《汽车行业数字化转型实施方案》出台 汽车产业链数智升级的路线图与进行时

蓝图已经绘就，但路是一步步走出来的。本专刊此次会将“镜头”对准变革的核心实践者——一系列标杆零部件企业，记录它们如何将人工智能、工业互联网等前沿技术，扎实地融入研发、生产与管理的细枝末节。外界可以从中真切感受到，数字化已成为零部件企业提升内在效能、锻造全新竞争力的主动战略；而它们所取得的降本增效、质量跃升与模式创新成果，正是中国汽车供应链韧性增强、价值攀升的最真实注脚：零部件企业的集体“智变”，开始为整个汽车产业的未来奠定新的基石，一个更高效、更敏捷、更智慧的产业新生态正在形成。

“十五五”规划蓝图绘就，发展新局的大幕已然开启。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》对“建设现代化产业体系”作出系统部署，明确指出现代化产业体系是中国式现代化的物质技术基础，必须坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，朝着智能化、绿色化、融合化方向，构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系。

制造业是立国之本、强国之基。汽车产业作为产业链长、关联带动性强的关键领域，其数字化转型是建设汽车强国、推进新型工业化、培育新质生产力的核心举措。

日前，工信部、教育部、市场监管总局、国家数据局四部门联合印发《汽车行业数字化转型实施方案》（以下简称《方案》），为汽车产业链数智化升级锚定了新方向。

《方案》规划了“两步走”的实施路径：到2027年，数智技术在企业研、产、供、销、服环节深度集成应用，带动企业智能制造成熟度、生产效率等明显提升，行业供给和公共服务体系逐步健全；到2030年，行业整体数智化发展达到较高水平。

具体来看，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%，产品研发周期以及交付周期缩短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；形成适合产业特征、国际先进的数字化转型和智能制造标准体系、技术供给体系与人才培训体系。

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；大中小各类企业数字化协调发展，供应商体系不断健全；基本建成匹配行业发展水平的数字化公共服务体系，支撑保障水平大幅提升。

《方案》描绘的清晰蓝图，已在业界引发深入探讨与积极反馈。国务院发展研究中心市场经济研究所副所长王青在接受《中国汽车报》记者采访时表示，国家“十五五”规划强调建设制造强国，汽车产业正处在多条发展线的交汇点：一是传统产业必须向数字化、智能化、融合化转型；二是国家高度重视实体产业发展；三是新兴产业体系、绿色发展和全球竞争力提升，这些都需要以智能制造为基础。

这一系列宏观规划与战略部署，对处于产业链关键位置的零部件企业而言，意味着具体且多层次的发展机遇。在法士特相关负责人看来，首先，《方案》明确了“梯次推进”策略，预计将配套专项资金与金融扶持，有针对性降低不同规模企业尤其是中小企业的转型成本；其次，《方案》鼓励构建数字化供应链生态，支持零部件企业通过提升自身数字化能力，更深度地融入车企的协同研发、精准供应与质量管控体系，从而巩固和提升供应链地位；再次，《方案》清晰规划了智能协同研发、供应链智能协同等八大典型场景，并部署了工业软件、智能装备等关键环节的攻关，为企业的技术投资与改造指明了重点方向；最后，行业数据标准体系的建设将逐步破解长期存在的“数据孤岛”问题，降低产业链上下游的协同门槛。

实现降本、增效与提质    

数智化转型所带来的经济效益，在宏观数据上得到了有力印证。据工信部统计，如今数字化车间和智能工厂近8万个，基本完成数字化转型的企业2500余个，其中209个成为具有国际先进水平的智能制造示范工厂；中国制造业企业通过智能化转型场景带来巨大收益，生产效率提高37.6%，能源利用率提高16.1%，运营成本下降21.2%，产品研制周期下降30.8%，产品不良率下降25.6%。

