中国新闻网12月30日消息 据“行业信息微宝”官方微信公众号消息，工业和信息化部、教育部、国家市场监督管理总局、国家数据管理总局等四部门联合公布《汽车工业数字化转型实施方案》，并提出两阶段发展目标：到2027年，通过数字化智能化，使企业的研、产、供、销、服务环节以技术深度融合和应用为主导，企业智能制造成熟度和生产效率将大幅提高，行业供给和公用体系逐步完善。到2030年，各行业数字智能化发展有望达到较高水平。实施方案明确了六项主要活动的实施：诊断评估和改进创新与推广活动、中小汽车零部件企业数字化转型与赋能活动、人工智能应用典型场景与示范活动、产业实体阵列建设与梯度培育活动、标准体系完善与互联保障活动、关键技术攻关与核心能力强化活动，涵盖15大主题。
各省、自治区、直辖市、计划单列市及新疆生产建设兵团工业和信息化、教育、市场监管、数据管理部门：
我们发布了《食品行业汽车数字化转型实施方案》。请根据您的实际情况认真执行。
工业和信息化部
教育部
国家市场监管局
n国家数据机构
2025 年 12 月 29 日
汽车行业数字化转型执行计划
汽车工业是国民经济的重要支柱。产业链长、范围广、关联性和带动力强。这是制造业数字化转型的关键领域。近年来，日本汽车行业数字化转型持续深化，向数字化、网络化、智能化演进加速。但仍存在高层设计不力、数据要素运用不力、中小零部件企业转型缓慢等问题。实施《制造业数字化转型规划》，推动汽车产业数字化转型和智能化升级，为加快推进新型工业化、鼓励新型优质生产力，制定本实施方案y。
一、总体要求
我们将以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大、二十次全会精神，认真落实国家新型工业化推进会的实施要求，聚焦智能制造，充分发挥数据要素价值，深化人工智能等新一代信息技术与汽车产业的融合应用，推动汽车产业高质量发展。提高产业链、供应链韧性和安全水平，为构建现代、智能、绿色高端汽车产业体系提供有力支撑。
到2027年，标杆汽车企业智能制造能力成熟度提升一级，汽车数字化水平提升1级。零部件企业水平显着提升，研发设计工具普及率超过95%，关键工序数控化率超过70%。行业全体员工的劳动生产率将比2025年提高10%，产品开发和交付周期将缩短20%。打造可复制、可推广的智能工厂模式，发展20多个行业的智能制造系统解决方案提供商。形成系统EMA国际先进的适合行业特点的智能制造和数字化转型标准。技术供给体系和人力资源开发体系。到2030年，各行业数字化、智能化发展达到较高水平，数字化与业务深度融合。各类大中小型企业将共同推动数字化，供应商体系将不断完善。基本建立符合行业发展水平的数字公共服务体系，支撑水平显着提高。
二、主要任务
(1) 诊断评估和改进活动
1.完善诊断评价体系。结合智能制造能力成熟度评估、中小企业数字化水平评估等评估体系，与制造业数字化转型整体评估指标体系充分融合，针对整车、零部件、汽车服务等类型业务特点，量身定制数字化转型和智能化升级。建立健全评级评估体系，提高评估的可用性。建立重点企业动态监测评估机制，定期进行再评估。
2.推动SE实施自我评估和企业诊断。鼓励企业利用数字化转型在线评估平台开展自评，找出企业数字化转型和智能升级的薄弱环节。组织第三方服务机构开展诊断服务业务，系统开展智能制造能力、数据管理能力等成熟度评估，科学制定“一企一策”转型方案，指导企业转型提升。
3、加强行业内外经验交流和推广。支持建立行业协作机制，鼓励创建汽车行业数字化、智能制造等行业的行业联合会组织，助力行业大中型企业融合发展，促进汽车行业数字化、智能制造等行业的融合发展。关注汽车、信息通信等行业企业跨境创新。完善行业数字化和智能化升级公共服务体系，编制技术推广目录和智能工厂典型场景案例，促进知识共享、经验共享和资源整合。
（二）中型汽车零部件企业数字化转型赋能举措
4、逐步推进中小型零部件企业数字化转型。推动中小企业“用云、数据提升智慧”综合服务，加快企业内外部网络升级转型，提升数字化基础水平。支持省级专业中小企业、工业中小企业等主要场景实施深度转型规模以上工业化企业，重点推进中小企业“哑”设备改造和重要设备更新。支持专精特新“小巨人”企业系统集成转型，培育一大批效果明显的数字化四级标杆企业，打造一大批先进优秀的智能工厂。
