車輛、道路和交通運營數據開放共享的立法[18]。

2.3 個人數據隱私保護

汽車數據隱私泄露所引發的風險事件愈發常見。美國市場調研機構J.D. Power發布的“2022中國消費者智能網聯汽車數據安全和個人隱私意識與顧慮調查”報告顯示，47.8%的受訪車主表示，從未收到過汽車品牌或經銷商對個人信息收集的提示。

歐盟貫徹嚴格的個人數據隱私保護規則。2018年英國頒布《數據保護法案》，提出故意或過失識別出已去識別化的個人數據會構成新的刑事犯罪。2020年歐盟數據保護委員會發布《車聯網個人數據保護指南》明確表示智能汽車收集的大部分數據均直接屬于個人信息，對車聯網場景下個人數據保護與傳輸風險進行了規制。國家網信辦2021年發布的《汽車數據安全管理若干規定（試行）》提出，駕駛人能夠隨時終止汽車制造商等收集車輛位置、駕駛人或乘車人音視頻等敏感個人信息的行為。

國外對于個人數據隱私保護的研究，強調了個人數據隱私保護的重要性，并提供了不同的視角來看待數據收集、用戶感知和隱私保護策略的有效性。Dowthwaite等認為，駕駛員的隱私偏好是基于數據收集所帶來的感知利益或威脅的，汽車制造商應當通過移動應用程序使駕駛員能夠學習、訪問并控制汽車數據[19]。Walter和Abendroth提出了一種研究網聯汽車服務接受度的建模方法，認為網聯車輛服務提供商應該在增強用戶感知信息控制的同時最小化隱私風險感知[20]。Mark等比較了不同形式的隱私在網聯汽車服務接受度中的差異，并研究了是否以及如何通過提供金錢利益來補償車主因分享隱私數據而可能產生的顧慮[21]。國內對于個人數據隱私保護的立法和研究還比較少。北京、上海、深圳等地先后出臺智能網聯汽車相關制度，但地方立法大多為事故責任的承擔，較少提及智能網聯汽車用戶的個人信息保護問題[22]。有研究針對提出了一種定性和定量結合的隱私風險評估模型，量化了智能網聯汽車的隱私泄露風險[23]。相關學者指出，智能汽車數據類型、數據主體和責任主體的復雜性使智能汽車數據保護面臨法律適用的獨特難題[23]，智能汽車上路測試的許可和監管、個人數據保護和信息安全等問題都有待通過立法加以解決[25]。

2.4 數據產權/權屬、壟斷規制

數據壟斷已經開始挑戰市場生態的健康發展，出于保持市場競爭優勢、創造更大商業利益等角度，智能網聯汽車的龍頭企業借助設計汽車數據架構以實現對數據的獨占訪問[26]，從而成為數據的壟斷者。

歐盟已經建立相關法規法案，對數據確權和壟斷規制做出要求。2023年通過的歐盟《數據法案》要求汽車制造商等數據持有者允許車主免費訪問其自身生成的數據，車主在一定前提下有權選擇將汽車數據與授權的第三方共享，這促進了企業間在售后市場上的公平競爭，反制壟斷性平臺企業濫用數據優勢地位。我國出臺了《汽車數據安全管理若干規定（試行）》等法律法規，對個人信息保護與數據產權確立了部分概括性規定，但汽車數據中非個人信息仍邊界模糊，權屬不明。

國外學術界和實務界較早關注了汽車數據產權及壟斷問題，Geradin[27]、Martens和Mueller[28]、Andra?ko[29]等研究發現，隨著智能網聯汽車的迅猛發展，龍頭企業越來越呈現出壟斷汽車數據的傾向，并在經營行為上不斷設置反壟斷障礙。2022年《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》出臺以來，越來越多國內學者開始關注數據產權相關問題，大多研究從法律角度探討智能網聯汽車的權屬，認為汽車制造商對汽車數據的控制能力不斷提升，在與消費者、服務商、公共部門的關系中占據強勢地位[30][31][32]，提出智能駕駛數據體量巨大、主體多元、涉及權益復雜，數據確權存在法律定位模糊、權利主體及配置不明確、專門立法滯后、使用自律機制缺失的現實困境[33][34]。國內外學者針對智能網聯汽車數據壟斷規制展開了相關研究。Kerber指出，要求汽車制造商向售后服務提供商許可汽車數據能為智能網聯車數據提供一個合理的治理框架[35]。歐盟委員會（2020）提出，如果存在特殊情況，應該強制性要求企業開放數據準入，但應該建立在公平、透明、合理和非歧視等條件基礎上[36]。曾彩霞和朱雪忠（2022）提出，可以通過構建數據強制許可制度，強制要求數據壟斷者開放數據，進行結構性救濟，促進市場有效競爭[37]。

