近年來，全球汽車產業在智慧製造、自動化生產、新材料應用、數位化管理等方面取得了長足進展。從高度整合的彈性生產線到 AI 驅動的品質控制系統，現代汽車製造的精度和效率達到了前所未有的水準。 然而，一個看似矛盾的現象卻屢屢引發公眾關注：儘管工業技術日益進步，汽車召回事件卻非但沒有減少，反而在頻率和數量上呈現上升趨勢。 根據新華社9月27日報道，BMW集團宣佈全球召回超過33萬輛汽車，因為啟動繼電器可能有腐蝕，導致短路並有起火風險。幾乎同時，豐田汽車因儀表板軟體故障在美國及海外市場召回近60萬輛汽車。特斯拉也因車窗感知器和安全系統有缺陷，在澳洲全面召回所有2025年生產的Model Y車型。 新聞來源 重點摘錄 深入分析汽車產業的發展邏輯、技術變革路徑以及監管環境的變化，就會發現頻繁的召回並非產業倒退的標誌，而是技術複雜性不斷提升、品質標準更加嚴格、消費者維權意識增強以及全球供應鏈挑戰加劇的結果； 換言之，不是車子變差了，而是要求變高了、制度變透明了、問題更容易暴露了，技術進步使軟體成為新的風險來源； 近十年來，汽車產業正經歷百年未有之大變局：電動化、智慧化、網路連線正在重塑整個汽車架構，傳統燃油汽車通常擁有 50～100 個左右的電子控制器（ECU），而現代智慧電動車的 ECU 數量已超過 200 個，程式碼行數也從數百萬行飆升至數億行； 特斯拉基於Linux核心開發的車載作業系統，整合了自動駕駛、OTA 升級、車聯網、能源管理等多種功能，其軟體複雜度堪比智慧型手機甚至小型資料中心，這種高度整合的技術架構在帶來極大便利的同時，也顯著增加了潛在的故障點； 豐田此次召回的直接原因是「儀表板啟動時軟體錯誤」，導致關鍵駕駛資訊無法顯示，這類問題並非硬體故障，而是軟體邏輯缺陷或系統相容性問題，這些問題往往難以在出廠前進行全面測試，尤其是在 OTA 更新模式快速迭代的背景下，車企往往採取「先發佈後優化」的策略來搶佔市場先機，客觀上也增加了上市後發現問題的可能性； 電子控制系統高度互聯，一個模組的微小故障就可能引發連鎖反應。例如，BMW近期召回的「啟動繼電器腐蝕」問題，看似是電氣元件老化，其實與車輛密封設計、對潮濕環境的適應性、材料耐久性等因素有關，在極端氣候或多雨地區，此類隱患更容易被觸發，隨著車輛老化，一些最初不明顯的問題逐漸顯現，促使汽車製造商主動啟動預防性召回； 另一個關鍵原因是全球汽車安全監管框架日益嚴格，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）、歐洲新車安全評估協會（Euro NCAP）以及中國工業和資訊化部和國家市場監管總局等監管機構都提高了對車輛安全、排放合規性和資料隱私的要求，一旦發現潛在風險，即使沒有發生實際事故，公司也可能面臨巨額罰款、聲譽損害，甚至刑事責任； 在此背景下，汽車製造商的召回策略已從「被動應對」轉向「主動預防」，企業不再等待監管機構強制召回或重大安全事故發生後才採取行動，而是選擇主動揭露問題並主動發起召回，以展現企業責任並管理聲譽風險，例如，特斯拉在澳洲召回了所有2025輛Model Y，原因是「感測器邏輯誤判」問題，但並未導致實際事故； 儘管如此，澳洲聯邦基礎設施部仍堅持要求立即採取糾正措施，體現了「零容忍」的立場，同時，消費者權益意識的增強也迫使企業更加謹慎，在社群媒體時代，任何品質問題都可能迅速升級為公眾事件； 2023年，某國產新勢力品牌因煞車失靈爭議而陷入輿論漩渦。雖然最終調查結果證明是操作失誤，但品牌形像已嚴重受損。