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汽车行业Data+AI数智化转型白皮书

交运设备2025-10-21袋鼠云张***
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版权声明 本报告版权属于杭州玳数科技有限公司(简称袋鼠云),并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的, 应注明“来源:杭州玳数科技有限公司(简称袋鼠云)”。违反上述声明者,本司将追究其相关法律责任。 微信扫码获取纸质版白皮书 编制说明 近年来,汽车产业正经历自诞生百年以来最深刻的一次系统性重构。电动化、智能化、网联化与共享化的“新四化”浪潮不断叠加,传统制造模式、产业链分工与价值创造逻辑被重新定义。与此同时,企业内部的经营体系也正由“流程驱动”向“数据驱动”“智能驱动”转型,数智化能力正成为衡量汽车企业核心竞争力的新标尺。 袋鼠云作为行业领先的大数据与人工智能应用服务商,始终致力于通过先进的数据技术与深刻的行业理解,帮助汽车企业构建统一、敏捷、智能的多模态大数据中台,打通“研产供销服”全链路数据,驱动“买用管养换”全周期的服务创新与可持续增长。 本白皮书由袋鼠云智能团队联合多位中国头部车企行业专家、一线交付团队共同撰写,旨在呈现一条中国汽车产业面向未来的数智化路径——以数据为底座、以智能为引擎、以协同为核心,重构行业的数字化秩序 。通过深入的市场分析、体系化的场景解构与企业实践的深度复盘,我们力求为行业面临的系统性挑战,提供一套可落地、可执行的系统性解法 。我们希望通过此白皮书,与行业伙伴共同探索汽车产业数智化转型之路,在动荡与重塑中,共同迈向一个更高效、更智能的未来。 指导单位:杭州师范大学大数据科学研究院 主编单位:袋鼠云 编写指导(排名不分先后):陈吉平、宁海元、闵佳、刘听颉、胡金鑫 编写小组(排名不分先后):王心意、费翔、赵倩、相里佳豪、徐艳、宋明高、任松岩、徐超、刘新源、林丹丹、陈明洋、章天宇、谭兴旺、蔺敬一等 引言:在动荡与重塑中迈向数智化汽车时代 过去百余年,汽车产业经历了数次深刻变革——从内燃机到电动驱动,从流水线到柔性制造,从机械性能到智能体验。然而没有任何一个时代,像今天这样充满不确定与再造的张力。2024 年,中国汽车产业的格局再次被改写。 作为全球最大的汽车生产与消费国,中国已连续 16 年蝉联全球销量冠军。2024年全年汽车销量突破 3100 万辆,同比增长 11.7%,稳居全球第一;其中新能源汽车销量接近 1600 万辆,渗透率首次突破 50%,相较 2020 年的不足 6%,实现了跨越式跃升。这意味着电动化从“趋势”转向“常态”,新能源车型已成为市场主流。然而在这场表面繁荣的背后,是前所未有的结构性焦虑:行业利润率降至 3.9%,创近十年新低;燃油车库存高企、渠道倒挂,价格战愈演愈烈;大量中小供应商因现金流断裂退出市场,新的生态重组正在加速。 如果说以往的竞争是“产品之争”,那么如今的竞争,已是“系统之争”。电动化浪潮重新定义了产业边界,智能化则彻底改写了产业逻辑。整车厂不再只是车辆制造者,而成为覆盖用户全生命周期的出行服务提供者;零部件厂商的竞争,也从供应链地位转向数据驱动的协同价值。而整个产业链条从研发、生产、供应,到销售与服务,正以前所未有的速度产生指数级数据量,却又深陷数据分散、系统孤立、决策滞后的矛盾。研不通产、产不连供、供不联销、销不反哺服的现象普遍存在,“研产供销服”一体化依旧是行业的长期痛点。 更深层的问题在于,汽车产业的复杂性不仅体现在物理制造上,更体现在数据链条的碎片化。研发端的 PLM、生产端的 MES、供应链的 ERP、销售端的 DMS 与售后的 CRM 系统各自独立运转,缺乏统一的指标标准与语义体系,使得数据难以穿透、智能难以沉淀。企业虽“数据繁多”,却缺乏“可用数据”;虽部署了 BI 与分析工具,却依然难以支撑实时决策。数字化转型因此陷入“系统建了很多、效能却没起来”的困局。 而今,行业转型的拐点已然到来。政策层面,国家智能网联汽车示范区、“车路云一体化”试点、双碳战略的推进,让智能制造与绿色出行成为国家战略方向;技术 层面,AI 大模型、工业互联网、数字孪生、5G 与边缘计算的成熟落地,为数据智能的规模化应用提供了可能;市场层面,自主品牌崛起与新势力冲击让竞争从产品延伸至经营体系与用户体验的比拼——数据驱动能力,正成为车企新的生存线。 因此,汽车产业的数智化转型,不再是单点技术的叠加,而是一场系统性的“经营再造工程”。企业需要的不仅是一个数据平台,而是一套贯通“研产供销服”的智能体系——既能让数据在链路间自由流动,又能通过 AI 实现实时洞察与预测;既能用数字孪生实现虚实协同,又能在业务层面支撑高频决策。唯有如此,才能让车企从“制造车辆”迈向“经营智能体”,从规模驱动走向效率驱动与体验驱动的可持续增长。 这正是本白皮书撰写的初衷。我们希望通过深入的市场分析、体系化的场景解构与企业实践的深度复盘,呈现一条中国汽车产业面向未来的数智化路径——以数据为底座、以智能为引擎、以协同为核心,重构行业的数字化秩序,让“车”不再只是机械的集合,而成为流动的智能体。 目录 引言:在动荡与重塑中迈向数智化汽车时代 ....................................................................... 4第一章 市场分析:结构性调整下的中国汽车产业 .............................................................. 8 (一) 宏观数据概览:体量创纪录,结构深度分化 ................................................... 9(二) 电动化与智能化浪潮:渗透率突破临界点 ..................................................... 