为填补上述研究空白，面向推进汽车智能制造这一高度复杂的系统工程，本研究在理清汽车智能制造概念与内涵的基础上，提出了一套基于理想图景建立评价体系的方法。据此方法，本研究在国家智能制造评价体系大框架下，以汽车企业为评价对象，结合汽车产业、汽车企业、汽车产品的特点和发展趋势，从研产供销服一体化打通的角度，建立了多维度、多层次的汽车企业智能制造竞争力指数评价体系。该评价体系能够有效评价整车企业和规模化供应商的智能制造总体水平及各领域发展情况。

1 智能制造的概念内涵

理清汽车智能制造的基本概念，并由此梳理出相关核心要素，是构建汽车智能制造评价体系的基础和前提。中国工业和信息化部对智能制造的定义是“基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式”。将智能制造的概念与汽车产业特征相结合，本研究提出：汽车智能制造是设计、生产、服务一体化的新型汽车制造体系，以数据为核心生产要素，以数字化为重要赋能手段，以智能化为发展方向，颠覆性变革汽车企业全运营环节和汽车产品全生命周期。

为进一步澄清汽车智能制造内涵，本研究将从业务组成、能力特征与本质目标三个角度分析。首先，从组成上，汽车智能制造是涵盖数智化研发、智能生产、智慧供应链、数智化服务（含营销）等关键业务环节的庞大系统工程，并通过统筹的数智化管理实现业务互联互通与数据闭环打通。所以汽车智能制造不能简单等同于智能生产，而是研产供销服打通的新型制造体系。

其次，从能力上看，汽车智能制造依托物联网、云平台、AI等数字化技术，基于接口开放、标准一致的数字化平台，实现企业内部不同业务系统互联互通和企业外部不同合作伙伴数据共享，从而整合并挖掘多源数据价值，支撑基于数据的智能决策和跨领域的融合创新。未来的汽车产品、工业软件、制造装备等将演变为“有生命”的智能体，多个智能体基于实时共享的数据相互配合，实现汽车智能制造生态的群体智能和自进化。

最后，从本质上看，汽车智能制造应用数字化手段逼近制造业的根本目标。以最高的质量、最快的速度、最低的成本满足用户的个性化需求始终是制造业的永恒追求。汽车企业推进智能制造不能偏离制造业的本质，应以为企业创造收益，为用户创造价值为目标，一方面要平衡好长期发展和短期绩效，另一方面要以业务和用户需求为导向部署数字化技术，以智能制造助推企业实现质量提高、效率增加和成本降低。

综上，汽车智能制造是长期、复杂的系统工程，既需要考虑以业务为导向发挥各类数字技术在研发、生产、供应、营销、服务等环节的作用，又要从顶层视角统筹规划，打通不同业务系统、不同企业之间的数据孤岛，整合离散资源并优化资源配置。所以汽车智能制造不是单一环节的技术升级，也不是一家汽车企业能独自建成的，而是需要整供服车企协同合作，共建、共享、共治的大生态。

2 构建汽车智能制造评价体系的方法

基于对汽车智能制造相关内涵的梳理，进一步明确了汽车智能制造多要素交织的特点，汽车智能制造不仅有技术要素，还包括组织、流程、人才、文化等非技术要素，即便是技术要素，也是多种技术深度融合，在不同业务环节以不同场景的形式发挥作用。这导致汽车智能制造难以从技术角度提炼定量指标，为解决该问题，本研究制定了一套基于理想图景构建汽车智能制造评价体系的方法，从汽车智能制造研发、生产、供应、营销、服务等环节的核心要素出发提炼定量与定性相结合的指标，方法框架如图1所示。

图1 构建汽车智能制造评价体系的方法框架

评价汽车企业智能制造水平的前提是系统梳理汽车智能制造的核心要素，并识别研产供销服打通的汽车智能制造理想图景，从全局视角揭示汽车智能制造战略布局及关键环节间关系。本研究将按照目标维度、场景维度与支撑维度构建汽车智能制造总体理想图景并选取评价指标。目标维度与支撑维度对应的指标较为清晰，场景维度因多种数字化技术与不同业务环节相互交织，导致内涵复杂且指标不清。为全面、系统、科学地选取场景维度指标，分别构建了数智化研发、智能生产、智慧供应链、数智化服务四大关键领域的理想图景，在此基础上识别出各领域的业务环节主要场景，进一步提炼、合并，得到可系统表征各领域能力的关键场景，从而指导场景维度指标选取。

2.1 汽车智能制造的要素梳理及总体理想图景

本研究依据前瞻性、现实性和动态性三大原则描绘汽车智能制造的要素全景图，即总体理想图景。前瞻性指以万物互联为基本假设，设定汽车研发、生产、服务等环节一体化打通已实现，且对于现阶段能够预见到的、将对汽车产业产生明确影响的技术都要考虑在内；现实性指图景构建基于汽车产业的底层业务逻辑和已经明确的发展大趋势，不考虑具有高度不确定性的新技术和新模式；动态性指理想图景大框架相对确定而具体内容可更新，确保随着产业的发展和技术进步，后续研究可以通过动态更新理想图景来修正。