因此，越來越多的汽車製造商選擇「寧召回錯，不召回漏」，擴大召回範圍，以避免潛在的法律和公關危機； 全球化供應鏈帶來協調挑戰，現代汽車是典型的全球化產品，零件來自數十個國家和地區，BMW的引擎可能在德國生產，電池來自韓國，車載晶片在美國設計、在台灣生產，軟體團隊則分佈在印度和以色列等地，這種高度分散的供應鏈在提高效率的同時，也帶來了巨大的協調和品質控制挑戰； 核心供應商出現品質問題，其影響往往跨品牌、跨地域，例如，2021年全球「晶片荒」期間，瑞薩電子工廠發生火災，導致多家汽車製造商停產，2022年，日本一家感測器製造商的一批缺陷產品引發豐田、本田等多家日系品牌集體召回； BMW此次啟動馬達問題的根本原因可能在於繼電器零件的防腐塗裝製程不達標或密封結構設計缺陷，由於該零件由第三方供應商供應，且應用於多個平台（如X3、X5、5係等），一旦發現問題，所有搭載該零件的車型都必須進行追溯檢查，導致召回規模迅速擴大； 此外，不同國家的生產標準、品質檢查流程、環境適應性測試等存在差異，同一車型在不同工廠組裝時，可能會出現細微的偏差，這些「邊緣情況」在常規抽檢中難以發現，但在長期使用或特定條件下，可能演變為系統性風險； 在如今競爭激烈的新能源車市場，汽車廠商面臨前所未有的市場壓力，為了搶佔市場份額，新車型的上市節奏不斷加快，十年前，新車型的開發週期通常需要3-5年； 如今，一些新勢力品牌可以在18個月內完成從概念到量產的整個過程，這種「快魚吃慢魚」的競爭格局，迫使企業在研發驗證、耐用測試、小批量試製等方面做出妥協； 根據媒體報道，某新勢力造車領軍企業在首款SUV上市前僅進行了約1.2億公里的道路模擬測試，遠低於傳統車企普遍的3億多公里的標準，雖然虛擬模擬技術可以彌補部分不足，但複雜的現實場景（例如極端溫度波動、鹽霧腐蝕、電磁干擾等）仍需要長期的資料累積； 同時，電動車平台通用化策略雖然降低了成本，但也擴大了缺陷影響的範圍，許多汽車製造商支援多品牌、多車型共線生產，如果平台有潛在的設計缺陷（例如，高壓系統佈局不當、熱管理策略缺陷），可能會導致影響所有相關車型的大規模召回； 值得注意的是，召回數量的增加並不意味著產品品質的下降，相反，在成熟的汽車市場，頻繁且透明的召回機制被視為產業健康發展的標誌。根據美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）的統計，美國每年有超過3,000萬輛汽車被召回，佔汽車保有量的近15%。然而，交通事故死亡率持續下降，顯示整體安全水準仍在提升； 召回的本質是一種糾正機制，體現了企業強大的售後監控能力、快速反應和責任承擔，而在一些監管薄弱或企業隱瞞問題的市場，表面上的「零召回」實際上可能隱藏著更大的安全風險； 此外，現代召回方法更加精準有效率。借助車聯網（IoV）技術，汽車製造商可以透過後端數據分析識別異常模式，並有針對性地通知用戶維修，避免了大規模召回造成的資源浪費。無線更新（OTA）更新功能可讓使用者無需前往服務中心即可解決部分軟體問題，大幅提升使用者體驗； 產業越發達，召回數量就越多——這並非製造業的倒退，而是產業進化過程中不可避免的陣痛。汽車不再是單純的機械產品，而是集人工智慧、物聯網、能源管理和出行服務於一體的「智慧終端」，在這種轉型過程中，技術漏洞、系統衝突和人為失誤難以完全避免； 然而，正是透過每一次召回，企業才能解決缺陷、累積經驗、優化流程，最終推動整個產業邁向更高的安全標準，正如航空製造業在經歷多次墜機事故後建立了全球最嚴格的適航體系一樣，汽車產業也需要在「發現問題—解決問題」的不斷循環中不斷成熟。

倍耐力 Cyber​​ Tyre 榮獲《年度 V2X 創新獎》，是世界上第一個從輪胎收集數據並對其進行處理以優化車輛控制電子設備的系統，此技術被公認為對未來智慧互聯移動出行的發展具有決定性作用。 倍耐力 Cyber​​ Tyre在 2025 年汽車技術突破獎（Autotech Breakthrough Awards 2025） 中榮獲年度車聯網（V2X）創新獎，該獎項由 Tech Breakthrough 情報平台，旨在表彰汽車技術領域最具創新性的參與者服務。 