在当今这个科技飞速发展的时代，数字化浪潮正以前所未有的力量席卷着汽车行业。从汽车的研发设计，到生产制造，再到销售服务，各个环节都在被数字化技术深度改造 。这一变革的背后，是消费者需求的深刻变化。如今的消费者，尤其是年轻一代，他们成长于数字时代，对汽车的智能化、个性化、网联化有着更高的期待。他们希望自己的座驾不仅是一种交通工具，更是一个智能移动终端，能够满足他们在出行过程中的各种需求，如娱乐、办公、社交等。

市场竞争格局也在数字化的驱动下发生着剧烈的变化。新能源汽车品牌如特斯拉、蔚来、小鹏等，凭借其在电池技术、自动驾驶技术、智能座舱等方面的创新，迅速崛起，抢占了大量的市场份额。这些新势力车企，以用户为中心，利用数字化手段快速迭代产品和服务，给传统汽车制造商带来了巨大的挑战。同时，科技巨头如苹果、谷歌等也纷纷跨界进入汽车领域，它们凭借在软件、人工智能、大数据等方面的技术优势，试图在汽车行业中分得一杯羹 。这些跨界者的加入，进一步加剧了汽车行业的竞争，也让传统车企意识到，数字化转型已经刻不容缓。

在这样的大背景下，一汽 - 大众作为汽车行业的传统巨头，也敏锐地察觉到了时代的变化，毅然开启了数字化转型的征程。一汽 - 大众深知，数字化转型不仅仅是引入一些新技术、新工具，更是一场涉及企业战略、组织架构、业务流程、企业文化等全方位的深刻变革 。只有通过数字化转型，才能提升企业的核心竞争力，满足消费者不断变化的需求，在激烈的市场竞争中立于不败之地。

一、转型之路，步步为营

（一）初期探索，奠定基础

早在 2019 年，一汽 - 大众就展现出了前瞻性的战略眼光，与大众中国共同成立了摩斯智联科技有限公司 。这家公司专注于数据和运营服务，以智能网联为核心，致力于通过软件定义产品，实现产品的数字平台化和模块化，从而全方位满足用户对产品和服务数字化的需求。摩斯智联的成立，为一汽 - 大众在智能网联领域的发展奠定了技术和人才基础，也标志着一汽 - 大众正式迈出了数字化转型的第一步。

2021 年，一汽 - 大众在数字化转型的道路上继续深入探索，成立了车联网部 。车联网部的主要职责是对车机 APP、云平台以及手机 APP 这三端进行整合，打造一体化的车联网服务体系。这一举措使得一汽 - 大众在智能座舱和车联网研发方面形成了合力，加速了相关技术的研发和应用进程。同年，一汽 - 大众在全公司范围内启动了全体系的数字化、智能化转型，从生产制造、供应链管理到市场营销、客户服务，各个业务环节都开始了数字化的变革。

（二）深化变革，全面推进

2022 年初，一汽 - 大众发布了公司数智化战略，为转型的目标、方法和路径绘制了清晰的蓝图 。这一战略的发布，标志着一汽 - 大众的数字化转型进入了全面推进的新阶段。在数智化战略的指引下，车联网部得到了进一步的发展壮大。车联网部不断加大在交互设计、软件开发、产品设计、数据智能、产品安全、敏捷开发等方面的投入和研发力度，取得了一系列突破性进展 。例如，在导航系统的优化上，通过与高精度地图供应商合作，实现了更精准的定位和导航服务；在语音交互方面，引入了先进的语音识别和自然语言处理技术，使语音助手能够更准确地理解用户指令，实现更自然流畅的交互。

在人才体系搭建方面，一汽 - 大众采取了多元化的策略。通过招聘，吸引了一批来自互联网、科技行业的数字化人才，为企业注入了新鲜血液；通过与专业的培训机构合作，对外委人员进行数字化技能培训，提升他们在新业务领域的能力；同时，还开展了内部培训项目，如与车联网头部企业斑马合作，设计为期一年的脱产培训，将内部员工从传统领域转型至新业务领域岗位 。这些举措有效地解决了企业在数字化转型过程中的人才缺口问题，为转型的顺利推进提供了坚实的人才保障。

