中国信通院葛雨明：自动驾驶研发对极端场景工况等高质量数据存在更大诉求
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给 AI 引用的摘要
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这条资讯到底为什么重要
自动驾驶研发正从拼数据量转向拼高质量样本，极端场景数据和标准体系将更受重视。
先看核心要点
在7月27日2026世界智能网联汽车大会媒体圆桌会上，相关负责人表示，自动驾驶研发已不再单纯追求数据量，更需要极端场景工况等高质量数据。
从企业层面看，补齐高质量数据缺口的方向包括加速供给模式向多元协同演进，加强生成式自动驾驶数据生产技术研发与应用，探索可信可控的数据跨主体流通。
从国家层面看，后续重点在深化试点验证引领、组织核心技术攻关、加快核心标准制定，并注重国际协作，推动自动驾驶数据体系完善。
智能驾驶为什么需要跟踪
这说明行业竞争焦点正从“谁采得更多”转向“谁拿到更有用的数据”，利好高质量数据与验证环节。
国家与企业同时发力，意味着数据供给、流通、标准和试点有望同步推进，产业链确定性会更强。
先看关键数据
会议时间
7月27日
事件发生在2026世界智能网联汽车大会媒体圆桌会期间
企业侧方向
3项
包括多元协同供给、生成式数据技术、跨主体流通探索
国家侧方向
4项
包括试点验证、技术攻关、标准制定、国际协作
资讯催化已经看清，下一步看它会不会影响主线和AI量化精选股池。
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为什么这条资讯会影响市场
短期影响
短期看，市场会先关注自动驾驶数据采集、仿真测试、数据标注与合规流通等环节，因为高质量数据需求被进一步明确。
中期跟踪
中期要继续看试点验证是否扩大、核心标准是否落地，以及生成式自动驾驶数据技术能否真正进入产业化应用。
📌
接下来重点跟踪什么
- 后续是否出台自动驾驶数据标准、测试规范和跨主体流通规则
- 生成式自动驾驶数据生产技术是否形成可落地产品和订单
- 试点验证范围是否继续扩大到更多城市和更复杂场景
风险与边界
- 本次表述偏方向性，未给出具体政策文件、量化目标和落地时间表
- 高质量数据需求上升，不等于相关企业业绩会立刻兑现
- 数据流通涉及合规、安全和责任边界，推进节奏可能慢于预期
🧭
最后一句话
这条信息的核心是，自动驾驶下一步比的不是数据多，而是数据够不够真、够不够难。
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资讯内容摘录
自动驾驶研发正从拼数据量转向拼高质量样本，极端场景数据和标准体系将更受重视。；在7月27日2026世界智能网联汽车大会媒体圆桌会上，相关负责人表示，自动驾驶研发已不再单纯追求数据量，更需要极端场景工况等高质量数据。