在“新四化”（电动化、网联化、智能化、共享化）浪潮的推动下，汽车行业的数字化转型已进入深水区。制造执行系统（MES）作为连接企业计划层与控制层的关键枢纽，其数智化升级成为车企提升生产效率、保障质量与实现柔性制造的核心引擎。在这一转型过程中，尤其是在深度整合互联网接入及相关服务的背景下，车企普遍面临着四大关键挑战。

关键问题一：数据孤岛与系统集成困境
传统汽车制造体系中，生产、物流、质量、设备等系统往往独立运行，形成数据孤岛。数智化MES的核心使命是实现全流程数据的实时采集、贯通与协同。难点在于如何将MES与ERP、PLM、WMS以及越来越多的物联网（IoT）设备、传感器无缝集成，构建统一、高效的数据中台。这不仅需要强大的中间件和标准化接口，更需要对业务流程进行深度重构。

关键问题二：实时性与可靠性平衡
汽车制造对生产节拍、工艺精度和质量追溯有极高要求。数智化MES需依托高速、稳定的互联网接入及工业网络，实现毫秒级的数据响应与指令下发。过度依赖云端处理可能带来网络延迟或中断风险，影响生产连续性。因此，如何设计“云-边-端”协同架构，在边缘侧部署足够的计算能力以保障实时控制，同时利用云端进行大数据分析与模型优化，成为平衡实时性与可靠性的关键。

关键问题三：网络安全与数据主权
随着MES系统通过互联网与供应链、售后服务乃至用户端广泛连接，其暴露面急剧扩大。生产配方、工艺参数、质量数据等核心工业数据成为攻击目标。车企必须构建涵盖网络、设备、应用、数据的多层次安全防护体系，并妥善处理数据跨境流动与合规问题。在利用公有云服务提升弹性的需通过私有化部署、混合云架构等手段坚守关键数据的主权与控制权。

关键问题四：新技术融合与人才缺口
数智化MES深度融合了5G、AI、数字孪生、大数据分析等前沿技术。例如，利用AI进行质量缺陷视觉检测，通过数字孪生实现产线虚拟调试与优化。这要求企业不仅要有清晰的技术路线图，更需具备既懂制造工艺又精通信息技术的复合型人才。当前，此类人才严重短缺，成为制约系统落地与效能释放的瓶颈。企业需内部培养与外部引进并举，构建可持续的数字化团队。

互联网接入及相关服务的战略价值
互联网接入及相关服务在上述问题的解决中扮演着赋能角色。高速、低延迟、高可靠的工业互联网网络是数据流动的“高速公路”；云平台提供了弹性的计算与存储资源，支撑大数据分析与应用敏捷部署；而工业互联网平台及生态服务，则能提供丰富的行业解决方案、集成工具与安全服务，帮助车企降低自研门槛，加速数智化MES的落地与迭代。

结论
汽车数智化驱动的MES系统建设，已超越单纯的工具软件部署，成为一场涉及技术、流程、组织和数据的全面变革。成功的关键在于，车企需以战略视角直面四大核心问题，以业务价值为导向，稳健规划技术架构，在充分利用互联网及相关服务赋能的筑牢安全与人才根基，方能真正驾驭数字化转型的浪潮，打造面向未来的智能制造核心竞争力。