汽车产业是国民经济的支柱产业，具有产业规模大、价值链条长、关联领域多、拉动效应强、影响范围广的特点，因此是制造业转型升级的载体、龙头和抓手。
同时，汽车产业的高度复杂性，决定了其面向智能制造的升级必然非常困难，这一点对于起步较晚、技术积累相对薄弱的中国汽车产业更为突出；但反过来讲，越是复杂的制造业实现智能化升级后产生的效益就越大。
中国汽车的智能制造首要的发展目标应该是，建设智能化的生产过程。
汽车企业开展智能数字化工作的核心任务是联接、数据和流程。
由于汽车是高度复杂的民用工业产品，在新时期将与更多的新旧产业深度交融。所以，发展汽车智能制造并不只是整车企业的任务，甚至也不只是传统汽车零部件企业的任务，而是整个全新产业生态圈的共同使命。从这个意义上讲，传统的零部件配套概念应被供应链概念代替。因为很多新生产业力量，包括智能硬件和软件的提供商，也已成为汽车产业的重要组成部分。
在联接方面，要尽可能把有条件入网的设备、系统全面入网；对尚不具备连接条件的，则先进行设备改造，然后再连接入网。在数据方面，要形成采集、存储、呈现和分析的全面能力。
除此以外，在智能制造前景下，数据管理和分析将成为企业的核心能力，也是确保数字化工作真正产生效益的关键。企业的数据管理和分析系统必须形成一个相互关联的整体，实现各个环节、不同层级、多种数据的无缝互通。
汽车企业智能制造升级措施
A. 企业应重新定位自身的行业角色及产品特点，坚定开启转型征程。
首先面向充分互联的条件，思考自身价值所在。然后根据自身情况，确定合理的智能制造技术升级路线，包括互联方式、通讯规格、网络服务设施、网络安全等各个关键领域。总体来说，全面数字化是核心，掌控大数据是关键。
B. 企业应基于新模式、新能力和新需求，进行流程和体系再造。
在产业全面重构的时代，企业要思考和尝试基于数据的全新商业模式，并据此建立适合数据的全新流程与体系。唯有如此，方能实现产品和服务的个性化、数字化，降低成本、提高效率。
C. 企业应全面提升数据管控能力，以数据生成价值。
各种各样的生产设备（机器人）和辅助系统都要实现全面的数据信息管理，要使零部件及各种生产因素都成为信息载体，由此构建多元数据库并逐步实现联通，打通技术数据库、供应商数据库、成本数据库等。这些数据库有效联通后，企业就可以实时选择和修正全局最优的综合解决方案。
我国经济处于拐点时期，会伴随许多的问题以及困难，但是发展智能制造却是重新确定制造地位的必然途径。智能制造的终极目标虽远，但每一步实践都是下一步的基础，并将给企业带来实际的收益。为此企业既不能盲目跃进，又必须立即启动升级进程，并以数字化建设为基础，并行大力推进网联化和智能化建设。