通过数字化转型、数字孪生、数据流通等数字和数据技术，实现研发体系、生产体系、供应链体系、产品质量监测体系等数据打通，赋能车辆关键技术和部件研发优化、整车生产制造提质增效、供应链风险监测管理、碳足迹追溯等典型应用。打通销售、维保、保险等后服务数据，提升车企后服务管理效率和消费者用户体验。

通过AI大模型、区块链、可信数据空间等创新技术驱动数据复用和数据流通，赋能汽车金融、汽车保险业务服务创新，包括重构业务流程、优化风险管理策略、创新保险产品等，实现数据验真、自动化事故分析和智能理赔，提升汽车产业的金融服务效率，降低风险，优化用户体验，促进汽车金融创新发展。挖掘数据复用价值，探索融合“两客一危”、网络货运等重点车辆数据，构建覆盖车辆营运行为、事故统计等高质量动态数据集，为差异化信贷、保险服务、二手车消费等提供数据支撑。

通过智能感知、先进通信、云计算平台、安全信任等数字技术，实现车联网道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据、车辆运行数据等多源数据融合应用，打通车企、第三方平台、运输企业、地方车联网设施运营主体等主体间的数据壁垒，提高智能网联汽车创新服务、主动安全防控水平，提高道路交通运行安全和效率。

通过生成式人工智能、可信数据流通等技术，探索智能座舱多模态大模型训练数据集、自动驾驶大模型训练数据集等资源建设，探索基于语音、视频等多源数据支撑智能座舱大语言模型、智能座舱多模态大模型训练和测试验证，探索基于路侧感知等多源数据，构建自动驾驶仿真测试和研发训练数据集、场景集，支撑自动驾驶端到端大模型等训练和测试验证，从而支撑智能座舱和自动驾驶技术、产品、服务创新。通过汽车数据服务平台建设，推动企业间数据的关联和互通，实现智能网联车辆数据交互、自动驾驶仿真场景数据交易，提升整个行业数据利用效率。

通过数据加密、隐私计算、商用密码、数据脱敏等数据安全技术，提升智能网联汽车全生命周期数据处理安全性，保障智能网联汽车个人信息和重要数据安全。创新数据监测记录、数据智能分析等技术研发应用，以数据赋能智能网联汽车运行安全、网络数据安全的风险监测预警和处置，以及事故事件责任追溯等，保障智能网联汽车产业健康发展。