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未来产业新赛道研究报告分析（一）2025-05-26在全球经济一体化加速的背景下，各国都在积极寻求新的增长点以确保自身的竞争优势。尤其是那些处于领先地位的国家和地区，通过全方位体制机制创新来推动先进制造、人工智能、量子科技和新一代通信等领域的快速发展。这些努力不仅为全球经济注入了新的活力，也为其他国家提供了宝贵的经验借鉴。中国电子信息产业发展研究院发布的《未来产业新赛道研究报告》涵盖了未来产业新赛道发展的背景、国内外布局等信息，下面中国出海半导体网的小编就来对《未来产业新赛道研究报告》关键信息进行梳理。一、未来产业发展的背景美国作为技术创新的领头羊，采取了一系列措施促进相关产业发展，如颁布《芯片和科学法案》、《生物技术与生物制造宏大目标》，并首次提出设立未来产业研究院。此外，美国还在全球范围内建立了31个区域科技中心，并联合英国、澳大利亚、加拿大等十国共同推进“符合共同原则的6G网络研发与标准化”。这些举措无疑将巩固美国在前沿科技领域的领导地位。中国也正处在经济转型升级的关键时期，面临着从传统制造业向高端制造业转变的任务。为此，中国政府加大了对新兴技术的投资力度，并在全国各地设立了多个未来产业先导区。例如，重庆两江协同创新区专注于空天信... 查看更多 -
汽车行业数字化转型白皮书解读（十三）2025-05-23面对日益复杂的市场需求变化与产业链协作趋势，汽车行业对生产排产能力提出了前所未有的挑战。一方面，随着中国汽车市场逐步进入存量竞争阶段，客户订单的波动直接影响上游厂商的供应与生产节奏；另一方面，柔性化设备的大规模部署和供应网络的不断扩展，使得计划排产工作愈发复杂，仅依靠人工已难以高效统筹全局并快速应对异常情况。在信息化程度不断提升的背景下，越来越多的车企开始从传统的Excel手动排产迈向以高级排产系统（APS）为核心的数字化排产决策模式。APS作为工厂“数字大脑”的关键组成，融合运筹学、大数据与人工智能技术，已成为推动生产智能化的关键利器。罗兰贝格基于对汽车行业的深入理解，推出面向主机厂及零部件企业的APS解决方案，致力于打造具备高度敏捷性、透明性与智能化水平的“供应链控制塔”。该系统围绕“从订单到交付”的多层级计划管理体系，通过算法驱动的自动化工具，赋能企业实现从计划制定到执行落地的高效协同。其核心功能涵盖：合理计划：提前布局、精准备货系统可导入年度计划或销售预测，识别产能瓶颈及高峰期，结合BOM信息预判长周期料件的备货需求，提前化解潜在缺料风险。减少在制：订单驱动、全链联动以客户订单... 查看更多 -
汽车行业数字化转型白皮书解读（十二）2025-05-22汽车制造作为最复杂的大规模民用产品之一，涉及众多车间、设备与工艺之间的高度协同。其产业链条长、工艺环节多，加之市场对多样化车型与个性化配置的持续需求，推动生产模式向柔性、小批量方向演进。一线品牌的高端车型配置组合甚至超过千种，进一步加剧了制造的复杂性。在这一背景下，如何高效获取、传输、分析并应用生产数据，已成为提升制造效率、保障质量、优化成本的核心要素。然而，当前汽车制造企业在数字化转型过程中普遍面临三大挑战：数据孤岛严重：不同车间及设备系统各自为政，数据难以实时共享，导致信息冗余、标准不统一、处理效率低下，进而影响生产决策的及时性与准确性。全流程可视化能力不足：缺乏对生产过程的实时监控，难以及时发现质量风险与生产异常，影响生产稳定性和可靠性。关键工艺参数监控缺失：对核心工艺的参数采集与预警机制不健全，导致问题发现滞后、调整优化困难，影响产品一致性和最终品质。针对上述问题，生产数据透明化被提出作为切实可行的解决方案。通过数字技术打通生产环节，实现过程数据、工艺状态及设备运行信息的实时可视与共享，不仅助力提升制造效率和质量，还有效降低运营成本。透明化工厂的建设不仅是技术层面的升级，更是制... 查看更多 -
