1。执行摘要
自动驾驶技术的出现有望彻底改变交通方式，在安全性、效率和便利性方面提供潜在的改进。但是，这种潜力的实现与大量数据的可用性、质量、安全性和管理密切相关。本报告全面分析了影响全球四个主要地区的自动驾驶准备情况的数据挑战：欧洲联盟（欧盟）、北美（NAM）、拉丁美洲（LATAM）和亚太地区（APAC）。
在这些地区，数据基础设施、监管框架和数据治理方法的成熟度存在显著差异，直接影响了它们对自动驾驶汽车的准备：
- 亚太地区 驾驭高度多样化的监管环境，以某些国家严格的数据本地化法律为标志，同时技术进步迅速。
- 北美 努力应对分散的监管格局以及通过广泛测试和早期部署生成的庞大数据。
- 欧盟的 强调严格的数据隐私法规虽然对个人保护至关重要，但会给自动驾驶汽车开发的数据收集和共享带来复杂性。
- 拉丁美洲 由于基础设施限制和数字连接差距，面临巨大障碍，这阻碍了关键数据的获取和利用。
了解数据挑战中的这些地区差异对于旨在战略性地走向广泛自动驾驶之路的利益相关者来说至关重要。
2。简介：数据在自动驾驶准备中的关键作用
自动驾驶的准备情况取决于技术、正确的监管环境、基础设施和公众的接受程度，所有这些都是一致的。这种协调的核心是数据，数据是推动自动驾驶汽车开发和部署各个阶段的生命线：1
- 训练： 机器学习算法需要庞大、多样且经过精心标记的数据集，涵盖各种现实世界的驾驶场景，才能有效地学习和适应。2
- 操作： 来自传感器（摄像头、激光雷达、雷达）的数据持续涌入，可以实现实时感知和即时驾驶决策。4
- 导航： 高清晰度、经常更新的地图数据对于精确定位和全面了解道路网络是必不可少的。6
- 安全： 全面的数据记录和对不同条件下车辆性能的严格分析对于确保安全性和可靠性至关重要。8
- 连接： 车辆、基础设施和云平台之间的无缝数据交换可实现实时更新、交通管理和增强的安全功能。 9
自动驾驶固有的庞大数据量和错综复杂的性质在全球范围内构成了艰巨的挑战，不同地区表现出不同的特征4。本报告将深入探讨阻碍欧盟、不结盟运动、拉丁美洲和亚太地区自动驾驶准备就绪的具体数据挑战，探讨与每个关键区域的数据交叉的监管、基础设施、技术和社会因素。
3.亚太地区的自治优势：利用智慧城市和技术领先地位
3.1。前进之路：打造亚太地区自动驾驶出行的未来
亚太地区呈现出独特的复杂和充满活力的格局 自动驾驶汽车 发展。在这个多元化的市场中取得成功需要建立在三大核心支柱上的战略方针：协作、本地化和以数据为中心的思维方式。
亚太地区的异构数据治理框架，包括中国等国家严格的数据本地化法律，需要灵活且适应性强的方法，包括：
- 积极与政府互动：与每个国家的政策制定者合作，了解和制定不断变化的法规，倡导平衡的方法，在尊重数据主权的同时促进创新。
- 制定特定区域的数据策略：实施强大的数据基础设施和处理能力 之内 关键市场应遵守当地法规并最大限度地减少跨境数据传输问题。
跨境数据流、数据质量、标准化和互操作性的复杂性需要协作方法，包括：
- 促进开放平台和数据共享：支持百度的阿波罗项目等举措，鼓励数据共享和协作，同时尊重数据主权问题。
- 建立通用标准：推动标准化数据格式和注释指南的开发和采用，以促进互操作性和基准测试。
亚太地区的快速城市化和智慧城市举措的激增为自动驾驶的部署创造了难得的机会。这需要：
- 将自动驾驶汽车与智能基础设施集成：开发技术和系统，实现自动驾驶车辆和智能城市基础设施之间的无缝数据交换，以优化交通管理、路线和安全。
- 优先考虑网络安全：实施强有力的网络安全措施，保护车辆和基础设施之间共享数据的完整性和隐私。
亚太地区对技术和自动化的不同文化态度极大地影响了人们的接受度。该行业必须：
- 进行全面的文化研究：了解每个市场对自动驾驶汽车的具体看法、期望和担忧。
- 发展具有文化敏感性的沟通：量身定制信息传递和沟通策略，以引起当地价值观的共鸣并建立公众信任。
- 调整 AV 行为：尽可能调整驾驶风格以满足当地规范。
3.2 异构数据治理框架
亚太（APAC）地区的特点是数据治理框架格局高度多样化，这为自动驾驶汽车的开发和部署带来了极大的复杂性 1。值得注意的是，亚太地区的几个国家，例如中国，已经实施了严格的数据本地化法 1。这些法规通常要求在国内生成的数据必须在国内存储和处理，这可能会对自动驾驶汽车开发和运营至关重要的跨境数据流动、存储和处理活动产生重大影响。亚太地区的政府支持水平和自动驾驶汽车监管框架的成熟度也存在很大差异。 70。尽管许多亚太国家正在积极建立行业框架和法规以支持该行业的增长 70，这些框架的异质性，特别是在数据本地化要求方面，对寻求在该地区多个市场开展业务的全球自动驾驶汽车公司构成了重大挑战。这些公司通常需要在每个国家/地区建立本地数据基础设施并遵守特定的数据处理协议，从而增加运营成本和物流复杂性。
3.3。跨境数据流的复杂性和不同的法律解释
