一、报告定位与核心命题
本报告由中国信通院联合吉利汽车、领克、极氪等核心单位编写，是中国汽车行业首份系统性的数智化转型方法论指南。报告的核心命题是：在汽车产业从“电动化追赶”正式转入“智能化引领”的新阶段，数智化转型已从“可选项”变为“必答题”，企业亟需一套系统性的方法论来破解战略与执行脱节、技术投入回报模糊、创新试点难以规模化等深层困境。
二、宏观背景与行业现状
1. 政策背景
中国已形成以《汽车行业数字化转型实施方案》（2025年12月四部门联合印发）为核心的数智化政策体系，提出两阶段目标：到2027年研发设计工具普及率超95%、关键工序数控化率超70%、研发及交付周期缩短20%；到2030年行业整体达到较高水平。同时，L3级自动驾驶准入取得突破，标准体系加速构建，车路云一体化、充电基础设施、可信数据空间等配套政策同步推进。
2. 市场背景
2025年中国汽车产销达3453万辆，连续17年全球第一；新能源汽车渗透率首次突破50%（达50.8%），标志市场主导地位切换；L2级及以上新车渗透率超60%，智能座舱在新能源市场渗透率近90%。行业竞争从“价格战”转向“价值战”，AI成为差异化竞争核心，自主品牌市场份额加速向70%演进。
3. 行业现状
行业数智化转型正从“单点试验”向“全链贯通”演进，智能驾驶规模化落地、AI与全价值链深度融合、数据治理起步是主要进展。但深层挑战依然突出：中小企业数字化鸿沟显著、数据标准与互联互通不足、智能制造成熟度不均衡、AI人才结构性短缺、L3级以上法规制度空白、全球化合规挑战加剧。
三、核心方法论：“业数智融合”框架
报告提出“业数智融合”战略框架，其名称揭示了核心范式——“业”（业务）是本源与导向，“数”（数字化）是使能过程，“智”（智能化）是进阶动能。三者通过系统性融合，驱动组织从离散技术应用迈向以价值为核心、以智能为引擎的自适应进化形态。
框架的核心设计哲学浓缩为量化公式：价值/功能 = 关系 × 要素。其中“关系”指标准化的架构与流程，“要素”指成熟的能力、适配的组织、精准的投入。乘法关系意味着任何一方的短板都将严重稀释整体价值产出——当“关系”接近零时，无论投入多少AI资源，系统价值都将趋近于零。
四、价值篇：“三化”协同演进模型
“三化”模型揭示了数智价值的演进路径，三者环环相扣，构成“从业务中来”到“到业务中去”的完整闭环。
1. 业务数字化（夯实底座）
指标数字化：构建“1024”体系（一个目标、十个活动、两个方向、四个视角），通过“业务自上而下+技术自下而上”双向治理，以及“造数—取数—管数—用数”全生命周期管理，实现业务状态可度量、可归因。
作业数字化：通过“业务对齐（自上而下）”与“产品融合（自下而上）”双向驱动，将战略目标层层拆解为可执行流程，同时将一线业务痛点转化为标准化数字产品。
价值数字化：从“整车销售”单一价值点向“全生命周期服务+大出行生态”多元化价值网跃迁，从赚取一次性硬件差价转向赚取全生命周期服务与生态收益。
2. 数字智能化（AI原生重构）
数字智能化以 “185”智能商业体系为核心框架。
“1个角色”——AI助理：将AI从功能模块升维为具备拟人化身份的“数字助理”，按战略层（决策型）、管理层（管理型）、执行层（执行型）分层定位。内在机理构建“我看（自主感知）—我懂（持久记忆）—我择（时机智能）—我做（自主协作）”的闭环能力；外在呈现支持形象按需定制、载体多元覆盖（白领载体+蓝领载体）。通过人机协同的“三力融合”模型（领导力×业务力×经营力），实现人类从执行者向“AI领导者”的转变。
“8个步骤”——实施路径：
明确AI目标：构建“战略—业务—数智”三级对齐，锚定北极星指标后逐级拆解为可执行技术举措。
识别AI场景：通过“战略→架构→场景→排序→计划”五步流程，精准定位高价值、可落地的AI应用。
重塑AI流程：构建“人—智能体”共生网络，推动业务流程从标准化向智能化演进。
规划AI资源：人力资源构建“需—连—供”三层协同组织；算力资源构建“通算+智算+存储+数据库”四位一体平台。
改造AI系统：遵循“秀外（交互体验重塑）+慧中（引入MCP协议统一集成+构建‘4+1’全维安全防御体系）”方针。
治理AI数据：构建“采油（全域汇聚）—炼油（大模型萃取）—管油（知识仓库建设）—用油（赋能应用）”全链路数据治理体系。
适配AI模型：构建“底层大模型集群—中层大模型路由—上层行业场景落地”三层解耦架构。
迭代AI运营：通过“三力九度”量化度量体系，从交付功能转向交付价值。
