2025 年的關鍵汽車事件表明，這場競賽不再是關於發明新的感測器，而是關於擴展免手持駕駛系統，使其具備可靠性、效率和實際應用的成熟度。 隨著汽車產業從電氣化和互聯化向真正的自動駕駛邁進，清晰地展現了 ADAS（先進駕駛輔助系統）的發展方向。 整體訊息很明確：免手持駕駛正在進入主流，感測器融合和運算平台正在成熟，而未來的真正挑戰在於可靠地擴展這些系統，而不是僅僅發明新的系統。 新聞來源 重點摘錄 感測器本身也在不斷發展：新一代雷達 SoC（探測距離更遠、解析度更高）、用於自動緊急煞車的熱成像技術、攝影機、雷達、光達（如有使用）以及 AI 驅動的感知堆疊的融合； 感測器融合和感知堆疊尤其對架構集中化和向軟體定義車輛（SDV）的轉型至關重要，SDV是IAA展會的關鍵議題，多家一級供應商展示了他們的平台，包括 ZF、Valeo、Bosch 和 Aumovio； 從感測器到軟體：融合、運算與驗證，汽車製造商和供應商已經證明，挑戰不再在於發明新的硬體，而是如何讓感測器高效且經濟地協同工作； 衛星攝影機架構正成為一種明顯的趨勢，在這種架構中，資料由中央統一處理，而非在每個模組內部處理，這減少了冗餘，但也對製造和校準提出了更高的要求——每輛車的攝影機數量持續增加，預計到2030年將達到四個； 發言者一再強調成本控制和可靠性，在成像領域，重點在於透過混合玻璃——塑膠鏡片、簡化對準和自動化校準，以更低的成本實現相同的光學品質，其目標是實現產業化成熟：以市場所需的規模和價格生產高性能相機； 車內感知技術成為焦點，歐洲和美國車內展揭示了車輛如何學習理解車內乘客，駕駛員和乘客監控系統（DMS/OMS）如今被視為車內智慧的核心要素； 整合式後視鏡模組是討論最多的解決方案之一，它將攝影機、紅外線照明和處理功能整合在後視鏡玻璃後方，無需可見硬體即可同時監控駕駛員和乘客； 這些系統不僅限於符合 Euro NCAP 2026 或 GS​​M 2 標準，它們正逐漸成為一個融合安全性、便利性和個人化的更廣泛生態系統的一部分，用於偵測駕駛疲勞或安全帶使用不當的感應器，還可辨識車內乘客、調節車內溫度或座椅偏好，並帶來全新的車內體驗； 超越安全：連網汽車，今年 Autosens & InCabin 展會上湧現的一個新主題是利用感測器來支援互聯和個性化的座艙體驗，隨著汽車成為數位生活的延伸，攝影機、雷達和麥克風不僅用於安全，還用於娛樂、舒適和生產力； 乘員監測功能可以觸發個人化的音樂、照明或溫度設定，眼動追蹤和手勢辨識技術可以簡化車載資訊娛樂系統的控制，甚至一些面向工作的功能，例如視訊通話期間的自動姿勢調整或註意力追踪，也正在開發中； 這種超越安全範疇的擴展表明，車內感知正在成為車輛人機互動介面的一部分，將汽車變成一個自適應空間：一個連接、保護和吸引乘客的空間； 2025年的展望描繪出一幅清晰的圖景：ADAS 正步入成熟階段，早期的原型和概念驗證的「試點」階段正逐漸被部署、新一代硬體、更嚴格的驗證以及真實使用者體驗所取代。對於 OEM 和供應商而言，這意味著如今最大的挑戰不再只是功能，而是成本、規模、可靠性和數據。

英國顧問集團 KPMG 的報告顯示，ADAS（先進駕駛輔助系統）校準市場呈現強勁成長動能——該產業正從一項專業服務轉變為全球必備服務。 這份題為《從利基到必需：美國 ADAS 校準的崛起》的 2025 年白皮書闡述了對這一快速發展產業的預期。 這對全球 ADAS 標定專家來說無疑是個好消息。該報告預測，併購活動將以每年13% 的速度成長。這項消息清晰地表明，投資者已將這個曾經的小眾領域視為汽車產業未來發展的核心組成部分。 新聞來源 重點摘錄 ADAS 在全球的廣泛應用以及「日益複雜的校準流程」正催生出良資機會，此外，它也預示著全球車輛安全新時代的到來； 當然，我們在路上遇到的每一輛車都配備了 ADAS，儘管大多數新車都將其作為標準配備，MITRE 公司和交通分析研究聯盟（PARTS）共同發佈的 2025 年研究報告對此比例進行了粗略估算：基於11家主要汽車製造商共享的數據，發現目前 80% 的美國製造新車都配備了某種形式的 ADAS； 隨著發展中國家中產階級的壯大，ADAS 的普及應用只會更加廣泛，已有數十個國家將 ADAS 作為法律強制要求； 產業研究平台 TrackoBit 詳細介紹了全球 ADAS 法規的發展趨勢，其發佈的《2025 年全球 ADAS 法規：國別概覽》列出了以下在立法方面取得進展的國家：南非、巴西、中國、印度、墨西哥； ADAS 