5、指导您完成工业互联网的综合应用。汽车行业鼓励国内5G工厂建设，推广“5G+工业互联网”典型应用场景。支持建设行业级工业互联网平台，实现研发、设计、生产、供应链协同，最大限度发挥汽车行业标识分析二级节点作用，实现全接入面向中小型零部件企业。以工业互联网平台驱动推动产业链“链式”转型，构建“平台+节点+产业链+企业”协同发展模式，实现产业链资源优化配置和企业间高效协作。
六、推动产业链供应链数字化联合现代化。支持构建汽车行业可靠的数据空间，促进整车、零部件、运输物流等业务发展。行业将在研发设计、生产制造、仓储物流、作业工况、回收利用等关键环节实现数据共享和互通，构建供应链全球优化的“全员协同”新模式。推动供给“链条式”转型以大企业为主导的供应链，支持发挥大企业的技术优势、逻辑和管理，开放数字化系统接口，鼓励中小企业积极融入大企业的数字化供应链体系，强化中小企业在供应链中的支撑能力，形成不少智慧供应链的范例。
（三）人工智能应用典型场景及示范运营。
7、精准培育典型行业场景和解决方案。创建汽车行业数字化转型典型场景列表和地图，建立动态场景库。按场景梳理数据要素、知识模型、工具软件、人员技能等变革要素，形成要素参考指南，加快要素平台建设和网络共享。鼓励行业引领NG公司与软硬件设备公司、服务提供商等共同开发标准化、模块化的解决方案。深耕汽车行业支持数字化转型加速中心发挥专业作用，促进场景和解决方案的开放交流。
八、加快拓展人工智能在关键环节的应用。支持企业将人工智能技术深度融入研发设计、生产制造、运营管理等领域，打造汽车行业大型模型，提升智能化应用水平，考虑打造软件与智能研发、智能工艺规划、虚拟调试等领域的大型垂直模型。组织行业内“人工智能+”应用行动，精选大量人工智能创新应用参考案例。e.推动智能机器人在焊接、喷涂、总装等环节规模化应用，建设汽车产业专用智能示范生产线。
（四）行业主导的梯度育种和阵列建设举措。
9.继续推进倾斜种植和智能工厂。我们将沿着“试点示范-标杆-全面推广”的路径开展梯度培育工作，支持各大企业试点建设优秀智能工厂。通过创建案例、召开现场会议、组建专业服务团队等方式，推动“舞台、车间、工厂”三个阶段的经验成果转化。全面推进汽车制造工业操作系统精细化，重点推进可编程控制器（PLC）和生产线集成软件的精细化和创新。10、构建汽车行业专业服务商资源矩阵。落实行业智能制造系统解决方案提供商评价标准制定和推广，培育一批专业服务商。创建专业服务商分级保密资源库，实施动态声誉管理，引导系统解决方案提供商、工业互联网平台公司、人工智能公司、咨询评级机构等服务商参与数据库。
（五）标准体系完善和相互交流。连接保障措施
11.加强监管体系建设和主要标准制定。完善行业数字化转型和智能化升级标准体系，实现产业链全覆盖。将有利于场景等基础标准建设加快制定数字化协同设计、智能生产服务、智能供应链管理等急需标准。 12、标准化保证数据互联互通。按照《智能制造国家标准体系建设指南》和《国家数据标准体系建设指南》的要求，重点制定数据管理、数据共享与使用控制、元数据、产品主数据、数据字典、数据模型等具有行业特色的关键数据标准，并全力配合相关国家标准体系建设，确保产业链内外部系统有效互联和数据流通安全。改进您的汽车数据分类指南并最大化您的汽车数据元素的价值nts。
（六）基础技术研究，强化基本功。
13.加强关键技术产品研究。重点开展仿真设计、研发测试，中间件、操作系统等核心软件，智能机器人、智能传感设备等关键装备，信息物理系统等关键核心技术。鼓励企业应用自主可控的技术产品，提高产业链、供应链的韧性和安全水平。鼓励大企业与高等院校、科研机构合作开展技术攻关，加强数据共享和平台共建，加快形成“研发-验证-迭代”合作创新闭环。
14.加强专用计算能力和基础先进通信能力建设。考虑建酒吧面向汽车行业的LIC算力基础设施，支持企业间高性能算力服务共建共享，打破算力资源瓶颈。 5G虚拟专网、工业互联网、汽车行业边缘计算节点等通信基础设施建设与实施。创建高可靠、低延迟、高安全性的通信网络系统，加速发展并满足智能制造的需求。