（三）阶段成果，初显成效

经过几年的努力，一汽 - 大众的数字化转型取得了显著的阶段性成果 。在业务在线化方面，首轮数智化转型项目全部完成，全业务链实现了在线化呈现。这意味着企业的各个业务环节都能够通过数字化平台进行高效协同，大大提高了运营效率和管理水平。例如，在生产制造环节，通过数字化系统实现了对生产过程的实时监控和数据分析，能够及时发现并解决生产中的问题，提高了生产的稳定性和产品质量；在供应链管理方面，实现了与供应商的信息共享和协同，优化了供应链的运作效率，降低了库存成本。

在物流成本控制方面，一汽 - 大众取得了令人瞩目的成绩 。通过自主研发的 E-lane 和 E-lane³ 智能物流模式，实现了物流体系的数智化升级。E-lane 模式率先在成都工厂捷达生产线上应用，最大限度地消除了冗余环节，使物流面积减少将近 80%，物流费用降低了 67% 。在此基础上升级的 E-lane³ 模式，利用密集存储技术和库房的高度空间，大幅减少了物料存储面积，仅用 3300 平方米的面积就满足了过去 17000 平方米的存储需求，实现面积优化 80%；同时，人力需求也大幅减少，仅需要 8 个人就完成了原来 131 人的工作量；成本方面，不到 5000 万元的投入，每年可节省 2800 万元的物流成本，大大优化了供应链成本结构 。

在车联网发展方面，一汽 - 大众也取得了长足的进步 。截至 2024 年 7 月，一汽 - 大众三大品牌激活车辆数已经达到 340 万辆，ID.7 VIZZION 车机核心服务日活率达到 62.8% 。车联网部打造的 “产、研、运” 一体的车联网自主研发模式，使得一汽 - 大众在智能网联领域的技术水平不断提升，超越了市场主流水平。例如，全新一代迈腾采用了全新电气架构，带宽、通信速度、数据传输大幅提升，并支持 282 项全新扩展功能；采用 Linux + 安卓的 “双脑架构”，保障了智能系统的流畅运行和高效响应，实现了 “硬件 + 软件” 的全域进化 。同时，全新一代迈腾还配备了 IQ. Pilot 智能驾驶辅助系统，针对国内实际交通路况研发，整合了带有智能拨杆变道的全旅程智能驾驶辅助、车辆及物体侦测功能、拥堵辅助和预测式自适应巡航等一系列尖端科技，为用户提供了更加智能、安全的驾驶体验 。

二、对标卓越：打造智能工厂的关键举措

（一）卓越级智能工厂的标准剖析

卓越级智能工厂是智能制造发展的重要阶段，其标准涵盖多个关键环节 。在工厂建设方面，强调数字化规划与设计，通过数字孪生技术实现工厂全生命周期的虚拟仿真和优化。例如，利用数字模型对工厂的布局、设备选型、物流路线等进行预演，提前发现并解决潜在问题，确保工厂建成后的高效运行 。在研发设计环节，要求实现数字化协同设计，通过集成设计软件、项目管理系统和数据共享平台，让不同地区、不同专业的研发人员能够实时协作，提高研发效率和创新能力 。生产作业环节，注重智能化装备的应用和自动化生产流程的构建，实现生产过程的高精度、高效率和高可靠性 。生产管理方面，强调通过大数据分析、人工智能等技术实现生产计划的智能排程、质量的实时监控与预测性维护 。运营管理环节，则要求实现企业资源的全面整合和协同管理，包括供应链管理、财务管理、人力资源管理等，以提高企业的整体运营效率和市场响应能力 。