的發展歷程並非一帆風順，各項功能的推出往往相隔數年，到了2013年，福特Fusion幾乎普及ADAS技術，曾經只有豪華轎車才配備的功能，例如自動緊急煞車、盲點監測（BSM）和車道偏離預警（LDW），現在一般駕駛也能享受； 對於現今的購車者而言，馬力、扭力等傳統參數正逐漸被數位化安全功能和駕駛輔助技術所取代，大多數消費者現在都希望新車配備 ADAS——這項曾經只有豪華品牌才有的功能，如今幾乎已成為所有價位車型的標準配備； 需要校準的標準 ADAS 功能包括：攝影機、遠端雷達、雷射雷達（基於雷射的 3D 偵測）、前碰撞預警（FCW）、自動緊急煞車（AEB）、自適應巡航控制 （ACC）、車道偏離預警（LDW）、盲點監測（BSM）、停車輔助感測器、前後攝影機和駕駛注意力監測器； 越來越多的購車者選擇配備這些系統的汽車，但許多人忽略了故障發生時的後果——即使是輕微的剮蹭事故、更換擋風玻璃或維修懸吊系統，也可能導致這些感測器移位，一旦發生這種情況，ADAS功能可能無法正常運作，直到車輛重新校準為止； 遺憾的是，校準是維修後維護中最容易被忽略的步驟之一，駕駛通常認為，只要沒有警告燈亮起，一切就都沒問題，但實際上，即使攝影機或雷達只有幾毫米的偏差，也會影響自動緊急煞車（AEB）或車道維持輔助等安全系統的有效性； 隨著ADAS成為標準配置，理解並維護正確的校準不再是可選項，而是至關重要的，校準能夠確保每個雷達、攝影機和光達感測器都按照製造商的預期精準運行，進而保障車輛及其乘員的安全； 隨著汽車逐漸演變成車輪上的電腦，校準將成為人類信任與機器精準性之間令人安心的紐帶。

文：偉盟系統產業顧問／任苙萍 日前受邀前往 AWS 總部參加 Kiro 實作工作坊，親身體驗了這款被譽為「新世代 AI 開發環境」的強大潛力。其中，Vibe Coding 情境式指令概念尤其讓人深刻感受到：未來的軟體開發，不再只是寫程式，而是「與 AI 對話，描述情境、生成解決方案」。 這樣的開發方式，對於像汽車保修廠這類講求效率、資訊流整合與顧客服務自動化的產業，具有極高的實用價值。 Kiro 與 Vibe Coding：從規格驅動的 AI 協作開始 AWS Kiro 是一款結合 AI 輔助與規格導向開發（Spec-Driven Development）的 IDE。開發者不再需要撰寫複雜的指令，只要用自然語言描述要實現的情境，Kiro 就能自動生成需求文件（requirements.md）、設計流程（design.md）、任務拆解（tasks.md），甚至連測試邏輯都能自動補齊。 所謂 Vibe Coding（情境式指令），便是這個系統的核心。開發者透過對話描述情境，例如： 「當車輛完成保養出廠時，請自動透過 LINE 發送通知給客戶，內容包含車牌、保養項目與下次建議保養時間，並同步記錄在偉盟行宇宙CRM 系統。」 Kiro 便能自動規劃出整個系統流程，產生對應的 AWS Lambda 函式、API Gateway 介面與資料庫結構。從需求到部署，不再需要手動轉譯。 汽車保修廠的痛點：人力有限、流程分散 現今多數汽修廠面臨幾個共通問題： 假日爆滿、平日冷清：預約排程不均衡。 客服依賴人工：完工通知、問卷回覆、回訪追蹤需人力維持。 資訊散落：車主資料、保養記錄分別儲存在 LINE、紙本、表單或系統中，難以整合。 缺乏分析數據：無法清楚了解客戶回流率、滿意度或維修週期。 這些問題的共同點是：流程不自動、資料不互通。若能以 AI 與雲端整合為核心，將「流程自動化」與「數據決策化」串起，將大幅提升效率與服務體驗。 Vibe Coding 在汽修廠 AI 系統的三大應用情境 情境一：出廠關懷與 LINE 自動通知 透過 Kiro 的情境式指令，只要輸入：「當客戶的車輛完成保養，請自動發送一則 LINE 訊息，附上感謝語、保養摘要、及下次預約建議日期。」 Kiro 即可自動生成完整架構： 使用 AWS Lambda 觸發通知； 透過 LINE Messaging API 發送訊息； 將通知結果寫入偉盟行宇宙 CRM 系統； 建立 EventBridge 規則，週期性匯出報表。 對於現場人員而言，不再需要逐一撥打電話或手動發送訊息。AI 可依時間與車況自動處理，節省大量人力。 情境二：滿意度問卷與回流率分析 以往「出廠三天後的回訪問卷」往往容易被忽略，但若改用 Vibe Coding 開發的自動問卷模組，就能輕鬆實現： 「請在車輛出廠三天後，自動發送 LINE 問卷連結，當客戶回覆後，將資料同步至 試算表，並自動計算本月平均滿意度與回覆率。」 Kiro 會根據此描述生成： 問卷發送與等待回覆的事件流程； Lambda 分析模組（自動統計與郵件通知）； 可視化報表模板（每月自動寄送給管理團隊）。 