由于不同的数据主权模型和对数据保护法的不同法律解释，在亚太地区的众多国家之间传输数据变得更加复杂 1。例如，中国非常重视数据主权，将其视为网络空间国家主权的延伸，这可能会限制数据的跨境传输 1。这些复杂性可能会严重阻碍该地区的合作研发工作，因为自动驾驶汽车的开发通常需要共享 大型数据集 用于培训、验证和测试目的。对跨境数据无缝传输的限制可能会阻碍这一关键过程，有可能减缓亚太地区自动驾驶创新和技术进步的总体步伐。促进高效的跨境数据流动，同时尊重每个国家的个人数据主权，仍然是一项关键挑战，需要有效解决，以加快整个地区自动驾驶技术的进步。
3.4。与数据质量、标准化和互操作性相关的挑战
确保稳定的数据质量、建立稳健的标准化实践以及在亚太地区的自动驾驶汽车开发商及其各种技术中实现无缝互操作性带来了重大挑战 1。自动驾驶领域的快速技术发展速度往往超过立法的速度，导致许多国家在解决自动驾驶系统中的数据安全问题时缺乏具体的法律指导。
百度的阿波罗项目等举措，该项目旨在提供一个包含源代码、数据和各种协作选项的开放平台 18，代表了在亚太地区自动驾驶汽车行业内促进数据共享和标准化的重要步骤。标准化数据格式和全面的注释指南的开发和广泛采用对于实现更有效的协作以及促进在亚太地区自动驾驶汽车开发的多样化生态系统中进行有意义的基准测试至关重要。
3.5。快速城市化和智慧城市举措的作用
亚太地区的快速城市化步伐和智慧城市举措的激增是采用自动驾驶汽车的重要推动力，它们也对相关的数据挑战产生了深远影响 25。亚太地区的许多政府正在对智能基础设施和先进的交通系统进行大量投资，以增强城市交通，自动驾驶汽车通常被视为这些全面智慧城市战略的关键组成部分 72。这种整合的一个关键方面是 自动驾驶汽车的路径规划，它依赖于自动驾驶汽车和智慧城市基础设施之间的无缝数据交换。这确保了有效的交通管理、优化的路线规划和增强的整体安全性。亚太地区智慧城市的扩张为自动驾驶技术带来了巨大的机遇和独特的挑战，在自动驾驶技术中，数据对于互联城市环境中的无缝集成和平稳运行至关重要。但是，这种集成水平还需要强大的数据共享机制和严格的网络安全措施，以保护交换信息的完整性和隐私。
3.6。文化因素
亚太地区各国对技术、安全和自动化的不同文化态度对自动驾驶汽车的接受程度和具体期望产生了重大影响 21。总体而言，对技术的文化态度以及既定的社会惯例会对自动驾驶汽车的开发和公众接受度产生重大影响80。例如，一些研究表明，与其他地区的人相比，日本人对自动驾驶汽车的态度往往更加中立 29。根据霍夫斯泰德的六维模型等文化模型的定义，集体主义、权力距离和避免不确定性的程度等因素在塑造公众对自动驾驶汽车行为和安全的接受度及其具体期望方面起着至关重要的作用30。值得注意的是，一些亚太地区国家，例如中国，对自动化的潜力表现出特别高的乐观和热情 54。了解这些错综复杂的文化差异对于自动驾驶汽车开发商来说绝对是至关重要的，因为他们努力定制自己的技术并完善沟通策略，以有效地与亚太地区各个市场的特定偏好和期望产生共鸣。
4。以创新为动力，注重可扩展性：北美的自动驾驶之路
4.1 超越硅谷：北美自动驾驶汽车的海岸到海岸战略
北美市场为自动驾驶汽车行业带来了巨大的机遇和独特的挑战。要充分发挥这项技术的潜力，就需要采取多管齐下的战略，重点关注以下关键领域：
- 统一的监管框架至关重要：分散的监管格局，尤其是在美国，阻碍了进展。迫切需要一个统一的国家数据隐私、安全和视听运营框架。这包括关于 “维修权” 和车辆远程信息处理数据访问等问题的明确指导方针。稳定的监管环境将降低成本、促进创新并加快部署。行业利益相关者必须积极与政策制定者互动以实现这一目标。
- 掌控数据洪流是不可谈判的：北美自动驾驶汽车生成的庞大数据量需要复杂且可扩展的数据管理策略。这需要在强大的存储解决方案、高性能处理和有效的数据治理方面进行大量投资。
- 高清映射和卓越的传感器至关重要：北美自动驾驶汽车的安全性和可靠性直接取决于高清地图的质量和传感器系统的稳健性。
- 基础设施和处理能力必须跟上步伐：自动驾驶汽车的广泛部署需要行业和政府之间的合作，投资智能基础设施和高速通信网络以及机载和离机（基于云的）处理能力，以应对巨大的数据需求。
- 以用户为中心的方法至关重要：公众的接受度至关重要。深入了解北美的驾驶文化、风险认知和对自动化的态度对于确保自动驾驶汽车的广泛采用至关重要
4.2 分散的监管环境
北美，尤其是美国境内的自动驾驶汽车监管格局的特点是缺乏全面的联邦数据隐私和安全法，这与加拿大更为统一的方法形成鲜明对比 35。尽管截至2025年初，美国已有25个州通过了自动驾驶汽车法规，但仍然缺乏全面的联邦法律框架 35。这种缺失导致全国各地的法规拼凑而成，要求差异很大 自动驾驶汽车测试、部署和报告与其行动有关的数据 35。这种分散的方法给自动驾驶汽车开发人员带来了相当大的挑战，他们必须应对与数据处理、合规性和标准化有关的复杂州特定法规。围绕 “维修权” 的持续辩论加剧了这种复杂性，其中包括关于第三方出于维修和维护目的访问车辆远程信息处理数据的讨论 37。自动驾驶汽车行业积极倡导建立国家政策框架，以提高各司法管辖区的清晰度和一致性 35。美国当前的各州监管环境为在多个州开展业务的公司带来了不必要的复杂性和成本，这凸显了采取统一的联邦方法来促进创新并确保自动驾驶汽车数据管理标准一致的必要性。
