2、典型场景：基于模型的系统工程（MBSE）

业务痛点：汽车设计复杂度增加，传统方法难以高效管理跨学科需求和信息，导致研发周期偏长和成本较高。

改造目标：提升研发效率和质量

实现方式和需要条件：采用系统建模语言（SysML）等标准化工具链，强化跨领域协作与数据互联互通。通过模型直观展现需求、功能、逻辑和物理等不同视角，确保需求追溯与软硬件变更全局一致性。运用数字仿真与虚拟测试验证，并结合汽车产品测试用例知识工程提升实物测试效率，保障功能安全与可靠性。基于模型的系统工程可广泛应用于汽车电子电气架构、动力系统集成以及智驾系统开发等，确保从概念设计到制造执行的全过程高效可控。

（二）生产环节

生产环节是汽车制造实现规模化与柔性化平衡的关键环节。其数字化转型围绕制造效率、质量管控与灵活适配展开，包含新汽车生产模式、数字孪生工厂、智能工艺设计、智慧排程调度、柔性敏捷生产、全过程质量管理、厂内智能仓储物流、智慧能源管理、产线智能运维、自适应协同生产等数字化场景。

3、典型场景：柔性敏捷生产

业务痛点：传统大批量生产方式难以满足消费者个性化需求，导致车企生产预测与快速响应能力不足。

改造目标：个性化柔性生产智造

实现方式和需要条件：通过数据驱动的智能排产，依托工业互联网平台整合订单、设备、供应链数据，利用AI 算法动态优化生产计划。搭建动态物流系统，采用5G+SLAM导航 AGV（自动导向车）实现无标识物料精准配送。利用模块化生产线设计，通过可重构设备（如可编程机床组、柔性焊接工位）和标准化接口，支持不同车型及零部件的快速切换。通过车间智慧排程调度、智能仓储物流、产线柔性配置等技术，实现用户需求的快速转化以及多种产品的自动化混线生产，敏捷高效交付定制化产品。

4、典型场景：数字孪生工厂

业务痛点：汽车生产制造环节面临着生产线效率低下、设备维护成本高昂、质量控制难度大等问题，影响了企业竞争力和经济效益。

改造目标：高效生产与精准管控

实现方式和需要条件：通过构建物理工厂的虚拟镜像，利用物联网传感器实时采集设备运行状态，结合边缘计算和云计算处理大量工业数据，形成精准数字模型。采用大数据分析和机器学习技术对生产过程进行仿真优化，支持实现智能工艺设计、云端巡检、设备故障诊断与预测维护以及产品质量的在线监控。借助增强现实（AR）技术，为工厂维护操作人员提供远程实时的操作指导和培训。

（三）供应链环节

供应链环节是汽车产业实现供需匹配与风险管控的重要支撑。其数字化以“数据贯通+生态协同”为核心，既注重硬件供应链的柔性敏捷，也强化软件供应链的持续迭代，包括智慧采购、智慧物流、智能仓储、供应链协同等场景。

5、典型场景：供应链智能协同

业务痛点：汽车供应链具有高复杂性、长周期性和高风险性等特点，且电动化、智能化、网联化重塑了传统汽车供应链模式，实现汽车行业供应链高效管理迫在眉睫。

改造目标：产供销一体化

实现方式和需要条件：打造汽车行业数据空间，实现车企与零部件企业、交通物流企业间的销售、生产以及采购等环节的业务流和数据流打通。建立完善的汽车行业供应链一体化平台，实现各环节的数据共享，促进整零协同。通过数据主权保护技术，如联邦学习、安全多方计算，实现数据“可用不可见”。运用区块链存证技术，实现供应链交易全程可追溯。结合 AI 与大数据分析，丰富汽车数据空间应用服务，如供应链碳追溯等。

（四）销售环节

销售环节是汽车企业触达用户、实现价值转化的关键触点。其数字化转型聚焦用户需求洞察与精准营销，对应数据驱动营销、用户触达、精准获客等场景。

6、典型场景：数据驱动营销

业务痛点：传统汽车营销与售后服务模式单一、成本高，且汽车行业的营销核心已从产品向用户转变，车企亟需从大范围获取线索转变为面向客户个性化需求进行精准投放。

改造目标：精准化营销

实现方式和需要条件：依托大数据技术，整合用户消费行为、地理位置、社交媒体互动等数据，打造用户营销数据平台，构建多维客户画像。运用人工智能技术结合动态标签分组与预测模型，生成个性化推荐策略及营销方案。建立线上线下一体化直销模式，打通企业与消费者信息通道，通过创新数字营销模式以及自动化工具实现跨渠道的精准推送。

（五）服务环节

服务环节是汽车企业提升用户体验、挖掘数据价值的重要延伸。其数字化转型涵盖智能用车服务、主动用户服务、服务生态建设、个性化服务模式以及数据增值服务等场景。

7、典型场景：主动用户服务

业务痛点：传统汽车售后服务中存在响应速度慢、故障诊断效率低、客户等待时间长、维修成本难以控制以及客户满意度难以提升等问题。

改造目标：提升响应速度、客户满意度、维修效率

实现方式和需要条件：依托5G 等高速通信网络，通过远程智能诊断、预测性维护保养、智能客服和远程升级服务（OTA）技术，实现汽车售后服务向主动用户服务转型。远程智能诊断利用车载传感器和大数据分析，实时监测车辆状态并提前发现潜在问题。预测性维护保养通过基于机器学习算法分析车辆历史数据和使用情况，提前安排保养计划，减少故障发生。智能客服系统采用自然语言处理技术实现语音交互式服务响应，通过知识图谱构建动态问答引擎，精准解决售后咨询问题。OTA 技术则可以远程更新车辆软件，提升车辆性能和安全性。

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