等联合发起，通过云网络整合全球汽车 产业链数据。聚焦供应链追溯、质量管理、碳数据交换等5大核心场景，分三 期推进数字化协作：一期实现质量监控与循环经济，二期布局数字孪生与模 块化制造，三期扩展敏捷制造。已构建宝马、博世、西门子等参与的产业生 态，打通端到端数据链，提升生产要素配置效率20%以上，支撑欧盟汽车业 可持续转型与供应链韧性。 德国工业数据空间（IDS）由弗劳恩霍夫研究院2015年启动，依托“五层三原 环经济等可持续性场景，实时协作的质量管理，增强供应链韧性的需求和产能管理，业务伙伴主数据服务等。 第二期用例和场景包括：模块化制造、制造即服务、实时控制和模拟、数字孪生等。 第三期用例和场景包括：敏捷制造和扩展等。 其中供应链管理、质量管理、需求和产能管理、循环经济、碳数据交换等是5个核心应用场景。供应链管理主要指零部 件追踪；质量管理主要包括预警接收、转发和回应，解决故障并通知关联方，质量事故侦测与共享等；需求与产能管理主要

键领域的可靠性、可解释性及失控风险亟待规范。三是就业 结构冲击风险，自动化、智能化技术对传统岗位的替代效应 可能加速，对劳动力市场的技能结构、就业保障体系提出了 重塑的迫切要求。如何建立既能鼓励创新又能有效防范风险 的敏捷治理体系，是保障数字经济健康发展的长期挑战。 43 五.对策篇：“十五五”时期数字经济发展建议 近年来，数字经济正迅速崛起，成为新一轮区域发展分 化和追赶的主战场。对于地方而言，能否抓住数字经济的发