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汽車產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟的重要支柱產(chǎn)業(yè),產(chǎn)業(yè)鏈長、涉及面廣、關聯(lián)帶動性強,是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點領域。近年來,我國汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)深化,加速向數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化演進,但仍存在頂層設計不足、數(shù)據(jù)要素應用不充分、零部件中小企業(yè)轉(zhuǎn)型較慢等問題。為落實《制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動方案》,推動汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級,加快推進新型工業(yè)化,培育形成新質(zhì)生產(chǎn)力澳亞國際首頁,制定本實施方案。
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(yè)化推進大會部署要求,以推動汽車行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展為目標,以智能制造為主攻方向,充分釋放數(shù)據(jù)要素價值,深化人工智能等新一代信息技術與汽車行業(yè)融合應用,提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈韌性和安全水平,為構(gòu)建高端化、智能化、綠色化的現(xiàn)代化汽車產(chǎn)業(yè)體系提供堅實支撐。
到2027年,整車標桿企業(yè)智能制造能力成熟度等級提升一檔,零部件企業(yè)數(shù)字化水平顯著提升,研發(fā)設計工具普及率超95%,關鍵工序數(shù)控化率超70%;行業(yè)全員勞動生產(chǎn)率較2025年提升10%,產(chǎn)品研發(fā)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(yè)智能制造系統(tǒng)解決方案供應商;形成適合產(chǎn)業(yè)特征、國際先進的數(shù)字化轉(zhuǎn)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(yè)整體數(shù)智化發(fā)展達到較高水平,數(shù)字化與業(yè)務深度融合;大中小各類企業(yè)數(shù)字化協(xié)調(diào)發(fā)展,供應商體系不斷健全;基本建成匹配行業(yè)發(fā)展水平的數(shù)字化公共服務體系,支撐保障水平大幅提升。
4. 梯次推進零部件中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。面向小微企業(yè)推廣普惠性“上云用數(shù)賦智”服務,加快企業(yè)內(nèi)外網(wǎng)升級改造,提升數(shù)字化基礎水平。面向省級專精特新中小企業(yè)、規(guī)上工業(yè)中小企業(yè)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(yè)開展“啞”設備改造和關鍵設備更新。面向?qū)>匦隆靶【奕恕逼髽I(yè)支持開展系統(tǒng)化集成改造,培育一批具有示范效應的數(shù)字化水平四級標桿企業(yè),打造一批先進級、卓越級智能工廠。
5. 引導工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深度應用。鼓勵建設汽車行業(yè)5G工廠,推廣“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”典型應用場景。支持建設賦能研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、供應鏈協(xié)同的行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,充分發(fā)揮汽車行業(yè)標識解析二級節(jié)點作用,推動零部件中小企業(yè)全面接入。推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)鏈“鏈式”轉(zhuǎn)型,打造“平臺+節(jié)點+產(chǎn)業(yè)鏈+企業(yè)”協(xié)同發(fā)展模式,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈資源優(yōu)化配置和企業(yè)間高效協(xié)作。
6. 推動產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈數(shù)字化協(xié)同升級。支持汽車行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間建設,推進整車與零部件、交通物流等企業(yè)在研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、倉儲物流、運行工況和回收利用等關鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享互通,打造供應鏈全局優(yōu)化的新型“整零協(xié)同”模式。推廣頭部企業(yè)牽引的供應鏈“鏈式”轉(zhuǎn)型,支持頭部企業(yè)發(fā)揮技術和管理優(yōu)勢,開放數(shù)字系統(tǒng)接口,鼓勵中小企業(yè)主動融入大企業(yè)供應鏈數(shù)字化體系澳亞國際首頁,強化中小企業(yè)在供應鏈上的配套能力,形成一批智慧供應鏈案例。
