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工信部等四部門聯(lián)合印發(fā)《汽車行業(yè)數(shù)字化轉型實施方案》

導讀

工業(yè)和信息化部、教育部、市場監(jiān)管總局、國家數(shù)據(jù)局等四部門近日聯(lián)合印發(fā)《汽車行業(yè)數(shù)字化轉型實施方案》,提出兩階段發(fā)展目標:到2027年,數(shù)智技術在企業(yè)研、產(chǎn)、供、銷、服環(huán)節(jié)深度集成應用,帶動企業(yè)智能制造成熟度、生產(chǎn)效率等明顯提升,行業(yè)供給和公共服務體系逐步健全;到2030年,行業(yè)整體數(shù)智化發(fā)展達到較高水平?!秾嵤┓桨浮访鞔_,將實施診斷評估與改進提升行動、汽車零部件中小企業(yè)數(shù)字化轉型賦能行動、典型場景與人工智能應用示范行動、產(chǎn)業(yè)主體梯度培育與矩陣構建行動、標準體系完善與互聯(lián)互通保障行動、關鍵技術攻關與基礎能力強化行動等“六大行動”,涵蓋15項重點任務。

關于印發(fā)《汽車行業(yè)數(shù)字化轉型實施方案》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)字化轉型實施方案》印發(fā)給你們,請結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、關聯(lián)帶動性強,是制造業(yè)數(shù)字化轉型的重點領域。近年來,我國汽車行業(yè)數(shù)字化轉型持續(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)轉型較慢等問題。為落實《制造業(yè)數(shù)字化轉型行動方案》,推動汽車行業(yè)數(shù)字化轉型、智能化升級,加快推進新型工業(yè)化,培育形成新質生產(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)字化轉型和智能制造標準體系、技術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)字化轉型、智能化升級的薄弱環(huán)節(jié)。組織第三方服務機構開展入企診斷服務,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”轉型方案,指導企業(yè)改造提升。

3. 加強行業(yè)內外交流與經(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、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)字化轉型賦能行動

4. 梯次推進零部件中小企業(yè)數(shù)字化轉型。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”設備改造和關鍵設備更新。面向專精特新“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)平臺驅動的產(chǎn)業(yè)鏈“鏈式”轉型,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”轉型,支持頭部企業(yè)發(fā)揮技術和管理優(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,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)?;瘧?,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鍵標準研制。健全行業(yè)數(shù)字化轉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)模型等關鍵數(shù)據(jù)標準制定,保障產(chǎn)業(yè)鏈內外部系統(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)關鍵技術攻關與基礎能力強化行動

13. 加強關鍵技術產(chǎn)品攻關。重點攻關仿真設計、研發(fā)測試、中間件與操作系統(tǒng)等基礎軟件,智能機器人、智能檢測設備等關鍵裝備,以及信息物理系統(tǒng)等關鍵核心技術,鼓勵企業(yè)應用自主可控技術產(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、科研機構開展技術攻關,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、檢查支持等技術能力。深化應用隱私保護計算、區(qū)塊鏈等技術,引導構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)開展關鍵核心技術攻關和數(shù)字化轉型,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)轉型成本,激發(fā)產(chǎn)業(yè)主體內生動力。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

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)新與技術突破的核心領域。其數(shù)字化轉型場景豐富多元,涵蓋開放式創(chuàng)意生態(tài)、數(shù)據(jù)驅動產(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:汽車結構與零部件研發(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)內部研發(fā)流程數(shù)據(jù),同時整合生產(chǎn)質量、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輔助生成軟硬件設計方案,結合計算機輔助設計(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,直觀構建并驗證汽車零部件和整車的結構性能,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、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)?;c柔性化平衡的關鍵環(huán)節(jié)。其數(shù)字化轉型圍繞制造效率、質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、智慧排程調度、柔性敏捷生產(chǎn)、全過程質量管理、廠內智能倉儲物流、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度、智能倉儲物流、產(chǎn)線柔性配置等技術,實現(xiàn)用戶需求的快速轉化以及多種產(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)品質量的在線監(jiān)控。借助增強現(xiàn)實(AR)技術,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)主權保護技術,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,實現(xiàn)供應鏈交易全程可追溯。結合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)價值轉化的關鍵觸點。其數(shù)字化轉型聚焦用戶需求洞察與精準營銷,對應數(shù)據(jù)驅動營銷、用戶觸達、精準獲客等場景。

6、典型場景:數(shù)據(jù)驅動營銷

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)品向用戶轉變,車企亟需從大范圍獲取線索轉變?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,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,構建多維客戶畫像。運用人工智能技術結合動態(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、故障診斷效率低下、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,實現(xiàn)汽車售后服務向主動用戶服務轉型。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實現(xiàn)語音交互式服務響應,通過知識圖譜構建動態(tài)問答引擎,精準解決售后咨詢問題。OTA技術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)塊鏈技術保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩院屯该鞫?。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。

責編:韓震霞
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