這讓管理者可透過儀表板清楚了解客戶回流趨勢、技師服務品質、甚至特定品牌車主的維修偏好。 情境三：AI 預約與派車任務流程 Vibe Coding 也能快速構建智能預約與派工系統。例如： 「建立一個 LINE 預約流程，客戶可選擇車型、保養項目與時間。預約後自動寫入 CRM 系統並發通知給接待／管理人員，在保養前一天發送提醒訊息給客戶。」 Kiro 生成的文件與程式碼可直接部署在 AWS 環境中，利用 CloudWatch 事件排程、LINE API 與 CRM 後台串接，讓整個預約與通知全程無人化。 同時，開發者可設定 Steering File （團隊規範檔），確保語氣、資料格式與隱私安全都符合法規要求。 從「寫程式」到「描述流程」：AI 開發的新時代 Kiro 最大的價值在於改變開發思維。以往建立一套 AI 客服或 LINE 自動化系統，需經歷設計、前端、後端、測試多重流程；而現在，只需以自然語言描述「想要什麼樣的客戶體驗」，AI 即可自動生成從規格到部署的完整解決方案。 這不僅讓小型保修廠能以低成本導入智慧流程，也能讓大型連鎖廠加速整合 CRM、ERP 與行銷資料，實現「一站式客戶經營」。 透過 AWS Kiro 的 Vibe Coding 模式，汽車保修廠不再需要昂貴的系統開發或大量人力維護。從客戶預約、出廠通知、問卷分析到派工流程，皆能以「描述情境」的方式讓 AI 自動生成程式與架構。 若進一步結合偉盟行宇宙 CRM 生態圈，即可將這些自動化模組與顧客資料整合，形成完整的「AI 智慧營運中心」。這樣的轉型，不僅能提升顧客體驗，更能讓每一次保養、回訪與再消費都成為數據驅動的成長契機。 而這一切的願景，有賴紥實的產業領域知識（domain know-how）做基礎！

許多小型汽車保修廠的老闆常說：「我們就幾個熟客，人工接就好，不需要什麼 AI 系統。」 但事實上，越是人手有限、以熟客為主的小廠，越能從 AI 工具中獲得實際幫助。 AI 並不是要取代人，而是幫你節省時間、減少遺漏、提升顧客回流率，讓小廠在穩定經營中更有效率、更有形象。 人手少，更需要自動化「幫忙接電話」 小型保修廠通常沒有專職櫃台，老闆又得兼修車、接待、估價、聯絡零件。 但顧客卻常在你最忙的時候打電話：「有空嗎？我想預約換機油。」「這週可以驗車嗎？」 如果沒接到、忘了回，可能就少了一個熟客的回流機會。 AI 預約助理能在 LINE 上自動回覆、登記顧客需求，例如：「請輸入車牌與想預約的時間」或「您上次保養是半年前，是否要安排本週？」 這樣一來，AI 就像你的虛擬接待員，24 小時幫你處理預約，不漏訊、不打擾修車節奏。 熟客也會流失，AI 能幫你「貼心提醒」 很多老闆以為熟客自然會回來，但實際上，顧客常因忙碌、忘記或被其他優惠吸引，而延誤保養。 AI 系統能根據保養紀錄，自動推播提醒：「上次換油已 6 個月囉，要不要幫您排個時間？」 這種主動關心的訊息不但能提醒顧客回廠，也能展現你「有在用心經營關係」。 這種「自動又不生硬」的互動，比打電話催更自然，也讓熟客覺得被重視。 AI 讓你維持溫度，又不需要花太多時間。 AI 不是花俏，是未來小廠生存的關鍵 過去只有連鎖體系或原廠才有自動預約、數據分析功能； 現在 AI 工具平價又容易導入，小廠也能用很低的成本就達到同樣效果。 想像一下： 顧客透過 LINE 預約 → 系統自動登記 → 當週自動提醒 → 完工後自動發送滿意度問卷或五星邀請。 整個流程不用人工操作，卻讓顧客感覺你「有規模、有系統」。 這不只是效率，更是「品牌感」的展現。 偉盟行宇宙 CRM，讓小廠也能玩轉智慧服務 對小型保修廠而言，AI 不是高科技的玩具，而是一個能讓你少煩惱、少遺漏、多回頭的實用助手。 如果再搭配 「偉盟行宇宙 CRM」，能把 AI 預約、顧客資料、LINE 通訊、自動提醒整合成一個完整生態圈： 自動記錄顧客歷史保養資料 自動推播回廠提醒與優惠訊息 完工後自動邀請留下五星評論 可視化報表協助老闆掌握營運狀況 這讓小廠也能用簡單工具做到「智慧營運、自動行銷」，不必再怕人力不足或顧客流失。 導入 AI + 偉盟行宇宙 CRM，不是為了變大，而是讓你的小廠經營更聰明、更穩定、更有溫度。

