(1) 市场空间

自 2010 年以来，中国汽车产业整体产销量呈现连续增长态势，连续多年蝉联产销量全球第一，未来中国汽车行业发展空间仍然巨大，电动汽车将成为我国未来汽车产业发展的主要趋势。

(2) 产业分布

目前中国汽车工业的集群化效应初步显现，根本形成了以东北、京津冀、中部、西南、长三角和珠三角为代表的六大汽车产业集群。

(3) 产业链

汽车产业链主要有五大部分组成，主要包括汽车整车制造业，汽车零部件制造业，零部件制造相关工业，汽车服务贸易业和汽车产业支撑体系。

(4) 工艺流程

汽车制造行业的工艺流程可以分为冲压、焊装、涂装及总装等四大关键工艺，工艺流程复杂但相对成熟。

行业也面临以下的痛点：

1.基于订单的柔性制造（C2M）带来的新型数字基础设施升级压力

无论是柔性化生产，还是孪生工厂中的高精度实时仿真模拟、虚拟现实技术支持下的新时代体验式营销等都需要新型基础设施支撑。

2.由技术升级、环保、供应链、用户群变化带来的车企成本压力

在技术层面，自动驾驶、智能化等方向的推广都需要厂商高额投入，技术研发成本高昂，对财务实力要求较高；在环保方面，不少国家制定了严格的汽车排放标准，使得厂商需要花费更多的成本来满足这些标准；在供应链方面，车企供应链庞杂，任何一环出现问题都可能造成生产中断或成本上升，同时上游原材料等成本上涨也会挤压车企的利润空间；在用户群变化方面，年轻用户对汽车消费的理解和需求与老一代存在很大差异，车企需要调整产品策略以适配需求变化。

3.由于软件定义汽车（SDC）的出现带来的流程优化和设施升级、安全性测试、数据安全、质量控制、法规和政策限制等问题

在流程优化和设施升级方面，为适应 SDC 的制造需求。
车企可能使用更多的自动化设备和机器人以及更先进的工艺设备；在安全性测试方面，SDC 需要进行更多的安全性测试，以确保软件和硬件的可靠性。
这将带来更频繁的自动化测试和模拟器测试以及更全面的测试环境；在数据安全层面，SDC 中需要处理大量的敏感数据，为保证数据安全和隐私，需要增加更多的保密和数据管理措施。
这也需要更多的人力和资源；在质量控制方面，SDC 制造过程涉及大量软件和硬件部分，因此需要更加严格的质量控制来保证每个部分的性能都符合要求。
这就需要企业拥有更高的技术水平、更严谨的流程并且引入更灵活的自动化质量控制方法。
在法规和政策限制方面，SDC 制造面临的重要问题是检验、认证和标准化的缺失。

此外，不同国家和地区之间的法规和政策不统一，这可能导致制造商需要在不同的市场遵循不同的规定和标准。

4.汽车制造企业数据资产在使用过程中面临的数据采集和整合、数据质量、数据安全、数据使用效率等方面的问题

汽车制造企业具有大量的数据资产，包括生产数据、销售数据、客户数据、供应链数据等，在此基础上由于企业内部和外部的多个系统不能畅通地共享数据，因此在数据采集和整合层面，要整合这些数据需要花费大量的时间和人力物力，而且整合准确性难以保证；在数据质量方面，由于汽车制造企业拥有数以亿计的客户和供应商，每个客户和供应商提供的数据质量存在差异，质量无法保证，这可能导致企业在数据分析过程中出现误差；在数据安全方面，汽车制造企业所拥有的数据包含了大量的财务、技术、市场和客户信息等敏感数据，因此数据安全性是一件非常重要的事情。

企业需要采取一系列的措施来确保数据不被盗取或泄露。
在数据分析效率方面，由于不同的数据格式，数据量庞大，以及数据采集和整合的难度，导致数据分析的效率较低。
企业需要采取一系列的方法来提高数据分析的效率，如使用先进的数据分析软件或工具，建立数据分析团队等。