新聞來源 重點摘錄 Cyber​​ Tyre 是第一個利用硬體和軟體數據來優化駕駛和車輛性能的智慧系統——由倍耐力的客製化演算法實現； 倍耐力 Cyber​​ Tyre 在 2025 年汽車技術突破獎中榮獲年度車聯網（V2X）創新獎，該獎項由 Tech Breakthrough 情報平台頒發，旨在表彰汽車技術領域最具創新性的參與者和服務； Cyber​​ Tyre 是世界上第一個能夠直接從輪胎收集數據、透過倍耐力專有軟體和演算法處理數據並即時傳輸到車輛電子設備的智慧系統，從而提高駕駛動力、安全性並與數位基礎設施整合； 《AutoTech Breakthrough》解釋獲獎原因：倍耐力 Cyber​​ Tyre 是未來智慧出行的關鍵技術，涵蓋自動駕駛、車聯網和基礎設施數位化，透過將智慧技術直接融入輪胎，倍耐力 Cyber​​ Tyre 使交通系統更加安全、可持續且數據驅動； 在軟體定義汽車（SDV）中，精確的實時數據至關重要，倍耐力技術首次能將輪胎狀態和路面狀況的詳細資訊應用到車輛的借助設備，進而提高安全性、更高端、更高級的設計，連接技術還能將其功能擴展到其他系統； Cyber​​ Tyre 輪胎胎面內裝有感測器，可測量胎壓、溫度、胎面磨損和負載等參數，這些數據經過倍耐力演算法處理後，傳輸至控制單元，用於優化車輛的電子系統，例如 ESP、ABS 和牽引力控制系統，進而顯著提升安全性和駕駛體驗； 由於與博世（Borch）工程部門的合作，該系統已完全整合到車輛的電子架構中，除了車載功能外，Cyber​​ Tyre 還支援V2V（車對車）和V2I（車對基礎設施）通訊，協助智慧道路和智慧城市的發展，收集的數據有助於城市交通規劃和維護； 豐富的 V2X（車對萬物）連接功能可為車輛和駕駛員提供即時路況預警功能，與交通號誌和路標互動，優化大眾運輸和車隊管理，為自動駕駛的發展提供重要支援； Cyber​​ Tyre技術已上市，並已應用於多款高階車型，目前正針對各種高階及尊貴車款平台進行開發，近日，阿斯頓馬丁與倍耐力宣佈達成協議，將該系統整合到該英國豪華品牌的未來車型中。

車載娛樂日益複雜，杜比持續拓展其在汽車領域的影響力。隨著杜比全景聲（Dolby Atmos）的普及以及杜比視界（Dolby Vision）的首次部署，車載設備正將音效和畫質提升到新的高度。這些技術將如何改變駕駛和乘客的體驗？ 杜比全景聲沉浸式音響系統在汽車領域正在取得長足進展。預計到 2025 年，將有超過 30 個汽車品牌已整合或宣佈將整合該技術。這一數字是前一年的兩倍，證明了該技術已被廣泛採用。參與該技術的歐洲製造商包括著名的梅賽德斯-奔馳、奧迪和保時捷等品牌。 新聞來源 重點摘錄 杜比全景聲空間音效不再僅限於高階車型，梅賽德斯-賓士已將其整合擴展至其全系車型，而其他品牌，例如馬享達（Mahindra）、蔚來（NIO）和其子品牌Onvo也已在更親民的車型中提供這項技術； 沉浸式音效的普及性表明，高端音響體驗正逐漸成為一種標準，而非奢侈品，梅賽德斯-賓士是希望在車內開發 3D 聲音沉浸感的汽車製造商之一； 繼音效之後，杜比視界（Dolby Vision）先前僅用於電視、投影機和串流平台，如今已登陸車載領域，這項技術透過逐幀動態分析，提供高動態範圍（HDR） 和增強的色彩豐富度，從而優化視覺渲染； 杜比視界光感技術（Dolby Vision Light Sense）專為汽車設計，可根據環境光即時調整影像，無論車輛處於陽光直射或隧道行駛，影像品質始終保持穩定精準； 杜比視界（Dolby Vision）也用於車輛內部，提供與沉浸式聲音相符的視覺體驗； 使用者體驗不僅限於車載技術，音訊內容也正順應此一趨勢，亞馬遜音樂和 Audible 現已在部分車型中提供杜比全景聲音軌，包括梅賽德斯-賓士、凱迪拉克、Polestar 和沃爾沃汽車； 這不僅適用於音樂，也適用於其他音訊內容（例如有聲書），受惠於佛吉亞應用商店、Google汽車應用商店和哈曼 Ignite 