工業(yè)和信息化部 教育部 國家市場監(jiān)督管理總局等

工業(yè)和信息化部等四部門關(guān)于印發(fā)《汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施方案》的通知

工信部聯(lián)通裝〔2025〕278號


各省、自治區(qū)、直轄市及計劃單列市、新疆生產(chǎn)建設兵團工業(yè)和信息化、教育、市場監(jiān)管、數(shù)據(jù)主管部門：

現(xiàn)將《汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施方案》印發(fā)給你們，請結(jié)合實際認真抓好落實。

工業(yè)和信息化部
教育部
市場監(jiān)管總局
國家數(shù)據(jù)局
2025年12月29日



汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施方案

汽車產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟的重要支柱產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)鏈長、涉及面廣、關(guān)聯(lián)帶動性強，是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點領域。近年來，我國汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)深化，加速向數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化演進，但仍存在頂層設計不足、數(shù)據(jù)要素應用不充分、零部件中小企業(yè)轉(zhuǎn)型較慢等問題。為落實《制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動方案》，推動汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級，加快推進新型工業(yè)化，培育形成新質(zhì)生產(chǎn)力，制定本實施方案。

一、總體要求

以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹落實黨的二十大和二十屆歷次全會精神，認真落實全國新型工業(yè)化推進大會部署要求，以推動汽車行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展為目標，以智能制造為主攻方向，充分釋放數(shù)據(jù)要素價值，深化人工智能等新一代信息技術(shù)與汽車行業(yè)融合應用，提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈韌性和安全水平，為構(gòu)建高端化、智能化、綠色化的現(xiàn)代化汽車產(chǎn)業(yè)體系提供堅實支撐。

到2027年，整車標桿企業(yè)智能制造能力成熟度等級提升一檔，零部件企業(yè)數(shù)字化水平顯著提升，研發(fā)設計工具普及率超 95%，關(guān)鍵工序數(shù)控化率超70%；行業(yè)全員勞動生產(chǎn)率較 2025 年提升 10%，產(chǎn)品研發(fā)周期及交付周期縮短20%；打造可復制推廣的智能工廠樣板，培育20 家以上行業(yè)智能制造系統(tǒng)解決方案供應商；形成適合產(chǎn)業(yè)特征、國際先進的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能制造標準體系、技術(shù)供給體系與人才培訓體系。到 2030 年，行業(yè)整體數(shù)智化發(fā)展達到較高水平，數(shù)字化與業(yè)務深度融合；大中小各類企業(yè)數(shù)字化協(xié)調(diào)發(fā)展，供應商體系不斷健全；基本建成匹配行業(yè)發(fā)展水平的數(shù)字化公共服務體系，支撐保障水平大幅提升。

二、重點任務


（一）診斷評估與改進提升行動

1. 完善診斷評估體系。結(jié)合智能制造能力成熟度評估、中小企業(yè)數(shù)字化水平評測等評價體系，充分銜接制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通用評估指標體系，建立健全符合整車、零部件及汽車服務等類型企業(yè)特點的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級評估體系，提升評估可操作性。建立重點企業(yè)動態(tài)跟蹤評估機制，定期開展復評。

2. 推動企業(yè)開展自評與診斷。鼓勵企業(yè)依托數(shù)字化轉(zhuǎn)型在線評估平臺開展自評估工作，精準識別企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級的薄弱環(huán)節(jié)。組織第三方服務機構(gòu)開展入企診斷服務，系統(tǒng)實施智能制造能力、數(shù)據(jù)管理能力等成熟度評估，科學制定“一企一策”轉(zhuǎn)型方案，指導企業(yè)改造提升。

3. 加強行業(yè)內(nèi)外交流與經(jīng)驗推廣。支持建立行業(yè)協(xié)同工作機制，鼓勵打造汽車行業(yè)數(shù)字化、智能制造等產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟組織，服務行業(yè)大中小企業(yè)融通發(fā)展，促進汽車、信息通信等行業(yè)企業(yè)跨界創(chuàng)新。健全行業(yè)數(shù)智化升級公共服務體系，編制技術(shù)、場景推廣目錄和智能工廠典型案例，促進知識共享、經(jīng)驗交流與資源整合。