（二）一汽 - 大众的卓越实践

1.数字化规划与建设：一汽 - 大众在工厂建设初期就引入了数字化规划理念 。以新建工厂为例，在规划阶段，利用先进的数字化工具，对工厂的整体布局、生产线设置、物流通道等进行详细的三维建模和模拟分析 。通过数字孪生技术，构建了与实际工厂 1:1 映射的虚拟工厂，在虚拟环境中对工厂的运营进行全方位的测试和优化 。在虚拟工厂中，可以模拟不同生产订单下的生产流程，提前发现可能出现的生产瓶颈和物流拥堵问题，并及时调整优化 。这种数字化规划与建设方式，不仅缩短了工厂的建设周期，还提高了工厂建成后的生产效率和运营稳定性 。

2.智能化装备与系统部署：在生产作业环节，一汽 - 大众大力部署智能制造装备和智能系统 。在冲压车间，采用了先进的高速冲压设备和自动化冲压生产线，这些设备具备高精度、高速度的特点，能够实现板材的快速冲压成型 。同时，引入了自动化的物料搬运系统，如机器人自动上下料装置、自动输送线等，减少了人工干预，提高了生产效率和产品质量 。在焊装车间，大量应用了工业机器人进行焊接作业，这些机器人具备高度的灵活性和精确性，能够实现复杂的焊接工艺 。此外，还部署了先进的视觉检测系统，对焊接质量进行实时监测和分析，确保焊接质量的稳定性 。在涂装车间，采用了自动化的涂装设备和智能化的涂装工艺，实现了车身的均匀涂装和高效生产 。在总装车间，应用了智能装配系统和自动化物流配送系统，通过 AGV（自动导引车）实现零部件的精准配送，提高了装配效率和准确性 。同时，一汽 - 大众还部署了一系列工业软件和智能系统，如制造执行系统（MES）、企业资源计划系统（ERP）、产品生命周期管理系统（PLM）等，实现了生产过程的信息化管理和智能化控制 。MES 系统能够实时采集生产线上的各种数据，如设备运行状态、生产进度、质量数据等，并对这些数据进行分析和处理，为生产管理提供决策支持 。ERP 系统则实现了企业资源的全面整合和协同管理，包括采购、销售、库存、财务等环节，提高了企业的运营效率和管理水平 。PLM 系统则贯穿了产品的全生命周期，从设计、研发、生产到售后，实现了产品数据的统一管理和协同共享 。

3.数据集成与分析应用：一汽 - 大众高度重视数据的集成与分析应用 。通过建立数据中心，实现了企业内部各个业务系统的数据集成和贯通 。将生产设备、管理系统、供应链系统等产生的数据进行整合，打破了数据孤岛，为数据分析和应用提供了坚实的数据基础 。在数据中心，对海量的数据进行清洗、整理和存储，确保数据的准确性和完整性 。利用大数据分析技术和人工智能算法，对生产数据进行深入分析，挖掘数据背后的价值 。通过对设备运行数据的分析，实现设备的预测性维护，提前发现设备潜在故障，避免设备停机对生产造成的影响 。通过对质量数据的分析，找出影响产品质量的关键因素，及时调整生产工艺和参数，提高产品质量 。通过对生产订单数据和供应链数据的分析，实现生产计划的智能排程和供应链的优化管理，提高生产效率和供应链的协同性 。例如，在生产计划排程方面，通过对历史订单数据、市场需求预测数据、设备产能数据等进行综合分析，利用优化算法制定出最优的生产计划，合理安排生产任务和资源配置，提高生产效率和资源利用率 。在供应链管理方面，通过对供应商交货数据、库存数据、生产需求数据等的分析，实现供应商的动态评估和管理，优化采购策略，降低库存成本，提高供应链的稳定性和响应速度 。

