工业和信息化部、教育部、市场监管总局、国家数据局4部门近日联合印发《汽车行业数字化转型实施方案》（以下简称《实施方案》）。

　　相关部门负责人表示，这一方案以推动汽车行业高质量发展为目标，以智能制造为主攻方向，深化人工智能等新一代信息技术与汽车行业融合应用，有助于完善转型顶层设计，引导大中小型企业数字化协同发展，促进汽车行业高质量发展。

　　顶层设计持续完善

　　作为国民经济的重要支柱产业，汽车行业产业链长、涉及面广、关联带动性强，是制造业数字化转型的重点领域。加快汽车行业数字化转型，是支撑汽车强国建设、推进新型工业化、培育新质生产力的重要举措。

　　围绕汽车行业数字化转型，国家层面已构建多层次的政策体系。“十五五”规划建议提出“推动技术改造升级，促进制造业数智化转型”。《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》《汽车行业稳增长工作方案（2025—2026年）》等文件先后出台，推进人工智能技术深度应用，引导产业链供应链数字化协同改造。

　　当前，我国汽车行业数字化转型持续深化，加速向数字化、网络化、智能化演进，但转型过程中仍存在顶层设计不足、数据要素应用不充分、零部件中小企业转型较慢等问题。

　　全国乘用车市场信息联席会秘书长崔东树分析说，顶层设计不足表现为企业战略分散、行业标准不统一，数据要素应用不足体现在数据治理弱、场景渗透率低，中小企业转型慢源于改造成本高、缺少轻量化转型方案。

　　中国汽车战略与政策研究中心数据治理研究总监赵佳也表示，行业内缺乏统一的数字化转型路线图，企业重复投资建设，难以形成全产业链的数字化合力；企业内部和汽车产业链主体之间存在“数据孤岛”，数据流通和变现路径尚未明晰；加上零部件中小企业多数仅具备基本通信能力、无法处理复杂数据的“哑设备”较多，进一步加大了改造难度。

　　针对这些问题，《实施方案》全方位、多层次布局，通过建立统一诊断体系、建设可信数据空间、实施中小企业赋能行动，精准破解痛点，形成全产业链协同转型合力。

　　工业和信息化部装备工业一司有关负责人表示，当前汽车行业技术创新日新月异，人工智能推动汽车科技研发范式革命性突破，数智化转型成为助推行业创新发展的重要加速器。同时，智能网联新能源汽车作为载体性战略性新兴产业，推进行业整体数智化转型价值大、作用强、带动面广，亟需通过《实施方案》完善转型顶层设计，引导大中小型企业数字化协同发展，促进汽车行业高质量发展。

　　重点任务清晰明确

　　聚焦汽车行业数字化转型，《实施方案》提出两个阶段发展目标：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，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%；打造可复制推广的智能工厂样板，培育20家以上行业智能制造系统解决方案供应商。到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。

　　崔东树分析说，2027年的量化指标是基于当前行业基础设计的：2025年研发设计工具普及率超90%、关键工序数控化率超65%，具备年均1个至2个百分点提升潜力。同时，参考头部企业转型成效，结合零部件中小企业赋能行动目标，测算出可实现的提升空间，兼顾目标可达性与行业牵引性。

　　为确保两阶段发展目标顺利达成，《实施方案》提出实施“六大行动”，包括诊断评估与改进提升行动、汽车零部件中小企业数字化转型赋能行动、典型场景与人工智能应用示范行动、产业主体梯度培育与矩阵构建行动、标准体系完善与互联互通保障行动、关键技术攻关与基础能力强化行动。

　　赵佳认为，《实施方案》精准聚焦汽车行业数字化转型的难点痛点：一是完善顶层设计，提出明确的汽车行业数字化转型路线图和时间表；二是挖掘和释放数据要素价值，将“充分释放数据要素价值”列为总体要求之一，在“关键技术攻关与基础能力强化行动”中明确完善数据安全保护体系与技术能力，保障数据合规高效流通；三是专项赋能中小企业，设立“汽车零部件中小企业数字化转型赋能行动”，梯次推进转型，重点推动“哑设备”改造和关键设备更新。

　　针对中小企业数字化转型的赋能行动，备受汽车零部件企业关注。浙江万安科技股份有限公司负责人表示，公司已搭建数字化系统框架，后续会进一步整合，实现互联互通。目前，数字化转型面临的最大难题是人才不足。汽车智能化对复合型人才（兼具机械、电子、算法能力）的需求激增，但高端人才在区域分布上存在明显失衡，企业所在地区难以吸引顶尖技术团队。

　　对此，工业和信息化部装备工业一司有关负责人表示，《实施方案》发布后，工业和信息化部将认真落实保障措施。诸如，在强化人才保障方面，将深化校企合作，推行“学历教育+技能认证”培养模式，鼓励企业骨干进校授课，健全数字化人才激励机制、提升人才待遇，定期开展数智化交流培训，推广先进经验。

　　培育典型场景

　　为给行业企业提供参考指引，《实施方案》配套发布了典型场景清单，围绕研发、生产、供应链、销售和服务5个环节提出了智能协同研发、基于模型的系统工程、柔性敏捷生产等8项数智化典型场景，并按各场景分别提出了改造目标、实现方式和需要条件。

　　在柔性敏捷生产场景，《实施方案》提出，通过数据驱动的智能排产，依托工业互联网平台整合订单、设备、供应链数据，利用AI算法动态优化生产计划。通过车间智慧排程调度、智能仓储物流、产线柔性配置等技术，实现用户需求的快速转化以及多种产品的自动化混线生产，敏捷高效交付定制化产品。

　　“比亚迪整车智能制造已达到第三级，正在向第四级迈进。”比亚迪集团相关负责人表示，其中部分场景已经通过数据驱动预测和优化，如设备预测性维护，AI智能排产，通过工艺参数预测质量、优化物流等。后续将在更多的业务场景中使用大数据和AI能力对业务精准管控。该负责人提出，建议未来对底层大模型和算力芯片等基础建设增加一定支持。

　　万安科技负责人透露，头部整车企业对零部件的数字化要求已从“基础达标”转向“深度协同”。如一些车企要求供应商提供实时数据接口，支持空间下载技术（OTA）升级与智能驾驶算法迭代。这些要求推动公司从单一部件供应商向系统级解决方案商转型，加速了电子机械制动（EMB）、无线充电等技术的量产进程。同时，车企对供应链透明度的要求也促使企业引入区块链技术，实现全流程数据可追溯。