汽车行业数字化转型白皮书解读（十一）2025-05-21在当前汽车行业的培训体系中，企业在应对新员工培训时面临诸多挑战，主要集中在以下几个方面：首先，一线人员流动频繁，导致企业必须持续开展新员工培训，形成大量重复性工作。传统的线下集中培训方式不仅耗时耗力，还带来高昂的人力与场地成本，尤其对大型车企而言，重复培训负担尤为沉重。其次，培训师队伍稳定性差、水平参差不齐，造成优质教学内容难以沉淀。一旦核心讲师离职，其宝贵经验也随之流失，影响培训质量的连续性与一致性。再次，线下培训缺乏科学的评估机制，培训效果难以量化，使得企业无法有效判断员工的掌握程度，也无法进行精准改进，从而降低了整体培训效率。针对这些问题，罗兰贝格基于大模型技术打造了一套高效、智能的AI培训解决方案，主要包括以下四大核心模块：1. AI对练模块：构建真实销售情境，提升实战能力通过行业数据微调与Prompt工程，AI掌握汽车销售领域知识，能够模拟多样化客户角色，围绕产品特点、用户偏好及竞品异议发起对话。一线员工可在高度还原的销售场景中反复练习，有效提升应变能力与产品表达技巧。2. AI评分模块：精准评估表现，指导改进方向AI运用语义分析技术对对练过程进行智能评分，全面评估话术质量与... 查看更多 -
汽车行业数字化转型白皮书解读（十）2025-05-20在数字化转型浪潮中，汽车行业积累了海量业务数据，但当前企业在数据治理和利用方面仍显滞后，导致数据资源大量沉淀未被有效转化为价值。罗兰贝格观察到，行业普遍面临以下三大挑战：Ⅰ 数据孤岛严重，信息壁垒制约协同效率 许多企业采用“烟囱式”IT架构，各业务系统及数据库相互独立，数据重复建设、重复存储现象普遍，缺乏统一的数据标准。部门间难以实现数据互通与共享，直接影响了运营效率与资源配置。Ⅱ 缺乏统一治理，数据认知割裂 企业层面尚未建立统一的数据资源池，不同团队对数据的定义、理解及使用方式存在偏差，形成认知断层。数据使用者常需投入大量精力进行清洗与处理，难以支撑高效的全局数据分析。Ⅲ 数据价值挖掘不足，业务响应滞后 许多企业尚未建立围绕具体业务场景的定制化数据服务能力，导致对市场动态、客户行为与运营瓶颈的反应迟缓，难以实现敏捷调整与精细化运营。为应对上述挑战，罗兰贝格提出车联数据中台解决方案，通过科学方法论支撑企业在数字化营销、销售管理、客户生命周期管理等方面的数据能力建设。图：车联网数据中台解决方案方案涵盖三个核心模块：主数据平台建设、数据资产沉淀与数据场景应用。一、主数据平台：统一数据基座，... 查看更多 -
汽车行业数字化转型白皮书解读（九）2025-05-19基于罗兰贝格的SBOT数字化转型方法论，车企在推进数字化进程时，能更系统地识别问题与挑战。然而，仅靠自上而下的战略设计仍不足以支撑数字化的全面落地。正如前文所述，数字化转型不仅是技术升级，更是企业“创造力与想象力”的比拼。如何挖掘更深层次、全方位的业务需求？如何引入前沿技术并实现场景复制的规模化？白皮书中提出通过以下创新实践案例，为车企打开更多数字化解决方案的思路。一、线索精益运营方案：构建线索全链路管理闭环在当前线索沉淀、培育及转化效率低下的背景下，线索精益运营的核心在于实现“在合适时间，以合适内容，通过合适渠道，触达目标用户”。这一策略贯穿从线索获取、培育到转化及追踪的全过程，打通线上与线下、公域与私域的数据壁垒。要实现这一目标，车企需围绕以下四个方面构建能力：统一数据标准，构建One-ID体系整合品牌全触点数据资源，打通用户与车辆主数据，建立统一身份识别标准。借助第一方与第三方数据，打造全面的用户360度画像。智能意向分析与分级识别通过用户在全旅程中的行为数据，结合与品牌的互动频次与内容偏好，智能识别其购车意向，并对线索进行高、中、低分级管理。精准内容推送与智能培育针对不同用户需... 查看更多
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