15.完善数据安全保护体系和技术能力。加快完善汽车行业数据安全管理体系和标准，基本实现规模以上汽车行业企业关键数据识别和目录归档、数据分层保护和风险评估全覆盖。建立高效、便捷、安全的网络建立汽车产业数据跨境流动机制，引导企业加强关键数据出口保护，发展出口安全监控、记录审核、应急响应、检验支持等技术能力。深化隐私计算、区块链等技术应用，推动营造安全可靠的车辆数据开发利用环境。
三、实施保障
强化组织、政策、人才、安全“四位一体”保障体系。加强组织协调，建立跨部门的中央和地方协调机制，明确权责划分，充分发挥产业平台作用，坚持市场化原则，提高政策实施有效性。调整政策资源，引导企业开展重要基础技术加强逻辑研究和数字化转型，依托科技创新再融资和综合性小微金融，优化金融服务，降低中小企业转型成本，激发产业主体内生动力。加强人才保障，深化校企合作，推广“学历教育+技能认证”培养模式，鼓励业务骨干到校任教，完善数字人才激励机制，提高人才薪酬，定期开展数字智力共享培训，推广先进经验。协调发展与安全，建立全流程的网络、数据和信息安全监控机制，指导企业建立全生命周期安全管理框架，完善风险预警和应急响应机制，保障转型进程。在 a 中执行操作安全有序的方式并促进数据元素的兼容和高效流动。
附：典型场景列表
典型场景列表
（一）研发合作
研发环节是由汽车工业制造的。是实现产品创新和技术进步的核心领域。其数字化转型场景丰富多样，涵盖开放创意生态、数据驱动的产品规划、基于模型的系统工程（MBSE）、虚拟设计与评审、智能协同研发、软件驱动的产品开发、AI驱动的研发创新、数字化仿真与虚拟测试验证、基于数据的持续开发、产品生命周期管理等。
1. 典型场景：智能协同研发
业务挑战：汽车结构及零部件的研发设计流程复杂，研发周期长，验证成本高。随着新车上市的步伐行业的变革不断加速，汽车企业迫切需要通过数字化技术加速汽车研发进程。
转型目标：缩短研发周期、降低成本
实施方法及要求：打造协同研发平台，公开内部研发流程数据，整合生产质量、用户操作、售后维护数据，实现以用户为中心的敏捷开发。另一方面，它允许企业之间交换和分配数据，促进与汽车企业和零部件企业的联合设计和开发。我们充分利用人工智能技术帮助创建软硬件设计方案，将计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）等软件与新型虚拟仿真和数字孪生技术相结合，直观地构建和验证汽车零部件及实体的结构性能整车，有效提高研发效率，降低测试成本。
2. 典型场景：基于模型的系统工程（MBSE）
业务挑战：车辆设计日益复杂，传统方法难以有效管理跨职能需求和信息，导致研发周期更长、成本更高。
转型目标：提高研发效率和质量。
简单方法和要求提及：使用标准化工具链（例如系统建模语言（SysML））来促进跨域数据和协作。加强互联互通 该模型直观地展示需求、功能、逻辑、物理等不同视角，保证需求的可追溯性和软硬件变更的全局一致性。将数字仿真和虚拟测试验证与汽车产品测试用例知识工程相结合提高物理测试效率，确保功能安全可靠。基于模型的系统工程可广泛应用于汽车电子电气架构、动力系统集成、智能推进系统开发等领域，确保从概念设计到制造执行的整个过程高效、一致、可控。
（二）生产环节
生产环节是汽车制造实现规模化与柔性化平衡的关键环节。其数字化转型围绕制造效率、质量控制和柔性适配，包括新型汽车生产模式、数字孪生工厂、智能流程设计、智能调度、柔性敏捷生产、全过程质量控制、智能工厂仓储物流、智能能源管理、智能产线运维、自适应联合生产等数字化场景。纳里奥斯。
3、常见场景：柔性敏捷生产
业务问题：传统量产方式难以满足消费者定制化需求，导致汽车企业需求下降、产量预测和产能快速反应不足。
转型目标：个性化、柔性生产、智能制造
实施方法及要求：通过数据驱动的智能生产调度，依托工业互联网平台，整合订单、设备、供应链数据，利用人工智能算法动态优化生产计划。打造动态物流系统，利用5G+SLAM导航AGV（自动导引车）实现无标记物料的精准物流。它采用模块化生产线设计，通过可重新配置的设备（可编程机床组、柔性焊台等）和工作人员，可以快速更换不同型号和零件。标准化接口。我们支持你。通过车间智能编程、智能仓储物流、柔性产线配置等技术，实现用户需求的快速转化和自动化多产品混线生产，快速高效地提供定制化产品。
