BOB綜合

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。

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。

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BOB綜合，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。

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。

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。

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。

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BOB綜合，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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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BOB綜合，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。

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。

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。

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