8. 加速关键环节人工智能应用拓展。支持企业在研发设计、生产制造、经营管理等环节深度集成人工智能技术，打造汽车行业大模型和丰富智能体应用，探索在软件与智能化研发、智能工艺规划与虚拟调试等领域打造垂域大模型。组织行业“人工智能+”应用行动，遴选一批人工智能创新应用标杆案例。推动智能机器人在焊接、喷涂、总装等环节规模化应用，打造汽车行业具身智能示范产线。

（四）产业主体梯度培育与矩阵构建行动

9. 持续开展智能工厂梯度培育和推广。按照“试点示范—标杆引领—全面推广”路径实施梯度培育工作，支持头部企业打造卓越级、领航级智能工厂。通过编制案例集、召开现场会、组建专家服务团等形式，推动“场景—车间—工厂”三级转型经验输出。全面推进汽车制造环节工业操作系统更新换代，重点推进产线中可编程逻辑控制器（PLC）、嵌入式软件等升级改造。

10. 构建汽车行业专业化服务商资源矩阵。开展行业智能制造系统解决方案供应商评价标准研制与推广，培育一批专业化服务商。构建专业化服务商分级分类资源库，动态评价管理，引导系统解决方案提供商、工业互联网平台企业、人工智能企业和咨询评估机构等服务商入库。

（五）标准体系完善与互联互通保障行动

11. 加强标准体系建设和关键标准研制。健全行业数字化转型与智能化升级标准体系，实现产业链全环节覆盖。推动场景指南、数据要素、人工智能应用以及人才能力评价等基础性标准建设，加快数字化协同设计、智能化生产服务及智慧供应链管理等急需标准编制。

12. 标准化保障数据互联互通。按照《国家智能制造标准体系建设指南》《国家数据标准体系建设指南》要求，与国家相关标准体系建设工作充分衔接，重点开展具有行业特色的数据管理、数据交换使用控制、元数据、产品主数据、数据字典和数据模型等关键数据标准制定，保障产业链内外部系统有效互联与数据安全流通。完善汽车行业数据分级分类指南，充分发挥汽车数据要素价值。

（六）关键技术攻关与基础能力强化行动

13. 加强关键技术产品攻关。重点攻关仿真设计、研发测试、中间件与操作系统等基础软件，智能机器人、智能检测设备等关键装备，以及信息物理系统等关键核心技术，鼓励企业应用自主可控技术产品，提升产业链供应链韧性和安全水平。鼓励重点企业联合高校、科研机构开展技术攻关，
加强数据共享和平台共建，加快形成“研发—验证—迭代”的协同创新闭环。

14. 强化专用算力及先进通信基础能力建设。探索建设汽车行业公共算力基础设施，支持企业间高性能算力服务共建共享，突破算力资源瓶颈。加快推进汽车行业5G虚拟专网、工业互联网、边缘计算节点等通信基础设施建设部署，构建符合智能制造需求的高可靠、低时延、高安全性通信网络体系。

15. 完善数据安全保护体系与技术能力。加快健全汽车行业数据安全管理制度和标准规范，基本实现规模以上汽车工业企业重要数据识别和目录备案、数据分级保护、风险评估全覆盖。建立高效便利安全的汽车行业数据跨境流动机制，指导企业强化重要数据出境保护，建设出境安全监测、日志审计、应急处置、检查支持等技术能力。深化应用隐私保护计算、区块链等技术，引导构建安全可信的汽车数据开发利用环境。

三、实施保障

健全组织、政策、人才、安全“四位一体”保障体系。强化组织协同，建立跨部门与央地协同机制，明确权责分工，发挥产业平台作用，坚持市场化原则，提升政策落地实效。统筹政策资源，引导企业开展关键核心技术攻关和数字化转型，依托科技创新再贷款及普惠小微贷款等优化金融服务，降低中小企业转型成本，激发产业主体内生动力。强化人才保障，深化校企合作，推行“学历教育+技能认证”培养模式，鼓励企业骨干进校授课，健全数字化人才激励机制、提升人才待遇，定期开展数智化交流培训，推广先进经验。统筹发展和安全，构建全流程网络、数据、信息安全监管机制，指导企业建立全生命周期安全管理框架，完善风险预警与应急处置机制，保障转型工作安全有序开展，促进数据要素合规高效流通。

附：典型场景清单


附
典型场景清单

（一）研发环节

研发环节是汽车行业实现产品创新与技术突破的核心领域。其数字化转型场景丰富多元，涵盖开放式创意生态、数据驱动产品策划、基于模型的系统工程（MBSE）、虚拟设计与评审、智能协同研发、软件主导产品开发、AI 驱动的研发创新、数字仿真与虚拟测试验证、数据驱动持续开发、产品全生命周期管理等。

1、典型场景：智能协同研发

业务痛点：汽车结构与零部件研发设计流程复杂、研发周期长、验证成本高，随着行业新车推出节奏不断加快，车企亟需通过数字化技术加快汽车研发过程。

改造目标：缩短研发周期，降低成本

实现方式和需要条件：打造协同研发平台，一方面打通企业内部研发流程数据，同时整合生产质量、用户驾驶以及售后维保数据，实现以用户为中心的敏捷开发；另一方面实现企业间数据共享流通，促进车企与零部件企业间协同设计开发。充分利用人工智能技术辅助生成软硬件设计方案，结合计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）等软件及虚拟仿真、数字孪生新技术，直观构建并验证汽车零部件和整车的结构性能，有效提升研发效率并减少试验成本。

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