第四次工业革命在汽车产业结构 的转 变方向，已然明晰可见汽车产业 正向 新能源电动、自动驾驶等高端智 能、 服务化转移 技术驱动 数字技术正全面融入车企全生命 周期 运营体系，深度重构汽车价值链 及运 营模式。 市场驱动 车企的销售压力倍增，新客户获 取越 来越难，倒逼车企转向精细化运营。 汽车行业竞争不断加剧，变化结 构加 快、强弱差距在拉大、智能化程 度不 即智能化，电动化， 电 商化和共享化。 AI 大模型 + 与汽车融合领域潜力很大。 – 9 – AI 赋能汽车数字化转型 AI 大模型 + 作为一股颠覆性的力量正在全面渗透汽车行业，传统价值链将被升级改造甚至重 塑。 移动互联网 研发制造 二手车电商 新能源汽车 传统厂商 AI 大模型企业 汽车电子 智能化 人车对话 可移动设备 自动驾驶 实时服务 营销 AI 大 中层聚焦服务型部门 AI 化实现运营质变，在财务、采购、人力等支持体 系内植入 AI 引擎，显著提升供应链响应速度与合规敏捷性。 顶层直指专业部门 AI 化重塑核心价值链——这正是本报告的核心视角： 我们聚焦研发设计→ 生产制造→用户运营等汽车专业价值链的 AI 重构，深入 剖析 AI 如何深度改造汽车研发、制造、营销等专业领域，例如用生成式 AI 替 代 80% 实车路试、通过量子化需求洞察精准定义爆款车型、构建预测性维护

初步建成数字化企业 全面建成以 ERP 、 BOM 管理、 CRM 、 SCM 、 PLM/CAD/CAE/CAPP 、 OA 为核心的企业信息系统；全 面支持产品研发、 生产经营、营销服务、供应链，实现企业价值链相关业务的有效协同和资源共享；全面支持并 促进公司研发创新 、营销创新、管理创新；为实现公司战略目标发挥了重要作用。  应用深度和广度 信息化应用系统已全面覆盖公司各项业务，并延伸到经销商和供应商。全面支持产品研发、生产经营、营销 服务、供应链。全公司对信息化具有极高的依赖度  全面支持创新 信息系统全面支持并促进公司研发创新、营销创新、管理创新  系统集成，实现整体业务协同和资源共享 信息系统具有较高的集成度，实现企业价值链相关业务的有效协同和资源共享  行业水平 江淮汽车先后获得国家 CAD 应用示范企业、国家信息化百强企业、国家 863/CIMS 应用示范企业、国家制 造业 信息化示范企业、国家两化深度融合 拟工厂一体化数据协同平台，使工厂实现自劢排产、自劢能 源管理、自劢质量监控、自劢物料管理、自劢生产发布，基 本形成智能工厂框架。 实现大规模个性定制化生产模式升级 : 纵向打通客户需求及售后服务系统，横向打通价值链体系。实现 客户需求、研发设计、计划排产、柔性制造、物流配送和售后服 务实现高度协同和实时同步。 20 1 、建立设计制造一体化知识平台，实现设计 \ 工艺 \ 制造一体 化 两化融合之智能制造

由“规模化、少品种的造方式”向“多频次、多品种的个性化大规模定制生产”，帮助企业转型升 级成 功。 智能制造建设目标及价值 消费 引流 提供 服务 产品 个性化 交互界面 促进购买 提供交付 渠道 消费者 价值链 提供 支付选择 收集消费 信息 消费者 运营复购 消费个性化 方案 消费下单 支付 产品 服务交付 消费体验 循环复购 消费咨询 服务 产品选择 飞鹤提 供应用 投放  触点递增数据持续引入  用户身份特性持续归一  新标签随数据增量扩展  投放方式逐渐精准分化 新零售时代的供应价值链 研 发 采 购 制 造 交 付 服 务 产品流 分 销 信息流 传统认知的供应价值链 C 端落地规划 – 通过触点运营消费 者 M 端落地规划 –智能工厂整体规划 按照智能制造五层模型打造，实现乳品智能制造新模式