（二）汽車零部件中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能行動

4. 梯次推進零部件中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。面向小微企業(yè)推廣普惠性“上云用數(shù)賦智”服務，加快企業(yè)內(nèi)外網(wǎng)升級改造，提升數(shù)字化基礎水平。面向省級專精特新中小企業(yè)、規(guī)上工業(yè)中小企業(yè)支持實施重點場景深度改造，重點推動汽車零部件中小企業(yè)開展“啞”設備改造和關(guān)鍵設備更新。面向?qū)＞�特�?“小巨人”企業(yè)支持開展系統(tǒng)化集成改造，培育一批具有示范效應的數(shù)字化水平四級標桿企業(yè)，打造一批先進級、卓越級智能工廠。

5. 引導工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深度應用。鼓勵建設汽車行業(yè)5G工廠，推廣“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”典型應用場景。支持建設賦能研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、供應鏈協(xié)同的行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，充分發(fā)揮汽車行業(yè)標識解析二級節(jié)點作用，推動零部件中小企業(yè)全面接入。推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)鏈“鏈式”轉(zhuǎn)型，打造“平臺+節(jié)點+產(chǎn)業(yè)鏈+企業(yè)”協(xié)同發(fā)展模式，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈資源優(yōu)化配置和企業(yè)間高效協(xié)作。

6. 推動產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈數(shù)字化協(xié)同升級。支持汽車行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間建設，推進整車與零部件、交通物流等企業(yè)在研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、倉儲物流、運行工況和回收利用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享互通，打造供應鏈全局優(yōu)化的新型“整零協(xié)同”模式。推廣頭部企業(yè)牽引的供應鏈“鏈式”轉(zhuǎn)型，支持頭部企業(yè)發(fā)揮技術(shù)和管理優(yōu)勢，開放數(shù)字系統(tǒng)接口，鼓勵中小企業(yè)主動融入大企業(yè)供應鏈數(shù)字化體系，強化中小企業(yè)在供應鏈上的配套能力，形成一批智慧供應鏈案例。

（三）典型場景與人工智能應用示范行動

7. 精準培育行業(yè)典型場景與解決方案。制定汽車行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型典型場景清單及圖譜，建立動態(tài)場景庫。逐場景梳理數(shù)據(jù)要素、知識模型、工具軟件和人才技能等轉(zhuǎn)型要素，形成要素參考指引，加快要素平臺化沉淀和網(wǎng)絡化共享。鼓勵行業(yè)頭部企業(yè)與軟硬件設備企業(yè)、服務商等聯(lián)合開發(fā)標準化、模塊化解決方案。支持深耕汽車行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進中心發(fā)揮專業(yè)化作用，推動場景和解決方案開放共享。

8. 加速關(guān)鍵環(huán)節(jié)人工智能應用拓展。支持企業(yè)在研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理等環(huán)節(jié)深度集成人工智能技術(shù)，打造汽車行業(yè)大模型和豐富智能體應用，探索在軟件與智能化研發(fā)、智能工藝規(guī)劃與虛擬調(diào)試等領域打造垂域大模型。組織行業(yè)“人工智能+”應用行動，遴選一批人工智能創(chuàng)新應用標桿案例。推動智能機器人在焊接、噴涂、總裝等環(huán)節(jié)規(guī)模化應用，打造汽車行業(yè)具身智能示范產(chǎn)線。

（四）產(chǎn)業(yè)主體梯度培育與矩陣構(gòu)建行動

9. 持續(xù)開展智能工廠梯度培育和推廣。按照“試點示范—標桿引領—全面推廣”路徑實施梯度培育工作，支持頭部企業(yè)打造卓越級、領航級智能工廠。通過編制案例集、召開現(xiàn)場會、組建專家服務團等形式，推動“場景—車間—工廠”三級轉(zhuǎn)型經(jīng)驗輸出。全面推進汽車制造環(huán)節(jié)工業(yè)操作系統(tǒng)更新?lián)Q代，重點推進產(chǎn)線中可編程邏輯控制器（PLC）、嵌入式軟件等升級改造。

