力，积极挖掘数据价值，依托大数据、人工智能等技术，全方位服 务主机厂商及产业上下游企业；汽车之家通过成熟技术的深度应用 与 AI 大模型的精准融合，构建了全链路解决方案，并形成强大的 数智化产品矩阵，旨在持续降低汽车行业决策和交易成本，为广大 合作伙伴数字化经营和降本增效提供新解法，同时也致力于推动汽 车产业的数字化转型，携手行业迈向更加智能、高效的未来。 CONTENTS 解决方案全景图 助力汽车营销范式跃迁 3% 左右的背景下，如何在剩余的 97% 的线索里面挖掘出更大的价值？ 甄日新｜瓴羊智能科技有限公司副总裁 AI 正在改变各个行业。AI 平稳落地的前提，是健全的数字化环境和高质量的数据准备。 汽车行业作为高度数字化的行业，如何通过数据× AI 提效，全行业都翘首以待。 魏鹏｜汽车之家新车事业部数据业务部总监 当汽车营销进入秒级响应时代，满足多样化的消费需求面临更多挑战，真正的解法不在 于技术堆砌，而是有效运用数字化以及 市的真实写照。比亚迪将插混车型门槛拉低至 7 万元区间， 燃油车阵营被迫应战，别克君威等传统 B 级车以“一口价” 策略将售价腰斩，从 20 万元级别拉至 10.69 万元。 数据来源：汽车之家 2025 年的中国汽车行业正经历深度变革与激烈洗牌。在价格战常态化的背景下，行业呈现 " 增量不增利 " 的 困局：2024 年全行业利润率从 4 年前的 6.2% 跌至 4.3%，部分车企陷入 " 卖一台亏一台 " 的恶性循环。

............... 39 （三）企业可信数据空间 ........................................................ 42 （四）汽车行业可信数据空间 ................................................ 44 （五）个人可信数据空间 ......................... 在银行办理贷款时需要对企业税务信息进行核验时，企业主通 过企业数据空间返回税务信息以及相应地可验证凭证，银行对 44 数据和可验证凭证进行确认后返回企业主授信额度。 （四）汽车行业可信数据空间 我国汽车行业的产业链长、覆盖面广，在原材料获取、生 产制造、回收利用、维修售后等领域涉及大量的数据生产、加 工与使用，汽车全生命周期的数据要素价值挖掘和数据资源高 效配置前景广阔。但是在这个过程中也面临多维挑战，一是汽 值倍增。 汽车行业可以通过规划建设可信数据空间，构建可信管控 能力与统一的数据传输协议、数据交互规则，推动发挥核心企 业带动作用，引导矿产企业、材料企业、零部件企业、电芯企 业、电池组装企业、整车企业等行业主体接入，打造数据全生 命周期流通可信管控、可信应用管理、可信节点与组网、可信 技术组件管理、可信运行环境管理等组成的系统架构，形成跨 空间交互体系。并循序渐进推广汽车行业数据空间应用场景，

公共服务行业ESG最佳企业实践案例介绍 • 教育行业ESG重要议题实践 教育行业ESG最佳企业实践榜单十强 教育行业ESG最佳企业实践案例介绍 • 汽车行业ESG重要议题实践 汽车行业ESG最佳企业实践榜单十强 汽车行业ESG最佳企业实践案例介绍 定义与研究范围 5 关键发现 ESG行业定义 ESG（环境、社会、治理）通过系统化整合环境可持续性、社会责任履行与企业治理效能， 信息和通信行业 8 公共服务行业 9 教育行业 10 汽车行业 2025中国ESG最佳企业实践（本白皮书）梳理了2025年中国企 业在环境、社会和治理（ESG）领域的卓越实践，并基于十大 行业进行了深入分析：能源行业、消费与零售行业、游戏文 娱行业、工业制造行业、医疗健康行业、金融行业、信息和 通信行业、公共服务行业、教育行业和汽车行业。发布了各 行业的最佳ESG企业榜单，还精选了具有代表性的最佳实践案 员会，每季度审议 ESG 关键指标。 • 完成第三方合规审 计（SGS），0重大缺 陷。 ◼ 2024年 ◼ 2025年 • 启动“零碳校区”试 点 • 预计 2025 年全部校区实现碳中和 汽车行业 最佳ESG企业实践榜单及最佳实践汇编 121 • 汽车产业是国家工业强国的脊梁与低碳转型的核心载体。作为国民经济 支柱产业，汽车通过技术革新、产业链整合和出行模式重构，对推动制 造业升级、

/ 使用咨 询 可运维性咨询 咨询与设计 专业团队快速响应 7*24 售后高效支 撑 QoS 技术保障、 99.9%SLA 运维与售后 端到端上云服务，贯穿客户上云全过程 汽车行业 媒体行业 游戏行业