4.4 庞大数据集的规模和管理
自动驾驶汽车在北美的广泛测试和早期部署产生了大量数据4。自动驾驶汽车每小时能够产生大约一太字节的数据，一些估计表明，这可能高达每小时 40 太字节，具体取决于传感器配置和运行环境4。高效且经济高效地管理这些海量数据集是一项重大挑战，包括对强大的存储解决方案、强大的处理能力和有效的数据治理策略的需求。
云计算和 边缘计算 在应对这些挑战中发挥关键作用 4。边缘计算涉及处理车辆本身的数据，有助于最大限度地减少延迟，延迟是自动驾驶实时决策的关键因素 4。自动驾驶汽车越来越多地形成复杂的混合网络，这些网络集成了集中式数据中心、云服务和众多外围节点，从而创建了复杂的数据管理生态系统 4。
不结盟运动生成的庞大数据要求采用先进的数据管理解决方案和强大的IT基础架构，以充分支持自动驾驶汽车的持续开发和广泛运营。如果没有高效且可扩展的数据管理实践，从这些收集的大量数据中获得的潜在价值将受到严重限制，从而阻碍该地区自动驾驶技术的整体进步。
4.5。高清晰度测绘和传感器数据质量
北美自动驾驶汽车的安全性和可靠性在很大程度上取决于高质量的高清地图的可用性及其传感器系统（通常包括激光雷达、雷达和摄像头）的稳健性。3
高清地图提供有关道路网络的关键精细信息，包括车道标记、交通信号、人行横道等，这些信息对于自动驾驶汽车的运行至关重要。44 没有这种基本的 “数字理解”，自动驾驶汽车就无法规划路线、预测危险或遵守交通法规。维护最新的高清地图仍然是一项挑战，尤其是在路况和基础设施经常变化的北美动态城市环境中。
强大的传感器系统，包括激光雷达、雷达和摄像头，是车辆的 “眼睛和耳朵”，用于收集有关周围环境的原始数据。 传感器融合 — 组合来自多种传感器类型的数据的过程 — 显著提高了感知准确性和稳健性。这种冗余 使系统不易受到单个传感器故障的影响，并提高了整体可靠性，尤其是在恶劣的条件下（例如弱光、恶劣天气）。
鉴于北美广阔而多样的地理位置，从繁华的城市中心到偏远的农村高速公路，从沙漠到雪山，以及北美人对私人车辆的根深蒂固的依赖，很明显，自动驾驶汽车在该地区的成功安全部署与高质量测绘数据的持续可用性和传感器系统的坚定可靠性密不可分。该地区的独特需求要求在这些领域完美执行，以确保自动驾驶的安全、可靠和广泛采用。
4.6。基础设施要求和数据处理能力
自动驾驶汽车在不结盟运动的广泛采用取决于基础设施的重大调整和强大的数据处理能力的发展 3。这包括对开发智能基础设施的潜在投资，例如联网交通信号灯和路边单元，以及扩展高速通信网络以支持自动驾驶汽车的数据交换需求。自动驾驶汽车实时生成和消耗大量数据，需要高效的车载和船外处理能力 4。配备多个处理内核的机载计算机对于处理感知和决策的即时数据处理需求至关重要 4。此外，机外数据中心和云计算资源对于地图更新、路线规划和大规模驾驶数据分析等任务是必要的。因此，充足的基础设施和强大的数据处理能力是在不结盟运动成功部署和运营自动驾驶汽车的基础，需要公共和私营部门利益相关者进行大量的财政投资和战略规划。
4.7。文化因素
美国和加拿大的驾驶文化、风险认知和对自动化的态度在塑造自动驾驶汽车的接受程度和特定数据要求方面起着重要作用 34。研究表明，对自动驾驶汽车的信任受各种因素的影响，包括年龄、教育水平和个人的总体背景 34。此外，事实证明，文化差异会影响用户对自动驾驶汽车的整体看法和期望 54。了解这些文化因素的细微差别对于不结盟运动的自动驾驶汽车开发人员至关重要，因为他们需要设计和训练自己的系统，以符合用户的期望并建立公众信任。这包括考虑信任水平的差异，以及对自动驾驶汽车在不同人口群体的各种驾驶场景中应如何表现的期望。公众的接受度是成功采用自动驾驶汽车的关键因素，开发人员必须考虑这些文化因素，以确保北美的消费者能够轻松地接受这项技术。
5。数据驱动，安全第一：欧洲的自动驾驶方法
5.1 解锁欧洲音视频市场：合规与创新的路线图
欧盟为自动驾驶汽车的开发和部署提供了独特而复杂的格局。尽管该地区具有巨大的市场潜力，但其特点是监管环境优先考虑隐私、安全和 伦理人工智能 发展高于一切。欧洲的成功将不仅仅取决于技术实力；它将取决于一项针对以下关键支柱的积极而全面的战略：
- 通过设计保护隐私是一种竞争优势：了解GDPR和人工智能法案不仅仅是需要克服的障碍；它们反映了推动欧洲市场发展的价值观。音视频制造商必须将 “通过设计保护隐私” 和 “通过设计确保安全” 作为合规负担，而必须将其作为建立信任和培养长期消费者接受度的核心原则。这意味着从初始设计到持续运行，将数据最小化、透明度和强大的安全措施嵌入到视听系统的基础中。能够证明其对这些原则的承诺的公司将获得显著的竞争优势。
