数实融合驱动汽车产业新质生产力发展研究

［摘 要］数字经济与实体经济的深度融合，被称为数实融合。数实融合强化了技术要素的利用、数据资源的开发及网络效应的发挥，已经成为当代科技革命和产业变革的核心特征之一。我国汽车产业亟待将数实融合融入生产环节，以便实现汽车产业新质生产力发展，推动我国汽车产业发展迈向新台阶。文章基于新能源汽车产业发展背景，分析汽车产业新质生产力发展的数实融合意义，剖析数实融合支撑汽车产业新质生产力发展的内在机理，进而提出数实融合驱动汽车产业新质生产力发展的可行路径。

［关键词］汽车产业；数实融合；新质生产力；高质量发展

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.18.061

［中图分类号］F426；F49 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2024）18-0-03

0 引 言

汽车制造业被称为“现代工业皇冠上的明珠”，是现代工业技术集大成者。汽车产业是国民经济的战略性、支柱性产业，是衡量一个国家制造业综合实力的重要指标。经过几十年的不懈努力，我国汽车产业发展水平已经位居世界前列，特别是进入21世纪以来，我国紧抓新能源汽车发展机遇，出台了一系列支持政策，有力推动了新能源汽车的发展。但也应看到，燃油车在未来较长时间内仍然存在，如何提升传统汽车产业发展质量，仍然是一个无法回避的问题。同时，即便在目前发展较为迅速的新能源汽车领域，我国汽车产业优势也主要是依托电池材料、整车制造的完整产业链条及叠加国内市场规模来实现的［1］。因此，如何进一步提高汽车产业高质量发展水平，依然是未来需要长期面对的重要课题。2023年，习近平总书记在黑龙江考察期间首次提出了“新质生产力”这一重要概念，并在2024年3月参加十四届全国人大二次会议江苏代表团审议时强调要因地制宜发展新质生产力。习近平总书记关于新质生产力的重要论述为我国汽车产业未来发展指明了方向。在数字中国建设的过程中，汽车产业需要加快数字化转型，通过数实融合推动技术进步，提高全要素生产率，加快发展汽车产业新质生产力。

1 汽车产业新质生产力发展的数实融合意义

只有推动数字经济与实体经济的充分协作，才能提升汽车产业高质量发展水平，实现汽车产业新质生产力发展目标［2］。目前，汽车产业新质生产力发展的数实融合意义主要体现在以下几个方面。

1.1 支撑汽车产业技术创新

汽车产业发展呈现绿色化、智能化与数字化趋势，只有充分利用新能源、新材料、新一代信息技术等前沿科技，才能推动汽车技术的创新［3］。以往汽车产品研发需要较长的过程和诸多控制环节，而数字技术的广泛应用，可以建立面向产品研发的标准化、流程化、自动化、智能化项目管理工具，从而实现项目管理的完整闭环，充分整合研发过程中各个节点的数据，有效解决研发活动中单点式工具管理造成的“数据孤岛”问题。

1.2 加快汽车生产过程深刻变革

汽车制造属于典型的离散型制造业领域，多种产品的生产过程需要进行制造、装配、测试和验证等环节，涉及成千上万个零部件、生产设备和操作工人的深度协同。每一次生产需求的调整都会带来生产线设置、生产规划、人员变更等多方面的挑战。而通过将企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）、制造执行系统（Manufacturing Execution System，MES）、数字孪生等数字技术与汽车生产系统进行集成，整合生产计划、调度、过程控制、数据采集、质量管理和资源管理等功能，能够实现车间级别的现场控制与管理，加快汽车生产过程深刻变革。

1.3 拓展汽车产品应用场景

新能源汽车技术的迅猛发展加快了汽车产品从交通工具向移动智能终端的转变。以5G、激光雷达、视频感知等新一代信息技术为支撑的智能驾驶技术，能够实现汽车自主感知环境、作出决策并执行操作，从而增强驾驶安全性并提高舒适度。除此以外，车辆行驶产生的海量数据也需要使用大数据、人工智能、云计算、边缘计算等信息技术才能实现数据的加工、存储、计算及增值利用。这些都有助于进一步拓展汽车产品应用场景。

2 数实融合推动汽车产业新质生产力发展的内在

机理

在数字化浪潮的推动下，数实融合已经成为汽车产业生产力重塑的强大动力。以数据资源为纽带，以新兴产业、创新模式和动能驱动为核心，向数字化、智能化方向发展，已成为汽车产业发展的全新特征［4］。

