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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。

　　　　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。

　　　　“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。