汽車行業數字化轉型提速

工業和資訊化部、教育部、市場監管總局、國家資料局4部門近日聯合印發《汽車行業數字化轉型實施方案》(以下簡稱《實施方案》)汽車

相關部門負責人表示,這一方案以推動汽車行業高質量發展為目標,以智慧製造為主攻方向,深化人工智慧等新一代資訊科技與汽車行業融合應用,有助於完善轉型頂層設計,引導大中小型企業數字化協同發展,促進汽車行業高質量發展汽車

頂層設計持續完善

作為國民經濟的重要支柱產業,汽車行業產業鏈長、涉及面廣、關聯帶動性強,是製造業數字化轉型的重點領域汽車。加快汽車行業數字化轉型,是支撐汽車強國建設、推進新型工業化、培育新質生產力的重要舉措。

圍繞汽車行業數字化轉型,國家層面已構建多層次的政策體系汽車。“十五五”規劃建議提出“推動技術改造升級,促進製造業數智化轉型”。《新能源汽車產業發展規劃(2021—2035年)》《汽車行業穩增長工作方案(2025—2026年)》等檔案先後出臺,推進人工智慧技術深度應用,引導產業鏈供應鏈數字化協同改造。

當前,我國汽車行業數字化轉型持續深化,加速向數字化、網路化、智慧化演進,但轉型過程中仍存在頂層設計不足、資料要素應用不充分、零部件中小企業轉型較慢等問題汽車

全國乘用車市場資訊聯席會秘書長崔東樹分析說,頂層設計不足表現為企業戰略分散、行業標準不統一,資料要素應用不足體現在資料治理弱、場景滲透率低,中小企業轉型慢源於改造成本高、缺少輕量化轉型方案汽車

中國汽車戰略與政策研究中心資料治理研究總監趙佳也表示,行業內缺乏統一的數字化轉型路線圖,企業重複投資建設,難以形成全產業鏈的數字化合力;企業內部和汽車產業鏈主體之間存在“資料孤島”,資料流通和變現路徑尚未明晰;加上零部件中小企業多數僅具備基本通訊能力、無法處理複雜資料的“啞裝置”較多,進一步加大了改造難度汽車

針對這些問題,《實施方案》全方位、多層次佈局,透過建立統一診斷體系、建設可信資料空間、實施中小企業賦能行動,精準破解痛點,形成全產業鏈協同轉型合力汽車

工業和資訊化部裝備工業一司有關負責人表示,當前汽車行業技術創新日新月異,人工智慧推動汽車科技研發正規化革命性突破,數智化轉型成為助推行業創新發展的重要加速器汽車。同時,智慧網聯新能源汽車作為載體性戰略性新興產業,推進行業整體數智化轉型價值大、作用強、帶動面廣,亟需透過《實施方案》完善轉型頂層設計,引導大中小型企業數字化協同發展,促進汽車行業高質量發展。

重點任務清晰明確

聚焦汽車行業數字化轉型,《實施方案》提出兩個階段發展目標:到2027年,整車標杆企業智慧製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%,產品研發週期及交付週期縮短20%;打造可複製推廣的智慧工廠樣板,培育20家以上行業智慧製造系統解決方案供應商汽車。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。

崔東樹分析說,2027年的量化指標是基於當前行業基礎設計的:2025年研發設計工具普及率超90%、關鍵工序數控化率超65%,具備年均1個至2個百分點提升潛力汽車。同時,參考頭部企業轉型成效,結合零部件中小企業賦能行動目標,測算出可實現的提升空間,兼顧目標可達性與行業牽引性。

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為確保兩階段發展目標順利達成,《實施方案》提出實施“六大行動”,包括診斷評估與改進提升行動、汽車零部件中小企業數字化轉型賦能行動、典型場景與人工智慧應用示範行動、產業主體梯度培育與矩陣構建行動、標準體系完善與互聯互通保障行動、關鍵技術攻關與基礎能力強化行動汽車

趙佳認為,《實施方案》精準聚焦汽車行業數字化轉型的難點痛點:一是完善頂層設計,提出明確的汽車行業數字化轉型路線圖和時間表;二是挖掘和釋放資料要素價值,將“充分釋放資料要素價值”列為總體要求之一,在“關鍵技術攻關與基礎能力強化行動”中明確完善資料安全保護體系與技術能力,保障資料合規高效流通;三是專項賦能中小企業,設立“汽車零部件中小企業數字化轉型賦能行動”,梯次推進轉型,重點推動“啞裝置”改造和關鍵裝置更新汽車

針對中小企業數字化轉型的賦能行動,備受汽車零部件企業關注汽車。浙江萬安科技股份有限公司負責人表示,公司已搭建數字化系統框架,後續會進一步整合,實現互聯互通。目前,數字化轉型面臨的最大難題是人才不足。汽車智慧化對複合型人才(兼具機械、電子、演算法能力)的需求激增,但高階人才在區域分佈上存在明顯失衡,企業所在地區難以吸引頂尖技術團隊。

對此,工業和資訊化部裝備工業一司有關負責人表示,《實施方案》釋出後,工業和資訊化部將認真落實保障措施汽車。諸如,在強化人才保障方面,將深化校企合作,推行“學歷教育+技能認證”培養模式,鼓勵企業骨幹進校授課,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。

培育典型場景

為給行業企業提供參考指引,《實施方案》配套釋出了典型場景清單,圍繞研發、生產、供應鏈、銷售和服務5個環節提出了智慧協同研發、基於模型的系統工程、柔性敏捷生產等8項數智化典型場景,並按各場景分別提出了改造目標、實現方式和需要條件汽車

在柔性敏捷生產場景,《實施方案》提出,透過資料驅動的智慧排產,依託工業網際網路平臺整合訂單、裝置、供應鏈資料,利用AI演算法動態最佳化生產計劃汽車。透過車間智慧排程排程、智慧倉儲物流、產線柔性配置等技術,實現使用者需求的快速轉化以及多種產品的自動化混線生產,敏捷高效交付定製化產品。

“比亞迪整車智慧製造已達到第三級,正在向第四級邁進汽車。”比亞迪集團相關負責人表示,其中部分場景已經透過資料驅動預測和最佳化,如裝置預測性維護,AI智慧排產,透過工藝引數預測質量、最佳化物流等。後續將在更多的業務場景中使用大資料和AI能力對業務精準管控。該負責人提出,建議未來對底層大模型和算力晶片等基礎建設增加一定支援。

萬安科技負責人透露,頭部整車企業對零部件的數字化要求已從“基礎達標”轉向“深度協同”汽車。如一些車企要求供應商提供即時資料介面,支援空間下載技術(OTA)升級與智慧駕駛演算法迭代。這些要求推動公司從單一部件供應商向系統級解決方案商轉型,加速了電子機械制動(EMB)、無線充電等技術的量產程序。同時,車企對供應鏈透明度的要求也促使企業引入區塊鏈技術,實現全流程資料可追溯。

來源汽車:經濟日報

作者: 劉瑾

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