【摘 要】
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智能驾驶数据是智能驾驶汽车运行过程中收集、使用的数据，包括车内数据、路边环境数据以及智能车联数据。这些数据无论是基于个人信息保护还是国家安全立场，都存在风险防范与治理的必要。但是，智能驾驶数据体量巨大、主体多元、涉及权益复杂，传统主体赋权路径难以明确数据权属及各方权利义务分配，数据隐私与数据公开的矛盾在智能驾驶领域表现得尤为突出。对此，智能驾驶数据的治理框架需基于参与主体地位不对等、“知情同意”模
【基金项目】
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教育部哲学社会科学重大攻关项目“人工智能发展中的重大风险防范体系研究”（20JZD026）；
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智能驾驶数据是智能驾驶汽车运行过程中收集、使用的数据，包括车内数据、路边环境数据以及智能车联数据。这些数据无论是基于个人信息保护还是国家安全立场，都存在风险防范与治理的必要。但是，智能驾驶数据体量巨大、主体多元、涉及权益复杂，传统主体赋权路径难以明确数据权属及各方权利义务分配，数据隐私与数据公开的矛盾在智能驾驶领域表现得尤为突出。对此，智能驾驶数据的治理框架需基于参与主体地位不对等、“知情同意”模式失效等场景特征，以“卡—梅框架”理论为指导，强调基于“数据与信息主体联系的强弱”,设置类别化的数据治理规则。具体而言，对主体指向明确的车内数据沿用“知情同意”规则；对结果可能指向个人的其他数据采取默认授权模式，但需要以数据控制者对个人信息保护的强制性义务为前提；对车边环境数据，重点关注数据中的国家安全风险，严格执行数据境内储存、跨境流动审查和对外公开限制的要求。
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