汽车制造行业工业互联网转型包括网络技术演进路线、基础平台演进路线、业务能力演进路线和数据能力演进路线四个路径。

(1) 网络技术演进路线

当前，汽车制造工厂网络主要分为“IT 网络”和“OT 网络”两类，其中：IT 为信息网络，主要用于工厂日常管理和生产管理，重点关注现场设备的敏捷互联，以及制造现场与管理系统间的高质量通信。
OT 为操作网络，主要用于连接、协作等生产制造过程，重点关注实时性、确定性、安全性、可用性。
随着信息技术的快速发展，IT 与 OT 融合是技术发展的必然趋势。
现有基于现场总线、工业以太网等技术的控制网络将难以满足新需求，而 5G 具备大带宽、低时延、广连接的特性，可以提供 10-20Gbps 峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连

接能力，将全面实现人、机、物的全面互联。
未来，在工业场景中伴随网络资源瓶颈、算力孤岛、协议兼容、网络安全等IT、CT、OT 融合发展面临的问题将催生出具备更高可靠、低时延、低抖动的 IT/OT融合网络；满足工业场景需求，实现对算力资源的高效调配管理的计算能力；为工业和软件应用建立云网边端协同机制；工业安全可控的安全保障等相应能力的

工业算力网络，他也将成为未来工业网络的最终演进形态。

(2) 基础平台演进路线

聚焦工业制造领域，未来将形成场景化模型与平台体系，包括工业大连接底座平台和工业大数据底座平台。
同时，为进一步解决数据孤岛问题贯穿汽车制造和供应链的所有流程，赋能汽车制造领域，同时未来在工业大连接底座平台和工业大数据底座平台将基于微服务治理、云原生、湖仓一体等技术理念，结合领域驱动设计方法，支撑上层行业和领域应用的建设。
同时，为进一步提升工业的柔性制造水平，平台还应平台包含实现制造智能连接分析控制研究，业务应用微服务解耦编排底座研究，离散制造柔性信息解析研究，制造虚拟产线智能分析研究，面向离散制造业的柔性生产管控系统技术和应用研究。

(3) 业务能力演进路线

在业务能力方面，未来将通过抽象、梳理、整合可复用的功能和场景，将其提炼为可被业务单元引用的基础能力并下沉，构建业务能力组件，实现业务能力的复用与共享。
例如在智能制造业务中使用人工智能（AI）作为能力组件可以进行数据分析和模型预测，通过识别潜在的瓶颈和提高制造效率，优化生产过程；利用 AI 技术和物联网（IoT）对各种生产设备和传感器的监测和控制，可以提高生产线的稳定性和生产效率，促进生产智能化；利用 AI 技术进行数据的分析和学习，可以预测次品率和生产效率，推动提升质量控制。

(4) 数据能力演进路线

基于数据使用场景，建立涵盖数据的采治管存用各环节的数据标准，达成数据不同源但可透明、可自由的流动，沉淀数据资产，并提供数据服务。
例如在供应链数字化管理方面，可以利用互联网技术优化供应链的各个环节，并通过大数据分析和人工智能算法进行供应链优化和预测，帮助企业实现物料采购、生产计划等方面的智能化管理；在数据安全方面，可以采取多种安全措施，如数据加密、数据备份等，防止数据泄露和损坏；在数据资产全生命周期管理方面，在数据资产创建、存储、使用到最终处置或归档的过程中叠加数据的建模、描述、管理、

维护和监控等一系列的活动，从而保证数据安全性和数据价值的最大化。

汽车制造行业在工业算网新型基础设施、智能化协同制造运营平台、设备数据采集、线边物流和智慧仓储、机器人间协同控制、XR 设备远程维护、能耗监控、机器视觉质检、设备预测维护、远程设备操控、工艺信息交互等方面具有丰富的应用场景。