7. 精準培育行業(yè)典型場景與解決方案。制定汽車行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型典型場景清單及圖譜,建立動態(tài)場景庫。逐場景梳理數(shù)據(jù)要素、知識模型、工具軟件和人才技能等轉(zhuǎn)型要素,形成要素參考指引澳亞國際首頁,加快要素平臺化沉淀和網(wǎng)絡化共享。鼓勵行業(yè)頭部企業(yè)與軟硬件設備企業(yè)、服務商等聯(lián)合開發(fā)標準化、模塊化解決方案。支持深耕汽車行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進中心發(fā)揮專業(yè)化作用,推動場景和解決方案開放共享。
8. 加速關鍵環(huán)節(jié)人工智能應用拓展。支持企業(yè)在研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理等環(huán)節(jié)深度集成人工智能技術,打造汽車行業(yè)大模型和豐富智能體應用,探索在軟件與智能化研發(fā)、智能工藝規(guī)劃與虛擬調(diào)試等領域打造垂域大模型。組織行業(yè)“人工智能+”應用行動,遴選一批人工智能創(chuàng)新應用標桿案例。推動智能機器人在焊接、噴涂、總裝等環(huán)節(jié)規(guī)?;瘧?,打造汽車行業(yè)具身智能示范產(chǎn)線。
9. 持續(xù)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(yè)打造卓越級、領航級智能工廠。通過編制案例集、召開現(xiàn)場會、組建專家服務團等形式,推動“場景—車間—工廠”三級轉(zhuǎn)型經(jīng)驗輸出。全面推進汽車制造環(huán)節(jié)工業(yè)操作系統(tǒng)更新?lián)Q代,重點推進產(chǎn)線中可編程邏輯控制器(PLC)、嵌入式軟件等升級改造。
12. 標準化保障數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。按照《國家智能制造標準體系建設指南》《國家數(shù)據(jù)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(yè)特色的數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)交換使用控制、元數(shù)據(jù)、產(chǎn)品主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)字典和數(shù)據(jù)模型等關鍵數(shù)據(jù)標準制定,保障產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)外部系統(tǒng)有效互聯(lián)與數(shù)據(jù)安全流通。完善汽車行業(yè)數(shù)據(jù)分級分類指南,充分發(fā)揮汽車數(shù)據(jù)要素價值。
13. 加強關鍵技術產(chǎn)品攻關。重點攻關仿真設計、研發(fā)測試、中間件與操作系統(tǒng)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(tǒng)等關鍵核心技術,鼓勵企業(yè)應用自主可控技術產(chǎn)品,提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈韌性和安全水平。鼓勵重點企業(yè)聯(lián)合高校、科研機構(gòu)開展技術攻關,加強數(shù)據(jù)共享和平臺共建,加快形成“研發(fā)—驗證—迭代”的協(xié)同創(chuàng)新閉環(huán)。
15. 完善數(shù)據(jù)安全保護體系與技術能力。加快健全汽車行業(yè)數(shù)據(jù)安全管理制度和標準規(guī)范,基本實現(xiàn)規(guī)模以上汽車工業(yè)企業(yè)重要數(shù)據(jù)識別和目錄備案、數(shù)據(jù)分級保護、風險評估全覆蓋。建立高效便利安全的汽車行業(yè)數(shù)據(jù)跨境流動機制,指導企業(yè)強化重要數(shù)據(jù)出境保護,建設出境安全監(jiān)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(qū)塊鏈等技術,引導構(gòu)建安全可信的汽車數(shù)據(jù)開發(fā)利用環(huán)境。
健全組織、政策、人才、安全“四位一體”保障體系。強化組織協(xié)同,建立跨部門與央地協(xié)同機制,明確權(quán)責分工澳亞國際首頁,發(fā)揮產(chǎn)業(yè)平臺作用澳亞國際首頁,堅持市場化原則,提升政策落地實效。統(tǒng)籌政策資源,引導企業(yè)開展關鍵核心技術攻關和數(shù)字化轉(zhuǎn)型,依托科技創(chuàng)新再貸款及普惠小微貸款等優(yōu)化金融服務,降低中小企業(yè)轉(zhuǎn)型成本,激發(fā)產(chǎn)業(yè)主體內(nèi)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(yǎng)模式,鼓勵企業(yè)骨干進校授課,健全數(shù)字化人才激勵機制、提升人才待遇,定期開展數(shù)智化交流培訓,推廣先進經(jīng)驗。統(tǒng)籌發(fā)展和安全,構(gòu)建全流程網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)、信息安全監(jiān)管機制,指導企業(yè)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(zhuǎn)型工作安全有序開展,促進數(shù)據(jù)要素合規(guī)高效流通。