2.1 数字融合赋能员工素质全面提高

在数字化转型的巨大浪潮中，通过数字资源与现实场景的综合集成，能够实现个人能力的全方位增强，数字技术成为推动员工职业发展、提升工作效率的关键力量。首先，数实融合能够帮助员工提升知识水平和生产技术。数实融合能够促使员工在技能迭代中不断学习，迅速适应数字化时代的需求，员工不再是单纯的执行者，而是在数字技术的助力下化身为创新者，积极参与生产过程中的创造性思维活动。员工角色的这种演变，正是数实融合时代新型员工的显著特征。其次，数字融合能够推动员工工作方式的持续优化。得益于云计算、协作软件及视频会议软件等现代技术或工具，国内汽车企业的员工能够跨越物理空间的界限去拥抱远程工作、灵活工时和团队协同作业的新模式，增强与欧洲、美洲等地区研发生产团队交流的便利性，从而迅速适应生产计划调整、产品开发等复杂任务，提升决策质量与效率。最后，数实融合能够提升员工个人决策质量。数字技术与实际工作的深度融合，使汽车企业员工的独特价值得到前所未有的凸显，不仅显著提高员工的技能和知识水平，还能让他们更熟练地运用各类数字工具和平台进行决策，从而极大地提升决策效率。借助数据分析、人工智能等先进技术，员工在工作流程优化、产品创新、市场策略制定等方面实现了更加精确的分析和预判，从而提升个人决策质量。

2.2 数实融合提升汽车产业生产效率

在数实融合的大背景下，智能算法以其高度的智能化、数据化和复用性特征，深刻重塑了生产方式、产业结构和劳动形式。首先，数实融合能够提升汽车制造环节智能化水平。在复杂多变的场景中，智能算法不仅能够自主识别规律、解决问题，还能进行精准预测并提出最佳改进策略。数字技术革新已远远超越传统劳动资料的限制，以智能算法融入为典型特征的数实融合，大幅提升汽车生产活动的智能化水平，实现对高技能任务的自动化处理，显著降低对简单体力和低技能脑力劳动的依赖度。其次，数实融合能够提高产业链条完整化程度。在数字化时代，数据不仅是智能算法的基石，还是创新动力的源泉。通过与实体经济的深度融合，智能算法展现出强大的数据处理、分析与决策能力，有助于将复杂信息转化为独到的商业见解和精确的操作指导。在车企生产平台与产业链条中应用智能算法，用海量数据来增强车辆生产的精确性，能够不断提升生产制造水平，形成良性循环。最后，数实融合能够加快汽车产品迭代优化。在汽车制造领域，通过不断地数据训练和自我完善，智能算法能显著提高决策活动的效率和准确度，展现出强大的自我提升能力。此外，智能算法的运用并非一次性，它可以无限次地被调用，这种非消耗性的特点，使智能算法成为一种极具复用价值的重要技术，能够在汽车产品迭代优化中充分展现其巨大价值，促进汽车产品不断创新。

2.3 数实融合加快提升汽车智能化水平

首先，数实融合能提升汽车产品科技含量。数据共享，以及推动汽车产业与不同行业间的知识、技术跨界互动，不仅能打破“信息孤岛”的壁垒，还能引领资源与思维的深度融合。从部件及组件、电子及系统、新能源及智能网联三大领域来看，新能源制造、未来出行、芯片、雷达、自动驾驶解决方案、车联网、高精地图等各大细分领域，已经与传统汽车产业深度融合。其次，数实融合能够加快实现虚拟化生产。数据要素借助实体数字化和知识显性化等前沿技术，推动汽车产业生产对象实现从物理到信息的质的飞跃。以Sora视频生成大模型为代表的技术创新，实现了高度逼真的“数字孪生”系统构建，使虚拟环境中的模拟测试与优化变得轻松易得，摆脱了汽车实物原型的束缚。最后，数实融合能够深化可持续发展理念。数实融合为打造节约资源、友好环境、持久发展的生产系统提供坚实的技术支撑。通过即时监控，以及深入分析与精准预测资源消耗、能源效率及废物排放等核心指标，汽车企业能够为劳动对象的绿色化进程提供助力。数据要素的融入也使汽车产业劳动产品的全流程管理变得更加绿色，为推动可持续发展提供强有力的支撑。

3 数实融合驱动汽车产业新质生产力发展的可行

路径

3.1 建设汽车产业数字基础设施

适度超前构建汽车产业数字基础设施，在国家的宏观指导下，全面优化数字基础设施的布局，紧密围绕“东数西算”等重大工程，重点在关键地区和关键项目上构建产业数字基础架构［5］。大力促进车联网新型网络设施的发展，推动万物互联的愿景成为现实，为汽车产业的数字化转型奠定坚实的基础。促进汽车产业传统与新兴基础设施的深度整合，打造一个相互连接、资源共享、合作顺畅的全新体系，从而显著提高汽车产业发展效率、服务水平、环保标准。

