工联网消息(IItime) 当汽车品牌借助智能协同研发平台大幅缩短研发周期，新车从概念到落地最快只需要24个月以内；当汽车工厂内柔性敏捷生产线能按小时级完成不同车型的生产切换，精准匹配市场对个性化配置的需求；当整车企业与零部件企业通过数字化供应链平台实现需求预测、库存共享与物流协同，产业链的订单交付周期与库存成本均大幅降低——这些场景的背后，正是数字化转型为汽车行业带来的全链条变革。

2025年12月29日，工业和信息化部等四部门联合印发《汽车行业数字化转型实施方案》（以下简称《方案》），标志着我国汽车行业数字化转型进入系统化、规模化、深度化新阶段。作为国民经济的重要支柱产业，汽车产业是制造业数字化转型的重点领域，也是培育新质生产力的关键载体。《方案》明确提出到2027年，整车标杆企业智能制造能力成熟度等级提升一档，零部件企业数字化水平显著提升。《方案》出台，不仅为汽车行业高质量发展提供了行动指南，也对推动制造业整体数字化转型具有示范意义。

中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）深度参与汽车行业数字化转型顶层设计、标准研制与测试评估相关工作，中国信通院副院长敖立长期深耕数字化转型领域，对汽车行业数字化转型逻辑与实施路径有着系统性战略思考。本文通过四问四答，深入解读《方案》。

问题一：我国汽车行业数字化转型发展情况怎么样？

我国汽车行业数字化转型呈现出“整车企业强、零部件企业弱；硬实力强、软实力弱；单点强、协同弱”典型特征。在“整零协同”方面 ，整车龙头企业智能制造能力成熟度普遍达到三级以上，正在向优化级、引领级迈进；但部分零部件中小企业数字化水平仍停留在初级阶段，大量“哑设备”无法联网，数据要素价值未充分释放。在“软硬协同”方面，多数汽车企业已配备较为完善的数字化硬件设施如智能产线、工业网络和云计算基础设施；然而在工业软件研发、大数据价值挖掘、组织业务流程重塑等软性转型能力上不足。在局部与全局方面，部分整车企业或大型零部件企业在自身生产、研发等单一环节的数字化水平较高，能实现高效的单点运营；但企业内跨环节以及跨企业之间缺乏高效协同机制，数据共享不畅、业务衔接存在壁垒，难以形成全产业链协同发展的数字化格局。

针对行业特征，《方案》在重点任务中按照现状评估、分类赋能、场景示范、支撑保障的思路，部署“诊断评估、零部件企业赋能、场景与AI示范、主体培育、标准完善及技术攻关”六大行动。一是诊断评估与改进提升行动，完善诊断评估体系，推动企业自评与诊断，加强行业内外交流。二是汽车零部件中小企业数字化转型赋能行动，聚焦零部件企业痛点，梯次推进各类企业转型，同时鼓励工业互联网平台、数据空间建设，服务产业链供应链协同升级。三是典型场景与人工智能应用示范行动，精准培育典型场景与解决方案，构建数据、模型、人才等“软要素”指引，同时推动人工智能在各环节渗透应用。四是产业主体梯度培育与矩阵构建行动，持续开展智能工厂梯度培育，构建专业化服务商资源矩阵。五是标准体系完善与互联互通保障行动，加强标准体系建设，重点关注数据标准制定，促进数据互通与业务协同。六是关键技术攻关与基础能力强化行动，加强工业软件等关键技术攻关，强化计算、通信基础能力建设，完善数据安全保护体系。上述六大行动精准围绕产业链数字化的痛点、难点问题，为行业数字化转型工作提供了清晰指引。

问题二：汽车零部件企业数字化转型工作将如何落地？

汽车零部件企业数量庞大，占全行业90%以上，是产业生态的重要基础。当前零部件企业数字化程度参差不齐，不少汽车零部件企业还处在搭建应用系统的数字化初级阶段，这种结构性不平衡制约产业链整体效能。

在推进策略上，需要落实《方案》提出的梯次推进中小企业转型的重点任务。面向小微企业推广普惠性“上云用数赋智”服务，解决“有没有”的问题；面向专精特新企业实施重点场景深度改造，攻克“好不好”的瓶颈；面向“小巨人”企业打造智能工厂标杆，树立“优中优”的典范。汽车产业重点地区可以围绕零部件特色园区、重点企业进一步出台专项政策，强化扶持力度，完善评估诊断、普惠性技术服务、适配验证、场景推广等公共服务体系，支持企业切实在数字化转型中提升效益。

