智能化数字化渗透汽车产业，转型面临哪些痛点？

·“数字化转型还存在亟待解决的问题，包括认知混乱，数字化转型中的思维桎梏对于企业转型战略和行为准则造成重大障碍。顶层设计缺乏，企业内生动力不足，缺乏战略驱动的数字化转型只能在较低的格局和水平中徘徊不前。因此需要建立顶层设计，否则完成的只是信息化、自动化，而不是真正的数字化。业务和IT复合型人才的缺乏对于项目落地来说也是一个挑战。”

上海汽车产业链较为完善，已布局8家整车企业、600余家主要零部件企业。以汽车为代表的先进制造业如何与智能制造深度融合，进一步提升产业发展能级？4月20日，在“百场万企，共话智能”2023汽车产业高质量创新发展论坛上，上海市汽车零部件行业协会“智能制造专业委员会”成立，将为汽车产业智能制造相关领域专家提供交流平台，加强产学研深度合作，促进产业技术开发与成果转化，为智能制造赋能汽车产业发展提供更标准更专业的整体化解决方案。通过打通虚拟制造和现实工业生产，夯实现代化产业体系底座，提升汽车产业链供应链的韧性和安全水平，为汽车产业企业装上高质量发展的“产业大脑”。

供给侧改革不足与消费者定制化需求之间的矛盾

随着科技的进步，智能化、数字化正逐渐渗透到汽车产业中。上海市国际贸易促进委员会会长周敏浩表示，这将为汽车应用、汽车制造企业带来更多机遇和挑战。智能制造必将融合到未来汽车产业的发展中，使汽车制造更加精密化、自动化和智能化，使汽车生产过程更加环保、节能和可持续。中国汽车制造企业需要紧跟时代步伐，加强技术创新，管理创新，不断提高自身的智能化服务，以适应未来智能制造的发展趋势，在激烈的市场竞争中保持竞争优势。

联合汽车电子有限公司制造技术总监丁慧明在谈到汽车零部件行业数字化转型思考与实践时表示，中国汽车行业发展的主要矛盾是汽车产业供给侧改革不足与消费者定制化需求之间的矛盾。在供应侧，由于疫情、竞争、上游不稳和智能化零部件增加，车企利润逐渐跌落，内外部不稳定性加剧；在需求侧，消费者需求向个性化、定制化转变，大批量、同质化产品难以满足用户需求。由此带来汽车行业价值链重塑，从传统以制造为中心的单向链式关系转向以用户为中心的研发、生产、营销三角闭环。汽车行业供应链出现短链化、本土化、内部化、透明化的“新四化”。

其中，短链化是指劳动力成本和跨国贸易成本上升，叠加消费者日益增加的定制化需求，汽车行业供应链将逐渐缩短。电动汽车零部件总量减少，产业增加值分布将集中在三电（电池、电机、电控）、中控、芯片等核心部件上，导致汽车行业供应链缩短重组。此外，知识密集型活动内部化治理更显著，如三电、芯片和操作系统自研，供应链内部化降低市场不确定性带来的风险，同时降低交易成本。供应链透明化提升主机厂决策灵活性，决定供应链运行效率，最大化降低断链风险。

联合汽车电子有限公司制造技术总监丁慧明谈《汽车零部件行业数字化转型思考与实践》。

为应对价值体系的全面重塑，数字化转型成为主要抓手。丁慧明表示，传统业务模式的痛点包括研发时间长、生产过程中满足客户定制化需求、营销过程中满足用户体验、运营过程中的全业务数据驱动、软件定义汽车和软件定义制造。最终是倒逼企业利用协同研发平台、智能工厂等进行数字化转型，打破原有的孤立价值体系以及内部不同系统之间的沟通壁垒，实现从研发、生产到营销、运营、产品的全面变革。

