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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。

　　　　隨著政策的支持和越來越多的數據資產入標案例出現，數據資產化將成為企業和政府數字化轉型的關鍵步驟，更多企業和政府部門將數據視為核心資產進行管理和運用，數據資產的市場化運作將進一步增強，數據資產的價值也將通過市場機制得到體現和利用。

　　　　“從技術層面來看，目前自動駕駛車輛還僅適合固定且封閉路段，例如北京和上海成立自動駕駛示范區，具體什么時間能大范圍實施，只能由點到面逐步驗證推廣。”楊偉斌解釋稱，我國想要實現自動駕駛商業化落地就必須解決擁擠、施工、兩輪車輛多等路段的安全問題。