数智化转型是汽车行业发展的必然趋势，更是企业实现持续增长、提升竞争力的关键途径。头部企业的实践，生动诠释了转型如何落地并创造价值。

以中信戴卡为例，据介绍，该公司聚焦“技术共性技术研究”和“数智化开发应用”两条主线，在精益研发、动态运营、智能制造、现代治理和数据驱动等方面都有大幅提高。在业务场景落地层面，中信戴卡已具备响应客户需求的精准、敏捷的数字化研发能力，有效支撑产品研发，同时依托制造类共性技术的创新研发，推进生产制造向透明化、柔性化和智能化演进，实现了生产效率与产品质量双重跃升;在管理体系建设方面，中信戴卡同步构建了适配数智化转型的企业级管理能力，通过深化数据治理、优化系统开发与应用，强化数据驱动与决策支撑，充分释放数据要素价值，实现管理过程的可视化与透明化。目前，该公司数据管理能力成熟度已达到量化管理级(DCMM4级)，为高质量、可持续的数智化发展奠定了坚实基础。

法士特的探索，也为离散制造型企业提供了一条清晰的升级路径。据悉，法士特以数字化赋能为核心主线，以“打基础、提效益、转思想、谋未来”为路线，沿着“单机自动化改造-产线自动化改造-数字化车间建设-智能工厂建设”的步骤，从小到大，逐步探索出适合大多数离散制造型企业的智能制造推进之路。目前，法士特已先后建成咸阳智能制动数字化工厂、法士特高智新工厂等多个数字化智能工厂。

“通过多年来在智能制造领域的投入与建设，法士特研发设计工具普及率达90%以上，智能工厂关键设备数控化率100%，关键设备联网率100%，生产数据自动采集率达到90%以上，生产效率提升50%以上，订单准时交付率提升5%。工厂智能制造能力成熟度水平4级，数据管理能力成熟度达到稳健级（3级）。”法士特相关负责人告诉记者，数字化转型为公司带来最核心的价值在于降本、增效、提质。从现阶段发展情况来看，法士特数字化水平已提前达到《方案》中提出的2027年目标要求。

具体而言，法士特取得的成效体现在多个层面：在智能产品方面，已建成并全面应用数字化产品研发平台，实现了全系产品数字化设计；在智能制造方面，设备数控化、产线智能化、车间数字化成果显著，集团平均核心设备数控化率达到85%以上，个别工厂达到95%以上；智能产线、智能物流在生产中广泛应用，部分产线已实现无人干预自动生产；在智慧运营方面，持续完善、提升、推广应用集成研发平台、协同制造平台、协同销服平台、数字企业管理平台，业务流程信息化覆盖度达到85%以上。

产业链条上的协同与共进    

汽车产业生态版图的重构是大势所趋，供应商与车企正在深度融合中塑造新的合作格局。与传统工业化时期的竞争逻辑不同，数字经济时代企业的核心竞争力，已从单一的制造能力转变为“服务能力+数字化能力+制造能力”的有机结合。

法士特相关负责人的观点印证了这一趋势。他指出，一方面，“整车-零部件-供应商”的全链条数智化协同将日益常态化，零部件企业将从被动供货转向主动参与整车研发，协同化将成为主流。在这一过程中，汽车零部件产业将进一步细化分工，企业需在某一细分领域构建专业化优势，并具备高水平的数智化能力，如全流程自动化生产、智能供应链管理，方能在竞争中立足；相反，那些“大而全”却数字化水平低、缺乏核心技术的企业将被淘汰，行业集中度有望因此显著提升。另一方面，零部件企业将从卖产品转向“产品+服务”一体化解决方案，例如通过物联网与AI技术，为客户提供零部件预测性维护、生命周期管理等增值服务，预计未来服务收入占比将大幅增长。

由此可见，只有兼具全链条数智化协同能力、核心技术研发能力，并储备充足的“制造+数字化+技术研发”复合型人才的企业才能在未来的竞争中最终胜出。而在此之前，零部件企业与车企还需共同面对难关。首要难题体现在数据对接与标准统一环节，其中系统林立与标准缺失导致了重复投入与“数据孤岛”现象。

法士特相关负责人坦言：“零部件企业为满足不同车企客户的要求，往往要进行多套系统的重复开发与对接，成本居高不下。更深层的困难在于行业缺乏统一数据标准，不同企业对物料、质量、工艺参数的定义与格式不尽相同，使得数据在跨企业流动时难以自动解析与利用，协同效率大打折扣。”