AI 赋能汽车行业智能化转型技术创新 报告 价值链。从数字化的研发设计、个性化的用户触达，到颠覆性的座舱体验， AI 已成为推 动 汽车产业向智能化跃迁的核心引擎。 本报告聚焦 AI 重构汽车产业三大核心场景： 研发设计智能化（ AI Driven 层在财务、供应链等领域 嵌入 AI 引擎以提升响应敏捷性；战略层则聚焦研发、生产到用户运营的专业 价值 链，借助 AI 实现从“机械制造”向“移动智能体”的根本性转变。 AI 重构汽车产业价值链 AI 赋能研发设计 AI 技术深度革新了汽车研发流程。它使用生成式算法，依据设计目标 和 物理参数自动创建设计方案并进行优化。高度逼真的虚拟仿真平台模拟复 杂环 境以大幅减少物理测试。智能测试系统则能理解需求文档并自动生成、 中层聚焦服务型部门 AI 化实现运营质变，在财务、采购、人力等支持 体 系内植入 AI 引擎，显著提升供应链响应速度与合规敏捷性。 顶层直指专业部门 AI 化重塑核心价值链——这正是本报告的核心视角： 我们聚焦研发设计→ 生产制造→用户运营等汽车专业价值链的 AI 重构，深 入 剖析 AI 如何深度改造汽车研发、制造、营销等专业领域，例如用生成式 AI 替 代 80% 实车路试、通过量子化需求洞察精准定义爆款车型、构建预测

）现状评估分析 （ 2 ）智能制造建设架构 （ 3 ）工业云平台融合 （ 4 ）项目效益分析 “ 智能化”工厂的方向 旨在提升制造业的智能化水平，建立具有高度灵活性和资源效率的智能工厂，集 成并整合产业价值链中包括客户、供应商、合作方、物流等所有环节，从而实现 个性化和智能化的高效生产 目标 渐进式变革 • 延续“传统意义”上的工厂自动化的广泛应用 • 深化横向和纵向集成（基于标准化和软件） • Machine, Material, Method Interface 操作智能 (KPI Reporting) 公司层 Business Processes 实时追溯和流程控制 横向集成是指对价值链上材料、产品、能源、工艺数据等信息在公司内与不同公司间信息交换的集成。 横向集成 Supplier 材料仓储 FE 前道 WT 测试 DB 晶圆库 Assy 封装 Test 测试 DC 仓储中心

10 机物 机物互联 - 设备与物料 物料自动识别匹配，防错、防呆。 11 机物互联 - 设备与产品 根据产品自动调整加工工艺，定制化生产。 海尔智能工厂网络互联 海尔认为互联工厂是贯穿全价值链的互联生态系统。 以用户为中心，通过互联工厂的全流程实时互联，通过提高效率、缩短产品上市时间、 增加灵活性快速满足用户全流程最佳体验。 互联工厂的定义 通过互联网等 更有价值的产品和服务同时，重构产业链各环节的价值体系。 【纵向集成】 企业内部信息孤岛的集成，企业内部实现 所有环节信息无缝链接，解决信息网络与 物理设备之间的联通问题。 【横向集成】 企业之间通过价值链机信息网络来实现资 源整合。供应商、销售商、用户。 工业 4.0 的三项集 成 网络化生产企业间横向集成 设计 生产 物流 营销 智能制造核心特征 制造体系纵向集成 ERP

