近日，广西梧州市蒙山县新圩镇，夕阳映照下，高速公路与群山相映成景，构成一幅和美乡村画卷。周火文 摄

近日，广西梧州市蒙山县新圩镇，夕阳映照下，高速公路与群山相映成景，构成一幅和美乡村画卷。周火文 摄

近日，广西梧州市蒙山县新圩镇，夕阳映照下，高速公路与群山相映成景，构成一幅和美乡村画卷。周火文 摄

近日，广西梧州市蒙山县新圩镇，夕阳映照下，高速公路与群山相映成景，构成一幅和美乡村画卷。周火文 摄

　　杨伟斌也提出，目前，L2级智能驾驶技术已实现上车，但L3级技术还存在争议，包括系统不能应对时需要驾驶员接管，衔接上存在安全隐患。而L4级的自动驾驶技术在拥挤、施工、两轮车较多等路况下还有挑战，还需要百万甚至千万公里验证。

　　“从技术层面来看，目前自动驾驶车辆还仅适合固定且封闭路段，例如北京和上海成立自动驾驶示范区，具体什么时间能大范围实施，只能由点到面逐步验证推广。”杨伟斌解释称，我国想要实现自动驾驶商业化落地就必须解决拥挤、施工、两轮车辆多等路段的安全问题。

　　上述资产管理专家表示，数据资产的形成本质上是数据资源资产化的过程，这也就意味着并不是所有的数据都可以成为资产。首先资产化形成的数据资产具备一般资产形态的可流通性、可交易性、可增值性、价值可评估等经济属性；其次，数据资产尤其是公共数据资产，应当首先纳入资产监管框架，再根据实际不断完善相关会计制度、健全会计核算办法，积极稳妥并实事求是地推进“入账入表”工作。