汽车制造行业是我国经济的支柱性产业，经济规模大，2022 年汽车制造业完成营业收入 92899.9 亿元，同比增长 6.8%优于整体，占规模以上工业企业营业收入总额比重为 6.7%；同时汽车产业链长，涉及范围广，对汽车上下游如钢铁、石油、机械制造、金融等行业发展起到带动作用；汽车产业的发展通常以材料研究及基础工业制造为依托，因此汽车产业通常被看作是国家制造业和科技整体水平的象征。

　　自 2010 年以来，中国汽车产业整体产销量呈现连续增长态势，连续多年蝉联产销量全球第一，未来中国汽车行业发展空间仍然巨大，电动汽车将成为我国未来汽车产业发展的主要趋势。

　　目前中国汽车工业的集群化效应初步显现，根本形成了以东北、京津冀、中部、西南、长三角和珠三角为代表的六大汽车产业集群。

　　汽车产业链主要有五大部分组成，主要包括汽车整车制造业，汽车零部件制造业，零部件制造相关工业，汽车服务贸易业和汽车产业支撑体系。

　　汽车制造行业的工艺流程可以分为冲压、焊装、涂装及总装等四大关键工艺，工艺流程复杂但相对成熟。

　　无论是柔性化生产，还是孪生工厂中的高精度实时仿真模拟、虚拟现实技术支持下的新时代体验式营销等都需要新型基础设施支撑。

　　在技术层面，自动驾驶、智能化等方向的推广都需要厂商高额投入，技术研发成本高昂，对财务实力要求较高；在环保方面，不少国家制定了严格的汽车排放标准，使得厂商需要花费更多的成本来满足这些标准；在供应链方面，车企供应链庞杂，任何一环出现问题都可能造成生产中断或成本上升，同时上游原材料等成本上涨也会挤压车企的利润空间；在用户群变化方面，年轻用户对汽车消费的理解和需求与老一代存在很大差异，车企需要调整产品策略以适配需求变化。

　　3.由于软件定义汽车（SDC）的出现带来的流程优化和设施升级、安全性测试、数据安全、质量控制、法规和政策限制等问题

　　在流程优化和设施升级方面，为适应 SDC 的制造需求。车企可能使用更多的自动化设备和机器人以及更先进的工艺设备；在安全性测试方面，SDC 需要进行更多的安全性测试，以确保软件和硬件的可靠性。这将带来更频繁的自动化测试和模拟器测试以及更全面的测试环境；在数据安全层面，SDC 中需要处理大量的敏感数据，为保证数据安全和隐私，需要增加更多的保密和数据管理措施。这也需要更多的人力和资源；在质量控制方面，SDC 制造过程涉及大量软件和硬件部分，因此需要更加严格的质量控制来保证每个部分的性能都符合要求。这就需要企业拥有更高的技术水平、更严谨的流程并且引入更灵活的自动化质量控制方法。在法规和政策限制方面，SDC 制造面临的重要问题是检验、认证和标准化的缺失。

　　此外，不同国家和地区之间的法规和政策不统一，这可能导致制造商需要在不同的市场遵循不同的规定和标准。

　　4.汽车制造企业数据资产在使用过程中面临的数据采集和整合、数据质量、数据安全、数据使用效率等方面的问题

　　汽车制造企业具有大量的数据资产，包括生产数据、销售数据、客户数据、供应链数据等，在此基础上由于企业内部和外部的多个系统不能畅通地共享数据，因此在数据采集和整合层面，要整合这些数据需要花费大量的时间和人力物力，而且整合准确性难以保证；在数据质量方面，由于汽车制造企业拥有数以亿计的客户和供应商，每个客户和供应商提供的数据质量存在差异，质量无法保证，这可能导致企业在数据分析过程中出现误差；在数据安全方面，汽车制造企业所拥有的数据包含了大量的财务、技术、市场和客户信息等敏感数据，因此数据安全性是一件非常重要的事情。

　　企业需要采取一系列的措施来确保数据不被盗取或泄露。在数据分析效率方面，由于不同的数据格式，数据量庞大，以及数据采集和整合的难度，导致数据分析的效率较低。企业需要采取一系列的方法来提高数据分析的效率，如使用先进的数据分析软件或工具，建立数据分析团队等。

　　聚焦工业制造领域，未来将形成场景化模型与平台体系，包括工业大连接底座平台和工业大数据底座平台。同时，为进一步解决数据孤岛问题贯穿汽车制造和供应链的所有流程，赋能汽车制造领域，同时未来在工业大连接底座平台和工业大数据底座平台将基于微服务治理、云原生、湖仓一体等技术理念，结合领域驱动设计方法，支撑上层行业和领域应用的建设。同时，为进一步提升工业的柔性制造水平，平台还应平台包含实现制造智能连接分析控制研究，业务应用微服务解耦编排底座研究，离散制造柔性信息解析研究，制造虚拟产线智能分析研究，面向离散制造业的柔性生产管控系统技术和应用研究。

