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鄂尔多斯市智能网联汽车发展促进条例(2)

  第九条 市、旗区人民政府应当在本级财政预算中安排资金支持智能网联汽车产业发展,统筹运用财政性资金,支持智能网联汽车关键核心技术研发和产业化、新型基础设施建设、运营服务等领域重大项目。

  鼓励国有资本、社会资本等参与智能网联汽车产业发展,支持政府性融资担保机构为符合条件的智能网联汽车企业提供增信服务。

  第十条 市人民政府应当建立以市场为主导、产学研用深度融合的关键核心技术攻关机制,支持和引导企业、高等学校、科研机构等重点突破智能传感器、自动驾驶算法、车载操作系统等领域关键核心技术,推动智能网联汽车领域重大科技成果产业化应用。

  科技、发展改革、工业和信息化部门应当支持智能网联汽车领域重点实验室、产业创新中心、产业技术工程化中心、技术创新中心、制造业创新中心等创新平台建设,鼓励智能网联汽车企业组建创新联合体,开展智能网联汽车共性技术研发。

  市场监督管理部门应当会同工业和信息化、能源等部门推动智能网联汽车以及功能型无人车相关标准建设。支持企业、行业组织、高等学校、科研机构等牵头或者参与制定智能网联汽车以及功能型无人车相关标准。

  第十一条 市、旗区人民政府应当推进智能网联汽车企业梯度培育,支持高新技术企业、科技型中小企业、专精特新中小企业发展,引进培育智能网联汽车产业链核心企业、整车企业、系统解决方案企业以及零部件企业,推动其制造、研发、采购、结算等业务落户。

  第十二条 市、旗区人民政府应当支持智能网联汽车产业与人工智能、大数据、现代物流服务、新能源等产业融合发展,开发多元融合的产品和服务。

  鼓励智能网联汽车产业链各类参与主体建立数据开发利用合作机制,开发数据服务产品,提供市场化、社会化的应用和服务。

  第十三条 市、旗区人民政府应当推进智能网联重型载货汽车规模化应用和商业化运营,利用煤炭、煤矸石、硅石、石灰石等大宗货物中短途运输需求,开展干线物流、点对点货物运输、工业园区货物接驳等特色应用场景,拓展多元市场应用主体,吸引智能网联汽车企业开展道路测试、示范应用和商业化运营,构建多方参与的智能网联重型载货汽车产业生态。

  第十四条 市、旗区人民政府应当支持智能网联重型载货汽车企业探索独立运营、租赁经营、多方联营、虚拟司机软件服务等创新运营模式,推进智能网联重型载货汽车产业快速发展。

  第十五条 经济开发区(园区)可以通过建设标准化厂房、供应标准地等方式,支持智能网联汽车项目落地。

  鼓励智能网联汽车企业与新能源发电企业开展绿电交易,提升绿电消费比例,推动产业绿色低碳发展。

  第十六条 市、旗区人民政府应当建立健全智能网联汽车领域人才引育、评价和激励机制,在引进高层次、高技能以及紧缺型智能网联汽车人才方面给予政策支持。

  鼓励高等学校和职业学校按需设置智能网联汽车相关专业,推动跨学科建设,与企业联合培养综合性、专业性人才。

  第十七条 市、旗区人民政府应当鼓励智能网联汽车领域国内外交流与合作,支持举办智能网联汽车产业研讨、展会、赛事、交流等活动,推动与其他城市相关产业、基础设施、应用、数据、标准等互联互通、共认共享,促进智能网联汽车创新活动多场景、跨区域应用。

  第三章 基础设施建设

  第十八条 市、旗区人民政府应当统筹建设智能网联汽车以及功能型无人车通用的通信设施、感知设施、计算设施等基础设施,推进智能网联汽车基础设施建设与新型智慧城市基础设施建设衔接融合;建立健全可持续的智能网联汽车基础设施投资建设运营模式,支持市场主体参与投资、建设、运营和维护。

  第十九条 智能网联汽车基础设施产权所有人、管理人应当按照有关技术规范和标准,及时开展维护保养和升级改造,保障基础设施安全、稳定、高效运行。

  第二十条 市人民政府统筹推进全市统一的智能网联汽车服务管理平台建设与运营,依法采集、处理、利用智能网联汽车数据,实现与交通安全综合服务管理平台、交通信息管理公共服务平台、城市信息模型平台的互联互通,实时监测智能网联汽车以及功能型无人车运行状态,并对智能路侧基础设施的数据质量进行在线测试和智能维护保养,保障智能网联汽车以及功能型无人车安全运行。

  开展道路测试、示范应用和商业化运营的智能网联汽车的应用主体以及功能型无人车的应用主体,应当将相关运行数据接入智能网联汽车服务管理平台。

  第二十一条 市人民政府自然资源主管部门应当建立智能网联汽车地图生产、众源更新、快速审核和联合监管机制。

  市人民政府自然资源主管部门应当加强对地理测绘活动的监督管理,保障地理信息数据安全。

  支持高精度地图、众源采集及更新、高精度位置导航等技术在智能网联汽车领域的安全应用。

  第二十二条 支持智能网联重型载货汽车企业利用全市大宗物流场景和路侧数据资源,建设智能网联重型载货汽车大模型,提高智能网联重型载货汽车安全性、运输效率和场景适配性。

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