等平台支援，進而促進內容與車載系統的整合； 科技市場的其他參與者也展示了杜比全景聲的創新應用，Holoride 與杜比合作，在 Polestar 3 車內提供地理空間聲學體驗，聲音會根據車輛的運動及其外部環境做出反應，進而實現即時演變的聲音沉浸感； 此外，3SS 也推出了 3Ready Automotive 平台，提供量身定製的娛樂體驗，為每個製造商提供可自訂的介面，並配備先進的內容管理和適用於軟體定義汽車的貨幣化工具； 杜比車載生態系統也依賴專業的產業合作夥伴，去年9月，在慕尼黑舉行的IAA 2025行動出行展上，多家合作夥伴展現了他們的專業知識： Arkamys 優化了車廂內的音響效果，而 Cinemo 則提供了設備和車載 VOD 服務之間的無縫連接； Dirac 在慕尼黑的標誌性工作室組織了個人化、特定座位的試聽演示，由高通和杜比組成的聯合團隊發布了一份白皮書，詳細介紹了杜比全景聲 在驍龍 Cockpit 平台上的最佳實現； 沉浸式音效正應用於越來越多的車型，而 HDR 畫質也逐漸融入車內，在眾多產業合作夥伴和內容提供者的支持下，杜比生態系統正在下一代互聯汽車領域紮根，這些創新進一步印證了車載多媒體體驗已成為駕駛和乘客重要考量的概念。

此次更新引入了「呼叫篩選」和「呼叫記錄」功能，這些功能一直是 Pixel 設備上的必備功能，如今也已應用於汽車領域。此舉正值Google尋求深化其在汽車領域的佈局之際，在該領域，互聯互通和AI 驅動的功能正成為關鍵的差異化因素。 這些功能允許用戶自動篩選來電，並產生人工智慧支援的通話摘要，所有這些都無需分散駕駛員對道路的注意力。通話篩選功能使用Google的 AI 代表駕駛員接聽電話，要求來電者說明其目的，而通話記錄功能則會轉錄並總結通話內容，以便日後查看。 新聞來源 重點摘錄 在人們對分心駕駛日益增長的擔憂下，此次整合顯得特別及時，Android Auto 利用與 Pixel 手機相同的技術，旨在減少通勤期間手動操作裝置的需要； 業內專家指出，此類改進與更廣泛的監管要求相契合，這些要求旨在推動更安全的車載技術，這可能會讓Google在競爭中佔據優勢； Google 正在優先進行全面測試，以確保其與各種車型和 Android 設備的無縫兼容性，該功能具體的發佈時間尚未確定； 此次更新凸顯了Google模糊行動體驗與汽車體驗界線的策略，旨在提升生態系統忠誠度，對於與Google合作的汽車製造商來說，這可能意味著更具吸引力的資訊娛樂系統，可以與蘋果的CarPlay相提並論； 長期以來，CarPlay憑藉其直覺的介面和功能佔據主導地位，Android Authority的進一步分析強調了這些 Pixel 衍生的新功能如何實現免持通話管理，讓駕駛者專注於導航和交通狀況； 這對於長途駕駛或在交通繁忙的城市地區行駛的駕駛員尤其有益，因為在這些地區，干擾可能會帶來真正的風險； 該技術的核心依賴於Google的 Gemini AI 模型，該模型可以即時處理語音數據，從而提供準確的篩選和註釋。這不僅透過盡可能在設備上進行資料處理來增強用戶隱私，也為更複雜的車載 AI 應用開創了先例； 這些功能或許可以融入更先進的 AI 來預測呼叫處理或與氣候控制等其他汽車系統整合，許多人認為這是邁向完全自動駕駛車載助理的一步； 然而，挑戰依然存在，包括確保與舊款車型的兼容性，以及解決圍繞AI通話監控的隱私問題； Google 最近將 Android Auto 15.2 正式版推向了生產環境，這表明谷歌正在穩步推進改進，這種模式顯示Google致力於迭代改進，這可能會迫使競爭對手加快自身的創新步伐； 對業內人士來說，這項進展顯示Google雄心勃勃，想要主宰連網汽車領域，而駕駛習慣數據或許可以為未來的服務提供參考； Google將「Pixel magic」融入Android Auto，這不僅是在更新軟體，更是在重塑駕駛者與科技的互動方式，隨著車輛越來越成為我們數位生活的延伸，這些功能可能會重新定義安全性和效率的標準。