10. 構(gòu)建汽車行業(yè)專業(yè)化服務商資源矩陣。開展行業(yè)智能制造系統(tǒng)解決方案供應商評價標準研制與推廣，培育一批專業(yè)化服務商。構(gòu)建專業(yè)化服務商分級分類資源庫，動態(tài)評價管理，引導系統(tǒng)解決方案提供商、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)、人工智能企業(yè)和咨詢評估機構(gòu)等服務商入庫。

（五）標準體系完善與互聯(lián)互通保障行動

11. 加強標準體系建設和關(guān)鍵標準研制。健全行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級標準體系，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈全環(huán)節(jié)覆蓋。推動場景指南、數(shù)據(jù)要素、人工智能應用以及人才能力評價等基礎性標準建設，加快數(shù)字化協(xié)同設計、智能化生產(chǎn)服務及智慧供應鏈管理等急需標準編制。

12. 標準化保障數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。按照《國家智能制造標準體系建設指南》《國家數(shù)據(jù)標準體系建設指南》要求，與國家相關(guān)標準體系建設工作充分銜接，重點開展具有行業(yè)特色的數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)交換使用控制、元數(shù)據(jù)、產(chǎn)品主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)字典和數(shù)據(jù)模型等關(guān)鍵數(shù)據(jù)標準制定，保障產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)外部系統(tǒng)有效互聯(lián)與數(shù)據(jù)安全流通。完善汽車行業(yè)數(shù)據(jù)分級分類指南，充分發(fā)揮汽車數(shù)據(jù)要素價值。

（六）關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)與基礎能力強化行動

13. 加強關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)品攻關(guān)。重點攻關(guān)仿真設計、研發(fā)測試、中間件與操作系統(tǒng)等基礎軟件，智能機器人、智能檢測設備等關(guān)鍵裝備，以及信息物理系統(tǒng)等關(guān)鍵核心技術(shù)，鼓勵企業(yè)應用自主可控技術(shù)產(chǎn)品，提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈韌性和安全水平。鼓勵重點企業(yè)聯(lián)合高校、科研機構(gòu)開展技術(shù)攻關(guān)，
加強數(shù)據(jù)共享和平臺共建，加快形成“研發(fā)—驗證—迭代”的協(xié)同創(chuàng)新閉環(huán)。

14. 強化專用算力及先進通信基礎能力建設。探索建設汽車行業(yè)公共算力基礎設施，支持企業(yè)間高性能算力服務共建共享，突破算力資源瓶頸。加快推進汽車行業(yè)5G虛擬專網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算節(jié)點等通信基礎設施建設部署，構(gòu)建符合智能制造需求的高可靠、低時延、高安全性通信網(wǎng)絡體系。

15. 完善數(shù)據(jù)安全保護體系與技術(shù)能力。加快健全汽車行業(yè)數(shù)據(jù)安全管理制度和標準規(guī)范，基本實現(xiàn)規(guī)模以上汽車工業(yè)企業(yè)重要數(shù)據(jù)識別和目錄備案、數(shù)據(jù)分級保護、風險評估全覆蓋。建立高效便利安全的汽車行業(yè)數(shù)據(jù)跨境流動機制，指導企業(yè)強化重要數(shù)據(jù)出境保護，建設出境安全監(jiān)測、日志審計、應急處置、檢查支持等技術(shù)能力。深化應用隱私保護計算、區(qū)塊鏈等技術(shù)，引導構(gòu)建安全可信的汽車數(shù)據(jù)開發(fā)利用環(huán)境。