4.产品全生命周期与供应链优化：在产品全生命周期管理方面，一汽 - 大众通过 PLM 系统实现了产品从设计、研发、生产到售后的全过程管理 。在设计阶段，利用数字化设计工具进行产品的三维建模和虚拟仿真，提前验证产品的性能和可靠性，减少设计错误和变更 。在研发阶段，通过项目管理系统实现研发项目的进度跟踪、成本控制和质量保证，确保研发项目按时、按质完成 。在生产阶段，将产品设计数据与生产系统进行无缝对接，实现生产过程的精准控制和质量追溯 。在售后阶段，通过收集客户反馈数据和车辆运行数据，对产品进行持续改进和优化，提高客户满意度 。在供应链优化方面，一汽 - 大众打造了精益供应链模式 E-Lane 链（均衡链） 。通过该模式，实现了零件需求按 “链” 生成，供应商按 “链” 供货，立体库按 “链” 存储，存储零件按 “链” 配送到生产线上，整个供应链流程实现了高效协同和优化 。在 E-Lane 链模式下，通过与供应商建立紧密的合作关系，实现了信息共享和协同计划，提高了供应商的响应速度和供货准确性 。同时，利用先进的物流技术和设备，如自动化立体库、智能仓储管理系统等，实现了物料的高效存储和配送，降低了物流成本，提高了供应链的运营效率 。此外，一汽 - 大众还通过引入区块链技术，实现了供应链数据的安全共享和可追溯，提高了供应链的透明度和信任度 。

三、迈向领航：探索未来制造模式

（一）领航级智能工厂的愿景蓝图

领航级智能工厂代表着智能制造的最高境界，是未来制造业发展的方向 。在领航级智能工厂中，工厂建设将实现高度的智能化和自适应化 。通过物联网、大数据、人工智能等技术的深度融合，工厂能够实时感知内外部环境的变化，并自动调整生产策略和资源配置，以实现最优的生产效率和经济效益 。工厂内的设备和系统之间能够实现无缝的互联互通和协同工作，形成一个高度智能化的生产网络 。例如，当市场需求发生变化时，工厂能够迅速调整生产计划，自动安排设备进行生产，并通过智能物流系统及时配送原材料和成品 。

在研发设计方面，领航级智能工厂将实现真正的智能化创新 。利用人工智能技术，能够自动生成多种设计方案，并通过虚拟仿真技术对这些方案进行快速验证和优化 。设计师可以与人工智能系统进行协同工作，充分发挥人类的创造力和人工智能的计算能力，实现产品设计的快速迭代和创新 。在生产作业环节，将实现完全的自动化和智能化 。生产线上的设备能够自主完成各种生产任务，无需人工干预 。同时，利用人工智能技术对生产过程进行实时监控和预测性维护，确保生产的连续性和稳定性 。生产管理将实现高度的智能化决策 。通过对大量生产数据的实时分析和挖掘，利用人工智能算法实现生产计划的动态优化、质量的精准控制和成本的有效降低 。运营管理方面，将实现企业与供应商、客户之间的深度协同和智能化管理 。通过区块链技术实现供应链的透明化和可信化管理，利用人工智能技术实现客户需求的精准预测和个性化服务 。

（二）一汽 - 大众的先行探索

1.AI 技术的广泛深度应用：一汽 - 大众积极探索 AI 技术在汽车制造全流程的应用 。在研发设计阶段，利用 AI 辅助设计工具，能够快速生成汽车造型设计方案，并通过模拟分析优化设计细节 。通过 AI 算法对大量的市场数据和用户需求进行分析，为产品设计提供更精准的指导，提高产品的市场竞争力 。在生产制造环节，AI 技术被应用于设备故障预测和质量检测 。通过对生产设备的运行数据进行实时监测和分析，利用 AI 算法预测设备可能出现的故障，提前进行维护，避免设备停机对生产造成的影响 。在质量检测方面，利用 AI 图像识别技术对汽车零部件和整车进行检测，能够快速、准确地发现质量缺陷，提高产品质量 。在供应链管理中，AI 技术用于需求预测和库存优化 。通过对市场需求数据、销售数据、生产数据等进行分析，利用 AI 算法预测零部件的需求，优化库存水平，降低库存成本 。同时，利用 AI 技术优化物流配送路线，提高物流效率 。未来，一汽 - 大众还计划进一步深化 AI 技术在自动驾驶、智能座舱等领域的应用 。在自动驾驶方面，加大研发投入，推动自动驾驶技术的升级和商业化应用，为用户提供更安全、便捷的驾驶体验 。在智能座舱领域，利用 AI 技术实现更自然、智能的人机交互，提升用户的驾乘体验 。