邊緣運算（Edge Computing）正在改變物聯網（IoT）和汽車產業，它支援從源頭進行即時資料處理，降低延遲並增強安全性。這種轉變可以降低延遲、增強安全性並優化頻寬，進而突破傳統以雲端為中心的模式的限制。 關鍵創新包括恩智浦（NXP）的 EdgeVerse 和意法半導體（ST）用於邊緣 AI 的 STM32N6 微控制器。儘管面臨功耗等挑戰，但到 2030 年，市場年複合成長率（CAGR）仍將超過 30%，可望打造更智慧、更有效率的系統。 新聞來源 重點摘錄 最近的發展突顯了這一趨勢，例如，恩智浦半導體擴展了其 EdgeVerse 平台，提供了一套針對工業、物聯網和汽車應用量身定制的全套處理器，強調安全性和可擴展性，使設備無需持續依賴雲端即可處理複雜的運算； 意法半導體近期推出 STM32N6 系列高性能微控制器，專為汽車和機器人領域的邊緣 AI 應用而設計，這些晶片整合了神經處理單元，可加速邊緣機器學習任務，推理時間較前代產品提升高達 50%，這項創新對於自動駕駛汽車至關重要，因為感測器的瞬間數據分析可能決定著安全與災難的發生； 在汽車領域，邊緣運算透過支援多接入邊緣運算（MEC）框架，正在徹底改變連網汽車，使汽車能夠處理物聯網資料流，以實現預測性維護和即時交通導航等功能，無需給中央伺服器帶來過大的負擔； 然而，將邊緣運算整合到物聯網和汽車微控制器中並非一帆風順，功耗仍然是一項關鍵挑戰，因為邊緣設備必須在資源受限的環境中有效運作，需要一種能夠在本地處理和雲端整合之間取得平衡的混合架構來緩解這些問題； 目前的市場分析表明，邊緣運算產業將呈現爆炸性成長，OpenPR 最近發佈的一份關於美國邊緣運算產業的報告預測，大規模的併購將出現，技術發展將推動該產業到 2030 年的 CAGR 超過 30%； 物聯網設備的激增將推動這一趨勢，預計到 2030 年，物聯網設備數量將達到 300 億，由於邊緣運算將資料處理分散化，安全性至關重要； 恩智浦平台透過內建加密和安全啟動機制解決了這個問題，減少物聯網網路中的漏洞，最大限度減少雲端通訊本質上可以增強資料隱私，而資料隱私在汽車應用中至關重要，因為連網汽車的個人資料面臨風險； 倫理問題也隨之而來，尤其是在 AI 驅動的邊緣系統中，業內人士必須在創新與責任之間找到平衡； 採用的障礙包括互通性和標準化，IBM對物聯網邊緣運算的理解是倡導開放標準，以確保跨裝置的無縫整合，在汽車領域，這對於車隊管理至關重要，因為不同的微控制器必須有效溝通； 成本因素也扮演重要角色，雖然邊緣基礎設施的初始投資可能很高，但減少資料傳輸帶來的長期節省卻十分可觀，對於業內人士而言，與意法半導體和恩智浦等領導企業合作，能幫助企業充分利用這些效率優勢。

文：偉盟系統產業顧問／任苙萍 汽車產業正快速邁向「軟體定義」與「智慧座艙」的時代。從語音控制、中控大螢幕、AI 駕駛助理，到全景式資訊顯示與感測聯網，汽車的內裝科技化程度已超越過往任何時期。 對消費者而言，這意味著更安全、更便利的駕駛體驗；但對保修業者來說，這場變革卻是一場技術門檻與營運模式的雙重考驗。 當維修現場不再只是「機械作業」，而是結合軟體診斷、資料分析與系統整合的新戰場，汽車服務業也必須重新定義「修車」這件事。 智慧座艙崛起：汽車服務不再只是機械問題 近年汽車內裝正以驚人速度「數位化」——從大尺寸中控螢幕、語音助理、AR抬頭顯示器（AR-HUD），到全景智慧座艙與AI駕駛助理，車輛已不再只是代步工具，而是可學習、互動、娛樂的「行動智慧空間」。 這股趨勢背後的驅動力包括晶片運算能力提升、軟體定義車（SDV, Software Defined Vehicle）的普及，以及車用AI演算法成熟。車廠從「製造硬體」轉向「軟體整合」的同時，也讓汽車維修業進入全新挑戰期。 