- 数据采集和注释：协作是关键：高质量、多样化和注释良好的训练数据的匮乏仍然是欧洲的重大瓶颈。仅仅依靠专有数据收集是不够的，也不可能具有成本效益。视听高管应积极探索协作式数据共享计划（例如Zenseact开放数据集），投资创新的数据采集方法（例如Alp.Lab的交通监控方法），并与专业的数据注释提供商合作。建立强大的欧洲数据生态系统是一项共同的挑战，需要集体解决方案。
- 网络安全：不可谈判的当务之急：自动驾驶汽车日益增加的连接性和复杂性创造了不断扩大的攻击面。欧盟严格的网络安全法规（UNECE R 155，《网络弹性法》）反映了合理的担忧。AV 高管必须在开发的每个阶段优先考虑网络安全，实施持续的风险评估，采用 “设计安全”，并主动解决人工智能特定漏洞。一个引人注目的安全漏洞可能会严重损害消费者的信任，并使整个欧洲行业倒退。
- 文化细微差别：人为因素：欧洲不是一个单一的市场。各成员国的驾驶文化、交通规范和公众对自动驾驶技术的看法差异很大。想象一下在德国开车与在保加利亚开车。视听系统必须具有适应性，并根据这些文化细微差别进行量身定制，以确保安全和可接受的操作。这需要收集特定文化的数据，了解当地法规，并与当地社区合作，以建立信任和解决问题。霍夫斯泰德的文化层面可以为这一关键的适应过程提供信息。
- 拥抱监管阻力：尽管欧洲的前进道路并非没有困难，但它也是创造更安全和更合乎道德的产品的机会。AV 高管可以利用这些法规成为思想领袖，创造出一流的 AV。
5.2。数据隐私和安全法规
欧盟的监管格局为自动驾驶带来了独特的挑战和机遇，这种挑战和机遇是由高度重视数据隐私、安全和负责任地使用人工智能所塑造的。
- 隐私至上的规定： GDPR 对个人数据的宽泛定义为 AV 开发带来了重大障碍。根据GDPR，训练自动驾驶汽车所需的很大一部分数据，例如实时位置、速度、移动，甚至半自动驾驶车辆的舱内监控，都可能被归类为个人数据。因此，要利用这些数据来训练 AV 算法，公司必须建立强大的法律基础并确保遵守 GDPR 原则，包括透明度、目的限制和数据最小化。这一监管要求增加了构建强大训练数据集的过程的复杂性和成本，这是成功部署音视频的关键要素。
- 网络安全法规： 即将出台的《欧洲网络弹性法》将对所有带有数字元素的硬件和软件制定严格的网络安全要求，直接影响汽车行业。13 这建立在现有法规的基础上，例如UNECE R 155，该法规要求经过认证的网络安全管理系统（CSMS）才能获得车辆型号批准。15
- 基于风险的人工智能监管： 欧盟人工智能法案引入了基于风险的方法。自动驾驶汽车中影响驾驶和乘客安全的AI系统被归类为高风险系统，需要遵守严格的数据安全性、透明度、人工监督和稳健性标准16。该框架强调了 “设计合规性” 的重要性。13
这些严格的法规虽然对保护个人权利至关重要，但却给自动驾驶的发展带来了复杂性。
5.3 训练数据的可用性、质量和注释
多样和具有代表性的数据集的可用性被视为欧盟自动驾驶汽车发展的最大障碍之一2。一位瑞典自动驾驶系统专家估计，自动驾驶汽车至少在十年内不会广泛上市，他认为数据是延迟的关键因素。2 一些举措，例如Zenseact开放数据集（由在14个不同的欧洲国家收集的多模态数据组成），试图为可用数据库做出贡献19。奥地利的Alp.lab采用了一种独特的方法，利用交通监控作为训练数据来源，每年无需大量试驾即可收集令人印象深刻的700万公里数据 22。
尽管取得了这些进步，但确保始终如一的高质量数据和准确的数据注释以完成物体检测、车道保持和交通标志识别等关键任务仍然是一项重大挑战 2。高清晰度测绘数据在实现自动驾驶汽车的精确定位和增强整体导航能力方面起着越来越重要的作用 6。此外，专业化 自动驾驶汽车数据标签 服务对于有效训练机器学习模型必不可少，而机器学习模型是自动驾驶系统准确预测能力的基础 25。尽管欧洲、中东和非洲在向研发界提供开放数据集方面取得了长足的进展，但持续追求不仅丰富而且质量高、真实场景表现形式多样且具有全面注释的数据仍然是实现强大而可靠的自动驾驶技术的关键举措。作为自动驾驶车辆核心的人工智能算法的最终有效性与训练它们所依据的数据量和数量直接相关。训练数据中存在偏差可能会无意中导致自主系统出现不可预测甚至不安全的行为2。
5.4。网络安全威胁和漏洞