但数字化转型还存在亟待解决的问题。他表示，一个难题是认知混乱，数字化转型中的思维桎梏对于企业转型战略和行为准则造成重大障碍。“数字化转型中的思维改变是很难的，我们在推行过程中的确有这样的体验，因为很多地方改变了日常的工作习惯。”与此同时，顶层设计缺乏，企业内生动力不足，缺乏战略驱动的数字化转型只能在较低的格局和水平中徘徊不前。因此需要建立顶层设计，否则完成的只是信息化、自动化，而不是真正的数字化。此外，孤岛式的系统建设缺乏横向业务逻辑，难以赋能集团决策。投资回报不明确，数字化是长期过程，对于短期投资回报率的重视导致部分企业的转型动作缓慢。业务和IT复合型人才的缺乏对于项目落地来说也是一个挑战。

以汽车为代表的先进制造业如何与智能制造深度融合？

2022年，上海汽车产量突破300万辆，占全国的12%；新能源汽车产量99万辆，占全国的14%；汽车工业产值突破8000亿元，占上海市规上工业的20%。汽车领域企业始终走在智能工厂建设前列，其中，上汽乘用车获评国家级标杆性智能工厂，延锋汽车饰件、新动力汽车获评国家级示范性工厂，上海市100家智能工厂中汽车领域企业有22家。

上海汽车产业链较为完善，已布局8家整车企业、600余家主要零部件企业。如何将以汽车为代表的先进制造业与智能制造深度“融合”，进一步提升产业发展能级？上海市经济和信息化委员会智能制造推进处处长韩大东表示，第一，坚持以评促改，加大智能工厂建设推进力度。一是推进智能制造评估诊断“全覆盖”，将继续依托上海市汽车零部件行业协会等智库单位，为规上企业提供智能制造评估诊断服务，上海市经济和信息化委员会也将通过“智评券”等方式予以一定的补贴支持；二是“分级分类”加快重点行业转型升级，根据企业实际情况，“量身定制”数字化转型方案，“一业一策”、“一厂一案”推进改造升级；三是“提质增量”推动智能工厂高水平建设，今年上海市将再认定50家以上的智能工厂，进一步发挥示范引领效应。

第二，顺应产业和技术变革趋势，抢占未来发展制高点。制造业是实体经济的基础，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展已经成为大势所趋。当前人工智能、大数据、区块链等数字技术正穿透工业场景、变革生产流程、丰富制造内涵，引领制造业加速向智能制造转变。推动制造业数字化转型、加快智能工厂建设，是上海超大城市发展先进制造业的必然选择，要深刻把握数字经济和实体经济融合发展要求，以智能制造强化高端产业引领功能，提升实体经济能级和核心竞争力。

第三，发挥上海丰富场景优势，探索智能制造“上海经验”。未来三年，上海将全面实施智能工厂领航计划，推进“20035”工程，建设200家智能工厂、20家标杆性智能工厂。汽车作为上海六大重点产业之一，叠加新能源汽车的加速发展，为智能制造创新企业提供了成熟的数字基础设施和广阔的应用场景。目前，上海青浦、松江、浦东新区等已出台相关政策并召开专题会议，切实推动智能工厂建设。在这一过程中，涌现了一批具有行业影响力的企业，如上海电气自动化集团深入开展智能制造全产业链布局，成为“集成+装备”双百亿级集成商。韩大东表示，希望智能制造平台企业和数字化转型服务商能围绕制造业数字化转型的痛点、难点，打造研发设计、生产制造、产品服务等全流程转型“工具箱”和整体解决方案，加快形成经济增长新动能。

第四，坚持产业创新各方联动，共同助力制造业转型升级。智能制造涉及面广，既需要供给侧支撑，也需要需求侧牵引，更需要产业生态培育。一是要做大做强智能制造系统集成商，输出智能制造系统集成的“上海方案”，打造示范带应用、应用带集成的新模式。二是加强产融结合，鼓励金融机构定制智能制造专属产品，推广融资租赁、效益分享等新模式。目前上海积极探索智能制造新机制模式，如上汽安吉物流通过上海银行提供的15年期智能制造专项贷款，完成了上海嘉定整车自动化立体库等。三是争创标准引领新高地。鼓励龙头企业、标杆性智能工厂等积极参与国际和国家智能装备和智能工厂领域的标准制修订工作。成立上海汽车行业的智能制造专业委员会，进一步加强产学研深度合作，推动智能制造和先进制造业融合发展。