2.组织架构与业务流程创新：为了适应智能制造的发展需求，一汽 - 大众对组织架构和业务流程进行了创新 。在组织架构方面，构建了跨部门的敏捷项目团队 。这些团队由来自不同部门的专业人员组成，包括研发、生产、销售、供应链等，打破了部门之间的壁垒，实现了信息的快速流通和协同工作 。敏捷项目团队能够快速响应市场变化和客户需求，高效地推进项目的实施 。同时，一汽 - 大众还建立了数字化转型办公室，负责统筹规划和推进企业的数字化转型工作 。数字化转型办公室协调各部门之间的资源和工作，确保数字化转型项目的顺利进行 。在业务流程方面，一汽 - 大众进行了端到端的流程优化 。通过对业务流程的梳理和分析，找出流程中的痛点和瓶颈，利用数字化技术进行优化和再造 。在订单管理流程中，实现了订单的在线处理和跟踪，客户可以实时了解订单的状态 。在生产流程中，通过数字化系统实现了生产计划的自动排程和生产过程的实时监控，提高了生产效率和质量。此外，一汽 - 大众还引入了精益管理理念，持续优化业务流程，消除浪费，提高企业的运营效率和竞争力 。

3.绿色与可持续发展理念融入：一汽 - 大众将绿色与可持续发展理念融入到智能工厂的建设和运营中 。在能源管理方面，采用了一系列节能措施 。工厂配备了高效的能源管理系统，实时监测和分析能源消耗情况，通过优化设备运行参数、调整生产计划等方式，降低能源消耗 。推广使用清洁能源，如太阳能、风能等，减少对传统化石能源的依赖 。在生产工艺方面，不断研发和应用绿色制造技术 。采用环保型的涂装材料和工艺，减少涂装过程中的污染物排放 。在零部件制造中，推广使用可回收材料，提高材料的利用率 。在废弃物处理方面，建立了完善的废弃物回收和处理体系 。对生产过程中产生的废弃物进行分类收集、回收利用和无害化处理，减少对环境的影响 。同时，一汽 - 大众还积极推动供应链的绿色发展，与供应商合作，共同推进绿色采购、绿色物流等工作，实现整个产业链的可持续发展。

四、经验启示

（一）转型经验总结

从战略规划层面来看，一汽 - 大众始终保持着高瞻远瞩的战略眼光 。早在行业数字化转型的初期，就敏锐地捕捉到了时代发展的趋势，制定了清晰的数字化转型战略，并将其作为企业发展的核心战略之一 。通过明确的战略规划，为企业的数字化转型指明了方向，确保了各项转型举措能够有序推进 。在转型过程中，注重战略的阶段性实施和动态调整，根据市场变化和企业实际情况，及时优化战略布局，保障了转型的持续有效性 。

在技术创新方面，一汽 - 大众不断加大研发投入，积极引进和应用先进的数字化技术 。从车联网技术到智能制造技术，从大数据分析到人工智能应用，一汽 - 大众始终站在技术发展的前沿，不断探索新技术在汽车制造和企业运营中的应用场景 。通过自主研发和合作创新相结合的方式，攻克了一系列技术难题，取得了众多技术创新成果 。自主研发的 E-lane 和 E-lane³ 智能物流模式，不仅在物流成本控制方面取得了显著成效，也为行业的物流智能化发展提供了新的思路和方法 。