自动驾驶汽车的复杂性和连接性的提高导致其攻击面显著扩大，使其更容易受到网络安全威胁和漏洞的影响 9。联网和自动驾驶汽车 (CAV) 通过错综复杂的支持生态系统运行，这些生态系统在支持高级功能的同时，还会引入潜在漏洞，为恶意攻击创造更多途径 9。此类载体是包含数百万行代码的复杂系统，这种复杂程度本质上增加了未被发现的漏洞被利用的可能性 9。自动驾驶车辆中的人工智能系统特别容易受到故意攻击，这些攻击专门设计用于干扰其运行并可能破坏安全关键功能26。鉴于这些不断变化的威胁，从初始设计阶段开始就整合安全考虑因素（通常被称为 “设计安全”）的主动方法至关重要。此外，实施持续的风险评估程序对于确定与采用相关的潜在漏洞和新出现的威胁至关重要 自动驾驶汽车中的人工智能 13。欧盟网络安全局（ENISA）和联合研究中心（JRC）强调，安全不应是事后才考虑的问题，而应是在欧洲道路上值得信赖和可靠地部署自动驾驶汽车的基本先决条件 26。
5.5。文化因素
不同的驾驶文化既定了交通规范，欧盟各地的公众看法也不同，这极大地影响了自动驾驶汽车的具体数据要求和总体接受度。 29。研究一直强调在基本方面存在跨文化差异，例如驾驶技能、常见驾驶行为、对道路安全的看法以及对采用自动驾驶汽车技术的普遍态度 29。值得注意的是，在不同的文化中，个人对自动化系统的信任程度也可能有很大差异 29。公众意见和接受程度是最终决定自动驾驶汽车成功融入社会的关键因素 30。文化维度（例如霍夫斯泰德的六维模型中定义的维度（包括避免不确定性和个人主义）的应用，为分析和理解自动驾驶汽车采用背景下的这些跨文化差异提供了一个有价值的框架 30。因此，必须精心定制自动驾驶系统及其相关的数据处理策略，以符合欧洲、中东和非洲地区不同国家普遍存在的特定文化差异和期望。这种具有文化敏感性的方法对于确保用户的广泛接受以及自动驾驶汽车安全地融入该地区现有的交通系统至关重要。
6。从潜力到进步：规划拉美自动驾驶的发展方向
6.1。拉丁美洲自动驾驶成功之路
拉丁美洲为自动驾驶汽车的开发和部署提供了独特而复杂的格局。尽管该地区拥有巨大的长期潜力，但要实现这一潜力，就需要采取细致入微的战略，承认并应对拉美市场的具体挑战。以下关键支柱对成功至关重要：
- 将监管不确定性视为机遇：不应将拉美不断变化和分散的监管环境仅仅视为障碍。相反，它为积极参与提供了机会，这将使该行业能够积极参与制定更加同质的监管框架。
- 通过创新解决方案解决基础设施限制：拉丁美洲的重大基础设施差距需要创新的解决方案，例如：
- 探索 “基础设施精简版” 方法：开发不太依赖完美路况和无处不在连接的自动驾驶技术。
- 与当地利益相关者合作：与电信公司、基础设施提供商和地方政府合作，确定和满足特定的基础设施需求。
- 考虑电动汽车的协同效应：探索机会，利用不断增长的电动汽车市场来建设也可以支持自动驾驶汽车的充电基础设施。
- 制定针对拉丁美洲的数据采集和处理策略：拉美地区的独特特征需要量身定制的数据解决方案，例如投资本地化测绘工作、调整传感器技术，以及通过与大学、研究机构和当地科技公司合作来利用当地专业知识。
- 了解和应对经济现实：必须仔细考虑拉丁美洲市场的价格敏感度以及自动驾驶汽车的潜在经济利益
- 通过文化理解建立信任：公众的接受度至关重要，信任水平各不相同。该行业必须了解拉美不同国家对自动驾驶技术的具体信念、看法和期望，并开展具有文化敏感性的宣传活动，以解决问题和建立信任。
6.2 不断变化的数据保护法律和监管的不确定性
包括巴西、墨西哥、阿根廷、哥伦比亚和智利在内的主要拉丁美洲（LATAM）国家的数据保护法律格局目前正在发生变化，框架正在持续发展 56。巴西已经实施了第一项全面的数据保护法规，即《数据保护总法》（LGPD） 57。同样，墨西哥在《联邦个人数据保护法》（LFPDPPP）下建立了全面的数据保护框架 57。阿根廷通过其《个人数据保护法》高度重视数据保护 57。哥伦比亚宪法承认数据隐私的基本权利 57，而智利的第19.628/1999号法律，也被称为《个人数据保护法》（PDPL），则概述了处理个人数据的具体规则 57。尽管取得了这些进步，但整个拉美地区围绕自动驾驶汽车测试和部署的监管环境在很大程度上仍然不确定 56。监管框架仍处于初期发展阶段，在不同国家之间甚至城市内部表现出显著差异 56。为了促进增长并为自动驾驶领域的创新和投资提供稳定的环境，显然需要进一步协调整个拉美地区的法规 56。目前，不断变化且往往分散的监管格局给自动驾驶汽车的开发带来了挑战，尤其令人担忧的是 数据治理 并确保不同司法管辖区的一致合规性。
6.3 重大基础设施限制和数字连接差距
拉美地区自动驾驶发展的主要障碍是基础设施存在重大限制和数字连接方面的巨大差距 56。该地区存在道路网络不足、电动汽车充电基础设施有限以及公共交通系统过时的困扰 56。此外，缺乏横跨整个道路网络的一致和不间断的数字连接加剧了现有的基础设施差距，这给自动驾驶车辆的收集、传输和实时运行构成了相当大的障碍 58。拉美大部分地区的智慧城市基础设施的发展也处于起步阶段，这可能为自动驾驶汽车的运营提供关键支持 56。鉴于自动驾驶汽车严重依赖持续的连接和维护良好的基础设施来确保安全高效的运行，拉美许多地区的基础设施现状是其广泛采用和部署的重大障碍。