Nexperia 超過一半的收入與汽車半導體相關，其受荷蘭政府控股的局面影響著整個歐洲汽車產業。 Yole Group 專家深入剖析了這個關鍵供應鏈環節的風險和韌性。 Nexperia 的產品幾乎嵌入到所有現代汽車架構中。它的低壓 MOSFET、二極體、離散式元件和標準邏輯 IC 雖然體積小巧，但對於汽車的行駛、轉向和通訊至關重要。該公司的終端客戶涵蓋歐美主要汽車製造商，並延伸至部分亞洲汽車製造商，包括中國企業。其廣泛的設計基礎使 Nexperia 的穩定性成為汽車半導體生態系統的基石。 重點摘錄 根據 Yole Group 的拆解資料庫，分析師記錄了近百家一級供應商，涵蓋動力系統、ADAS（先進駕駛輔助系統）、資訊娛樂系統和車身等領域，所有這些供應商都使用了 Nexperia 的零件，這意味著幾乎每家汽車製造商都使用了Nexperia 的產品，儘管其中一些可能並不知情； 汽車的正常運作依賴於數萬個經過驗證的零件，包括半導體，即使只有一個小小的晶片缺貨，組裝線也會被迫停工； 儘管Nexperia在德國和英國設有前端晶圓廠，但其封裝和測試主要在中國進行，尤其是在東莞，近期推出的出口限制措施可能會延遲向歐洲 OEM 交貨； 目前，汽車製造商還能依靠現有庫存維持生產，但如果這種情況持續下去，幾週內就可能出現停產，因為汽車業的庫存並不充裕，更糟的是，多種產品都由同一供應商供應； 教訓似曾相識：新冠疫情引發的晶片危機暴露了汽車生產對即時半導體供應的依賴程度，即使 OEM 廠商已經學會了對多家供應商進行資質審核，但某些裝置類型，例如低壓離散式裝置，仍然供應不足； 幸運的是，Nexperia 的大多數產品都是相對簡單的組件，不涉及複雜的功能或嵌入式軟體，這意味著從技術上講，其他供應商可以進行替代，然而，資質認證、驗證和物流都需要時間； Yole Group 觀察到，歐洲二級供應商可以彌補部分缺口，但它們也依賴全球後端產能，一些 OEM 已啟動補救計劃，新的供應鏈正在孵化階段；      儘管大多數裝置的替代在技術上並不難，但真正的挑戰在於產能，例如，福斯汽車宣佈已找到 Nexperia 的替代供應商，如此迅速的行動只有在預先制定的補救計畫下才能實現； 大眾汽車是少數幾家對半導體問題有清晰認識並製定了行動計畫的 OEM 廠商之一，他們從上次晶片短缺事件中吸取了教訓； 更換供應商不會一蹴可幾，即使零件本身已經商品化，生產流程和認證也需要時間。

文：偉盟系統汽車事業部輔導顧問／Jun 在台灣，多數保養廠都有這樣的情況： 假日一到，廠區滿滿是車，電話接不完、客人催進度、技師連喝水都沒時間；但到了平日，工位空著、技師閒著，前場後場都冷清許多。 這樣「假日爆滿、平日冷清」的情況，不只讓現場壓力集中、排程難控，長久下來還會讓客人覺得「保養廠總是很忙、很難約」，而廠內的人力與營收也無法平均，形成惡性循環。 其實問題的核心很單純——車主覺得平日送修太麻煩。 對上班族來說，平日要上班、沒有車就寸步難行；對業務客戶而言，一天沒車就等於少跑幾個客戶，所以多數人寧可擠假日，也不願平日留車。 而能否讓客人「覺得方便」，就是決定平日能不能撐起營收、穩定排程的關鍵。 用車習慣決定服務選項 車主在平日能否送修，很大程度取決於他的用車習慣與需求強度。 業務族群：高度依賴用車 業務人員需要隨時拜訪客戶，若失去車輛將嚴重影響工作，因此保養廠必須提供「代步車」或「即時快修」選項，否則難以吸引這類車主平日來廠。 上班族：固定通勤需求 上班族多數只需往返公司與住家，若能提供計程車券、共享機車折價券，甚至與交通平台合作推出接送方案，就能有效降低不便。 彈性用車族：可接受無車日 有些家庭有兩台以上車輛，或個人短期內用車需求不強，這類車主反而容易被引導至平日來廠，搭配價格優惠或會員積分加倍，效果會更佳。 因此，保養廠必須透過會員資料與問診紀錄，判斷客戶用車習慣，分群後給予相應的平日誘因，而不是一視同仁推出單一方案。 代步車服務的關鍵：判斷 + 管控 代步車看似解決方案，但若缺乏規劃，往往成為保養廠的沉重負擔。從保險、維護到使用糾紛，都是高風險點。要讓代步車真正成為「提升平日來客數」的助力，必須同時建立「判斷機制」與「管控標準」。 使用判斷機制 不是所有客人都適合或需要代步車，廠方應建立清楚標準： 用車需求強度：例如業務族可優先考慮，若只是偶爾短途通勤，則可改給乘車券。 客戶價值等級：長期維修、保養金額高的車主，可列為優先保障對象。 維修工單類型：若為需要留廠兩天以上的大修，代步車的必要性自然更高。 2. 車況與使用控管 代步車的整潔與維護，往往是客戶對保養廠服務水準的延伸印象。 交車前檢查：油量、里程數、內裝整潔度，需明確紀錄。 車況維護標準：保持車內乾淨，甚至貼心放置礦泉水、口罩，展現專業細節。 使用者約束：可設置簽署規範，例如禁止吸菸、里程限制，避免爭議。 值得注意的是，很多車主雖然平時對自家車輛維護鬆散，但開到代步車時會更加小心，因為「不是自己的東西，反而更謹慎」。這種心理反差，正好能透過規範放大，避免代步車快速損耗。 