2.5 數據跨境/出境

汽車行業全球化程度高，數據跨境流動成為企業技術迭代、科技創新的必然選擇。不同國家地區法律和監管的差異、技術基礎設施兼容性、語言和文化障礙等都可能影響網聯汽車數據的一致性、完整性等。

歐盟《數據治理法案》《數據法案》和《非個人數據自由流動條例》要求，特定的非歐盟國家為使用從歐盟轉移的非個人數據需要提供適當的安全保障，保障了歐盟對數據跨境活動的管制權力。我國《網絡安全法》《數據安全法》和《個人信息保護法》都對數據跨境作了規定。2024年國家網信辦公布《促進和規范數據跨境流動規定》，對數據出境安全評估、個人信息出境標準合同、個人信息保護認證等數據出境制度的施行進行規定，保障數據安全，保護個人信息權益，促進數據依法有序自由流動。

國內學者圍繞數據跨境流動面臨的法律、安全和技術層面的多重挑戰，強調了加強國際合作和制定全面數據保護措施的重要性。張浩和陳全思提出政治因素、制度因素和安全因素等多元風險因素提高了智能網聯汽車數據跨境流動合作的難度[38]。宋琦等認為智能網聯汽車數據跨境風險主要包括重要數據、敏感信息非法傳輸至境外或存儲在境外平臺被非法共享、利用和分析，損害國家安全和利益[39]。還有研究認為智能網聯汽車數據出境風險除了國家安全和國家間的數據競爭外，還包括數據主體的隱私與人身安全[40]、商業秘密泄露風險和數據處理者的不確定性[41]。還有學者認為現行法律未界定車聯網數據權屬與個人信息保護方式，擬設定的數據出境審查制度是否足以保護國家安全有待探討[42]。

3 研究展望

從表1不難發現，近年來隨著智能網聯汽車的發展，車企數據風險事件主要集中在數據安全、數據泄露、隱私保護等方面。本文借助NVivo軟件對中國知網（CNKI）數據庫相關中文文獻中，智能網聯汽車數據相關熱點詞匯詞頻進行了分析。通過NVivo軟件的詞頻查詢模塊，對本文文獻綜述梳理出的五個研究方向詞匯，在遴選出的期刊論文中的出現頻率進行統計。其中，“安全”詞頻為4895次、“流通、共享”詞頻為771次、“隱私”詞頻為772次、“權屬、產權”詞頻為82次、“跨境、出境”詞頻為524次。

通過比較文獻研究和實際案例，可以得出：（1）數據安全、個人數據隱私保護是文獻和案例研究的共同焦點，也是熱門研究方向。數據安全包括但不限于數據采集、存儲、傳輸、開發利用等過程的安全，以及用戶、車輛及環境信息等信息安全。個人數據隱私保護方面，如何保護用戶隱私成為一項日益重要的議題。（2）數據流通共享、數據跨境出境是文獻研究的新興方向。數據流通共享方面，政策需求、潛在場景、共性標準、關鍵技術、驗證示范等研究正在成為新的關注點；數據跨境出境方面，鑒于汽車行業全球化的特點，數據跨境流動的合作與監管正成為新的研究領域。（3）數據權屬產權方面，已經發生了一些風險和糾紛事件，但文獻研究還較少，隨著數據資產化的發展，數據的權屬和產權問題正逐漸顯現。

本文通過CiteSpace軟件對國內外關于智能網聯汽車數據風險的研究現狀、熱點主題、前沿趨勢進行了系統的梳理和分析。發文時間和發文量方面，國外針對網聯汽車數據的研究略早于國內，自2015年以來國內外相關研究呈穩定增長趨勢。研究熱點和前沿方面，國內側重于技術創新、產業政策、信息安全、法律規制方面的研究，國外則側重于結合大數據分析、交通模型、技術應用、個人隱私保護等開展研究；通過分析突現節點詞可知，國內外網聯汽車數據研究與大數據、數字孿生、機器學習等新一代信息技術的發展密切相關。通過對智能網聯汽車數據風險的文獻熱點和案例焦點進行梳理比較，發現數據安全、個人數據隱私保護是文獻和案例研究的共同熱點，數據流通共享、數據跨境出境是文獻研究的新興方向，數據權屬產權問題逐漸顯現但文獻研究還比較少。