6.4。获取精确测绘和传感器数据面临的挑战
获取拉丁美洲普遍存在的各种地形和快速变化的城市环境的准确、全面的地图数据是一项艰巨的挑战 7。传感器收集的数据质量可能会受到各种环境因素和气候变化的影响的影响，从而导致用于训练的数据集的不确定性 深度学习 为自动驾驶汽车提供动力的模型 61。此外，在不同的天气条件下，传感器的性能可能不一致，并且缺乏专门针对拉丁美洲独特环境条件下传感器故障的通用标准和全面的研究 61。尽管存在这些地区性挑战，但智利已成为拉美地区自动驾驶汽车技术的领导者，成功实施了第一个拉丁美洲自动驾驶汽车项目 56。拉美地区独特的地理和环境特征要求开发专门的测绘和传感器数据采集方法，这些方法目前仍处于早期发展阶段。自动驾驶汽车需要详细而准确的地图，这些地图是专门针对LATAM道路和周围环境的独特特征量身定制的，以确保安全可靠的导航。
6.5。市场状况和经济因素的影响
市场状况、经济限制和研发投资水平对数据可用性以及拉丁美洲自动驾驶汽车开发的整体步伐产生了重大影响 56。价格敏感性是影响该地区消费者购买自动驾驶汽车决策的主要因素 58。但是，自动驾驶汽车也有可能解决拉丁美洲物流行业专业司机短缺的问题，这可能会提高运营效率和节省成本 58。尽管自动驾驶汽车的潜在优势具有吸引力，但与其开发和部署相关的巨额成本可能会在拉丁美洲的特定经济背景下构成相当大的障碍。这些市场力量与经济现实之间的相互作用将继续影响该地区自动驾驶汽车的采用和必要数据基础设施的发展轨迹。
6.6。文化因素
自动驾驶汽车在拉美的采用受到文化信仰、公众对技术的信任程度以及对自动化的普遍接受程度等复杂相互作用的影响 34。研究表明，在拉丁美洲，对他人的更高信任度与对自动驾驶汽车的更积极看法有关 68。公众舆论和对这项技术的总体接受程度是决定其成功融入社会的关键因素 55。关于LATAM内部公众对自动驾驶汽车的情绪和期望的调查数据显示，不同国家的乐观程度各不相同 34。例如，2020年进行的一项调查显示，秘鲁受访者最有可能相信自动驾驶汽车将在他们的城镇中成为司空见惯的景象 69。了解这些文化细微差别和拉美普遍存在的特定公众看法，对于量身定制自动驾驶汽车技术本身和促进其采用的传播策略至关重要。不同文化对自治系统的信任程度可能相差很大，直接影响人们接受和使用这项新兴技术的意愿。
7。为全球自动驾驶就绪绘制数据驱动的路径
数据是构建自动驾驶未来的基石。实现这项技术的变革潜力取决于我们有效应对欧洲、中东和非洲、北美地区、拉丁美洲和亚太地区存在的重大而多样化的数据挑战的能力。该报告重点介绍了塑造每个地区这些挑战的独特监管格局、基础设施限制、技术障碍和文化细微差别。克服这些障碍需要实施有针对性和针对性的区域战略，仔细考虑监管、基础设施、技术和文化因素的相互作用。政府、行业利益相关者和研究机构之间密切合作的协作和数据驱动方法不仅是技术必需品，而且是释放自动驾驶在全球范围内承诺的全部社会和经济效益的战略当务之急。以积极应对已确定的数据挑战为重点的全球协调努力，将为未来发展更安全、更高效、最终更可持续的交通系统铺平道路。
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欧盟人工智能法案和汽车行业——未来的法律挑战——泰勒·韦辛，2025年3月18日访问， https://www.taylorwessing.com/en/interface/2024/ai-act-sector-focus/eu-ai-act-and-the-automotive-industry
推动创新：探索欧盟人工智能法案对自动驾驶汽车的影响——整体人工智能，2025年3月18日访问， https://www.holisticai.com/blog/driving-innovation-navigating-eu-ai-acts-impact-on-autonomous-vehicles
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自动驾驶汽车 | 自动驾驶汽车颁布立法——全国州议会会议，2025年3月18日访问， https://www.ncsl.org/transportation/autonomous-vehicles
自动驾驶汽车：美国的法律格局 | 墨西哥 | 出版物 | 知识——诺顿·罗斯·富布赖特，2025 年 3 月 18 日访问， https://www.nortonrosefulbright.com/en-mx/knowledge/publications/2951f5ce/autonomous-vehicles-the-legal-landscape-in-the-us