13(三) 燃油车的“存量焦虑”与利润重构 ................................................................. 16(四) 自主品牌崛起与合资体系的转型阵痛 ............................................................. 18(五) 国际化扩张与外部风险 ..................................................................................... 21(六) 繁荣背后焦虑:产业利润率下行与结构性矛盾 ............................................. 24(七) 研产供销服的断层:数字化建设的必要性 ..................................................... 28(八) “系统性解法”:构建“数据驱动”的业务闭环 ......................................... 30第二章 数智方案:构建企业级数据与智能决策中枢 ........................................................ 34(一)乘用车行业:全价值链数智化协同解决方案 .................................................. 361. 数智营销:构建以用户为中心的增长飞轮 .......................................................362. 数智研发:加速软件定义汽车的创新进程 .......................................................393. 数智生产:打造透明、敏捷、高效的智慧工厂 ...............................................434. 数智质量:构建全链路、闭环式的主动质量管理体系 ...................................475. 数智物流:实现端到端可视的敏捷协同 ...........................................................526. 数智交付:重塑透明、高效的用户交付体验 ...................................................547. 数智售后:创造持续进化的全生命周期服务 ...................................................568. 乘用车价值链协同总结:构建端到端的数据驱动闭环 ...................................60(二)商用车:全生命周期价值管理解决方案 .......................................................... 61 1. “买车”环节:赋能科学的 TCO 决策 ............................................................61 2. “用车”环节:赋能极致的运营效率 ...............................................................623. “管车”环节:赋能主动的资产与风险管理 ...................................................634. “养车”环节:赋能最大化的车辆出勤率 .......................................................645. “换车”环节:赋能资产价值最大化 ...............................................................656. 商用车生命周期协同总结:构建数据驱动的资产价值闭环 ...........................66第三章 实施路径:从战略规划到落地执行的方法论 ........................................................ 68(一) 实施总体思路与指导原则 ................................................................................. 68(二) 实施路径规划:三阶段演进 ............................................................................. 72(三) 核心任务详解:构建端到端数智化能力 ......................................................... 78(四) 成功要素:组织、人才与运营保障体系 ......................................................... 85第四章 最佳实践:Data+AI 车企数智化转型标杆案例 ..................................................... 87(一) 某高端新能源品牌:构建全域数据基座,驱动用户直连与体验创新 ......... 87(二) 某领先商用车集团:构建商用车数智中枢,从车辆管理迈向生态运营 .... 96(三) 某民营龙头车企:夯实数据中台,以“虚实结合”加速智能研发 .......... 102(四) 某国有汽车集团:落地 AIOps 与数字孪生,保障工厂业务连续性 ........ 108(五) 某整车制造企业:构建数据资产中心,赋能商用车全生命周期管理 ...... 114 参考文献 .................