(1) 工业算网新型基础设施

面向汽车整车制造，构建工业算网新型基础设施，研发工业算网大脑，超边缘计算机，研究面向新能源汽车的算网 SLA 及应用感知体系，构建“端-超边- 边-中心”4 级协同系统架构，打通数据孤岛，实现对中心云、边缘云、超边缘计算节点、端节点等分布式异构算力资源的一体化接接入、协同调度、编排及管理，为新能源汽车制造现场提供就近计算、按需调度、实时控制等能力，实现工厂全要素连接。

(2) 智能化协同制造运营平台

建设面向新能源汽车的智能化协同制造运营平台，基于大数据、物联网、人工智能、云原生等技术，构建新型工业数字化底座，包括模块化、组件化、服务化业务中台，新型 IOT 平台及物模型，新能源汽车大数据系统及模型，贯穿全业务流程的云原生微服务系统，覆盖全业务流程的人工智能系统及模型算法。
基于智能化协同制造运营平台，开发从订单、制造运营、物流、供应链等相关应用，包括虚拟工厂、供应链控制塔、社交即制造、质量系统、排产系统、订单系统、物流系统、制造执行系统等。

(3) 设备数据采集

汽车设备数据采集场景一般包括全面采集设备运行参数、海量数据实施传输、设备全生命周期管理和预测性维护。
通过 5G 获取重点设备运行和状态数据，实现设备在线健康监测、预测性维护及故障诊断。

(4) 线边物流和智慧仓储

汽车制造企业涉及物件和供货商类型多，其厂区智能物流场景主要包括线边物流和智能仓储。
线边物流是指从生产线的上游工位到下游工位、从工位到缓冲仓、从集中仓库到线边仓，实现物料定时定点定量配送。
智能仓储是指通过物联网、云计算和机电一体化等技术降低仓储成本、提升仓储管理能力。

(5) 机器人间协同控制

在汽车制造焊装生产等环节，存在多台机器人协同作业的情况， 如协同涂胶、协同搬运、协同焊接等。
机器人协同工作主要通过 PLC 控制系统进行。
由PLC 统一协同并下发指令给各机械臂控制器开展作业工作。

(6) XR 设备远程维护

企业利用 5G 网络接入能力、AR、VR、MR 等技术，实现异地专家跨地域就诊，不仅可以实时指导操作人员维护设备，而且可以通过 VR 直接远程操控机器人进行设备维护。

(7) 能耗监控

通过 5G 低延时和多联接等特点，内置 5G 模块的仪器仪表，实时采集企业用电、水、燃气等各类能源消耗数据，实现大规模终端的海量数据秒级采集和能效状态实时监控。
辅助汽车企业降低生产能耗。

(8) 机器视觉质检

利用5G+工业相机，通过内嵌 5G 模组或部署 5G 网关等设备，实 现工业相机或激光扫描仪的 5G 网络接入，实时拍摄产品质量的高清 图像，并进行 AI 图像识别分析，实现产品缺陷实时检测和质量溯源。

(9) 设备预测维护

设备预测维护主要是对设备使用状态进行监控，对各零部件老化 程度计算，及时更换零部件，防止生产意外的情况发生。
汽车企业生产现场的工业设备、摄像头、传感器等接入 5G 网络，实时传输设备的运行状态至云平台，实现工业生产设备性能和状态的实时监控，构建设备历史监测数据库。
基于工业数字底座的物联网、大数据、AI 等新技术，通过故障预测机理建立模型对监测数据进行分析，评估设备健康状态，预判设备运行趋势，智能制定设备维护保养计划，实现设备安全预测与生产辅助决策，有效降低设备维护成本，延长设备使用寿命，确保生产过程连续、安全、高效。