過去的保修重點在於引擎、變速箱、煞車系統，如今卻要面對「螢幕死機」、「語音助理異常」、「感測器誤報」等新型問題。維修人員不僅需要懂機械，還得理解電腦邏輯與通訊協議，才能真正解決「智慧車」的疑難雜症。 從機械修理到軟體診斷：技能重構的挑戰 汽車科技化最直接的影響，就是保修技能結構的轉變。以往檢修靠聽聲音、看油色、測壓力，如今則需連接診斷電腦（OBD-II、UDS、CAN Bus）、更新韌體或重新設定感測模組。 AI診斷系統雖能協助初步偵錯，但真正的維修仍需人員判斷。舉例來說，某些品牌的ADAS系統（如車道偏移或自動煞車輔助）若鏡頭校準偏差，即便感測器本身正常，仍可能誤報或失靈。這種情況需要「軟硬體並修」的專業人員介入。 此外，車輛的軟體更新（OTA, Over-the-Air）讓許多問題能遠端修復，卻也帶來新挑戰：更新失敗、版本不相容、車主自行刷機導致系統錯亂等。這意味著保修廠需具備「數位維修」的能力，並能與原廠伺服器或第三方平台協作。 AI + 數據：開啟保養管理新商機 另一方面，車內科技化也為保修業帶來前所未有的機會。隨著車輛感測器能即時回傳數據（如胎壓、電池健康度、冷卻液溫度等），AI可主動分析使用行為，預測零件磨損或異常趨勢。 這讓「預測性保養」成為新常態。保修廠能透過雲端連線掌握車主用車狀況，在故障前主動提醒回廠，提升顧客回流率與服務黏著度。 同時，結合CRM系統與AI引擎，車廠可自動分級客戶、推薦保養項目、甚至根據行駛里程與駕駛習慣提供動態報價。這不僅讓服務更智慧化，也提升了整體營運效率與毛利空間。 從「修車」到「經營車主體驗」 汽車內裝科技化不只是產品升級，更是產業價值鏈的重組。保修業若仍停留在傳統修理思維，勢必逐漸被市場淘汰。未來的競爭關鍵，不在於誰修得快，而是誰能用數據洞察與AI工具，讓車主「不必等到出現狀況才進廠」。 當車變得越來越聰明，維修廠也必須進化成「智慧服務中心」——懂車、懂數據、懂顧客，才能在汽車數位時代中穩健前行。

在汽車售後服務進入「數據驅動」的新時代，導入 AI 車牌辨識（ANPR/LPR）可望成為汽車服務廠數位轉型的關鍵一步。 這項技術不僅能提升接待效率，更能透過即時資料整合，打造高品質、客製化的顧客服務體驗。以下從成本、應用與AI技術三面向解析這項方案的價值。 建置成本：整合深度決定效益 導入車牌辨識系統的成本差異極大，從幾萬到數十萬新台幣不等，關鍵在於系統整合的深度。 硬體部分包括具備紅外線與強光抑制功能的 LPR 專用攝影機、AI 邊緣運算主機以及網路佈線；軟體則涵蓋車牌辨識核心引擎與前端操作介面。真正的成本焦點在於與 DMS（經銷商管理系統）或 CRM 的串接。 若要在辨識車牌後即時顯示「是否預約、車主姓名與車歷」等資訊，必須進行API客製化開發。這類整合服務雖增加初期投資，但能讓整個接待流程自動化運作。 延伸應用：從接待到效率管理 AI 車牌辨識不只是「看出是誰的車」，更能延伸出多元加值功能。 例如辨識到VIP客戶時系統可自動通知接待人員，提供尊榮服務；若是黑名單或未付款車輛，系統也能即時示警。 當辨識到已預約車輛時，可自動建立工單、通知技師準備接車，達到工單與派工自動化。 進一步，若在廠內各區設置辨識點，系統還能分析車輛在不同區域的停留時間，協助找出流程瓶頸，提升整體作業效率。 技術差異：服務廠不是停車場 雖然停車場與服務廠都採用車牌辨識，但應用邏輯完全不同。 停車場系統的重點是「計時與收費」，而服務廠系統的核心是「即時資料整合」。辨識到車牌後，系統須在 0.5 秒內連線查詢客戶資料，這需要與 CRM/DMS 的深度串接。因此，若直接使用停車場方案，多半無法滿足服務廠的即時互動需求。 AI強化應用：從辨識到車損分析 現今主流的車牌辨識已全面採用深度學習（CNN）技術，辨識率高達 99% 以上，能應對車牌歪斜、反光、髒污等狀況。更進一步的應用是 AI 車損辨識（AI Damage Assessment）。 