《汽车行业Data+AI数智化转型白皮书》重磅发布！驱动车企智造升级

在10月21日举行的秋季发布会上，行业领先的大数据与人工智能应用服务商袋鼠云重磅发布《汽车行业Data+AI数智化转型白皮书》。这是一份聚焦汽车产业系统性重构的研究成果，旨在为中国汽车企业在智能化浪潮中实现从“数据驱动”到“智能跃迁”的关键跨越提供方法论与实践路径。

一、产业重构的临界点：从繁荣到焦虑

2024 年，中国汽车销量再创历史新高——全年突破 3100 万辆，连续 16 年稳居全球第一。
然而在高增长的表象之下，利润率却降至 3.9%，创下近十年新低。燃油车产能过剩，价格战愈演愈烈；新能源车渗透率首次突破 50%，但产业利润却被急速稀释。

“量在膨胀，利在收缩，系统在分化”——这是中国汽车产业进入新周期的真实写照。
自主品牌崛起、合资体系转型阵痛、国际化风险陡增，这些都指向同一个核心矛盾：企业的经营体系尚未完成从“流程驱动”到“数据驱动”“智能驱动”的跃迁。

在新的时代背景下，数智化不再是效率工具，而是重塑经营底层逻辑的生存必需品。

二、白皮书核心洞察：从单点数字化到系统性智能跃迁

袋鼠云在多年汽车行业服务经验的基础上，联合国内外多位车企专家推出《汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书》，系统梳理中国汽车产业从“结构性压力”走向“系统性重构”的演进逻辑，提出了行业首个“Data+AI 一体化数智化体系解法”。

白皮书指出：汽车企业的数智化转型，不再是孤立的技术升级，而是一场“以数据为底座、以智能为引擎、以协同为核心”的经营体系重构。

这套体系的核心架构被定义为：一体两翼

• “一体”——多模态数据智能中台：打通研、产、供、销、服全链路，实现统一的数据底座；
• “两翼”——数据智能引擎 + 空间智能引擎：前者激活数据洞察与决策，后者以数字孪生实现虚实协同。

从市场端的用户洞察、到研发端的虚拟仿真；从生产端的智慧工厂、到服务端的全生命周期运营，这一体系让企业真正实现“看得见、算得清、能决策、会进化”的智能跃迁。

三、落地“双轮驱动”，精准赋能乘用车与商用车两大市场

白皮书针对不同细分市场，提供了清晰的“双轮驱动”实施路径 ：

乘用车市场： 聚焦“研、产、供、销、服”全价值链的横向协同 。乘用车企业的核心挑战，在于产品迭代节奏加快、组织链路更长、用户体验期望更高。袋鼠云围绕“研产供销服”提出八大核心场景的数智化方案：

• 数智营销：基于 OneID 构建全域用户画像与标签体系，打通线上线下行为链路，实现从潜客识别、个性化推荐到线索追踪的全流程闭环；
• 数智研发：以数据中台+数字孪生驱动“左移测试”，建立 SBOM 精细化管理与 OTA 解算体系，提升研发效率与版本一致性；
• 数智生产：融合 MES/SCM/PLM/WMS 等系统，建设数字孪生工厂，实现多工艺车间（冲焊涂总）实时监控与仿真决策；
• 数智质量：基于多源数据汇聚与可视化分析，实现质量波动预警、问题根因溯源与闭环整改；
• 数智物流与交付：实现供应链链路可视、调度自动化与交付节点透明化；
• 数智售后：结合 IoV 数据，建设故障预测模型，提升服务体验与运营效率。

商用车市场： 聚焦“买、用、管、养、换”全生命周期的纵向贯通 。与乘用车不同，商用车作为“生产资料”，其核心目标是提升 TCO 效益与资产周转效率。白皮书围绕商用车五大核心场景，提出一套聚焦运营价值的纵向贯通路径：

• 买车环节：基于历史运营数据、车辆类型、工况匹配等多维因素，建立科学选型与采购建议模型，支撑用户进行高效 TCO 评估；
• 用车环节：接入车联网实时数据，构建运营指标体系，实现油耗优化、线路调度、驾驶行为分析等场景；
• 管车环节：通过设备状态数据与资产系统集成，支撑电子围栏、远程锁车、人车分离预警等风控场景；
• 养车环节：基于历史维修数据与实时状态，构建预测性维护与维保提醒机制，最大化车辆出勤率；
• 换车环节：沉淀车辆全生命周期数据资产，支撑二手车残值评估与资产流转规划。

该方案通过打通从购置到退役的全流程链路，帮助商用车企业从“制造商”转型为“全生命周期价值运营商”。

四、最佳实践：集结五大标杆案例，直击落地成效

白皮书不仅有前瞻的理论体系，更沉淀了深度的行业实践。白皮书详细拆解了五大车企标杆案例 ，深度还原了不同战略焦点的转型路径：

• 某高端新能源品牌： 该客户以用户直连为战略核心，依托数据中台打通营销、交付、服务链路，实现基于用户数据的精准营销与配置推荐。通过智能指标平台 + OTA 反馈机制，推动智能座舱功能迭代与主动服务。
• 某领先商用车集团： 构建以数据中台为基础的车辆运营中枢，联动经销、金融、保险、售后服务等多方系统，形成从“资产管理”到“生态服务”的平台型能力，助力集团从制造商向生态赋能者升级。
• 某民营龙头车企： 解决核心研发环节的数据割裂与版本错配问题，构建统一的 SBOM 数据模型、加强 OTA 解算准确性；同时引入数字孪生仿真平台，降低物理验证成本、提升研发响应速度。
• 某国有汽车集团： 聚焦制造环节的透明化与韧性提升，打造“可视+可控”的智慧工厂数字孪生平台，部署 AIOps 异常预测体系，实现从能耗管理、设备预警到跨车间协同的全面升级。
• 某整车制造企业： 以数智中台为核心，建设统一的数据资产中心，贯通商用车“买用管养换”五环节，推动资产运营、服务能力、金融风险管控能力全面提升。

当汽车的竞争不再止步于“机械性能”，而延伸到算法、模型、数据与体验的综合能力时，这本白皮书，我们力求为行业面临的系统性挑战，提供一套可落地、可执行的系统性解法，与行业伙伴共同探索汽车产业数智化转型之路，在动荡与重塑中，共同迈向一个更高效、更智能的未来。

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《数字孪生视觉语言白皮书》下载地址：https://easyv.cloud/references/detail/127.html/?src=szsm

《指标+AI数智应用白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1101/?src=szsm

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《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1001/?src=szsm

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