聚焦数据流通安全治理的关键指引文件发布，明确提出要“明晰数据流通中的安全治理规则”“加强数据流通安全技术应用”“完善权益保护和责任界定机制”。为落实相关要求，总结业界在实践中形成的可操作可复制的典型做法，形成示范效应，业界梳理了一批数据流通安全治理典型案例。展示了在现行法律法规框架下实现智驾数据合规流通的解决方案，探索建立了一套可落地实施的数据流通安全体系，为行业提供了实践参考，其核心逻辑与物流可信数据空间所倡导的“安全可控+价值释放”数据流通理念高度契合。
一、建立“合规先行”“安全可控”的数据流通基础
案例贯彻落实网络安全、数据安全、个人信息保护、测绘及汽车数据管理等相关法律法规要求，采取了对车端采集数据进行实时脱敏、对车企及智驾供应商用数进行授权管理、对数据流通全流程进行安全监管等措施。这种设计体现了《方案》倡导的“将安全贯穿数据供给、流通、使用全过程”理念，将合规要求嵌入业务流程，为数据流通利用建立了合法基础。案例在设计上兼顾了“安全有序”和“高效流通”双重目标，通过标准化工具降低企业合规成本，使中小型车企也能满足合规要求。这一思路与物流可信数据空间的核心定位不谋而合，物流可信数据空间正是以“规则先行、技术兜底”为核心，通过预设数据流通规则、明确合规边界，破解物流行业数据“不敢共享、不愿共享”的顽疾，为仓储、运输、供应链协同等场景的数据流通奠定安全基础。
二、构建数据全生命周期安全治理体系
案例通过采取数据脱敏保障车端采集安全合规，应用商用密码实现数据端到端加密，依托数字证书建立安全传输通道，搭建数据安全监管平台实现异常访问行为监测等措施，形成覆盖数据采集、传输、存储、处理、销毁等全生命周期的安全管理机制。同时，对日志留存期限提出要求，不仅满足了合规要求，更为事后审计和责任追溯提供了技术依据，形成了完整的管理闭环。这一全生命周期治理逻辑，在物流可信数据空间建设中同样得到充分体现。物流可信数据空间采用“基础设施层—可信流通层—应用层”三层架构，通过联邦学习、差分隐私等技术实现“数据可用不可见”，依托区块链记录数据流转全轨迹生成带时间戳的可信凭证，既保障跨主体数据协作安全，又为事后追溯提供技术支撑，实现物流数据从采集到应用的全流程可控。
三、建立合规可操作的数据流通路径
案例基于数据安全责任相关要求，构建了“车企—四维图新公司—云厂商”的三方协作模式，明确各方责任边界：车企作为数据使用者履行数据使用与保护义务；四维图新公司承担数据全生命周期管理与合规处理责任；云厂商提供基础设施保障。这种责任划分解决了数据流通中主体责任不清的关键问题，为跨主体数据协作提供了清晰的权责指引。
在技术层面，案例实现了三个重要突破：一是车端轻量级SDK（软件开发工具包）在保证合规的前提下，可降低数据脱敏的算力消耗，解决了量产车辆数据采集的规模化部署难题；二是云端部署一站式脱敏工具，在满足去标识化及信息安全防护要求的同时，保障了数据处理效率；三是通过商用密码、数字证书认证、云端异常访问监测等措施，为数据流通提供保障，确保数据处于有效保护和合法利用状态。这些技术突破对物流可信数据空间建设具有直接借鉴价值，例如车端轻量级SDK的规模化部署思路，可迁移至物流车辆、仓储设备的数据采集场景，在降低终端算力消耗的同时保障数据采集合规性；云端一站式脱敏工具则可适配物流轨迹、货物信息等敏感数据的处理需求，兼顾合规与效率。
四、案例对数据流通利用及物流可信数据空间建设的启示
该案例通过构建覆盖全生命周期技术防护体系，将合规要求以标准化工具前置嵌入业务流程。同时，案例建立的“技术控险+制度定责+监督闭环”模式，通过适当的技术架构和管理措施，实现了数据要素的合规使用和价值挖掘。案例不仅为智驾行业提供了安全可信的数据流转路径，更对物流可信数据空间的构建提供了可复制的实践范式。
从物流行业实践来看，物流可信数据空间正面临标准不统一、跨主体协同难、安全与效率平衡等痛点，而案例所验证的经验可有效破局：在协同模式上，可借鉴“三方协作”思路构建“物流企业—数据服务商—技术支撑方”的协同机制，明确各方权责；在技术路径上，可引入轻量级采集工具、一站式数据治理平台等标准化工具，降低中小企业接入成本；在价值释放上，可依托全生命周期安全防护体系，推动仓储调度、跨境运输、供应链协同等场景的数据可信流通，例如借鉴案例数据闭环逻辑，实现物流设备数据、订单数据的协同分析，提升AMR机器人路径规划效率，或通过数据自动核验缩短跨境物流通关周期。
综上，该智驾数据流通案例的核心价值不仅限于行业内部，其“技术保障信任、规则明晰权责、场景驱动价值”的核心逻辑，为物流可信数据空间及其他涉及敏感信息的行业数据流通提供了重要借鉴，助力推动数据要素从静态资产转化为动态生产力。
