汽车行业作为国民经济的重要支柱产业，中国汽车产销总量连续16年稳居全球第一，占比超过全球三分之一1。汽车行业具有产值大、产业链长、关联度高、带动性强等特点，是制造业中数字化程度最高的行业之一。近年来，数字化转型为汽车行业业务模式变革和技术创新开辟了新赛道，也创造出了巨大的转型服务市场。

1.1转型现状

1.我国持续加大汽车行业转型支持力度，服务升级为行业转型提供强劲动能

近年来，党中央、国务院高度重视汽车行业高质量发展，工信部、数据局等相关部门聚焦新能源汽车、汽车标准化、智能网联汽车等领域推出系列政策，推动汽车行业加快数字化转型。

2025年9月12日，工业和信息化部等八部门关于印发《汽车行业稳增长工作方案(2025一2026年)》的通知，强调了数字化转型服务体系建设在行业数字化转型中的重要作用，提出“培育一批专业化服务商”

2.汽车行业数字化基础良好，数字化转型水平位于重点行业前列

截至2025年9月，我国汽车行业两化融合达成度为67.9%，较全国平均水平(64.4%)高出3.5个百分点，在全国重点行业中位居第二1，见图1-1，仅次于电子行业。

3.大型整车制造企业数字化转型水平整体上高于零部件制造企业

两化融合公共服务平台数据显示1，2025年，汽车整车制造企业中达到创新突破阶段的企业比例为19.3%，是汽车零部件及配件制造企业该指标的近两倍，见图1-3。当前，一些汽车整车制造企业依托丰富的数字化转型实践经验，逐步剥离自身数字化部门，孵化出一批赋能产业链上下游的信息化公司，有效带动了产业链上下游企业数字化转型。

数字技术融入汽车制造全环节

近年来，5G、loT、人工智能、边缘计算、低碳技术等前沿技术快速发展，与汽车行业研发设计、生产制造、供应链管理等核心业务领域深入融合，推动汽车产业向数字化、网联化、智能化加速变革。

研发设计环节

通过在研发设计软件中应用人工智能技术，可进行汽车产品的三维建模和虚拟仿真，实现对车辆的外观、结构、性能等的设计和优化，能有效提升研发效率、减少试验成本。如吉利星睿AI大模型将自研的NLP语言处理模型与NPDS研发体系及其全链路场景数据库深度融合，实现造型设计、机械设计和质量控制等环节优化。

生产制造环节

通过引入工业互联网、机器人、自动化产线，构建智能制造系统，实现生产过程的自动化、智能化和柔性化，提高生产效率、产品质量。如长安打造统一的生产数字平台和“Al+数字孪生”运营系统，基于AI驱动产销协同，实现快速生产排产计划的优化;小米基于Al大模型自主研发了“X-Eye”检测系统，系统准确率高达99.9%，实现生产环节质量检测效率的大幅提升;中国一汽建设一汽·七星云订单交付OTD，解决了从面向库存MTS到面向订单MTO生产模式转型的难题;比亚迪建设柔性化总装工厂，实现智能车身定位与高节拍生产技术的融合。

供应链管理环节

基于物联网、区块链等技术构建智慧供应链平台，整合生产、库存、物流、销售等供应链各环节数据，利用大数据分析、机器学习等技术，对供应链数据进行深度挖掘和分析，实现需求预测、库存优化、物流路线规划等智能化决策。吉利依托广域铭岛Geeega工业互联网平台，实现18个生产基地及各基地在仓储物流、生产质量、采购业务等领域与供应链企业实现互联互通，服务吉利汽车T1级供应商近1500家。联友科技为长安海外新能源汽车工厂构建全场景零部件智慧物流体系，覆盖15大核心业务场景，实现了汽车生产海外产业链的全流程数字化贯通。

销售管理环节

通过运用大数据技术，收集和分析客户数据，能够实现客户的精准画像和分类管理，并可运用人工智能技术开展需求预测，生成个性化推荐策略及营销方案，提供个性化的客户服务。如上汽、蔚来、小鹏等通过构建数据中台，获取并分析大量的制造数据、销售数据、车联网数据、用户画像等信息，并运用于营销、运营、服务和数据分析等众多场景，将数据资产转化为产品竞争力。