3. 代步車數量配置 若資源有限，可將代步車視為「VIP 資源」，只提供給符合條件的客群，並搭配 CRM 系統的預約控管，避免出現需求與資源錯配的問題。 平日導流的多元做法 除了代步車，還有更多方式能引導客戶平日送修： 價格與優惠 平日專屬折扣、滿額贈油卡。 會員積分加倍日，增加來廠誘因。 時間設計 夜間工時：針對上班族，晚上送車隔天取回。 午休快修：設計 60 分鐘內完成的小保養。 數位化強化信任 線上預約提醒：強調平日不用排隊等待。 進度追蹤：讓車主即使在公司，也能看到維修進度，降低焦慮。 社區與場景合作 與辦公大樓合作「定點接送服務」。 與健身房、咖啡館結合，讓等候過程不浪費。 結語 提升平日來客數的核心，不只是「優惠多」或「服務好」，而是能不能真正解決車主的顧慮，代步車的確是強有力的方案，但必須配合判斷標準與管控機制，才能成為服務亮點而非管理負擔。 當保養廠能針對不同車主的用車習慣與需求，提供差異化的平日方案，無論是代步車、計程車券，還是到府取送車，就能將「假日人潮」分流至平日。這不僅提升營運效率，也讓車主感受到貼心與專業，進一步形成長期忠誠度。 平日的空檔不該浪費，是轉變服務的機會。 真正有前瞻性的保養廠，會把「不便」轉化成「貼心」，把「空檔」變成「商機」。

通用汽車（GM）在紐約舉行的 GM Forward 媒體活動上展示了製造規模、軟體專業知識和 AI 如何融合，將汽車從一種交通工具轉變為智慧助理。 邁向這一未來的最重要一步是自動駕駛。通用汽車宣佈計劃於 2028 年將「免目視」駕駛技術推向市場，並將在凱迪拉克ESCALADE IQ 電動 SUV 上首次亮相。 通用汽車已在北美繪製了 60 萬哩的免持道路地圖，客戶使用超級巡航已行駛了 7 億哩，沒有發生過一起與該系統相關的事故。此外，Cruise 的技術和驗證框架還增加了超過 500 萬哩的完全無人駕駛體驗。 新聞來源 重點摘錄 從明年開始，通用汽車將搭載 Google Gemini 對話式人工智慧系統，讓駕駛能夠像與乘客對話一樣自然地與愛車對話，未來，通用汽車也將推出專為愛車量身打造的 AI 系統； 在車主的允許下，該系統將根據車輛智慧和個人偏好進行微調，所有這些都透過安吉星（OnStar）連接，這包括講解新車的單踏板駕駛技巧、提前發現維修問題，或在前往目的地的途中為車主找到理想的晚餐地點； 2028年，通用汽車將率先推出全新集中式運算平台，首款車型為凱迪拉克ESCALADE IQ，這將全面重塑汽車的設計、更新和改進方式； 該平台專為電動車和燃油汽車打造，將所有主要系統——從驅動系統、轉向系統到資訊娛樂系統和安全系統，整合到一個高速運算核心上； 最終成果：無線軟體更新容量提升 10 倍，頻寬提升 1,000 倍，AI 效能提升高達 35 倍，協助自動駕駛和進階功能，這為持續學習和改進奠定了堅實的基礎，使通用汽車即使在離開展廳後也能持續改進； 通用汽車分享了在密西根州沃倫市自主機器人中心（ARC）及其位於加州山景城的姊妹實驗室擴展機器人技術的進展，超過 100 名機器人專家、AI 工程師和硬體專家正在建立先進的機器人系統，這些系統基於通用汽車數十年的生產數據（例如遙測數據、品質指標以及來自數千台機器人的感測器回饋）進行訓練，旨在打造能夠隨著每個製造週期不斷學習和改進的 AI； ARC 也正在開發協作機器人（又稱「cobots」）的軟體和操作組件，通用汽車今年已將其部署在其美國組裝廠，這將創造一個自適應且高效的製造環境，讓智慧機器能夠提高安全性和工作場所品質； 如今，大多數新款通用汽車電動車均可透過其電池為配備完善的家庭提供備用電源，並且很快，它們將能夠將電力回饋給電網，通用汽車提供一系列電動車充電和備用家庭能源選擇； 從 2026 年起，通用將透過租賃方式提供完整的通用汽車能源家庭系統（雙向電動車充電和固定式家用電池），具體條款將另行公佈，這項服務將首先面向通用汽車電動車車主，隨後推廣至其他對備用電源和太陽能整合感興趣的房主； 通用汽車的電動車和家庭能源系統均支援智慧型手機應用程式體驗，該應用程式可指導客戶使用，並隨著時間的推移不斷擴展，以支援車輛到電網（V2G） 等新功能； 這些創新共同標誌著通用汽車發展歷程的根本轉變，正朝著移動出行新階段的共同願景邁進——以智慧、安全和規模化為驅動力，透過 AI 、先進的機器人技術和強大的運算平台，通用汽車正在打造新一代汽車，為每位駕駛者提供個人化的體驗。

