汽車行業數字化轉型實施方案

汽車產業是國民經濟的重要支柱產業，產業鏈長、涉及面廣、關聯帶動性強，是制造業數字化轉型的重點領域。近年來，我國汽車行業數字化轉型持續深化，加速向數字化、網絡化、智能化演進，但仍存在頂層設計不足、數據要素應用不充分、零部件中小企業轉型較慢等問題。為落實《制造業數字化轉型行動方案》，推動汽車行業數字化轉型、智能化升級，加快推進新型工業化，培育形成新質生產力，制定本實施方案。

 

 一 

總體要求

以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹落實黨的二十大和二十屆歷次全會精神，認真落實全國新型工業化推進大會部署要求，以推動汽車行業高質量發展為目標，以智能制造為主攻方向，充分釋放數據要素價值，深化人工智能等新一代信息技術與汽車行業融合應用，提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平，為構建高端化、智能化、綠色化的現代化汽車產業體系提供堅實支撐。

到2027年，整車標桿企業智能制造能力成熟度等級提升一檔，零部件企業數字化水平顯著提升，研發設計工具普及率超95%，關鍵工序數控化率超70%；行業全員勞動生產率較2025年提升10%，產品研發周期及交付周期縮短20%；打造可復制推廣的智能工廠樣板，培育20家以上行業智能制造系統解決方案供應商；形成適合產業特征、國際先進的數字化轉型和智能制造標準體系、技術供給體系與人才培訓體系。到2030年，行業整體數智化發展達到較高水平，數字化與業務深度融合；大中小各類企業數字化協調發展，供應商體系不斷健全；基本建成匹配行業發展水平的數字化公共服務體系，支撐保障水平大幅提升。

 

 二 

重點任務

（一）診斷評估與改進提升行動

1. 完善診斷評估體系。結合智能制造能力成熟度評估、中小企業數字化水平評測等評價體系，充分銜接制造業數字化轉型通用評估指標體系，建立健全符合整車、零部件及汽車服務等類型企業特點的數字化轉型、智能化升級評估體系，提升評估可操作性。建立重點企業動態跟蹤評估機制，定期開展復評。

2. 推動企業開展自評與診斷。鼓勵企業依托數字化轉型在線評估平臺開展自評估工作，精準識別企業數字化轉型、智能化升級的薄弱環節。組織第三方服務機構開展入企診斷服務，系統實施智能制造能力、數據管理能力等成熟度評估，科學制定“一企一策”轉型方案，指導企業改造提升。

3. 加強行業內外交流與經驗推廣。支持建立行業協同工作機制，鼓勵打造汽車行業數字化、智能制造等產業聯盟組織，服務行業大中小企業融通發展，促進汽車、信息通信等行業企業跨界創新。健全行業數智化升級公共服務體系，編制技術、場景推廣目錄和智能工廠典型案例，促進知識共享、經驗交流與資源整合。

（二）汽車零部件中小企業數字化轉型賦能行動

4. 梯次推進零部件中小企業數字化轉型。面向小微企業推廣普惠性“上云用數賦智”服務，加快企業內外網升級改造，提升數字化基礎水平。面向省級專精特新中小企業、規上工業中小企業支持實施重點場景深度改造，重點推動汽車零部件中小企業開展“啞”設備改造和關鍵設備更新。面向專精特新“小巨人”企業支持開展系統化集成改造，培育一批具有示范效應的數字化水平四級標桿企業，打造一批先進級、卓越級智能工廠。

5. 引導工業互聯網深度應用。鼓勵建設汽車行業5G工廠，推廣“5G+工業互聯網”典型應用場景。支持建設賦能研發設計、生產制造、供應鏈協同的行業級工業互聯網平臺，充分發揮汽車行業標識解析二級節點作用，推動零部件中小企業全面接入。推廣工業互聯網平臺驅動的產業鏈“鏈式”轉型，打造“平臺+節點+產業鏈+企業”協同發展模式，實現產業鏈資源優化配置和企業間高效協作。

6. 推動產業鏈供應鏈數字化協同升級。支持汽車行業可信數據空間建設，推進整車與零部件、交通物流等企業在研發設計、生產制造、倉儲物流、運行工況和回收利用等關鍵環節實現數據共享互通，打造供應鏈全局優化的新型“整零協同”模式。推廣頭部企業牽引的供應鏈“鏈式”轉型，支持頭部企業發揮技術和管理優勢，開放數字系統接口，鼓勵中小企業主動融入大企業供應鏈數字化體系，強化中小企業在供應鏈上的配套能力，形成一批智慧供應鏈案例。