客户服务环节

利用车载传感器和大数据分析，实现车辆状态的实时远程监控，及时发现车辆的故障隐患，为用户提供远程诊断和维修建议。应用自然语言处理技术实现语音交互式服务，搭建动态问答知识库，为用户提供售后咨询服务。如宇通为“云管家安睿通”“智慧驾舱”和“智享客舱”接入DeepSeek推理大模型，依托大模型强大的泛化、推理等能力，升级车辆类人交互智能体验;北汽推进“AI”大模型赋能产品，聚焦智能座舱、智能驾驶，为用户提供“"第三空间+智慧出行”的智能化体验。

1.2转型需求

当前，在汽车市场的激烈竞争环境下，数字化转型是车企实现高质量发展的有效路径。汽车企业研发设计、生产制造、供应链管理、销售管理、客户服务等领域转型需求具体见表1-1。

研发环节需求:AI驱动的协同研发

随着汽车市场由卖方市场向买方市场转变，消费者对车辆配置的定制化需求日益增多，为适应快速变化的市场需求，车企都希望更快地推出新车型，推动新车型数字化研发，持续增加车辆智能化功能，将新能源驱动、智能驾驶、智能座舱等融入汽车制造。一方面，汽车结构与零部件设计流程复杂、验证成本高，车企需要充分挖掘用户驾驶、售后维保、质量检测等数据价值，加快建设研发协同平台。另一方面，为持续提升产品研发效率，车企需要充分利用AI赋能智能工艺规划、数控编程与仿真等，实现知识驱动产品设计、BOM智能配置、导引式设计等。

生产环节需求:智能柔性工厂设计

随着市场消费导向逐步从传统燃油车转向新能源，这给整车制造厂商的生产执行与管理都带来了新的挑战，生产节拍的不断加快，产线物料配置、质量检测、安全管控等成为企业关注重点。一方面，车企希望依托工业互联网平台整合订单、设备、供应链数据，实现智能排程调度、智能仓储物流、产线柔性配置，推动柔性敏捷生产。另一方面，车企需要借助边缘计算、数字孪生等技术，提升设备故障诊断与预测性维护，减少产线停产与故障风险。

供应链环节需求:数据贯通与生态协同汽车电动化、智能化、网联化重塑了传统车企的供应链管理模式，随着汽车出海数量日益上升，提升国际供应链韧性安全也成为车企的重要需求。一方面，在新型供应链管理模式推动下，企业需要打造供应链一体化平台，实现供应链全链路的可视化、智能化管理，确保供应链的流畅运作与高效响应。另一方面，随着汽车行业产品出海、产能出海、产业链出海需求增加，需要利用智能算法实现动态决策，避免出现供应链"断链”风险，确保供应链安全可靠。

销售环节需求:用户需求洞察与精准营销

当前“车-路-云-网”一体化生态逐渐形成，数据成为企业核心资产，车辆行驶、用户行为等数据被用于优化精准营销、用户触达、精准获客等场景，形成“数据-算法-产品”的闭环营销模式。一方面，汽车行业营销核心已从产品向用户转变，车企需要依托大数据技术，整合用户消费行为、社交媒体等数据，建设用户数据中台，实现精准营销。另一方面，随着线上线下一体化营销持续渗透，需要车企建立多平台数据通道，充分发挥数据价值，提升用户品牌认知、兴趣培养、购买决策的“全链路”服务。

客户服务:数据驱动的主动用户服务

近年来，汽车制造逐渐从以“产品”为核心向提供“产品+服务”的服务型制造转变。一方面，汽车产业边界不断扩展，盈利模式也从硬件收入转变为软件与服务收入，车载操作系统、自动驾驶算法、智能座舱交互系统等软件模块，对车辆溢价的贡献度显著提升。另一方面，在汽车售后服务环节，需要通过远程智能诊断、预测性保养、远程升级服务等主动开展用户服务，提升维修响应速度、故障诊断效率、客户满意度。