智能制造已成为汽车产业转型升级的核心驱动力，但企业在推进过程中普遍面临“场景怎么选、路径怎么走”的困惑。《汽车智能制造场景建设指南》系列标准应运而生，第1部分聚焦建设内容与基本要求，旨在为企业提供一份可参考的“路线图”。
01 三组矛盾催生行业“通用语言”
当前汽车行业在推进智能制造过程中，企业普遍面临“场景怎么选、路径怎么走”的困惑。标准起草组是出于怎样的考虑启动了这项标准的研制工作？希望通过这份标准为行业带来哪些改变？
启动这项标准研制，源于我们在行业工作中围绕“场景”观察到的三组矛盾：一是"共识"与"各说各话"的矛盾。 智能制造已成为全行业共识，但落到执行层面，每家企业的叫法、边界、颗粒度都不尽相同。同一个场景，每家企业可能都有不同的理解，经验难以复制，对标无从谈起。二是"投入"与"路径不清"的矛盾。 很多企业有投入意愿，但面对"研产供销服"全链条，不知道先从哪里切入、按什么节奏推进，容易出现"重建设、轻场景"的问题——系统建了不少，业务价值却不明显。三是"国家部署"与"行业落点"的矛盾。 工信部《智能制造典型场景参考指引》给出了通用框架，但汽车产业作为智能制造难度最大、价值也最大的领域之一，需要一套体现汽车独特业务需求的细化方案。
依托汽车行业智能制造联盟，赛力斯汽车有限公司和中国汽车工程学会联合组织100余位跨领域专家启动场景库建设和标准研制，希望为行业带来三个改变：统一语言，让企业、供应商、政府说同一种"场景话"；统一坐标，让任何一项智能制造实践都能在"环节—业务—场景"架构中找到位置；统一标尺，让场景建设成效可衡量、可比较。最终推动行业场景建设从"零散实践"走向"系统规范"。
02 “环节—业务—场景”三层架构的系统设计
这份标准涵盖了研发设计、生产制造、供应管理、营销服务、运营决策五个环节以及跨环节打通，梳理了数十个典型场景。能否请您介绍一下这份标准的整体框架是如何设计的？它为企业推进智能制造提供了怎样的系统性指引？
三层架构各有明确内涵：环节按汽车产品全生命周期和制造价值链做宏观分段，数量少而稳定；业务按专业领域和职能逻辑划分，反映行业共性而非企业个性；场景则是业务之下可独立创造价值的最小基本业务单元——在一定资源和空间范围内，将人、机、物、法、环等要素按既定流程组织起来，以可量化的价值输出为目标。
框架设计遵循几个原则：覆盖度最大化，五大环节覆盖汽车制造企业全部业务域，同时管理环节贯穿支撑；排列有逻辑，业务之间优先体现串行逻辑，体现价值流向；命名求共识，不以个别企业的内部流程名或具体技术名指代，确保行业一看即懂、没有歧义。
对企业而言，这套框架提供的系统性指引在于：50个场景每个都按统一体例描述——面向什么业务活动、针对什么行业痛点、应用什么关键技术、开展什么建设活动、实现什么预期效果。企业拿着标准可以"按图索骥"，快速定位自身业务在全景图中的位置，看清"做什么、为什么做、怎么做、做成什么样"。
03 从“零散实践”到“系统规范”的核心载体
“场景库”是这份标准的一个核心概念，标准对场景进行了系统性的梳理、标准化描述和分类整合。建立这样一个场景库，对企业实际开展智能制造建设有怎样的价值？在标准的研制过程中，场景是如何被识别和定义的？
对企业而言，场景库的核心价值可以概括为"三个降低、三个支撑"：
一是降低场景识别成本。 过去企业推进智能制造，最耗费精力的是回答"我该建什么"——要自己做调研、做诊断、做规划。现在拿着标准对照50个典型场景做一次现状盘点，哪些已建、哪些在建、哪些空白，一张场景地图就出来了。特别是中小企业，不用再从零起步做咨询诊断，识别成本大幅下降。