文：偉盟系統產業顧問／任苙萍 近半年來，法系車在台灣市場表現不俗：消費者從「價格導向」轉為「重視駕馭與設計感」，使法系車以獨特風格與高性價比脫穎而出，成為近期車壇最亮眼的黑馬。 法系車以優雅的造型、細膩的操控與創新的懸吊設計聞名，但在維修圈中卻常被戲稱為「技師的惡夢」。無論是 Peugeot、Citroën 還是 Renault，這些車款雖兼具個性與駕馭樂趣，卻在維修與保養上暗藏不少挑戰。 根據歐洲維修論壇與英國維修網站的統計與討論，法系車的維修難度主要集中在零件取得、電子系統複雜度以及維修可及性三大面向。 零件專用性高，供應鏈冗長 法系車在設計上追求獨特，零件常採專用規格，不與他牌共用。這種設計雖能確保整體性能與結構一致性，卻也讓維修變得麻煩。許多技師在 PistonHeads 討論區上表示，即使是更換一顆控制臂螺栓，都可能需要多種不同尺寸的套筒工具。 若在地區市場中法系車銷量有限，零件必須透過歐洲代理調貨，等待期往往拉長至數週。英國維修網站 ClickMechanic 也指出，像 Peugeot 208 這類車型的時規皮帶或水泵更換，不僅零件價格高昂，還需特殊工具與較長工時。對一般維修廠而言，這意味著成本壓力與效率下降。 電子系統複雜，診斷門檻高 另一個讓技師頭痛的問題是法系車的電子架構。近年來，法系車普遍搭載高度整合的電控模組，涵蓋懸吊、引擎管理、煞車、照明與車身穩定系統等。根據 DriveshaftUK 的分析，法系車的電氣故障、感測器異常與中央電腦誤報問題相當普遍。 這些問題往往導致「誤報警示」或進入自我保護模式（limp mode），使車主誤以為重大故障。維修這類問題需要具備原廠診斷儀與軟體更新授權，普通維修廠若設備不足，容易誤判故障來源。英國 FrenchCarForum 上不少技師坦言，法系車的電控邏輯「不像德系那麼直覺」，診斷過程耗時且學習曲線陡峭。 結構設計繁複，維修可及性低 除了電控系統外，法系車的車體結構設計也讓維修更加困難。許多部件被安裝在狹窄或難以觸及的位置，例如離合器主動器、發電機或水泵的拆裝往往需要移除副車架或多重零件。 根據 PistonHeads 的討論，有技師形容：「要換一個小零件，得先拆掉半個引擎室。」此外，為了減輕車重與成本，法系車常使用塑料卡扣與固定片，這些部件在拆裝過程中容易斷裂，使得同一個維修項目無法重複使用原件。久而久之，維修工時、成本與失誤風險都隨之升高。 懂它的人，才修得好 綜觀而言，法系車的維修難度並非來自品質不良，而是源自設計思維與工程哲學的不同。它們在安全、舒適與創新上具備獨特魅力，卻需要具備專業設備與經驗的技師來駕馭。 對維修業者而言，唯有深入了解法系車的構造邏輯、投資合適的診斷工具與技術培訓，才能將「浪漫工藝」轉化為「精準維修」。正如許多老技師所說：「法系車不是不好修，只是要懂得它的語言。」

近年來，歐系車（Mercedes-Benz、BMW、Audi、Volvo、Peugeot、Renault 等）在車內電子化與軟體定義車輛方面領先全球。中控螢幕、數位儀表、語音控制、駕駛輔助系統及 OTA（Over-the-Air）遠端更新，讓汽車從傳統機械工具轉變為智慧行動終端。 這種變革雖提升駕駛體驗，但也讓保修技術面臨前所未有的挑戰。現代歐系車幾乎每個零組件都與 ECU（電子控制單元）連動，從引擎、變速箱到懸吊、煞車乃至空調、座椅記憶，都需要透過專用診斷儀器進行讀取與校正。對維修廠而言，「儀器比扳手更重要」成為新現實。 特殊診斷儀器與維修技能再分化 過去，維修技師的核心能力是機械判斷與拆解技巧；如今，熟悉電子架構、資料流分析與 ECU 重置流程的技師，才是新世代汽修人才。 在歐系車維修中，例如 Peugeot、Citroën、Volvo 等品牌，電子系統複雜程度極高，涉及 VIN 綁定與安全加密，這意味著： 維修前需進行 全車系統掃描（BSI、ESP、ECM、TPMS 等模組）； 更換零件後需 進行編碼與學習程序； 軟體更新與參數設定需 原廠授權連線。 這些流程都仰賴高階診斷儀器與熟練操作，形成明顯的「技術門檻」。 車聯網時代：從診斷到智慧預測保養 未來，汽車將成為「資料節點」，車聯網（V2X）、AI診斷與雲端維修管理系統將改變保修模式： ECU 可即時回傳車輛狀況數據； AI 系統分析異常趨勢，預測零件壽命； 維修廠透過雲端平台自動接收診斷報告與維修通知。 這意味著，「車主進廠」的動作可能在問題發生前就被預判，維修廠角色將從「問題修復者」轉變為「資料管理者」與「智慧顧問」。 偉盟「行宇宙」生態圈：打造未來智慧維修新標準 在這個數位轉型浪潮中，偉盟行宇宙生態圈提供完整解決方案，整合車聯網、AI診斷、雲端維修管理與客戶服務。維修廠可透過生態圈： 掌握全車數據，精準預測保養需求； 提升維修效率，減少不必要的拆裝與等待； 強化客戶體驗，提供智慧化、一站式服務。 加入偉盟「行宇宙」生態圈，維修業者不只是跟上科技，更能把「電子化車輛維修」轉化為競爭優勢，迎接歐系車高度電子化與未來保修趨勢。