车联网 能源互 联 网 … 云计算 +IoT+ 大数据 + 行业生态，构建先进的智能制造云 实现 结果 工业互联网是支撑智能制造的关键综合信息基础设施，也是互联网在工业全领域、全产业链、全价值链中的融合集成应用。 通过对工业数据的全面深度感知、实时动态传输与高级建模分析，形成智能决策与控制，驱动整个制造业的智能化发展。 12 生态 传感器、处理器、控制器等单 点 业 工 智能器件【 制造数据结构化及同源设计  数字化工程设计与反馈能力 智能化 (I)  智能化定制化按需制造 全流程整合优化和用户 体验 智能化 (II) 大规模个性化，超柔性 制造  360 度价值链实时互联， 交付保障 30 华为松山湖案例： 华为松山湖智能制开发平 台 工业应用服务 标准化的研发与制造服务 虚拟与现实制造无缝连接 能力资源池化，按需伸缩 智能全连接自动化流水线 现网 供应 商 设计数据、工艺数据、设备数据、测试数据、测试日志 31 华为松山湖案例： ：开放架构、与时俱进，构建面向服务的云 制造架构 供应商 物流 制造 仓储 销售 客户 制造价值链上所有企业拉通 开源 开 放 的 开 发 平 台 提供开发环境、开发工具、硬件基础设施，建立市场机制，以实现： 开放的架构：软硬件解耦、跨开发平台、开发者无差别兼容、跨系统整合

要推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济。要以 智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态 根本性转变，以“鼎新”带动“革故”，以增量带动存量，促进我国产业迈向全球价值链中 高端。 —— 2018 年 5 月 28 日，习近平在中国科学院第十九次院士大会、中国工程院第十 四次院士大会上的讲话 我国经济发展正处在新旧动能转换的关键时期，也存在不少困难和挑战。我们将坚 iBook 内容 提供商 苹果商店 经销商 网络 多媒体 收入 硬件 供应商 品牌 管理 硬件 销售 内容 销售 内容 技术：使用何种技术、或者技术组 应用：应用在企业价值链的什么地方 效率：相对原有模式或者业态，运行 效率是否提高 能力：帮企业打造了什么能力，是不 是核心能力 优势：形成新的竞争优势 创新管理 组织变革管 理进化 技术 应用 效率 能力 接，为建立全产业链 一体化生态组织运行体系奠定基础。 二是面向消费、响应市场、实时数据反馈的动态平衡网络。产业链各个环节的 高效联接实现信息自动传递与数据的动态实时反馈 , 打破了传统价值链的线性思维 和价值活动顺序分离的机械模式，有利于加大生产、流通、分配、消费各环节结 构性改革力度，加快形成生产要素从低质低效领域向优质高效领域流动机制，扩 大优质增量供给，不断提高供给体系的质量和效率。

决策 设备预测性 维护 AI+ 精益 + 数据模型 AI+ 云平台 打造 AI+ 制造业全场景技术服务，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新数字化工业和服 务体系。 全价值链 全要素 全产业链 智能化生产 网络化协同 规模化定制 服务和延申 虚拟化管理 平台 网络 全生命周期 协同研发设计 生产工艺优化 产品质量检测 企业运营决策 设备运行维护

是什么？用数字科技来生产经营管理、把数字科技放进产品与服务：通过物联网技术采集数 据并通过人工智能处理数据的智能化制造：是个性化定制、可视化可追踪、好用又好玩最好还保 健相融合的新财富制造；是全价值链上网宽领域智能化，实质是工业大数据与人机合作 \ 共存， 构建以数据为关键要素的数字经济； 怎么办？既是技术问题更是文化问题，在 2018 年 Gartner 做的一项全球汽车数智化转型调 研中 好”蛋黄“的同 时 做大”蛋白 -6C“ 。 德国工业 4.0 与美国 CPS ，究其核心要义，是传统制造业利用物联网和大数据分析进行智能化转型。 通过分析数据预测需求、预测制造，利用数据去整合产业链和价值链，这就是工业 4.0 的思维。工业 4.0 是一场在不可见世界中的战争，而数据分析则是连接可见与不可见世界的桥梁。 以行为数据、生理数据发现需求，以机器（含物品、设备）里获取的数据进行生命周期管理、开发出 理、开发出 客户使用中的增值服务，以产品（服务）使用产生的数据发现并满足客户的需求缺口、创造新价值； 最根本的驱动力是互联网释放了人的天性，拉动企业实施商业模式创新，最终引致产业链和价值链的 革命性变革：收集客户个性化需求所产生的数据（行为数据、使用数据、生理数据），结合机器数据展 开数据分析，满足客户可见与不可见的需求，因此，数据分析才是未来工业界竞争的关键。 附：工业数智化与工业 4.0