3.2 推动汽车企业数字化转型

打造高效协同的汽车产业发展体系，提高汽车企业决策的科学性和智能化程度。通过运用大数据分析技术，汽车企业能够挖掘出汽车产业数据中的规律和趋势，从而为确定发展方向、执行评估及企业管理等活动的开展提供坚实的数据支撑。借助人工智能技术，构建企业智能决策支持系统，显著增强企业决策的前瞻性、精确性，并提高决策的响应速度。同时，构建汽车产业一体化数据平台，促进技术、数据、设施等资源的互通有无，着力将上下游的数据资源进行整合，打造一个统一的汽车行业大数据平台［6］。这一平台将实现数据的高效集中存储、统一管理及开放共享，从而助推跨企业、跨主体、跨区域间的数据互通与业务协作，实现汽车企业的“共运共联”与“共建共享”，大幅提高汽车企业发展动能。

3.3 推动核心技术攻关创新

依托“揭榜挂帅”制度，通过政府引导，面向全社会开放，以实际科研成果作为投资回报，有效优化和整合科技资源，激活汽车产业创新动力。政府应进一步推进“揭榜挂帅”制度的落实，特别关注汽车产业数实融合的核心技术、关键产品，构建一套全新的榜单生成机制，实现体系化、精准化、常态化的选题管理，全面激发汽车企业创新的积极性［7］。为充分调动汽车产业科研人员的创新热情，企业应不断完善激励机制，赋予科研人员更多自主权，加强资源保障，建立市场导向的评价体系，促进跨领域技术融合与创新，以实现科技领域的长远发展。

3.4 发挥数据要素倍增效应

发挥数据要素倍增效应，不仅有助于汽车产业结构的优化升级，催生众多新兴业态与模式，还能为我国汽车生产质量的提升注入强劲的动能［8］。为充分发挥数据要素的倍增效应，释放其潜在能量，必须优化数据要素的市场化配置，加强对数据应用场景的深度挖掘，以此增强汽车企业数实融合创新的活力，推动整个产业蓬勃发展。推动真实业务需求与数据应用紧密结合，通过对汽车市场动态和用户需求的深入洞察，激发数据应用的创新思维。汽车企业应当主动投身于行业数据平台的建设之中，通过共享和交换数据，拓宽数据应用广度，共同推动数据价值的最大化。

4 结束语

随着数字技术不断进步和消费者需求日益复杂多变，汽车行业迎来前所未有的机遇与挑战。数实融合已经成为推动汽车产业变革的重要力量，不仅改变了汽车产业的生产模式和服务方式，而且引领着汽车产业的未来发展方向。只有加快汽车产业与数字技术的紧密结合，才能为汽车产业赋予新生机，推动汽车产业数字化转型和智能化升级，实现新质生产力发展目标。

主要参考文献

［1］邓晓翔，李云逸.社会技术转型路径图：汽车技术转型的动力机制研究［J］.科学与社会，2022（3）：103-123.

［2］乔梁，刘涛.数字化助推创建世界一流大型国有企业：基于汽车央企数字化转型案例研究［J］.学术交流，2023（7）：103-120.

［3］李韵.数字经济背景下新能源汽车产业发展策略研究［J］.汽车测试报告，2024（4）：50-52.

［4］焦豪，张睿，杨季枫.数字经济情境下企业战略选择与数字平台生态系统构建：基于共演视角的案例研究［J］.管理世界，2023（12）：201-229.

［5］陈鹏，夏志鹏.高水平社会主义市场经济赋能新质生产力的“理”与“路”［J］.河南社会科学，2024（4）：23-32.

［6］赵天一，王宏起，李玥，等.新兴产业创新生态系统综合优势形成机理：以新能源汽车产业为例［J］.科学学研究，2023（12）：2267-2278.

［7］熊勇清，秦书锋.新能源汽车产业政策促进了何种创新？［J］.科研管理，2023（3）：102-111.

［8］行伟波，张康，李善同.中国汽车市场一体化研究：演化趋势、影响因素与价格联动［J］.产经评论，2023（6）：5-24.

［收稿日期］2024-04-27

［作者简介］王甜甜（1987— ），女，吉林长春人，硕士，

经济师，主要研究方向：汽车智能数字化转型、技术创新新能源、智能驾驶、智能座舱。