（三）典型場景與人工智能應用示范行動

7. 精準培育行業典型場景與解決方案。制定汽車行業數智化轉型典型場景清單及圖譜，建立動態場景庫。逐場景梳理數據要素、知識模型、工具軟件和人才技能等轉型要素，形成要素參考指引，加快要素平臺化沉淀和網絡化共享。鼓勵行業頭部企業與軟硬件設備企業、服務商等聯合開發標準化、模塊化解決方案。支持深耕汽車行業的數字化轉型促進中心發揮專業化作用，推動場景和解決方案開放共享。

8. 加速關鍵環節人工智能應用拓展。支持企業在研發設計、生產制造、經營管理等環節深度集成人工智能技術，打造汽車行業大模型和豐富智能體應用，探索在軟件與智能化研發、智能工藝規劃與虛擬調試等領域打造垂域大模型。組織行業“人工智能+”應用行動，遴選一批人工智能創新應用標桿案例。推動智能機器人在焊接、噴涂、總裝等環節規模化應用，打造汽車行業具身智能示范產線。

（四）產業主體梯度培育與矩陣構建行動

9. 持續開展智能工廠梯度培育和推廣。按照“試點示范—標桿引領—全面推廣”路徑實施梯度培育工作，支持頭部企業打造卓越級、領航級智能工廠。通過編制案例集、召開現場會、組建專家服務團等形式，推動“場景—車間—工廠”三級轉型經驗輸出。全面推進汽車制造環節工業操作系統更新換代，重點推進產線中可編程邏輯控制器（PLC）、嵌入式軟件等升級改造。

10. 構建汽車行業專業化服務商資源矩陣。開展行業智能制造系統解決方案供應商評價標準研制與推廣，培育一批專業化服務商。構建專業化服務商分級分類資源庫，動態評價管理，引導系統解決方案提供商、工業互聯網平臺企業、人工智能企業和咨詢評估機構等服務商入庫。

（五）標準體系完善與互聯互通保障行動

11. 加強標準體系建設和關鍵標準研制。健全行業數字化轉型與智能化升級標準體系，實現產業鏈全環節覆蓋。推動場景指南、數據要素、人工智能應用以及人才能力評價等基礎性標準建設，加快數字化協同設計、智能化生產服務及智慧供應鏈管理等急需標準編制。

12. 標準化保障數據互聯互通。按照《國家智能制造標準體系建設指南》《國家數據標準體系建設指南》要求，與國家相關標準體系建設工作充分銜接，重點開展具有行業特色的數據管理、數據交換使用控制、元數據、產品主數據、數據字典和數據模型等關鍵數據標準制定，保障產業鏈內外部系統有效互聯與數據安全流通。完善汽車行業數據分級分類指南，充分發揮汽車數據要素價值。

（六）關鍵技術攻關與基礎能力強化行動

13. 加強關鍵技術產品攻關。重點攻關仿真設計、研發測試、中間件與操作系統等基礎軟件，智能機器人、智能檢測設備等關鍵裝備，以及信息物理系統等關鍵核心技術，鼓勵企業應用自主可控技術產品，提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平。鼓勵重點企業聯合高校、科研機構開展技術攻關，加強數據共享和平臺共建，加快形成“研發—驗證—迭代”的協同創新閉環。

14. 強化專用算力及先進通信基礎能力建設。探索建設汽車行業公共算力基礎設施，支持企業間高性能算力服務共建共享，突破算力資源瓶頸。加快推進汽車行業5G虛擬專網、工業互聯網、邊緣計算節點等通信基礎設施建設部署，構建符合智能制造需求的高可靠、低時延、高安全性通信網絡體系。

15. 完善數據安全保護體系與技術能力。加快健全汽車行業數據安全管理制度和標準規范，基本實現規模以上汽車工業企業重要數據識別和目錄備案、數據分級保護、風險評估全覆蓋。建立高效便利安全的汽車行業數據跨境流動機制，指導企業強化重要數據出境保護，建設出境安全監測、日志審計、應急處置、檢查支持等技術能力。深化應用隱私保護計算、區塊鏈等技術，引導構建安全可信的汽車數據開發利用環境。

 