在实现路径上，需要落实《方案》提出的产业链供应链协同升级的重点任务。一方面，依托整车与零部件企业的供应链核心关系，可以由整车企业主导搭建协同体系，打通上下游物流、信息流与资金流，带动中小企业同步优化生产计划、调整库存布局，实现转型步调协同, 推广由龙头企业牵引的供应链“链式”转型。另一方面，可以充分发挥工业互联网平台、标识解析节点作用，整合行业订单资源，共享低成本的数字化技术工具、数据能力，提升中小企业效益，降低转型成本与门槛，以“平台型”转型为有益补充。整车企业可以进一步发挥龙头作用，工业互联网平台企业可以聚焦汽车行业优化产品服务能力，共同推动形成“平台+节点+产业链+企业”协同发展模式，务实实现“链主驱动”转型，逐步打造“全链共振”生态。

问题三：人工智能将如何赋能汽车行业数字化转型？

汽车行业是人工智能技术集成度最高、应用场景最丰富、渗透潜力最深远的制造领域之一。《方案》提出“人工智能+”行动，鼓励打造行业丰富人工智能应用。结合行业特征，汽车企业可以按照“大模型深度适配、小模型快速落地”的思路，构建人工智能应用体系。一方面，可以将人工智能大模型融入软件研发、运营管理、市场营销等环节，强化行业专有知识训练，赋能车型设计方案优化、工厂生产资源调度、市场需求趋势预判等复杂场景；另一方面，加快落地更贴合工业生产碎片化需求的小模型，在设备故障实时诊断、零部件质量检验等单一环节快速部署，满足无需复杂数据积累即可高效响应的场景需求。

同时，《方案》鼓励具身智能技术在汽车产线的应用。具身智能机器人具备在零部件装配、物料搬运、车身焊接等场景实现柔性作业的能力，可以迭代提升单一环节的作业质量与效率。同时作为连接汽车生产制造“物理场景”与“数字决策系统”的新型终端，其更为系统级效率提升提供了新的技术支撑。汽车行业企业，尤其是整车企业可以发挥自身在车辆自动驾驶领域积累的数据闭环、算法研发和场景验证技术能力，加快具身智能技术在产线的研发应用，打造行业级示范产线。

问题四：《方案》将如何推动汽车产业链数据流通？

数据作为新型生产要素，其畅通流动与高效配置是汽车产业数字化转型的核心难点，也是释放产业潜能的关键。当前产业链内部存在一定“数据孤岛”现象，整车企业与零部件企业间、企业内部不同业务单元间存在数据标准不一、共享机制缺失、安全风险等问题，阻碍了协同效率提升。《方案》从构建基础、创新机制、保障安全三个层面系统推进，旨在破解流通壁垒。

首先，统一数据流通的“度量衡”，推动标准与接口统一。《方案》提出构建具有行业特色的数据管理、数据交换使用控制、数据字典等关键标准。这相当于为不同类型的数据制定了“通用语言”和“通行规则”，从技术上为跨企业、跨环节的数据交互奠定了基础，能有效降低数据整合与共享的成本。

其次，探索数据赋能的“新模式”，激活数据价值。《方案》鼓励基于可信数据空间，在研发设计、生产制造、供应链管理、售后服务等环节开展数据融合应用。例如，通过供应链数据协同，整车企业可以实时掌握零部件库存、生产和物流状态，实现精准供应链调度；再如，融合车辆运行数据与用户使用数据，可以反向驱动零部件企业产品设计优化与创新。

最后，筑牢数据安全的“防火墙”，促进数据可信流通。数据流通需以安全可控为前提，《方案》强调要建立完善汽车数据全生命周期安全管理机制，并支持数据安全技术与产品的研发应用。行业企业可以积极探索隐私保护计算、区块链等技术在汽车数据流通中的应用，在“可用不可见”前提下实现价值挖掘，让产业链各方能够放心地共享数据。

中国信通院作为行业科研机构，将为汽车行业数字化转型提供全流程支撑服务，包括行业数字化转型成熟度评估助力企业诊断，依托数据治理与人工智能等技术能力优化企业转型路径，搭建行业协同平台促进经验共享等。同时，中国信通院也将充分发挥工业互联网领域技术优势，助力企业降本增效、提升核心竞争力，为汽车行业数字化转型注入持续动力。