“5个保障”——支撑机制：涵盖AI中台保障（五层运营闭环）、AI架构保障（EA++智能原生架构）、AI流程保障（全生命周期闭环）、AI组织保障（27个关键数智化岗位100%加入AI要求）、AI投入保障（阶梯式资源配置，从10%向30%递进）。
3. 智能服务化（价值闭环）
智能服务化旨在实现数字化从“成本中心”向“价值中心”跨越，核心在于将IT建设从“费用”思维升维为“投资”思维。构建 “钻石模型” ，从五个维度对数智服务进行全面度量：
价值可度量：降本、提效、增收、提质四大指标量化
成本可度量：人力/云资源/外采成本分摊到产品
质量可度量：需求满足率、进度偏差率、缺陷密度等
体验可度量：NPS调研+客观行为数据+系统性能
安全可度量：漏洞修复率、合规覆盖率、攻击拦截次数
五、关系篇：数智架构与数智流程
1. 数智架构（EA++）
在传统TOGAF企业架构基础上引入IA（智能架构），使AI如“基因”般渗透于六大架构域：业务架构（战略引领、场景驱动）、应用架构（全局适配、流程重塑）、数据架构（治理先行、模型适配）、技术架构（弹性扩展、持续运营）、体验架构（用户导向、全程监测）、安全架构（合规底线、风险自治）。
2. 数智流程
构建“规划层（P）—运营层（O）—支持层（S）”三位一体的数智化管理架构，将AI能力深度内嵌于原有数智化流程，形成可复用、可演进、可度量的流程保障体系。
六、要素篇：数智能力、组织与投入
1. 数智能力
将技术能力拆解为遵循“最小单元、开箱即用、复用共享、优胜劣汰”原则的原子化能力单元，建立从“能力定义—能力建设—能力注册—能力调用—能力使用—能力交付考评”的全生命周期管理体系，实现从“定制开发”向“积木式组装”的范式跃迁。
2. 数智组织
构建“业务中心—数智化前台（BP）—数字化中台—智能化中台（iDD）”四层架构，打破传统IT与业务壁垒，实现从需求到交付的高效协同。通过“岗位+AI”深度改造，将AI能力从“加分项”变为“基本项”。
3. 数智投入
引入 “F+/-/×/÷”四大管理策略：F+（加法）聚焦增长倾斜，F-（减法）聚焦提效释放冗余，F×（乘法）聚焦创新倍增效应，F÷（除法）聚焦瘦身优化结构。实现资源向高价值智能化场景精准配置。
七、典型案例
案例一：吉利汽车——“数字智能化”标杆
吉利作为年产销超200万辆的传统制造龙头，面临AI应用碎片化、价值量化困难、人机协同割裂等挑战。通过实施 “185”智能商业体系与 “百人百智”专项，培养100名业务骨干为“AI助理主理人”，部署160+AI岗位助理、600+AI技能，累计执行任务超1.3亿次。AI应用覆盖研发（代码审查效率提升40%、仿真从天级缩至小时级）、供应链（寻源周期缩短50%）、营销（内容制作从天级缩至小时级）及职能支持全领域，年产生直接及间接经济效益超10亿元，人机协同流程智能化率超50%。
案例二：极氪智能科技——“业务数字化”标杆
极氪作为快速崛起的新势力品牌，面临数据价值沉睡、全球化数据孤岛等挑战。以 “指标数字化” 与 “作业数字化” 为核心抓手：定义672个核心经营指标，指标自动化率超90%，数据准确率达99.9%；将1130个系统收敛整合至598个，系统冗余率降低47%；构建全域数据湖。实现经营数据线上化率超95%，决策响应速度提升50%，新品研发周期缩短20%，2024年通过信通院IOMM L4级认证。
案例三：领克汽车——“智能服务化”标杆
领克面临服务场景碎片化、AI价值量化缺失等痛点。通过重塑需求交付流程，建立“总经办+人力+财务”联合评审机制与“五步过滤机制”，将AI应用纳入严格ROI评估体系，数字化项目整体ROI提升20%、核心项目ROI大于6，年产生直接经济效益超2.14亿元。以“AI助理矩阵”实现销售赋能（人均日使用13次）、营销日报一键生成（1人天缩短至分钟级），人效提升50%以上，实现了从“成本中心”向“价值中心”的跨越。
八、总结
本报告的核心贡献在于提供了一套从战略到执行、从架构到度量、从能力到组织的完整转型作战体系。三个案例分别代表了“业务数字化—数字智能化—智能服务化”三个不同阶段的标杆实践：极氪以数据底座夯实为特征，吉利以AI原生重构为特征，领克以价值闭环运营为特征，共同验证了“业数智融合”框架在不同类型企业、不同转型阶段的普适性和可复制性。报告的核心结论是：率先打通“数据—模型—场景—价值”闭环的企业，将在下一轮产业重构中占据主导地位。