图 2 汽车智能制造的要素全景图（总体理想图景）

总体理想图景如图2所示，从上至下划分为目标层、场景层以及支撑层。首先，目标层揭示了汽车企业推进智能制造的核心任务是提质、增效、降本，开展评估工作应考虑智能制造对汽车企业绩效的实际改善情况。其次，场景层表征技术要素与业务要素深度融合，实现数据打通的研产供销服一体化，揭示了不同环节之间的主要数据流关系。数字化技术对研发、生产、供应、营销与服务等汽车制造环节的赋能作用直接表示为应用场景，如研发环节的虚拟测试验证、生产环节的智能柔性排产、供应环节的物流智能规划与精准配送、营销与服务环节的主动用户服务等。场景层充分体现了汽车企业推进智能制造的业务特征，是选取具有汽车产业特色的评价指标的重要依据。最后，支撑层代表实现汽车智能制造必备的软实力，数智化管理是重要的体系化能力，汽车企业应变革组织架构、流程等管理要素，部署信息化工具和系统，在管理层面保障数据闭环打通和业务互联互通。汽车智能制造的顺利推进离不开领导力、人才、文化、知识积累等支撑，此类软实力也是评价汽车企业智能制造水平不可或缺的内容。

图2从全局层面揭示了汽车智能制造的关键要素，代表了数字化技术针对性部署，有效赋能研产供销服，并形成相匹配的组织架构、管理机制等生产关系后的理想图景，为汽车企业全面布局智能制造提供了战略指引。同时，总体理想图景既是构建评价指标体系的方法基础，也是汽车企业应用评价体系开展自评的满分参照。

2.2 汽车智能制造各领域理想图景——以研发为例

基于前瞻性、现实性和动态性的原则，本研究将总体理想图景的场景层分环节拆解，分析技术与业务深度融合后研产供销服各环节的理想状态，分别建立了数智化研发理想图景、智能生产理想图景、智慧供应链理想图景以及数智化服务理想图景。以研发为例，数据主线贯穿数字化技术赋能后的研发相关环节，得到汽车数智化研发理想图景如图3所示。

图3 汽车数智化研发理想图景

从研发本身来看，在产品策划环节，应用大模型、大数据等技术分析使用环节实时回传的数据，主动挖掘用户需求；在概念设计环节，结合AR/VR等技术，基于数字原生模型调整设计参数、开展虚拟评审，并实现跨部门、跨组织的协同设计；在工程开发环节，软件开发可基于研发大模型自动生成代码，确定硬件需求后，选型并开发标准化硬件，同时，工程开发环节也可依托数据共享、工具开放的交互环境开展协同研发；在测试验证环节，车企可用虚拟化的软硬集成测试代替台架测试和实车路测，并基于大模型生成海量测试场景，自动并行测试；在工艺设计开发环节，应用数字化手段设计工艺，开展工艺虚拟化验证从而指导生产。

从与其他环节的交互来看，研发与生产、供应、服务等环节都存在紧密联系，研发与生产环节的关系主要体现在车辆设计开发参数及工艺数据需与生产环节同步，指导规模化定制生产；与供应链的交互体现在整车企业与供应商共享软硬件数据，实现共创，同时，供应商在早期参与研发，车企需开展供应商数字化管理；与服务环节的交互主要体现在两方面，一是服务环节采集的用户/车辆/场景数据需要实时回传至研发环节，支持用户需求分析，二是研发环节通过软件的持续迭代支持已发布产品与服务的进化。

基于同样的原则与分析流程，本研究构建了汽车智能生产理想图景、汽车智慧供应链理想图景和汽车数智化服务（含营销）理想图景。

2.3 汽车智能制造各领域场景——以研发为例

在分环节理想图景的基础上，本研究识别了研发、生产、供应、服务环节的主要场景，并将其提炼为关键场景。以研发为例，基于图3的理想图景识别出汽车数智化研发主要场景如表1所示。

表1 汽车数智化研发主要场景

在以上8个主要场景的基础上二次提炼，得到汽车数智化研发的三个关键场景。一是数据驱动的产品研发，指基于各环节数据进行产品策划、设计和开发，包括软硬件自动开发，软件持续迭代支持汽车OTA与产品自进化，数据驱动数字化工艺设计优化。二是数字孪生支撑设计开发，指应用汽车数字孪生模型支持虚拟造型设计、仿真模拟以及工艺设计。三是协同设计开发，通过数据开放共享、系统互联互通，实现跨部门、跨企业、跨时间、跨空间的协同研发。