三、實施保障

健全組織、政策、人才、安全“四位一體”保障體系。強化組織協(xié)同，建立跨部門與央地協(xié)同機制，明確權(quán)責分工，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)平臺作用，堅持市場化原則，提升政策落地實效。統(tǒng)籌政策資源，引導企業(yè)開展關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，依托科技創(chuàng)新再貸款及普惠小微貸款等優(yōu)化金融服務，降低中小企業(yè)轉(zhuǎn)型成本，激發(fā)產(chǎn)業(yè)主體內(nèi)生動力。強化人才保障，深化校企合作，推行“學歷教育+技能認證”培養(yǎng)模式，鼓勵企業(yè)骨干進校授課，健全數(shù)字化人才激勵機制、提升人才待遇，定期開展數(shù)智化交流培訓，推廣先進經(jīng)驗。統(tǒng)籌發(fā)展和安全，構(gòu)建全流程網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)、信息安全監(jiān)管機制，指導企業(yè)建立全生命周期安全管理框架，完善風險預警與應急處置機制，保障轉(zhuǎn)型工作安全有序開展，促進數(shù)據(jù)要素合規(guī)高效流通。

附：典型場景清單


附
典型場景清單

（一）研發(fā)環(huán)節(jié)

研發(fā)環(huán)節(jié)是汽車行業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新與技術(shù)突破的核心領域。其數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景豐富多元，涵蓋開放式創(chuàng)意生態(tài)、數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品策劃、基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）、虛擬設計與評審、智能協(xié)同研發(fā)、軟件主導產(chǎn)品開發(fā)、AI 驅(qū)動的研發(fā)創(chuàng)新、數(shù)字仿真與虛擬測試驗證、數(shù)據(jù)驅(qū)動持續(xù)開發(fā)、產(chǎn)品全生命周期管理等。

1、典型場景：智能協(xié)同研發(fā)

業(yè)務痛點：汽車結(jié)構(gòu)與零部件研發(fā)設計流程復雜、研發(fā)周期長、驗證成本高，隨著行業(yè)新車推出節(jié)奏不斷加快，車企亟需通過數(shù)字化技術(shù)加快汽車研發(fā)過程。

改造目標：縮短研發(fā)周期，降低成本

實現(xiàn)方式和需要條件：打造協(xié)同研發(fā)平臺，一方面打通企業(yè)內(nèi)部研發(fā)流程數(shù)據(jù)，同時整合生產(chǎn)質(zhì)量、用戶駕駛以及售后維保數(shù)據(jù)，實現(xiàn)以用戶為中心的敏捷開發(fā)；另一方面實現(xiàn)企業(yè)間數(shù)據(jù)共享流通，促進車企與零部件企業(yè)間協(xié)同設計開發(fā)。充分利用人工智能技術(shù)輔助生成軟硬件設計方案，結(jié)合計算機輔助設計（CAD）、計算機輔助工程（CAE）等軟件及虛擬仿真、數(shù)字孿生新技術(shù)，直觀構(gòu)建并驗證汽車零部件和整車的結(jié)構(gòu)性能，有效提升研發(fā)效率并減少試驗成本。

2、典型場景：基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）

業(yè)務痛點：汽車設計復雜度增加，傳統(tǒng)方法難以高效管理跨學科需求和信息，導致研發(fā)周期偏長和成本較高。

改造目標：提升研發(fā)效率和質(zhì)量

實現(xiàn)方式和需要條件：采用系統(tǒng)建模語言（SysML）等標準化工具鏈，強化跨領域協(xié)作與數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。通過模型直觀展現(xiàn)需求、功能、邏輯和物理等不同視角，確保需求追溯與軟硬件變更全局一致性。運用數(shù)字仿真與虛擬測試驗證，并結(jié)合汽車產(chǎn)品測試用例知識工程提升實物測試效率，保障功能安全與可靠性。基于模型的系統(tǒng)工程可廣泛應用于汽車電子電氣架構(gòu)、動力系統(tǒng)集成以及智駕系統(tǒng)開發(fā)等，確保從概念設計到制造執(zhí)行的全過程高效可控。

（二）生產(chǎn)環(huán)節(jié)

生產(chǎn)環(huán)節(jié)是汽車制造實現(xiàn)規(guī)模化與柔性化平衡的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。其數(shù)字化轉(zhuǎn)型圍繞制造效率、質(zhì)量管控與靈活適配展開，包含新汽車生產(chǎn)模式、數(shù)字孿生工廠、智能工藝設計、智慧排程調(diào)度、柔性敏捷生產(chǎn)、全過程質(zhì)量管理、廠內(nèi)智能倉儲物流、智慧能源管理、產(chǎn)線智能運維、自適應協(xié)同生產(chǎn)等數(shù)字化場景。