自动驾驶汽车的出现可能会增加欺诈风险——肯尼迪定律，2025年3月18日获取， https://kennedyslaw.com/en/thought-leadership/article/2024/the-advent-of-autonomous-vehicles-may-increase-fraud-risk/
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自动驾驶 | 地图数据 | 解决方案——HERE Technologies，2025 年 3 月 18 日访问， https://www.here.com/solutions/automated-driving
自动驾驶汽车开发中的数据注释——BPO.MP，于2025年3月18日访问， https://www.mpbpo.com.vn/en/data-annotation-in-autonomous-vehicle-development/
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迈向自动驾驶：车辆与万物通信的技术和数据——MDPI，2025年3月18日访问， https://www.mdpi.com/1424-8220/24/11/3411
有多少传感器用于自动驾驶？-《半导体工程》，2025年3月18日访问， https://semiengineering.com/how-many-sensors-for-autonomous-driving/
用于自动驾驶物体检测的高清地图——Cyient，于2025年3月18日访问， https://www.cyient.com/hubfs/2024/Whitepaper/WP_-_HD_Maps_for_Object_Detection_in_Autonomous_Driving_-_0724%5B19%5D.pdf
自动驾驶和自动驾驶——经合组织，2025年3月18日访问， https://www.oecd.org/en/publications/automated-and-autonomous-driving_5jlwvzdfk640-en.html
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FHWA-HRT-21-015：自动驾驶汽车对公路基础设施的影响，2025 年 3 月 18 日访问， https://www.fhwa.dot.gov/publications/research/operations/21015/21015.pdf
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为不同文化设计自动驾驶汽车内饰：来自中国、德国和美国的证据-凡妮莎·绍尔、亚历山大·默滕斯、斯特凡·格罗斯、延斯·海特兰、维雷娜·尼奇，2022年——Sage期刊，2025年3月18日访问， https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1064804620966158
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拉丁美洲的出行科技：走向未来（2023 年，第四季度）——Helmi，2025 年 3 月 18 日访问， https://www.helmigroup.com/insights/mobility-tech-in-latin-america-2023-q4
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AV Mapping-Wipro，于 2025 年 3 月 18 日访问， https://www.wipro.com/business-process/av-mapping/
HERE Technologies | 世界 #1 定位平台，于 2025 年 3 月 18 日访问， https://www.here.com/
自动驾驶汽车在拉丁美洲大都市引入和普及面临的挑战——Moviliblog，2025年3月18日访问， https://blogs.iadb.org/transporte/en/challenges-to-the-introduction-and-spread-of-autonomous-vehicles-in-the-latin-american-metropolis/
自动驾驶汽车市场规模、份额、趋势 | 报告 [2030]-《财富商业洞察》，2025年3月18日访问， https://www.fortunebusinessinsights.com/autonomous-vehicle-market-109045