　　在业务能力方面，未来将通过抽象、梳理、整合可复用的功能和场景，将其提炼为可被业务单元引用的基础能力并下沉，构建业务能力组件，实现业务能力的复用与共享。例如在智能制造业务中使用人工智能（AI）作为能力组件可以进行数据分析和模型预测，通过识别潜在的瓶颈和提高制造效率，优化生产过程；利用 AI 技术和物联网（IoT）对各种生产设备和传感器的监测和控制，可以提高生产线的稳定性和生产效率，促进生产智能化；利用 AI 技术进行数据的分析和学习，可以预测次品率和生产效率，推动提升质量控制。

　　基于数据使用场景，建立涵盖数据的采治管存用各环节的数据标准，达成数据不同源但可透明、可自由的流动，沉淀数据资产，并提供数据服务。例如在供应链数字化管理方面，可以利用互联网技术优化供应链的各个环节，并通过大数据分析和人工智能算法进行供应链优化和预测，帮助企业实现物料采购、生产计划等方面的智能化管理；在数据安全方面，可以采取多种安全措施，如数据加密、数据备份等，防止数据泄露和损坏；在数据资产全生命周期管理方面，在数据资产创建、存储、使用到最终处置或归档的过程中叠加数据的建模、描述、管理、

　　汽车制造行业在工业算网新型基础设施、智能化协同制造运营平台、设备数据采集、线边物流和智慧仓储、机器人间协同控制、XR 设备远程维护、能耗监控、机器视觉质检、设备预测维护、远程设备操控、工艺信息交互等方面具有丰富的应用场景。

　　面向汽车整车制造，构建工业算网新型基础设施，研发工业算网大脑，超边缘计算机，研究面向新能源汽车的算网 SLA 及应用感知体系，构建“端-超边- 边-中心”4 级协同系统架构，打通数据孤岛，实现对中心云、边缘云、超边缘计算节点、端节点等分布式异构算力资源的一体化接接入、协同调度、编排及管理，为新能源汽车制造现场提供就近计算、按需调度、实时控制等能力，实现工厂全要素连接。

　　建设面向新能源汽车的智能化协同制造运营平台，基于大数据、物联网、人工智能、云原生等技术，构建新型工业数字化底座，包括模块化、组件化、服务化业务中台，新型 IOT 平台及物模型，新能源汽车大数据系统及模型，贯穿全业务流程的云原生微服务系统，覆盖全业务流程的人工智能系统及模型算法。基于智能化协同制造运营平台，开发从订单、制造运营、物流、供应链等相关应用，包括虚拟工厂、供应链控制塔、社交即制造、质量系统、排产系统、订单系统、物流系统、制造执行系统等。

　　汽车设备数据采集场景一般包括全面采集设备运行参数、海量数据实施传输、设备全生命周期管理和预测性维护。通过 5G 获取重点设备运行和状态数据，实现设备在线健康监测、预测性维护及故障诊断。

　　汽车制造企业涉及物件和供货商类型多，其厂区智能物流场景主要包括线边物流和智能仓储。线边物流是指从生产线的上游工位到下游工位、从工位到缓冲仓、从集中仓库到线边仓，实现物料定时定点定量配送。智能仓储是指通过物联网、云计算和机电一体化等技术降低仓储成本、提升仓储管理能力。

　　在汽车制造焊装生产等环节，存在多台机器人协同作业的情况， 如协同涂胶、协同搬运、协同焊接等。机器人协同工作主要通过 PLC 控制系统进行。由PLC 统一协同并下发指令给各机械臂控制器开展作业工作。

　　通过 5G 低延时和多联接等特点，内置 5G 模块的仪器仪表，实时采集企业用电、水、燃气等各类能源消耗数据，实现大规模终端的海量数据秒级采集和能效状态实时监控。辅助汽车企业降低生产能耗。

　　汽车行业未来发展趋势可以概括为“新四化”，即新能源化是基础，网联化是条件，智能化是关键，共享化是社会发展的目标。新技术与新四化的深度融合，将加速推动汽车产业变革发展。

　　随着计算机、互联网、人工智能等技术的飞速发展，以及消费者追求车辆的驾驶体验和舒适性，通过自动驾驶、自动泊车等新功能的需求，进一步减少驾驶员的劳动强度的需要，均为汽车智能化提供了技术基础和内在需求的推动力。智能化还可分为制造智能化、驾驶智能化以及能源智能化三部分，其中制造智能化（智能制造与工业互联网）主要代表汽车制造研发、生产、销售、服务管理等过程中的智能化；驾驶智能化（自动驾驶与车辆互联网）是指无人驾驶或者驾驶辅助子系统等汽车智能化技术；能源智能化（智慧能源与能源互联网）主要为推进智能技术在新能源汽车领域的应用。

　　由于车辆利用率低、车辆购买、保养、维修、停车等费用较高 、公共道路资源有限等等原因，拥堵、车位需求等，促使许多城市和政府均积极推动汽车共享化。 汽车共享与移动出行，传统整车企业由汽车制造商向出行服务商转型，最为典型的是汽车租赁和出行服务两个领域。在互联网、大数据、云计算等新技术催动下，共享汽车衍生了顺风车、网约车、分时租赁、P2P 租车等多种业务模式。

　　由此可见，未来汽车行业的发展趋势是多方面的，需要汽车制造企业加强技术研发和与其他企业的合作，以满足消费者的需求并推动整个行业的发展。

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