3、典型場景：柔性敏捷生產(chǎn)

業(yè)務痛點：傳統(tǒng)大批量生產(chǎn)方式難以滿足消費者個性化需求，導致車企生產(chǎn)預測與快速響應能力不足。

改造目標：個性化柔性生產(chǎn)智造

實現(xiàn)方式和需要條件：通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能排產(chǎn)，依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺整合訂單、設備、供應鏈數(shù)據(jù)，利用AI 算法動態(tài)優(yōu)化生產(chǎn)計劃。搭建動態(tài)物流系統(tǒng)，采用5G+SLAM導航 AGV（自動導向車）實現(xiàn)無標識物料精準配送。利用模塊化生產(chǎn)線設計，通過可重構(gòu)設備（如可編程機床組、柔性焊接工位）和標準化接口，支持不同車型及零部件的快速切換。通過車間智慧排程調(diào)度、智能倉儲物流、產(chǎn)線柔性配置等技術(shù)，實現(xiàn)用戶需求的快速轉(zhuǎn)化以及多種產(chǎn)品的自動化混線生產(chǎn)，敏捷高效交付定制化產(chǎn)品。

4、典型場景：數(shù)字孿生工廠

業(yè)務痛點：汽車生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)面臨著生產(chǎn)線效率低下、設備維護成本高昂、質(zhì)量控制難度大等問題，影響了企業(yè)競爭力和經(jīng)濟效益。

改造目標：高效生產(chǎn)與精準管控

實現(xiàn)方式和需要條件：通過構(gòu)建物理工廠的虛擬鏡像，利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器實時采集設備運行狀態(tài)，結(jié)合邊緣計算和云計算處理大量工業(yè)數(shù)據(jù)，形成精準數(shù)字模型。采用大數(shù)據(jù)分析和機器學習技術(shù)對生產(chǎn)過程進行仿真優(yōu)化，支持實現(xiàn)智能工藝設計、云端巡檢、設備故障診斷與預測維護以及產(chǎn)品質(zhì)量的在線監(jiān)控。借助增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)，為工廠維護操作人員提供遠程實時的操作指導和培訓。

（三）供應鏈環(huán)節(jié)

供應鏈環(huán)節(jié)是汽車產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)供需匹配與風險管控的重要支撐。其數(shù)字化以“數(shù)據(jù)貫通+生態(tài)協(xié)同”為核心，既注重硬件供應鏈的柔性敏捷，也強化軟件供應鏈的持續(xù)迭代，包括智慧采購、智慧物流、智能倉儲、供應鏈協(xié)同等場景。

5、典型場景：供應鏈智能協(xié)同

業(yè)務痛點：汽車供應鏈具有高復雜性、長周期性和高風險性等特點，且電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化重塑了傳統(tǒng)汽車供應鏈模式，實現(xiàn)汽車行業(yè)供應鏈高效管理迫在眉睫。

改造目標：產(chǎn)供銷一體化

實現(xiàn)方式和需要條件：打造汽車行業(yè)數(shù)據(jù)空間，實現(xiàn)車企與零部件企業(yè)、交通物流企業(yè)間的銷售、生產(chǎn)以及采購等環(huán)節(jié)的業(yè)務流和數(shù)據(jù)流打通。建立完善的汽車行業(yè)供應鏈一體化平臺，實現(xiàn)各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)共享，促進整零協(xié)同。通過數(shù)據(jù)主權(quán)保護技術(shù)，如聯(lián)邦學習、安全多方計算，實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”。運用區(qū)塊鏈存證技術(shù)，實現(xiàn)供應鏈交易全程可追溯。結(jié)合 AI 與大數(shù)據(jù)分析，豐富汽車數(shù)據(jù)空間應用服務，如供應鏈碳追溯等。

（四）銷售環(huán)節(jié)