 三 

實施保障

健全組織、政策、人才、安全“四位一體”保障體系。強化組織協同，建立跨部門與央地協同機制，明確權責分工，發揮產業平臺作用，堅持市場化原則，提升政策落地實效。統籌政策資源，引導企業開展關鍵核心技術攻關和數字化轉型，依托科技創新再貸款及普惠小微貸款等優化金融服務，降低中小企業轉型成本，激發產業主體內生動力。強化人才保障，深化校企合作，推行“學歷教育+技能認證”培養模式，鼓勵企業骨干進校授課，健全數字化人才激勵機制、提升人才待遇，定期開展數智化交流培訓，推廣先進經驗。統籌發展和安全，構建全流程網絡、數據、信息安全監管機制，指導企業建立全生命周期安全管理框架，完善風險預警與應急處置機制，保障轉型工作安全有序開展，促進數據要素合規高效流通。

附：典型場景清單

 

典型場景清單

（一）

研發環節

研發環節是汽車行業實現產品創新與技術突破的核心領域。其數字化轉型場景豐富多元，涵蓋開放式創意生態、數據驅動產品策劃、基于模型的系統工程（MBSE）、虛擬設計與評審、智能協同研發、軟件主導產品開發、AI 驅動的研發創新、數字仿真與虛擬測試驗證、數據驅動持續開發、產品全生命周期管理等。

1、典型場景：智能協同研發

業務痛點：汽車結構與零部件研發設計流程復雜、研發周期長、驗證成本高，隨著行業新車推出節奏不斷加快，車企亟需通過數字化技術加快汽車研發過程。

改造目標：縮短研發周期，降低成本

實現方式和需要條件：打造協同研發平臺，一方面打通企業內部研發流程數據，同時整合生產質量、用戶駕駛以及售后維保數據，實現以用戶為中心的敏捷開發；另一方面實現企業間數據共享流通，促進車企與零部件企業間協同設計開發。充分利用人工智能技術輔助生成軟硬件設計方案，結合計算機輔助設計（CAD）、計算機輔助工程（CAE）等軟件及虛擬仿真、數字孿生新技術，直觀構建并驗證汽車零部件和整車的結構性能，有效提升研發效率并減少試驗成本。

2、典型場景：基于模型的系統工程（MBSE）

業務痛點：汽車設計復雜度增加，傳統方法難以高效管理跨學科需求和信息，導致研發周期偏長和成本較高。

改造目標：提升研發效率和質量。

實現方式和需要條件：采用系統建模語言（SysML）等標準化工具鏈，強化跨領域協作與數據互聯互通。通過模型直觀展現需求、功能、邏輯和物理等不同視角，確保需求追溯與軟硬件變更全局一致性。運用數字仿真與虛擬測試驗證，并結合汽車產品測試用例知識工程提升實物測試效率，保障功能安全與可靠性。基于模型的系統工程可廣泛應用于汽車電子電氣架構、動力系統集成以及智駕系統開發等，確保從概念設計到制造執行的全過程高效可控。

 

（二）

生產環節

 

生產環節是汽車制造實現規模化與柔性化平衡的關鍵環節。其數字化轉型圍繞制造效率、質量管控與靈活適配展開，包含新汽車生產模式、數字孿生工廠、智能工藝設計、智慧排程調度、柔性敏捷生產、全過程質量管理、廠內智能倉儲物流、智慧能源管理、產線智能運維、自適應協同生產等數字化場景。

3、典型場景：柔性敏捷生產

業務痛點：傳統大批量生產方式難以滿足消費者個性化需求，導致車企生產預測與快速響應能力不足。

改造目標：個性化柔性生產智造

實現方式和需要條件：通過數據驅動的智能排產，依托工業互聯網平臺整合訂單、設備、供應鏈數據，利用AI算法動態優化生產計劃。搭建動態物流系統，采用5G+SLAM導航AGV（自動導向車）實現無標識物料精準配送。利用模塊化生產線設計，通過可重構設備（如可編程機床組、柔性焊接工位）和標準化接口，支持不同車型及零部件的快速切換。通過車間智慧排程調度、智能倉儲物流、產線柔性配置等技術，實現用戶需求的快速轉化以及多種產品的自動化混線生產，敏捷高效交付定制化產品。

4、典型場景：數字孿生工廠

業務痛點：汽車生產制造環節面臨著生產線效率低下、設備維護成本高昂、質量控制難度大等問題，影響了企業競爭力和經濟效益。

改造目標：高效生產與精準管控

實現方式和需要條件：通過構建物理工廠的虛擬鏡像，利用物聯網傳感器實時采集設備運行狀態，結合邊緣計算和云計算處理大量工業數據，形成精準數字模型。采用大數據分析和機器學習技術對生產過程進行仿真優化，支持實現智能工藝設計、云端巡檢、設備故障診斷與預測維護以及產品質量的在線監控。借助增強現實（AR）技術，為工廠維護操作人員提供遠程實時的操作指導和培訓。