对未来自动驾驶汽车驾驶风格的跨文化分析——ResearchGate，2025年3月18日访问， https://www.researchgate.net/publication/373965850_A_cross-cultural_analysis_of_driving_styles_for_future_autonomous_vehicles
拉丁美洲对自动驾驶汽车的信任与看法——IDEAS/REPEC，2025年3月18日访问， https://ideas.repec.org/a/ebl/ecbull/eb-21-00870.html
关于2020年拉丁美洲使用自动驾驶汽车的意见 | Statista，于2025年3月18日访问， https://www.statista.com/statistics/1093108/opinion-use-self-driving-cars-latin-america/
亚太地区的 “机器人出租车” 需要支持性监管——Lombard Odier Asia，2025年3月18日访问， https://asia.lombardodier.com/insights/2025/february/supportive-regulation-key-to-keeping-apac's-'robotaxis'-in-the-d.html
人工智能监管：东亚/南亚和太平洋——国会图书馆，2025年3月18日访问， https://maint.loc.gov/law/help/artificial-intelligence/asia-pacific.php
亚太半自动驾驶和全自动驾驶汽车市场的增长趋势和机遇——对2029年的预测——GlobeNewsWire，2025年3月18日访问， https://www.globenewswire.com/news-release/2025/01/06/3004753/28124/en/Growth-Trends-and-Opportunities-in-the-Asia-Pacific-Semi-Fully-Autonomous-Vehicle-Market-Forecasts-to-2029.html
《亚太地区自动驾驶汽车之路——亚洲科技资讯》，2025年3月18日访问， https://techwireasia.com/2022/03/autonomous-vehicles-asia-pacific/
按规模、份额和预测划分的亚太半自动驾驶汽车市场2029F | TechSci Research，2025年3月18日访问， https://www.techsciresearch.com/report/asia-pacific-semi-and-fully-autonomous-vehicle-market/3586.html
自动驾驶汽车法规：2024-2030年各国的现状？（全球政策趋势）| PatentPC，于2025年3月18日访问， https://patentpc.com/blog/regulations-for-autonomous-vehicles-where-do-countries-stand-in-2024-2030-global-policy-trends
自动驾驶汽车——新加坡——陆路交通管理局（LTA），2025 年 3 月 18 日访问， https://www.lta.gov.sg/content/ltagov/en/industry_innovations/technologies/autonomous_vehicles.html
亚太经合组织先进车辆法规和标准——亚太经济合作组织，2025年3月18日访问， https://www.apec.org/docs/default-source/publications/2022/12/apec-advanced-vehicles-regulations-and-standards/222_ad_apec-advanced-vehicles-regulations-and-standards.pdf?sfvrsn=17d0ad94_2
自动驾驶汽车中的网络安全——我们准备好迎接挑战了吗？-MDPI，于 2025 年 3 月 18 日访问， https://www.mdpi.com/2079-9292/13/13/2654
《更深入地了解自动驾驶汽车伦理：解释道德多元主义的综合伦理决策框架——前沿》，2025年3月18日访问， https://www.frontiersin.org/journals/robotics-and-ai/articles/10.3389/frobt.2021.632394/full
《2029年亚太自动驾驶汽车市场展望——研究与市场》，2025年3月18日访问， https://www.researchandmarkets.com/report/asia-pacific-autonomous-car-market
