汽车行业数字化转型实施方案

汽车产业数字化转型实施方案

一、总体要求

• 指导思想：以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，贯彻落实党的二十大精神和全国新型工业化推进大会部署，推动汽车行业高质量发展。
• 目标：以智能制造为主攻方向，深化新一代信息技术融合应用，提升产业链供应链韧性和安全水平，构建高端化、智能化、绿色化的现代化汽车产业体系。
• 阶段性目标：
  • 2027年：整车标杆企业智能制造能力提升一档，零部件企业数字化水平显著提升，研发设计工具普及率超95%，关键工序数控化率超70%；行业全员劳动生产率较2025年提升10%，产品研发周期及交付周期缩短20%；打造智能工厂样板，培育20家以上智能制造系统解决方案供应商；形成国际先进的数字化转型和智能制造标准体系、技术供给体系与人才培训体系。
  • 2030年：行业整体数智化发展达到较高水平，数字化与业务深度融合；大中小各类企业数字化协调发展，供应商体系不断健全；基本建成匹配行业发展水平的数字化公共服务体系，支撑保障水平大幅提升。

二、重点任务

（一）诊断评估与改进提升行动

1. 完善诊断评估体系：建立健全符合整车、零部件及汽车服务等类型企业特点的数字化转型、智能化升级评估体系，提升评估可操作性。
2. 推动企业开展自评与诊断：鼓励企业依托数字化转型在线评估平台开展自评估，组织第三方服务机构开展入企诊断服务，制定“一企一策”转型方案。
3. 加强行业内外交流与经验推广：支持建立行业协同工作机制，鼓励打造产业联盟组织，健全行业数智化升级公共服务体系，促进知识共享、经验交流与资源整合。

（二）汽车零部件中小企业数字化转型赋能行动

4. 梯次推进零部件中小企业数字化转型：面向小微企业推广普惠性“上云用数赋智”服务，支持省级专精特新中小企业、规上工业中小企业实施重点场景深度改造，面向专精特新“小巨人”企业支持开展系统化集成改造。
5. 引导工业互联网深度应用：鼓励建设汽车行业5G工厂，推广“5G+工业互联网”典型应用场景，支持建设赋能研发设计、生产制造、供应链协同的行业级工业互联网平台。
6. 推动产业链供应链数字化协同升级：支持汽车行业可信数据空间建设，推进整车与零部件、交通物流等企业在关键环节实现数据共享互通，打造供应链全局优化的新型“整零协同”模式。

（三）典型场景与人工智能应用示范行动

7. 精准培育行业典型场景与解决方案：制定汽车行业数智化转型典型场景清单及图谱，建立动态场景库，鼓励行业头部企业与软硬件设备企业、服务商等联合开发标准化、模块化解决方案。
8. 加速关键环节人工智能应用拓展：支持企业在研发设计、生产制造、经营管理等环节深度集成人工智能技术，打造汽车行业大模型和丰富智能体应用，推动智能机器人在焊接、喷涂、总装等环节规模化应用。

（四）产业主体梯度培育与矩阵构建行动

9. 持续开展智能工厂梯度培育和推广：按照“试点示范—标杆引领—全面推广”路径实施梯度培育工作，支持头部企业打造卓越级、领航级智能工厂，全面推进汽车制造环节工业操作系统更新换代。
10. 构建汽车行业专业化服务商资源矩阵：开展行业智能制造系统解决方案供应商评价标准研制与推广，培育一批专业化服务商，构建专业化服务商分级分类资源库。

（五）标准体系完善与互联互通保障行动

11. 加强标准体系建设和关键标准研制：健全行业数字化转型与智能化升级标准体系，实现产业链全环节覆盖，推动场景指南、数据要素、人工智能应用以及人才能力评价等基础性标准建设。
12. 标准化保障数据互联互通：重点开展具有行业特色的数据管理、数据交换使用控制、元数据、产品主数据等关键数据标准制定，保障产业链内外部系统有效互联与数据安全流通。

（六）关键技术攻关与基础能力强化行动

13. 加强关键技术产品攻关：重点攻关仿真设计、研发测试、中间件与操作系统等基础软件，智能机器人、智能检测设备等关键装备，以及信息物理系统等关键核心技术。
14. 强化专用算力及先进通信基础能力建设：探索建设汽车行业公共算力基础设施，支持企业间高性能算力服务共建共享，加快推进汽车行业5G虚拟专网、工业互联网、边缘计算节点等通信基础设施建设部署。
15. 完善数据安全保护体系与技术能力：加快健全汽车行业数据安全管理制度和标准规范，基本实现规模以上汽车工业企业重要数据识别和目录备案、数据分级保护、风险评估全覆盖，建立高效便利安全的汽车行业数据跨境流动机制。

三、实施保障

• 健全保障体系：强化组织协同，建立跨部门与央地协同机制；统筹政策资源，引导企业开展关键核心技术攻关和数字化转型；强化人才保障，深化校企合作；统筹发展和安全，构建全流程网络、数据、信息安全监管机制。

附：典型场景清单

• 研发环节：智能协同研发、基于模型的系统工程（MBSE）
• 生产环节：柔性敏捷生产、数字孪生工厂
• 供应链环节：供应链智能协同
• 销售环节：数据驱动营销
• 服务环节：主动用户服务、数据增值服务