汽車 AI 市場為提升車輛安全性、效率和創新提供了機會。關鍵成長動力包括 AI賦能的自動駕駛功能、預測性維護以及安全和排放方面的監管要求。消費者對更聰明、更環保的汽車的期望推動了汽車 AI 的普及。 2024年，全球 AI 市場規模達52億美元，預計2030年將成長至210億美元，從2025年的62億美元增加至210億美元，2025年至2030年的年複合成長率（CAGR）為27.5%。 AI 正在透過提高安全性、效率和推動創新來徹底改變汽車產業。AI 驅動的汽車正在透過減少事故數量和改善交通流量來改變交通運輸。透過及早發現問題，基於人工智慧的預測性維護有助於延長車輛的使用壽命。 新聞來源 重點摘錄 AI 透過提供先進駕駛輔助系統（ADAS）和語音命令功能來改善車內體驗，它還能提供數據驅動的洞察，幫助工程師和設計師做出更明智的車輛決策，人工智慧正在推動汽車產業走向更智慧、安全和環保的未來； 自動駕駛汽車中的 AI 可以實現即時危險檢測、預測性維護和智慧能源管理，滿足消費者對更安全、更有效率駕駛的期望，有關安全、排放和資料隱私的更嚴格的監管標準也鼓勵汽車製造商採用 AI 驅動的解決方案； 政府機構正在強制要求採用先進的安全技術、更嚴格的排放控制和強大的資料安全框架，因此，汽車製造商越來越多地部署人工智慧系統以確保合規並為消費者提供透明度； 市場驅動因素：消費者對自動駕駛汽車的需求、政府對汽車產業 AI 的支持、提升車內體驗； 市場限制與挑戰 資料隱私與網路安全風險 開發和整合成本 市場機遇 車隊行動服務需求 Al 在車輛設計上的應用 6.當前市場趨勢 重視車輛安全和ADAS AI 在汽車製造和品質控制中的應用 7.     全球汽車市場 AI 技術包括：機器學習、自然語言處理、電腦視覺、情境感知； 8.     全球汽車市場 AI 進程：資料探勘、影像辨識、訊號識別； 9.     全球汽車市場 AI 應用情況：設計與仿真、製造和品質控制、駕駛輔助和自動化、營運與服務。

2026年，歐盟委員會（EC）將重新檢視汽車二氧化碳排放標準。在歐盟委員會準備審查之際，汽車業正在呼籲放鬆監管，特別是呼籲將插電式混合動力汽車（PHEV）的銷售期限延長至2035年以後，並撤銷基於效用係數的官方PHEV排放量修正。作為PHEV的一種特殊變體，增程式電動車（EREV）也加入了討論。 2023 年註冊的插電式混合動力車型的實際二氧化碳排放量幾乎是官方排放量的五倍，根據車載油耗表（OBFCM）傳輸的官方數據，這一實際差距多年來一直在擴大，從2021年的3.5倍擴大到2023年的4.9倍。 這一差距主要源自於電動駕駛模式佔比（效用係數，UF）的錯誤假設，這導致官方數據嚴重低估了插電式混合動力車的排放量，UF高估了電動駕駛佔比。 新聞來源 重點摘錄 即使在電動模式下行駛，插電式混合動力車的二氧化碳排放量也會達到每公里68克，因為其電動馬達功率不足，需要內燃機介入，在電動模式下，內燃機幾乎負責提供行駛里程的 1/3； 這意味著每年將額外增加250歐元的汽油費用，因為駕駛在電動模式下行駛時預計不會支付燃油費用，因此，儘管官方公佈的排放量要低 75%，但 PHEV 的排放量在現實世界中與傳統混合動力汽車和內燃機汽車大致相同； 值得慶賀的是，UF 值正在修正，但即使按照計畫在 2027/28 年進行的 UF 修正，插電式混合動力車的實際排放量仍將比官方數據高出 18%； 官方排放標準與實際排放量之間的差距也給插電式混合動力車主帶來了沉重的負擔，一年下來，車主需要支付的費用比官方排放標準高出500多歐元； 取消效用係數修正將減緩向零排放出行的轉型，因為汽車製造商需要銷售45% 的純電動車，而不是現行法規規定的58%，專注於插電式混合動力車的汽車製造商可能會將純電動車的銷售量限制在32%； 增程式電動車（EREV）也未能擺脫 PHEV 的不足，並且對歐洲的潛力有限，與 PHEV 一樣，增程式電動車（EREV）也依靠內燃機來延長續航里程； 中國增程式電動車配備大容量油箱，在內燃模式下可行駛 900 公里，油耗為 6.7 公升/100 公里，與一些歐洲汽油 SUV 的油耗水平相當； 儘管增程式電動車有其局限性，但它擁有比插電式混合動力汽車更強大的電動馬達，並且支援快速充電，然而，它們在歐洲的實際效益尚不確定； 增程式電動車為歐洲帶來的戰略或產業利益有限，歐洲國內產業興趣不大，而且供應鏈主要由中國主導； 削弱歐盟汽車二氧化碳排放法規將大幅增加排放，並破壞歐盟實現氣候中和的進程。