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　　　　楊偉斌也提出，目前，L2級智能駕駛技術已實現上車，但L3級技術還存在爭議，包括系統不能應對時需要駕駛員接管，銜接上存在安全隱患。而L4級的自動駕駛技術在擁擠、施工、兩輪車較多等路況下還有挑戰，還需要百萬甚至千萬公里驗證。

　　　　把數據作為資產進行管理和價值創造，是中國數字經濟發展的必然趨勢。一位資產管理專家認為，實現數據資產管理和價值創造，首先要解決數據資產的登記問題，其次是充分釋放數據資產價值。

　　　　自動駕駛技術的普及，遵循從低速到高速，從固定路線到區域，從運貨到運人，從公共交通、貨運等場景開始，最終到私家車市場的轉變。“整個行業離最終‘完全自動駕駛’的愿景依然存在一定距離，規模化商用仍需時日，但現有落地場景已十分豐富。”IDC中國研究經理王博稱。