4、典型场景：数字孪生工厂
业务挑战：汽车生产制造面临生产线效率低、设备维护成本高、质量控制难等问题，影响企业竞争力和经济效益。
转型目标：高效生产、精准控制
部署方式及要求：创建实体工厂的虚拟镜像，利用物联网传感器实时采集设备运行状态，结合边缘计算和云计算处理大量工业数据，形成精确的数字模型。大数据利用分析和机器学习技术来模拟和优化生产流程，支持智能流程设计、云检测、设备故障诊断和预测性维护以及产品质量在线监控。利用增强现实（AR）技术，我们为工厂维护操作人员提供实时远程操作培训和指导。
(3)供应链环节
供应链环节是汽车行业供需匹配、风险管理的重要支撑。其数字化以“数据互联+绿色协同”为核心，不仅注重硬件供应链的灵活性和敏捷性，还完善了软件供应链的不断迭代，包括采购智能化、智能物流、智能仓储、供应链协同等场景。
5、典型场景：智慧供应链协同
业务问题：汽车供应链其特点是复杂性高、周期长、风险高。此外，电动化、智能化、网联化重塑了传统汽车供应链模式。实现高效的供应链管理是汽车行业的迫切需求。转型目标：产供销一体化
实施方式和要求：打造汽车行业数据空间，连接汽车企业、零部件企业、运输物流企业之间的销售、生产、采购等业务流和数据流。建立汽车行业供应链综合集成平台，实现各方数据共享，促进整个供应链的协作。通过联邦学习、安全多方计算等数据主权保护技术，可以让数据“可用、隐藏”。实现供应链全程追溯在使用区块链认证技术的交易中。结合人工智能和大数据分析，丰富汽车数据空间应用服务，例如供应链碳溯源。
（四）销售环节
销售环节是汽车企业触达用户、实现价值转化的关键接触点。聚焦数字化转型 洞察用户需求、精准营销，解决数据营销、用户触达、精准获客等基础营销场景。
6、典型场景：数据驱动营销
业务问题：传统的汽车营销和售后服务模式独特且成本高昂，汽车行业的营销重点已从产品转向用户。汽车公司必须迅速从大规模接收信号转向精确满足客户的个性化需求。
转型目标：精准营销
实施方法及要求：依托大数据技术，整合用户消费行为、地理位置、社交媒体互动等数据，打造用户营销数据平台，塑造多维度的客户形象。将人工智能技术与动态标签分组和预测模型相结合，生成推荐策略和个性化营销计划。建立线上线下一体化的直销模式，打通商家与消费者之间的信息渠道，通过创新的数字营销模式和自动化工具实现精准交叉驱动。
（五）服务链接
Service Link 是汽车公司改善用户体验和释放数据价值的重要增强功能。其数字化转型涵盖智能汽车服务、主动用户服务、构建服务生态、个性化服务模式、数据增值服务等场景。
7、典型场景：主动用户服务
业务挑战：Tr附加汽车售后服务存在响应时间慢、故障诊断效率低、客户等待时间长、管理维护成本困难、提高客户满意度困难等问题。
转型目标：提高响应速度、客户满意度和维护效率。
实施方法及要求：利用5G等高速通信网络，通过远程智能诊断、预测性维护、智能客户服务和远程更新服务（OTA）技术，将汽车售后服务转变为主动用户服务。远程智能诊断利用车载传感器和大数据分析来实时监控车辆状态并主动发现潜在问题。预测性维护基于机器学习算法，可分析历史数据和车辆使用情况，以主动规划维护并减少故障的发生。智能服务ce系统客户利用自然语言处理技术实现语音交互服务响应，并通过知识图谱构建动态问答引擎，精准解决售后咨询问题。 OTA技术可以远程更新车辆软件，提高车辆性能和安全性。
八、典型场景：数据增值业务
业务挑战：当前汽车行业在数据应用方面面临挑战，包括智能网联汽车数据价值暴露不足、数据价值转化路径不清晰、缺乏公平的数据共享机制等。
转型目标：提高数据利用率，加速数据流通
实施方法和要求：构建一体化的汽车数据服务体系，让数据无缝集成，形成个人、环境和车辆数据资产。为金融、交通和政府部门创建汽车数据服务参与者，利用区块链技术保证数据传输的安全性和透明度。通过数据标注、模拟测试和其他支持服务不断提高您的数据服务质量。借助行业数据空间和市政数据共享平台，探索用户保险（UBI）、二手车残值评估、能源加油预测、自动驾驶培训、交通事故信息预警、电池回收等数据驱动的增值服务场景。 【编辑：李润泽】
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