產業發展處 李佩蓉

在「C.A.S.E」（聯網化、自駕化、共享化及電動化）趨勢驅動下，全球汽車產業正加速邁向智慧化與電動化，車用電子系統從過往的「功能導向」轉型為具備感知、判斷與決策能力的「智慧平台」，生成式AI是推動轉型變革的關鍵角色，使汽車從交通工具進化為智慧移動載具，並朝「軟體定義汽車」（Software-Defined Vehicle, SDV）發展。

根據DataM Intelligence報告指出，2024年全球車用生成式AI市場規模為5.145億美元，預估2032年將成長至26.09億美元，年均複合成長率22.5%。隨AI技術日趨成熟，其應用從輔助功能拓展至核心系統，特別是在智慧座艙與自動駕駛等領域，成為全球車廠積極布局的重點。以下將從實際應用案例切入，解析AI在汽車產業價值鏈中的角色與影響。

智慧座艙：打造沉浸式互動體驗

智慧座艙為AI技術導入的重要場景，透過語音助理、臉部辨識、乘客行為感測等功能，提升駕駛體驗與車內互動智慧化。例如：Mercedes-Benz與Google Cloud合作，導入Automotive AI Agent，為MBUX系統加入語意分析、多輪對話與即時建議功能，語音操作更貼近駕駛需求，提升操作便利性與精準度。

圖1、透過語音與MBUX系統互動，啟動Google地圖導航

圖片來源：Mercedes-Benz

BMW在Neue Klasse車型中，導入Amazon智慧語音AI助理系統，搭配延伸至副駕的「Panoramic iDrive」分屏投影，以及採用Shy-Tech設計的多功能方向盤，僅在需要時顯示相關控制，提升座艙內的人機互動體驗；LG發展AI驅動的車內感測系統（AI-Powered In-Cabin Sensing），即時辨識駕駛的身體狀況與情緒穩定度，作為行車系統判斷依據，提升主動安全與乘坐舒適性。

自動駕駛與ADAS：AI驅動決策演算法進化
AI是推動先進駕駛輔助系統（ADAS）快速發展為自動駕駛等級的關鍵技術，不僅強化環境感知與影像辨識，更深入行為預測與路徑規劃等高階決策場景，提升駕駛智慧化；為加速技術落地，車廠與科技企業積極投入AI訓練平台與模擬基礎設施。例如，TOYOTA在其次世代技術實驗城市「Woven City」，整合感測器、AI、邊緣運算等要素，打造可驗證智慧交通與自駕應用的實驗場域；Tesla透過龐大實際行車數據，不斷優化其全自動駕駛（FSD）系統，截至2025年第一季模型訓練累計已超過36億英里，有效提升其路況辨識與應變能力。

圖2、TOYOTA Woven City次世代技術實驗城市 

圖片來源：TOYOTA   

智慧製造與售後服務：

AI 延伸汽車全生命週期管理 AI不僅應用於車內系統，也延伸至製造與售後維保流程，重塑車廠運營模式。在智慧製造方面，BMW美國斯帕坦堡（Spartanburg）工廠，透過AI檢測每日約50萬個螺柱位置，實現無須人工干預的自動化運作，提升組裝精準度與效率；另外，BMW藉由員工配戴掃描器並結合AI技術，快速建立工廠3D數位模型，讓全球規劃師可在線上模擬調整產線流程，提升生產靈活度。  

智慧維保與售後服務方面，透過大數據分析與機器學習，主動預測故障時間、快速診斷汽車問題，精準安排維修，並根據車主需求及技師班表，協助預約維修服務，有效提升服務效率與顧客滿意度。此外，美國新創業者推出結合手機、影像辨識技術之評估服務，只需使用App錄影車身損傷畫面，即可快速產出車損理賠估價，提升保險與維修服務品質，對汽車經銷商、租賃業者與保險公司皆帶來顯著效益。  

除機械層面的應用，福特導入AI驅動的「福特大學」培訓平台，結合影片教學、互動任務與GPT評估系統，依據員工表現推薦個人化學習內容，提升電動車知識與銷售應對技巧，強化顧客服務品質、以及經銷商第一線的專業形象。  

挑戰與展望

汽車導入AI雖帶來操作便利與效率提升，但也伴隨資安風險、責任歸屬等道德與法規挑戰。例如，AI判斷結果的代表性與人為操作間的責任界線仍待釐清，導致業者在布局智慧應用時需更加審慎評估。  

台灣車輛產業擁有完整的供應鏈能量，結合ICT技術與製造優勢，切入智慧座艙、感測模組等關鍵領域，推動產業加速智慧化與電動化發展。此外，憑藉在半導體、車用電子與AI晶片等領域的全球領先地位，台灣具備高度彈性的產業鏈，能快速回應國際需求，並與國際車廠合作切入全球供應鏈；未來若能進一步推動跨域軟硬體整合，強化零組件模組化發展，並與國際車廠建立長期合作關係，有助提升我國在全球市場的影響力。同時，政府與產業界攜手推動AI人才培育與產業生態系整合，鞏固台灣在全球智慧車輛產業的競爭力。