与此同时，线上消费交易额急剧攀升，供应链 所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费 者线上支出增长了30%1，这不仅催生了众多新兴 渠道，也带来了产品个性化定制的新需求。气候变 化、公共卫生危机以及汽车行业等特定领域的深 刻变革，均对企业的敏捷性提出了前所未有的要 求。突发且不可预测的地缘政治变局以及持续变 化的贸易环境，正迫使首席供应链官们迅速调整 其运营网络。更为复杂的是，劳动力老龄化、员工 业从当前到未来的自主化发展均呈现持 续增长态势，反映出向自动化与自主化 转型的普遍趋势。然而，各行业转型的 速度与广度差异显著，这为根据其独特 需求和运营现状制定针对性的战略举 措带来了机遇。 • 汽车行业已成为数字化供应链转型的 标杆，正迅速从当前主要由人工驱动的 运营模式转向增强型人工决策模式，这 对整个行业具有深远的启示意义。 • 流程导向型行业（如石油天然气、化工） 目前相对滞后。然而，其未来可观的成

，运行6个月后驾驶员分心事件下降37%，单公里维保成本降低2.1%，并建立 闭环反馈机制—每台车每日上传脱手时长、系统干预频次等12类通联指标至云 平台，支撑算法迭代与功能分级推送[7]。 参考文献 [1]研报：《汽车行业专题：量化汽车智能配置渗透率挖掘产业链快速增长赛道 》，未注明发布者，参考页码30。 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 9 [2]政策：《交 品篇》，华创证券 研究所，参考页码：0。 [3]新闻：《奔驰宝马丰田被中国车企干趴？博世吴永桥：当智驾成为标配，国 际品牌将重新崛起【附智能网联汽车行业市场分析】》，媒体名称不详，发布 时间：2025-12-10。 [4]研报：《汽车行业专题：量化汽车智能配置渗透率挖掘产业链快速增长赛道 》，媒体名称不详，参考页码：41。 全球2020-2024年自动驾驶汽车出货量及增速预测（单位：千辆）

座，使 得终端类设备（摄像头，耳机，玩具，手表，智能座舱）实现语 音交互智 能决策。 电子终端类 ISV ( 手表，蓝牙耳机，摄像头，学习机等电子类设备智能化升级） 汽车厂商 / 汽车行业 ISV （智能座舱） 玩具厂商 / 玩具 ISV （玩具智能体，如机器狗） 方案核心优势 DeepSeek 智能语音交互 / 智能终端 解决方案一指 禅 3. 卖给谁

65%，水泥企业平均发货率长期在40%徘徊。石化化工行业结构性矛盾日 010 中国工业和信息化 发展形势展望系列 益突出，环氧丙烷、聚氯乙烯等大宗基础化学品在建、拟建项目较多， 而高端专用化学品和高性能材料长期依赖进口。汽车行业受购置税减免 政策退坡等影响，部分需求可能会在今年四季度提前释放，明年需求增 长承压。 （三）新旧动能转换存在阵痛 一是部分传统产业发展放缓。我国传统产业嵌入全球化时间较早、 程度较深，

人在 汽车整车领域“零的突破”。华数机器人在长安汽车整机厂中实现了 批量应用，进行焊点检测、侧围涂胶、车身弧焊等作业，标志着国产 机器人在整车领域的新突破。 “移动机器人+协同优化模型”在汽车行业仓储物流环节应用广 泛，占比约 23%。汽车总装车间生产节奏快，零部件种类繁多，精细 化操作要求高。为保障生产连续性，对物流配送的高效性与精准性要 16 求极高，零部件需按时、按量、准确送达工位，任何延误或错误都可 的理想落 点，新能源汽车是全球所有行业中机器人渗透率最高的行业，较高的 自动化水平为人形机器人的训练提供了结构化环境、优质数据、强大 算力和多设备协同的条件。 从应用现状来看，人形机器人在汽车行业的应用覆盖了生产操 作、物流配送、质量管理三大场景，与其他的智能机械臂、移动机器 人形成配合，完成部分对灵活性和精确性要求较高的工作（表 2）。 在生产操作场景中，“视觉+压力”协同动作需要借助多关节的灵巧

AWS是IDSA、Gaia-X、Catena-X等项目的核心成员。AWS将52项服务纳入Gaia-X服务目录，在满足安全性、隐私保 护和互操作性需求的基础上，帮助欧洲客户和合作伙伴在欧洲加速云驱动的创新。AWS作为汽车行业数据空间Catena-X的 核心成员，提供了从供应链到保修和可持续发展等方面解决方案，为商业和公共部门的客户和合作伙伴提供服务。 （2）参与连接器组件开发 数据空间基于灵活和分布式的体系结构 置、市场深度融合。CATENA-X最初是SAP的Ariba团队与宝马 汽车联合创新的项目，由SAP的Business network团队推动，后来宝马联合SAP以及汽车行业众多企业联合成立CATENA-X 协会，共同促进汽车行业数据空间的建设。 2.CATENA-X的业务场景 CATENA-X规划了三期共10个优先实现的用例和场景： 第一期用例和场景包括：硬件、软件组件、供应链法规文件、 持续数据；碳数据交换主要包括向监管机构提供可验证的碳排放数据链，收集供应商碳数据，与客户共享碳数据。 3.CATENA-X的产业生态 在Catena-X整个汽车价值链中建立端端数据链，将基于云网络向德国和欧洲汽车行业的所有公司及全球合作伙伴开 放。已经发展到包括宝马、德国电信、博世、SAP、西门子、戴姆勒、采埃孚集团、大众集团、汉高、舍弗勒等成员。 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营