對智能網聯汽車的數據風險問題進行預估并提出相應的干預措施，對于推動智能網聯汽車全面準入和產業健康發展具有重要意義。如何全面識別影響智能網聯汽車數據的風險點？如何量化評價智能網聯汽車數據風險，確定關鍵風險問題？如何針對關鍵風險設計和實施改建措施，確保智能網聯汽車的數據質量？未來，數據風險發生的作用機理、發生概率和危害程度，數據風險挖掘、評價、管控的方法、模型和體系構建等都是值得探討的研究方向。

參考文獻：

[ 1 ] 徐珺，涂輝招.智能網聯汽車數據資產化趨勢及上海加快前瞻性布局對策[J].科學發展，2023（6）：24?31.

[ 2 ] 魏嵐.保障網聯汽車采集數據的安全[J].智能網聯汽車，2021（4）：48?49.

[ 3 ] 吳海燕，陳樸，陳亞亮，等.智能網聯汽車數據安全國內外治理機制及政策研究[J].電信快報，2022（9）：27?33.

[ 4 ] 趙建國.特拉斯“偷臉”？智能汽車如何跨越數據安全鴻溝[J].中國信用，2021（4）：121?123.

[ 5 ] 張洪天，趙子駿，段希冉.面向智能網聯車的數據保護及解決方案[J].中國電子科學研究院學報，2021，16（7）：705?709.

[ 6 ] 趙舒捷.智能網聯汽車數據安全的風險、沖突與規制：基于總體國家安全觀的規范建構[J].數字法治，2023（4）：81?95.

[ 7 ] 徐子淼.智能網聯汽車數據處理的法律規制：現實、挑戰及進路[J].蘭州大學學報（社會科學版），2022，50（2）：100?111.

[ 8 ] 覃慶玲，謝俐倞.車聯網數據安全風險分析及相關建議[J].信息通信技術與政策，2020（8）：37?40.

[ 9 ] 梅傲，尹詩楠.法國網聯汽車的數據合規方案及中國啟示[J].中國科技論壇，2023（6）：180?188.

[10] 自動駕駛數據風險及安全防護技術[J].智能網聯汽車，2020（5）：54?63.

[11] ATTAALLAH， ABDULAZIZ， et al. A Trailblazing Framework of Security Assessment for Traffic Data Management[J]. Intelligent Automation amp; Soft Computing， 2023， 37（2）.

[12] 中國信息通信研究院. 數據要素白皮書（2022年）[R]， 2023.

[13] JEONG B G， YOUN T Y， JHO N S，et al.Blockchain?Based Data Sharing and Trading Model for the Connected Car[J].Sensors， 2020， 20（11）：3141.

[14] CICHY P， SALGE T O， KOHLI R. Privacy concerns and data sharing in the internet of things： mixed methods evidence from connected cars[J].MIS quarterly： Management information systems， 2021（4）：45.

[15] SCHELLEKENS M .Data from connected cars for the public cause [J].Computer Law amp; Security Review： the international journal of technology law and practice， 2022.

[16] 洪啟安，于潤東，于勝波，等.智能網聯汽車數據要素流通綜述[J].信息通信技術與政策，2024，50（3）：27?34.

[17] 高完成.智能汽車數據共享的困境與法律應對[J].河南財經政法大學學報，2023，38（6）：92?100.

[18] 鄭戈.數據法治與未來交通——自動駕駛汽車數據治理芻議[J].中國法律評論，2022（1）：202?214.

[19] DOWTHWAITE A， COOK D， COX A L .Privacy preferences in automotive data collection[J].Transportation Research Interdisciplinary Perspectives， 2024， 24.

[20] WALTER J，" ABENDROTH B. On the role of informational privacy in connected vehicles： A privacy?aware acceptance modelling approach for connected vehicular services[J].Telematics and informatics， 2020（6）：49.