人才培养是一汽 - 大众数字化转型成功的关键因素之一 。为了满足数字化转型对人才的需求，一汽 - 大众采取了多元化的人才培养策略 。通过内部培训、外部招聘、校企合作等多种方式，打造了一支既懂汽车制造又懂数字化技术的复合型人才队伍 。在内部培训中，针对不同岗位的员工，设计了个性化的培训课程，提升员工的数字化技能和意识 。在外部招聘中，积极吸引互联网、科技行业的优秀人才加入，为企业注入新的活力和创新思维 。通过与高校和科研机构的合作，建立了人才培养基地，为企业培养和储备了大量的专业人才。

在合作协同方面，一汽 - 大众积极与供应商、科技企业、高校等建立广泛的合作关系。与供应商的紧密合作，实现了供应链的协同优化，提高了供应链的效率和稳定性 。与科技企业的合作，如与 IBM、DeepSeek 等合作，加速了企业的数字化进程，提升了企业在人工智能、大数据分析等领域的技术水平。与高校的合作，不仅为企业提供了人才支持，还促进了产学研的深度融合，推动了行业技术的创新和发展。

（二）行业启示

一汽 - 大众的数字化转型实践，为汽车行业和制造业的数字化转型提供了宝贵的启示 。对于汽车行业而言，数字化转型是应对市场变化和竞争挑战的必然选择。企业应积极拥抱数字化技术，从产品研发、生产制造、销售服务等全流程进行数字化变革，提升企业的核心竞争力。要注重用户需求的洞察和满足，通过数字化手段实现产品的智能化、个性化和网联化，提升用户的驾乘体验。在生产制造环节，应大力推进智能制造，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。同时，要加强产业链上下游的协同合作，共同打造数字化生态系统，实现互利共赢。

对于制造业来说，一汽 - 大众的经验表明，数字化转型需要从战略高度进行规划和布局 。企业应结合自身实际情况，制定切实可行的数字化转型战略，并将其融入到企业的整体发展战略中 。要注重技术创新和人才培养，加大在数字化技术研发和应用方面的投入，培养和引进数字化人才，为数字化转型提供技术和人才支撑 。此外，企业还应积极推动业务流程的优化和再造，打破部门之间的壁垒，实现企业内部的高效协同 。同时，要加强与外部合作伙伴的合作，共同探索数字化转型的新模式和新路径 。

（三）未来展望

展望未来，一汽 - 大众智能工厂将继续朝着更高的目标迈进 。在技术创新方面，将进一步加大在人工智能、物联网、大数据、云计算等前沿技术的研发和应用力度 。推动自动驾驶技术的升级和商业化应用，实现更高级别的自动驾驶功能，为用户提供更加安全、便捷的出行体验 。深化人工智能在智能座舱、生产制造、供应链管理等领域的应用，提升人机交互的智能化水平，优化生产流程和供应链效率 。利用物联网技术实现设备之间的互联互通和智能化管理，提高生产的自动化和智能化程度 。通过大数据和云计算技术，实现对海量数据的快速处理和分析，为企业的决策提供更加精准的数据支持 。

在可持续发展方面，一汽 - 大众将继续贯彻绿色制造理念，推动能源的高效利用和废弃物的减排 。加大在新能源汽车研发和生产方面的投入，推出更多环保、节能的新能源车型，满足市场对绿色出行的需求 。在生产过程中，进一步优化能源管理系统，提高能源利用效率，降低能源消耗 。加强对废弃物的回收和处理，实现废弃物的减量化、资源化和无害化 。同时，积极推动供应链的绿色发展，与供应商共同推进绿色采购、绿色物流等工作，实现整个产业链的可持续发展 。

在全球化发展方面，一汽 - 大众将依托智能工厂的优势，加强国际合作与交流，拓展海外市场 。将先进的智能制造技术和经验输出到国际市场，提升中国汽车制造业在全球的影响力和竞争力 。通过与国际知名汽车企业和科技公司的合作，开展技术研发、市场拓展等方面的合作，实现资源共享和优势互补 。积极参与国际标准的制定，推动中国汽车制造业的标准走向世界，为全球汽车产业的发展贡献中国智慧和力量 。