實現(xiàn)方式和需要條件:打造協(xié)同研發(fā)平臺,一方面打通企業(yè)內(nèi)部研發(fā)流程數(shù)據(jù),同時整合生產(chǎn)質(zhì)量、用戶駕駛以及售后維保數(shù)據(jù),實現(xiàn)以用戶為中心的敏捷開發(fā);另一方面實現(xiàn)企業(yè)間數(shù)據(jù)共享流通,促進車企與零部件企業(yè)間協(xié)同設計開發(fā)。充分利用人工智能技術輔助生成軟硬件設計方案,結(jié)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(shù)字孿生新技術,直觀構(gòu)建并驗證汽車零部件和整車的結(jié)構(gòu)性能,有效提升研發(fā)效率并減少試驗成本。
實現(xiàn)方式和需要條件:采用系統(tǒng)建模語言(SysML)等標準化工具鏈,強化跨領域協(xié)作與數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。通過模型直觀展現(xiàn)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(shù)字仿真與虛擬測試驗證,并結(jié)合汽車產(chǎn)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(tǒng)工程可廣泛應用于汽車電子電氣架構(gòu)、動力系統(tǒng)集成以及智駕系統(tǒng)開發(fā)等,確保從概念設計到制造執(zhí)行的全過程高效可控。
實現(xiàn)方式和需要條件:通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能排產(chǎn),依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺整合訂單、設備、供應鏈數(shù)據(jù),利用AI算法動態(tài)優(yōu)化生產(chǎn)計劃。搭建動態(tài)物流系統(tǒng),采用5G+SLAM導航AGV(自動導向車)實現(xiàn)無標識物料精準配送。利用模塊化生產(chǎn)線設計,通過可重構(gòu)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(diào)度、智能倉儲物流、產(chǎn)線柔性配置等技術,實現(xiàn)用戶需求的快速轉(zhuǎn)化以及多種產(chǎn)品的自動化混線生產(chǎn)澳亞國際首頁,敏捷高效交付定制化產(chǎn)品。
實現(xiàn)方式和需要條件:通過構(gòu)建物理工廠的虛擬鏡像,利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器實時采集設備運行狀態(tài),結(jié)合邊緣計算和云計算處理大量工業(yè)數(shù)據(jù)澳亞國際首頁,形成精準數(shù)字模型。采用大數(shù)據(jù)分析和機器學習技術對生產(chǎn)過程進行仿真優(yōu)化,支持實現(xiàn)智能工藝設計、云端巡檢、設備故障診斷與預測維護以及產(chǎn)品質(zhì)量的在線監(jiān)控。借助增強現(xiàn)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。
實現(xiàn)方式和需要條件:打造汽車行業(yè)數(shù)據(jù)空間,實現(xiàn)車企與零部件企業(yè)、交通物流企業(yè)間的銷售、生產(chǎn)以及采購等環(huán)節(jié)的業(yè)務流和數(shù)據(jù)流打通。建立完善的汽車行業(yè)供應鏈一體化平臺,實現(xiàn)各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)共享,促進整零協(xié)同。通過數(shù)據(jù)主權(quán)保護技術,如聯(lián)邦學習、安全多方計算,實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”。運用區(qū)塊鏈存證技術澳亞國際首頁,實現(xiàn)供應鏈交易全程可追溯。結(jié)合AI 與大數(shù)據(jù)分析,豐富汽車數(shù)據(jù)空間應用服務,如供應鏈碳追溯等。
實現(xiàn)方式和需要條件:依托大數(shù)據(jù)技術,整合用戶消費行為、地理位置、社交媒體互動等數(shù)據(jù),打造用戶營銷數(shù)據(jù)平臺,構(gòu)建多維客戶畫像。運用人工智能技術結(jié)合動態(tài)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(yè)與消費者信息通道,通過創(chuàng)新數(shù)字營銷模式以及自動化工具實現(xiàn)跨渠道的精準推送。
實現(xiàn)方式和需要條件:依托5G等高速通信網(wǎng)絡,通過遠程智能診斷、預測性維護保養(yǎng)、智能客服和遠程升級服務(OTA)技術,實現(xiàn)汽車售后服務向主動用戶服務轉(zhuǎn)型。遠程智能診斷利用車載傳感器和大數(shù)據(jù)分析,實時監(jiān)測車輛狀態(tài)并提前發(fā)現(xiàn)潛在問題。預測性維護保養(yǎng)通過基于機器學習算法分析車輛歷史數(shù)據(jù)和使用情況,提前安排保養(yǎng)計劃,減少故障發(fā)生。智能客服系統(tǒng)采用自然語言處理技術實現(xiàn)語音交互式服務響應,通過知識圖譜構(gòu)建動態(tài)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。
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