當車輛進廠時，系統可同時啟動多支攝影機進行環景拍攝，AI自動標示刮痕、凹痕等損傷。這不僅可避免交車爭議，還能協助接待人員即時提出修復建議，創造額外營收。 智慧辨識，串聯偉盟行宇宙 CRM 生態圈 AI車牌辨識不只是科技設備，而是串聯接待、工單、分析與顧客服務的智慧中樞。 當這項技術與偉盟行宇宙CRM生態圈整合後，車牌辨識即能成為自動開啟客戶旅程的第一步： 進廠即識別、資料即更新、行為即追蹤，並與LINE互動、預約、回訪、自動問卷等功能無縫連結。 透過這樣的整合，服務廠不僅提升效率，更能全面掌握顧客體驗，從第一眼辨識到售後回流，打造真正的智慧服務循環，讓「科技懂你，也懂你的客戶」。

文：偉盟系統汽車事業部輔導顧問／Fanny 當你拖著行李箱，準備出國的那一刻，首先最不想遇到的就是，去機場的路途中，遇上交通混亂的體驗。「機場接送」服務在如今出國人潮爆增的時代，早已不只是「叫一台車」這麼簡單，而是整趟旅程的第一站。這次要帶領各位讀者一起看看，優質的接送業者，背後是如何運作，才能確保每位旅客安心啟程。 打破迷思，便宜不再是首要考量 越來越多人在出國前會先預約機場接送，且在選擇接送服務時，認為「價格」是最重要的因素。然而，事實真是如此嗎？ 當旅客面臨出國趕飛機的關鍵時刻，心中可能會產生一個疑問：「計程車會不會準時來接我？」 消費者在意的5大關鍵因素 根據 2025 年機場接送趨勢報告，旅客在選擇機場接送服務時，重視的面向有： 1.準時到點，不耽誤行程 準時是接送的首要條件。無論是凌晨的早班機，還是深夜的紅眼航班，有時可能剛好遇到車流量雍塞的尖峰時段，因此，司機提早10分鐘抵達候車是基本要求。畢竟，旅客最怕的就是時間的不確定性，一旦延誤，整趟旅程的節奏可能被打亂。 2.安全、舒適、整潔 對許多旅客來說，在長途飛行後，希望可以在車上安靜休息；對出差旅客而言，希望能夠在車上處理公事。因此，車內環境是否舒適，往往成為品牌差異化的決勝點！ 例如水、充電線等貼心小物，甚至播放柔和音樂、提供安靜空間，看似小細節，都能大幅提升乘客滿意度。 3.司機態度良好、客製化服務 對於帶著長輩或孩子的家庭來說，協助搬運行李、提供嬰兒座椅；而對外籍旅客來說，舉牌服務幫助他快速找到車輛。司機的態度與服務細節，往往就是乘客願意再次選擇同一家業者的關鍵。 4.即時確認、主動提醒 當旅客忙著準備行李、查看航班資訊時，最不想浪費時間來回確認叫車細節。若是能夠做到，預約成功後，以及行程前一天，主動發送提醒訊息，都會是提升消費者信心的關鍵。 5.費用透明，建立口碑 透明的計費方式是建立信任的第一步。特別是對首次使用機場接送服務的旅客來說，清楚的價格說明能大幅降低疑慮。 系統化管理，讓優質服務更升級 要提供穩定優質的機場接送服務，光靠司機個人的努力是不夠的，更需要完善的系統化支援。透過智能化的管理系統，從多個面向協助司機提升服務品質： 1.一鍵派車，自動通知乘客與司機 司機只需一支手機，即可掌握當天所有行程，以及各乘客的客製化需求。 2.司機執勤狀況監控 Dashboard 管理層透過儀表板，掌控每位司機是否已於預定時間抵達，如有延誤，即可立即介入。 3.司機專屬智慧APP助手 取代過去紙本與LINE派單的方式，讓司機可以提前查看隔日行程，做準備。 4.電子簽認單新體驗 乘客透過APP完成簽名，管理層即時取得資料，加速請款流程，也方便保存。 不僅要「開得穩」，更要「想得遠」 對現代消費者來說，機場接送，不只是交通工具，更是一場完美旅程的序章。而系統化管理，正是讓這個序章始終精彩的關鍵。