德國汽車工業遊說團體（VDA）提出的降低2035年目標與效用係數修正的提議，可能導致2050年二氧化碳排放量增加2.8億噸二氧化碳當量，與現行歐盟法規下的汽車排放量相比增加 64%； PHEV 配備兩種不同的動力系統：由可充電電池驅動的電動馬達（e-motor）和內燃機（ICE），這些系統通常獨立運行，使車輛能夠根據駕駛條件和電池充電狀態在電動和內燃機驅動之間切換； 在電量耗盡（CD）模式下，車輛主要依靠電池供電，然而，當需要額外動力時，例如快速加速或上坡行駛時，內燃機（ICE）仍可能啟動； 在充電維持（CS）模式下，車輛運作方式與傳統混合動力車相同，主要由內燃機提供動力，同時電動馬達仍可透過回收的能量提供動力，電池平均保持穩定充電狀態； 在增壓（CI）模式下，車輛的內燃機不僅用於驅動車輪，還用於為電池充電，進而導致更高的燃料消耗和更多的二氧化碳排放，由於這種多模式功能，插電式混合動力汽車的實際油耗及其二氧化碳排放量在實際使用中可能會存在顯著差異； 由於頻繁依賴內燃機，許多 PHEV 的排放並不比許多傳統混合動力車或汽油車好，預期排放量更接近燃油車，另更高的純電續航里程並不一定意味著 PHEV 排放量的降低。。

隨著生成式 AI（Generative AI）的興起，汽車設計、製造和使用者體驗正在以曾經被認為不可能的方式被重塑。從打造未來主義的汽車設計到實現更智慧、更個人化的駕駛體驗，生成式人工智慧正迅速成為汽車製造商和消費者的顛覆性力量。 生成式 AI 是指能夠透過從現有數據中學習模式來創建新內容、設計或解決方案的人工智慧系統。與主要專注於分析和預測的傳統人工智慧不同，生成式 AI 可以自主產生創新的設計和想法。 新聞來源 重點摘錄 在汽車領域，生成式 AI 正應用於設計、製造、自動駕駛和用戶體驗等領域，使製造商能夠更快地創新並為消費者提供更好的產品； 生成式 AI 讓汽車設計師能夠在極短的時間內打造出創新的汽車零件和完整模型，透過分析數千個先前設計的模型，AI 演算法可以產生多種滿足效能、安全性和美觀要求的設計變體，這不僅加速了原型設計過程，而且還使設計師能夠探索手動未考慮的創意可能性； 在現代工廠中，生成式 AI 人工智慧有助於簡化生產線、提高效率並減少浪費。透過處理來自機器和感測器的數據，AI 可以預測維護需求、優化材料使用並減少生產錯誤，這將節省成本、加快生產時間並提高車輛質量，最終使製造商和客戶都受益； 生成式 AI 是自動駕駛汽車開發的核心組成部分，透過模擬數千種駕駛場景，AI 系統可以訓練自動駕駛演算法，使其能夠安全地應對現實世界的情況； 生成式 AI 還能支援先進駕駛輔助系統（ADAS），增強防撞、自適應巡航控制和車道維持輔助等功能，讓日常駕駛更加安全便利； 生成式 AI 也正在改變駕駛和乘客的體驗，AI助理可以學習使用者的偏好和行為，提供個人化的娛樂、路線規劃和預測性維護警報，例如，AI 系統可以根據乘客的習慣自動調整氣候控制、音樂和座位，使旅程更加舒適和愉快； AI 在汽車中的優勢包括： 更快的創新：設計師和工程師可以在數小時而不是數週內產生多個汽車概念，從而加快產品上市時間。 成本效益：減少浪費、優化材料使用和預測性維護可為製造商節省金錢。 增強安全性：人工智慧驅動的模擬有助於完善車輛安全功能，降低事故風險。 個人化：汽車能夠更適應個人喜好，進而改善整體使用者體驗。 永續性：高效的設計和製造實踐減少了對環境的影響。 雖然生成式 AI 帶來了巨大的好處，但汽車公司必須應對幾個挑戰：    資料隱私：人工智慧系統需要大量數據，保護敏感的使用者資訊至關重要。 初始成本高：實施人工智慧基礎設施的成本可能很高，需要對技術和技術人員進行投資。 法規遵循：車輛中的人工智慧應用必須符合嚴格的安全和監管標準。 人才缺口：人工智慧和機器學習領域的專業人才需求大，導致人才市場競爭激烈。 汽車領域生成式 AI 的未來前景廣闊且多面向：    完全自動駕駛汽車：人工智慧模擬和生成模型將繼續提高自動駕駛汽車的安全性和效率。 更智慧的車載系統：人工智慧助理將變得更加智能，能夠預測用戶需求並創造超個人化的體驗。 永續製造：生成式人工智慧將優化資源使用，減少生產過程中的環境足跡。 先進的車輛設計：人工智慧生成的設計將帶來更符合空氣動力學、重量更輕、外觀更先進的汽車。 生成式 AI 的整合不僅代表著技術的升級，也代表車輛設計、生產和體驗方式的根本轉變，從加速設計和生產，到增強自動駕駛和個人化車內體驗，AI 的潛力巨大。