[21] DE，REUVER，MARK，et al.Can privacy concerns for insurance of connected cars be compensated？[J].Electronic Markets the International Journal on Networked Business， 2016.

[22] 瑪麗亞木·艾斯凱爾.論智能網聯汽車終端用戶個人信息的保護困境及其出路[J].克拉瑪依學刊，2024，14（2）：68?76.

[23] 楊波，鐘永超，楊浩男，等.智能網聯汽車Wi?Fi隱私泄露風險研究[J].西安電子科技大學學報，2023，50（4）：215?228.

[24] 張韜略，蔣瑤瑤.智能汽車個人數據保護——歐盟與德國的探索及啟示[J].德國研究，2019，34（4）：92?113+151.

[25] 張韜略，蔣瑤瑤.德國智能汽車立法及《道路交通法》修訂之評介[J].德國研究，2017，32（3）：68?80，135.

[26] MARTENS B， MUELLER?LANGER F. Access to digital car data and competition in aftersales services markets [EB/OL]. [2023?02?14]. https：//joint?research?centre.ec.europa.eu/system/files/2018?10/jrc112634.pdf.

[27] GERADIN D. Access to In?Vehicle Data by Third?Party Service Providers： Is there a Market Failure and， if so， How Should it be Addressed？[EB/OL]. [2023?02?14]. https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id=3545817.

[28] MARTENS B， MUELLER?LANGER F. Access to digital car data and competition in aftermarket maintenance services[J]. Journal of Competition Law amp; Economics， 2020， 16（1）： 116?141.

[29] ANDRA?KO J， HAMU?áK O， MESAR?íK M， et al. Sustainable data governance for cooperative， connected and automated mobility in the European Union[J]. Sustainability， 2021， 13（19）： 10610.

[30] 賈晨光.大數據時代智能網聯汽車企業數據權利的法律規制[J].湖北經濟學院學報（人文社會科學版），2023，20（4）：71?75.

[31] 楊潔.消費者獲取智能汽車數據的權利證成與規范實現[J].西北大學學報（哲學社會科學版），2023，53（5）：91?102.

[32] 付新華.論智能網聯汽車數據的治理之道[J].法制與社會發展，2024，30（1）：147?163.

[33] 陳磊，鄭淼.個人數據誰做主？——智能駕駛個人數據的權利歸屬問題[J].大連理工大學學報（社會科學版），2024，45（1）：78?88.

[34] 雍晨.智能駕駛數據治理框架研究[J].暨南學報（哲學社會科學版），2023，45（4）：62?72.

[35] KERBER W. Data governance in connected cars： the problem of access to in?vehicle data[J]. J. Intell. Prop. Info. Tech. amp; Elec. Com. L.， 2018， 9： 310?331.

[36] Communication From The Commission To The European Parliament， The Council， The European Economic And Social Committee， The Committee Of The Regions， A European Strategy for Data [EB /OL]. [2023?02?14]. https：//eur?lex.europa.eu/legal?content/EN/TXT/？uri=CELEX% 3A52020DC0066.

[37] 曾彩霞，朱雪忠.數字經濟背景下構建數據強制許可制度的合理性、基本原則和監管思路——基于數據作為關鍵設施視角[J].電子政務，2022，230（2）：97?109.

[38] 張浩，陳全思.我國智能網聯汽車數據跨境流動的法律規制[J].人工智能，2020（4）：40?46.

[39] 宋琦，武波，劉永東.關于智能網聯汽車數據安全治理框架的探究[J].網絡安全與數據治理，2024，43（3）：1?8.

[40] 覃慶玲，謝俐倞.車聯網數據安全風險分析及相關建議[J].信息通信技術與政策，2020（8）：37?40.

[41] 陳思琦.智能網聯汽車數據跨境流動的法律問題研究[J].網絡安全技術與應用，2023（4）：146?148.

[42] 趙海樂.比較法視角下的我國“車聯網”數據治理路徑選擇[J].上海財經大學學報，2021，23（5）：139?152.

收稿日期：2024?11?20

基金項目：上海市軟科學研究項目（23692105100）

作者簡介：張桁嘉（1992—），男，講師，博士研究生，主要研究方向為管理理論與方法；尤建新（通信作者）（1961—），男，教授，博士生導師，管理學博士，主要研究方向為管理理論與方法。