在协同研发与生产环节，核心痛点则集中于流程割裂与响应迟滞。据了解，在研发端，设计变更依赖人工传递与确认，信息极易失真或延误，可能直接导致项目周期延长数周。在生产与供应链端，零部件企业难以敏捷响应车企订单的频繁波动，生产计划与库存管理被动，出现质量问题时跨企业追溯原因更是耗时费力。

而随着整车企业智能制造能力成熟度提升，它们对零部件的交付效率、质量稳定性、定制化响应速度要求也将日趋严格。在此背景下，《方案》的落地将加速零部件行业“洗牌”，推动企业从传统制造向数智化服务型制造转型，那些未能及时跟上数字化步伐的企业可能面临被市场淘汰的风险。

推动各要素资源精准落地    

面对当前汽车行业的变革浪潮，零部件企业迎来了深刻转型的历史窗口，机遇与挑战相伴相生。中信戴卡方面直言，当前市场环境的快速变化、消费者需求的多样化、产品迭代不断加速，都对企业提升市场响应能力和敏捷应变能力提出了更高要求。与此同时，数字化技术的迅猛发展，也为整个行业带来了前所未有的发展机遇。

然而，在推进数字化转型的过程中，零部件行业也面临一系列现实挑战，大量中小企业数字化基础薄弱，转型投入与短期收益难以平衡，数据互联带来的安全与合规风险日益凸显。

王青指出，当前制造业企业智能化转型主要面临三大问题：一是在市场增速放缓、需求不确定的背景下，企业面临投入与产出平衡的难题，投资动力与能力均受影响；二是需要配套的政策扶持与引导，以切实增强企业转型意愿与能力；三是汽车供应链极为复杂，上下游供应商的数字化能力建设需要协同推进。

法士特相关负责人补充道，最大的挑战源于转型价值在战略决策层面的高度模糊性，核心表现是投资回报周期难以测算。这导致企业在面对巨大的初始投入、复杂的旧设备改造及人才短缺时，难以进行坚定且持续的资源分配，构成最根本的决策障碍。

此外，智能制造推进过程中的另一大阻力来自于流程与组织的变革。智能工厂的运营与传统工厂有很大不同，后者的组织分工、管理思路和人员配置都难以支撑前者的运作需求，部门层级繁多、职能分散独立，容易导致“信息孤岛”与业务流程梗阻等问题。

对于这些共性难题，零部件企业纷纷表示，亟需获得系统性的外部支持：其一，标准与生态支持，呼吁行业权威机构牵头，推动数据标准的制定与强制实施：其二，平台与工具支持，建议构建汽车行业可信数据空间，形成以龙头企业为主导、上下游企业协同转型的数据流通利用体系，打造供应链数字化协同发展新范式。

就长期能力建设与短期经营压力的平衡，王青建议：“政策应更多向现有产业的转型升级倾斜，推动投资重点从增量扩张转向存量优化，以避免加剧产能过剩。最终目标是促进新供给与新需求形成良性互动，提升投资效率和资金使用效益。”

法士特进一步提出四点期望：：一是支持企业深度参与产学研合作及国家标准的制定；二是加大针对制造型企业的数字化转型政策与研发投入支持；三是培育本地化数字化生态与配套产业；四是全面加强对从管理层到基层员工的数字化技能培训，夯实人才基础。

展望《方案》设定的“2030年行业整体数智化发展达到较高水平”这一目标，汽车零部件产业的格局将发生根本性、系统性的重塑，核心是从传统的纵向链式供应体系，演变为开放、协同的网状生态。

在这一进程中，数字化能力将重塑企业的竞争维度与价值定位。最终胜出的企业将不再仅是规模或成本的领先者，而是具备数据驱动、系统集成与生态协同三重核心能力的“多面手”，具体表现为具备卓越的系统集成与解决方案能力，深度且敏捷的生态协同能力，前瞻的智能化应用与数据增值能力，以及强大的全球本土化运营能力等。