基于智能生产、智慧供应链、数智化服务（含营销）三个领域的理想图景，本研究识别、提炼出了各领域的关键场景。智能生产的关键场景为虚拟优化现实生产、自适应协同生产、生产模式变革；智慧供应链的关键场景为供应链数智化管理、供应链生态建设；数智化服务的关键场景为用户触达、数据驱动营销/服务、服务生态建设。采用上述方法，本研究将汽车智能制造中技术与业务融合的复杂能力体系梳理总结为十一个关键场景，是场景维度选取指标的重要依据。

3 汽车企业智能制造竞争力指数评价体系

3.1 指标选取与权重确定

本研究基于全面性、系统性、代表性、独立性和可测性五大原则对评价指标进行筛选、分类、合并。第一，全面性要求指标能覆盖理想图景中的所有层级、要素以及汽车企业推进智能制造过程中的所有重要事宜；第二，系统性要求指标间具有紧密的逻辑关系，各指标能够共同形成对汽车智能制造竞争力的整体判断；第三，代表性要求各指标能准确显示出企业在某细分领域的竞争力，多个低级别指标的集合能准确反映上一级指标的情况；第四，独立性指同一层级的各指标不存在内涵的重叠，在数学上不具备强相关性，即不同指标之间不可相互替代；第五，可测性要求指标含义明确，尽量选择数据可获得、易区分的指标，同时将难以获得数据的指标进行合理地定量转化。

在具体实施中，先基于全面性、系统性、可测性初选评价指标；再根据代表性、独立性原则对指标进行分类、合并；并结合专家观点进行多轮迭代，最终确定了7个一级指标和16个二级指标，如表2所示。

表2 汽车企业智能制造竞争力评价指标及内涵

在指标确定后，本研究采用德尔菲法调研了汽车产业界和学术界共18位专家，由专家对同一层级不同指标的相对重要性做出判断，应用层次分析法处理相关数据，并进行了一致性检验，最终得到指标权重。

3.2 应用方法

汽车企业智能制造竞争力评价模型的应用采取定性与定量相结合的方法，定性体现在建立了汽车企业智能制造竞争力评价量表，企业可依据量表开展自测或组织专家打分得到二级指标等级，进而采用模糊综合评判法将二级指标等级转化为百分制得分；定量指对于能采集到公开数据的指标，采用极差标准化法直接计算得分，对量表评价结果进行支撑和校验。

当评价对象完全忽略某项指标的内容时，该指标得分为0分；当评价对象在某指标领域达到理想图景时，得分为100分。量表转化法在0到100分之间划分了五个等级，一级代表评价对象在该领域刚刚起步，具备基础能力，对应0到20分；二级代表评价对象能利用数字化手段优化核心制造业务，对应20到40分；三级代表评价对象具备智能制造关键能力，将其向全价值链扩展，对应40到60分；四级代表评价对象的智能制造相关场景和数据基本打通，对应60到80分；五级代表评价对象智能制造水平领先，具备智能制造生态能力，对应80到100分。

研究建立了多维度、分层级的汽车企业智能制造竞争力指数评价体系并明确了定性与定量结合的应用方法。评价体系涵盖场景维度、支撑维度与目标维度，整车企业和规模化供应商可应用该模型定期开展自评，定位自身智能制造总体发展水平和各领域情况，识别优势和短板，进而针对性地调整智能制造发展策略。后续研究可以基于该评价模型进行二次开发以适用于不同类型的汽车企业，如小型供应商、软件提供商、服务提供商等。

在二级指标中，质量、效率、成本可基于采集的公开数据直接计算得分，公式如下：

x代表被评价企业在某项指标上对应的实际数据，x_max代表理想情况下企业在某指标上的预期数据，x_min代表企业完全忽视某指标时，在该指标上的预期数据。

将二级指标得分加权求和，得到对应一级指标的评分，将一级指标得分加权求和则得到所评价汽车企业的智能制造竞争力指数。中国汽车工程学会已应用该体系对多家汽车企业开展了评价，验证了汽车企业智能制造竞争力指数评价体系与方法的适用性。在获得评价结果反馈后，受评企业即可明确自身在智能制造各领域的优劣势，据此有针对性地制定改进措施，以更好地推进汽车智能制造加快落地。

4 总结

汽车智能制造是研产供销服一体化的新型制造体系，能够支撑新型汽车产品效率更高、质量更优、成本更低地有效打造和持续优化，对汽车企业提升整体竞争力至关重要。本研究立足新时期汽车产业、企业和产品的特点，提出了基于理想图景识别汽车智能制造评价指标的方法，并应用该方法建立了汽车企业智能制造竞争力指数评价指标体系。

理想图景是选取评价指标的核心依据，本研究通过梳理汽车智能制造研产供销服各领域核心要素及要素间关系揭示了汽车智能制造总体理想图景，明确了数据在全价值链环节中的流通关系。基于总体理想图景，以大数据、AI大模型等数字技术与汽车制造业务深度融合为指导思想，建立了研发、生产、供应、营销与服务环节的分领域理想图景，并识别各环节关键场景，从而解决了汽车智能制造要素交织，缺少明显表征性指标的问题。