 

（三）

供應鏈環節

供應鏈環節是汽車產業實現供需匹配與風險管控的重要支撐。其數字化以“數據貫通+生態協同”為核心，既注重硬件供應鏈的柔性敏捷，也強化軟件供應鏈的持續迭代，包括智慧采購、智慧物流、智能倉儲、供應鏈協同等場景。

5、典型場景：供應鏈智能協同

業務痛點：汽車供應鏈具有高復雜性、長周期性和高風險性等特點，且電動化、智能化、網聯化重塑了傳統汽車供應鏈模式，實現汽車行業供應鏈高效管理迫在眉睫。

改造目標：產供銷一體化

實現方式和需要條件：打造汽車行業數據空間，實現車企與零部件企業、交通物流企業間的銷售、生產以及采購等環節的業務流和數據流打通。建立完善的汽車行業供應鏈一體化平臺，實現各環節的數據共享，促進整零協同。通過數據主權保護技術，如聯邦學習、安全多方計算，實現數據“可用不可見”。運用區塊鏈存證技術，實現供應鏈交易全程可追溯。結合AI 與大數據分析，豐富汽車數據空間應用服務，如供應鏈碳追溯等。

 

（四）

銷售環節

 

銷售環節是汽車企業觸達用戶、實現價值轉化的關鍵觸點。其數字化轉型聚焦用戶需求洞察與精準營銷，對應數據驅動營銷、用戶觸達、精準獲客等場景。

6、典型場景：數據驅動營銷

業務痛點：傳統汽車營銷與售后服務模式單一、成本高，且汽車行業的營銷核心已從產品向用戶轉變，車企亟需從大范圍獲取線索轉變為面向客戶個性化需求進行精準投放。

改造目標：精準化營銷

實現方式和需要條件：依托大數據技術，整合用戶消費行為、地理位置、社交媒體互動等數據，打造用戶營銷數據平臺，構建多維客戶畫像。運用人工智能技術結合動態標簽分組與預測模型，生成個性化推薦策略及營銷方案。建立線上線下一體化直銷模式，打通企業與消費者信息通道，通過創新數字營銷模式以及自動化工具實現跨渠道的精準推送。

 

（五）

服務環節

服務環節是汽車企業提升用戶體驗、挖掘數據價值的重要延伸。其數字化轉型涵蓋智能用車服務、主動用戶服務、服務生態建設、個性化服務模式以及數據增值服務等場景。

7、典型場景：主動用戶服務

業務痛點：傳統汽車售后服務中存在響應速度慢、故障診斷效率低下、客戶等待時間長、維修成本難以控制以及客戶滿意度難以提升等問題。

改造目標：提升響應速度、客戶滿意度、維修效率。

實現方式和需要條件：依托5G等高速通信網絡，通過遠程智能診斷、預測性維護保養、智能客服和遠程升級服務（OTA）技術，實現汽車售后服務向主動用戶服務轉型。遠程智能診斷利用車載傳感器和大數據分析，實時監測車輛狀態并提前發現潛在問題。預測性維護保養通過基于機器學習算法分析車輛歷史數據和使用情況，提前安排保養計劃，減少故障發生。智能客服系統采用自然語言處理技術實現語音交互式服務響應，通過知識圖譜構建動態問答引擎，精準解決售后咨詢問題。OTA技術則可以遠程更新車輛軟件，提升車輛性能和安全性。

8、典型場景：數據增值服務

業務痛點：當前汽車行業在數據應用中面臨智能網聯后的汽車數據未充分釋放其價值、數據價值轉換路徑不清晰、缺乏公平的數據共享機制等問題。

改造目標：提升數據利用率，加快數據流通

實現方式和需要條件：通過構建統一的汽車數據服務體系，確保不同來源的數據能夠無縫融合，形成車輛、環境及個人的數據資產。打造面向金融、交通以及政府領域的汽車數據服務，運用區塊鏈技術保證數據傳輸的安全性和透明度。運用數據標注、仿真測試等配套服務，持續提升數據服務質量。借助行業數據空間、省市數據交易所平臺，探索基于使用量保險（UBI）、二手車殘值評估、補電預測、自動駕駛訓練、道路事件信息預警、動力電池回收利用等數據增值服務場景。

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來源：工業和信息化部裝備工業一司