(10)远程设备操控

利用 5G 新技术可以的低延时、多连接等特性很好低解决固定性或移动性设备的远程连接控制问题。
综合利用 5G、自动控制、边缘计算等技术，建设或升级设备操控系统，通过在工业设备、摄像头、传感器等数据采集终端上内置 5G 模组或部署 5G 网关等设备，实现汽车工业设备与各类数据采集终端的网络化，设备操控员可以通过5G 网络远程实时获得生产现场全景高清视频画面及各类终端数据，并通过设备操控系统实现对现场工业设备的实时精准操控，有效保证控制指令快速、准确、可靠执行，工程技术人员在生产基地远程即可服务遍及全国各地的工业设备。

(11)工艺信息交互

综合利用工业相机、物联网传感器、激光雷达、智能仪表等设备，全方位监测汽车企业生产原料、半成品和成品的各项指标，实时跟踪工作区域工人手工、操作设备的流程步骤，监测投料和配料数量，通过 5G 网络将采集的指标、操作信息等同步传送至边缘云平台。
边缘云平台利用人工智能、大数据、云计算等技术对工人实际操作工序、取料信息等进行分析，并与规定标准流程进行实时合规校对，分析找出颠倒顺序、危险操作和错误取料等现象，实现工艺检测自动告警。

汽车行业未来发展趋势可以概括为“新四化”，即新能源化是基础，网联化是条件，智能化是关键，共享化是社会发展的目标。
新技术与新四化的深度融合，将加速推动汽车产业变革发展。

(1) 新能源化

随着环保意识的不断提高和能源环境的紧张，新能源汽车逐渐成为了发展的方向，包括电动汽车、混合动力汽车、氢燃料动力汽车等，未来将逐步取代传统燃油汽车，成为主流的出行方式。
新能源动力系统领域，在传统燃油车向新阶段转变的过程中，整车及零部件企业将研发重点转向新能源车领域，以纯燃料电池动力、混合动力发动机为代表的新能源汽车发动机潜力巨大。
随着动力电池技术、汽车轻量化设计、快速充电网络等硬件和技术的不断进步和完善，新燃料汽车将得到极大的普及。

(2) 网联化

随着人工智能、物联网、云计算等技术的发展，汽车可以通过网络连接实现与其他车与人、车与车、车与环境的三个波次的不断演进，另外，通过交通设施、云端平台等之间的智能交互和数据共享，均推动了汽车网联化。
车联网布局，以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车与车、路、行人及互联网之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络，以实现智能动态信息服务、车辆智能化控制和智能交通管理等。

(3) 智能化

随着计算机、互联网、人工智能等技术的飞速发展，以及消费者追求车辆的驾驶体验和舒适性，通过自动驾驶、自动泊车等新功能的需求，进一步减少驾驶员的劳动强度的需要，均为汽车智能化提供了技术基础和内在需求的推动力。
智能化还可分为制造智能化、驾驶智能化以及能源智能化三部分，其中制造智能化（智能制造与工业互联网）主要代表汽车制造研发、生产、销售、服务管理等过程中的智能化；驾驶智能化（自动驾驶与车辆互联网）是指无人驾驶或者驾驶辅助子系统等汽车智能化技术；能源智能化（智慧能源与能源互联网）主要为推进智能技术在新能源汽车领域的应用。

(4) 共享化

由于车辆利用率低、车辆购买、保养、维修、停车等费用较高 、公共道路资源有限等等原因，拥堵、车位需求等，促使许多城市和政府均积极推动汽车共享化。
汽车共享与移动出行，传统整车企业由汽车制造商向出行服务商转型，最为典型的是汽车租赁和出行服务两个领域。
在互联网、大数据、云计算等新技术催动下，共享汽车衍生了顺风车、网约车、分时租赁、P2P 租车等多种业务模式。

由此可见，未来汽车行业的发展趋势是多方面的，需要汽车制造企业加强技术研发和与其他企业的合作，以满足消费者的需求并推动整个行业的发展。

参考：《中国联通：5G+工业互联网重点行业白皮书》