銷售環(huán)節(jié)是汽車企業(yè)觸達用戶、實現(xiàn)價值轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵觸點。其數(shù)字化轉(zhuǎn)型聚焦用戶需求洞察與精準營銷，對應數(shù)據(jù)驅(qū)動營銷、用戶觸達、精準獲客等場景。

6、典型場景：數(shù)據(jù)驅(qū)動營銷

業(yè)務痛點：傳統(tǒng)汽車營銷與售后服務模式單一、成本高，且汽車行業(yè)的營銷核心已從產(chǎn)品向用戶轉(zhuǎn)變，車企亟需從大范圍獲取線索轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦蚩蛻魝�性化需求進行精準投放。

改造目標：精準化營銷

實現(xiàn)方式和需要條件：依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，整合用戶消費行為、地理位置、社交媒體互動等數(shù)據(jù)，打造用戶營銷數(shù)據(jù)平臺，構(gòu)建多維客戶畫像。運用人工智能技術(shù)結(jié)合動態(tài)標簽分組與預測模型，生成個性化推薦策略及營銷方案。建立線上線下一體化直銷模式，打通企業(yè)與消費者信息通道，通過創(chuàng)新數(shù)字營銷模式以及自動化工具實現(xiàn)跨渠道的精準推送。

（五）服務環(huán)節(jié)

服務環(huán)節(jié)是汽車企業(yè)提升用戶體驗、挖掘數(shù)據(jù)價值的重要延伸。其數(shù)字化轉(zhuǎn)型涵蓋智能用車服務、主動用戶服務、服務生態(tài)建設、個性化服務模式以及數(shù)據(jù)增值服務等場景。

7、典型場景：主動用戶服務

業(yè)務痛點：傳統(tǒng)汽車售后服務中存在響應速度慢、故障診斷效率低、客戶等待時間長、維修成本難以控制以及客戶滿意度難以提升等問題。

改造目標：提升響應速度、客戶滿意度、維修效率

實現(xiàn)方式和需要條件：依托5G 等高速通信網(wǎng)絡，通過遠程智能診斷、預測性維護保養(yǎng)、智能客服和遠程升級服務（OTA）技術(shù)，實現(xiàn)汽車售后服務向主動用戶服務轉(zhuǎn)型。遠程智能診斷利用車載傳感器和大數(shù)據(jù)分析，實時監(jiān)測車輛狀態(tài)并提前發(fā)現(xiàn)潛在問題。預測性維護保養(yǎng)通過基于機器學習算法分析車輛歷史數(shù)據(jù)和使用情況，提前安排保養(yǎng)計劃，減少故障發(fā)生。智能客服系統(tǒng)采用自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)語音交互式服務響應，通過知識圖譜構(gòu)建動態(tài)問答引擎，精準解決售后咨詢問題。OTA 技術(shù)則可以遠程更新車輛軟件，提升車輛性能和安全性。

8、典型場景：數(shù)據(jù)增值服務

業(yè)務痛點：當前汽車行業(yè)在數(shù)據(jù)應用中面臨智能網(wǎng)聯(lián)后的汽車數(shù)據(jù)未充分釋放其價值、數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)換路徑不清晰、缺乏公平的數(shù)據(jù)共享機制等問題。

改造目標：提升數(shù)據(jù)利用率、加快數(shù)據(jù)流通

實現(xiàn)方式和需要條件：通過構(gòu)建統(tǒng)一的汽車數(shù)據(jù)服務體系，確保不同來源的數(shù)據(jù)能夠無縫融合，形成車輛、環(huán)境及個人的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。打造面向金融、交通以及政府領域的汽車數(shù)據(jù)服務，運用區(qū)塊鏈技術(shù)保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩�性和透明度。運用數(shù)據(jù)標注、仿真測試等配套服務，持續(xù)提升數(shù)據(jù)服務質(zhì)量。借助行業(yè)數(shù)據(jù)空間、省市數(shù)據(jù)交易所平臺，探索基于使用量保險（UBI）、二手車殘值評估、補電預測、自動駕駛訓練、道路事件信息預警、動力電池回收利用等數(shù)據(jù)增值服務場景。