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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。

　　　　上述資產管理專家表示，數據資產的形成本質上是數據資源資產化的過程，這也就意味著并不是所有的數據都可以成為資產。首先資產化形成的數據資產具備一般資產形態的可流通性、可交易性、可增值性、價值可評估等經濟屬性；其次，數據資產尤其是公共數據資產，應當首先納入資產監管框架，再根據實際不斷完善相關會計制度、健全會計核算辦法，積極穩妥并實事求是地推進“入賬入表”工作。