二是降低建设试错成本。 场景库中每个场景都按统一体例描述了面向的业务活动、针对的行业痛点、应用的关键技术和预期效果，相当于50份经过行业验证的"建设说明书"。别人趟过的路、踩过的坑、验证过的技术路径，企业可以直接参照，避免重复走弯路。
三是降低横向协同成本。 整车企业和供应商之间、同行企业之间，过去讲智能制造常常是"你说你的、我说我的"。有了统一的场景语言和编号，上下游谈需求、谈协同、谈对标，说的都是同一件事，沟通效率明显提升。比如主机厂要求供应商提升质量协同能力，双方对着同一个场景描述谈，标准一致、预期一致。
三个支撑则体现在：
支撑规划决策，企业管理层可以基于场景地图做投资优先级排序，先易后难，让每一分投入都有明确的业务落点；
支撑对标评价，场景建设成效可以通过合理选取指标量化衡量，建设前后效果用数据说话，也为申报智能工厂梯度培育等政策支持提供了依据；
支撑人才成长，场景库本身也是一套行业知识载体，新入职的工程技术人员通过场景描述可以快速理解汽车制造各环节的智能化要义，缩短人才培养周期。
关于场景如何被识别和定义，在《智能制造典型场景参考指引》等一系列行业指导文件的启发下，通过总结大量的实践案例，我们把场景设想为"类"（按：计算机领域面向对象编程的术语）、把企业的具体实践视为"实例"，提炼了场景应具备的核心特性：价值属性，必须讲清楚"解决什么问题、带来什么效益"；智慧属性，必须有数据和模型参与决策——单纯的自动化改造、简单的数字化应用，不算智能制造场景；共识性与行业性，必须反映汽车行业区别于一般制造业的独特需求，且得到行业普遍认同。同时，场景具有封装性、继承性和多态性，意味着同一个场景在不同企业可以有开放多样的实现路径。这套识别和定义方法，保证了标准既扎根实践、又高于个别经验。
04 如何“按图索骥”推进场景建设
对于正在规划或推进智能制造建设的整车企业和零部件供应商来说，这份标准在实际工作中能够发挥怎样的指导作用？企业在使用这份标准时，应该如何结合自身实际情况？
我们建议把标准当作这三样东西来用：
第一，当作"说明书"。 规划阶段，对照场景框架做一次全面现状盘点：哪些已建、哪些在建、哪些空白，形成自己的场景地图。很多企业做完这个盘点，第一次看清了自己在全景图中的真实位置。
第二，当作"基准线"。 建设阶段，参考每个场景描述的痛点、技术路径和预期效果，与同行对齐建设水准。对于部分中小企业，此举可以大幅降低试错成本——别人趟过的路，不必再趟一遍。第三，当作"度量衡"。 评价阶段，场景建设效果可参照GB/T 47695《企业智能制造效能评测方法》等标准选取指标，用建设前后的可量化数据说话。在
结合自身实际方面，同时有三点提醒：
一是标准是指南不是目录，50个场景不必要求全覆盖，应围绕企业战略和产品特点选择优先级，先易后难、收效最大；
二是场景的实现路径是开放的，标准规定的是"做什么"和"解决什么问题"，具体"怎么做"鼓励企业结合自身技术基础创新，这正是场景"多态性"内涵的外化形式；
三是企业侧重点各有不同，有些企业可优先关注柔性生产、智慧排程等场景，有些企业可从智能作业、质量管控、供应链协同等场景切入，建议大家要因地制宜、梯次推进。三组矛盾催生行业“通用语言”。
最后，欢迎行业同仁对团标草案提出宝贵意见。后续我们将依托场景创新挑战赛、年度发展报告和持续更新的场景案例库，让这套标准在应用中不断生长，真正成为行业共用的基础设施。