文：偉盟系統產業顧問／任苙萍 近年來，人工智慧（AI）不僅重塑汽車製造與銷售流程，也正快速滲透到「汽車服務業」的每一個環節。從預測性保養、影像辨識檢測、客服自動化，到零件供應鏈管理與車隊運營優化，AI 正在讓汽修與售後服務從「經驗驅動」轉向「數據驅動」，為業者帶來效率、精準與新商機。 在全球市場中，AI 已經從研究概念進入實際應用階段。 預測性保養（Predictive Maintenance） 是最具代表性的突破。透過車載感測器與雲端分析，AI 能監控引擎、變速箱、輪胎與電瓶等關鍵數據，在零件磨損或異常徵兆出現時即時預警，讓維修廠能「預約故障」而非「等待故障」。這項技術能大幅減少突發狀況、延長零件壽命，也讓維修排程更有效率。 AI 驅動的全球汽車服務變革 同時，AI 影像辨識技術 正快速取代人工檢測。歐美多家大型車隊與保險公司已導入自動化車況掃描設備，只需數十秒即可完成外觀、底盤與油液狀態分析。這讓估價、報價與理賠流程更快速透明，也降低人為誤差。 另一項重要趨勢是 數位孿生（Digital Twin）與邊緣運算（Edge AI） 的整合。 維修中心可建立設備與車輛的虛擬模型，透過邊緣運算即時分析運轉數據，進行異常警報或最佳化維修流程。這不僅提升生產效率，也讓遠端監控與智慧調度成為可能。 此外，AI 客服與自動化預約系統 正成為售後服務的主流工具。車主可透過 LINE、App 或官網聊天機器人查詢報價、預約進廠、接收保養提醒；AI 會根據過往維修記錄自動判斷可能的服務項目，提升互動效率與客戶黏著度。對維修廠而言，這不只是節省人力，更是一種「行銷自動化」的開始。 台灣與亞洲的落地應用案例 在亞洲，特別是台灣，AI 在汽車服務領域的導入雖仍處於早期階段，但已可見具體成果。 Hyundai 台灣南陽實業 是首批導入生成式 AI 的車廠之一。他們利用 Google Gemini 結合內部維修知識庫，打造「智慧維修系統」。技師或客服人員可用自然語言查詢技術資料，平均節省 75% 查詢時間，大幅提升服務效率。 Graphen.ai 的「Aica Mobile Doctor」 則以 AI 為核心，結合 OBD-II 車載資料與車主口述症狀，自動判斷可能故障原因並提供維修建議。這類輔助診斷系統可成為維修廠的「第二意見」，加速初步判斷並提升準確度。 在車檢領域，國內已有多家科技公司開發 AI 視覺檢測站，能在短時間內自動完成車輛外觀與機械狀態檢測，未來有望應用於驗車、交車前檢查或大型車隊維護作業。 同時，像 格上租車 這類共享車業者，也已導入 AI 自動審核與車況比對功能，讓會員註冊與車輛交接流程更快速、安全。 這些案例顯示，AI 已不再只是汽車製造端的話題，而是售後與服務端的新戰場。從品牌經銷商到獨立維修中心，只要善用數據與工具，皆可提升效率與客戶體驗。 台灣導入 AI 的機會與挑戰 台灣的汽車服務產業具有導入 AI 的多重優勢。首先，本地擁有強大的電子與半導體供應鏈，AI 相關感測器、邊緣運算模組與工業電腦都可在地取得，成本與整合彈性高。其次，政府推動的 AI 汽車產業聯盟 為產、學、研協作建立平台，有助於業者接觸最新技術與資源。 此外，台灣車主市場對高品質服務有明顯需求。無論是電動車售後保養、豪華車專修、還是車隊維護，皆具備導入 AI 的應用空間。例如： 中小型修車廠 可導入 AI 客服或 LINE 智能預約系統，降低接案負擔； 大型維修中心或連鎖體系 可投資 AI 視覺檢測與預測保養模組； 租賃與物流車隊 則可使用 AI 進行駕駛行為分析與維修排程優化。 然而，AI 導入的挑戰也不容忽視。 最關鍵的問題是「數據來源與標準化」。多數維修廠並無長期累積的車況資料庫，舊車也缺乏感測器或連網功能，使 AI 模型難以訓練。此外，不同品牌與年式的車輛資料結構差異大，缺乏統一介面與協作機制。 其次是「成本與人員能力落差」。AI 系統需搭配攝影設備、伺服器與持續維護，對中小型維修廠而言是沉重負擔；而技師若未受過數據或軟體工具訓練，也可能抗拒改變。 最後，隨著車輛數據越來越多，隱私與資安風險 也成為新課題。如何保護車主行駛資料、維修記錄及影像內容，將影響業者信任度與品牌形象。 從修車到「智慧維修」的轉型契機 AI 正在重新定義汽車服務業的價值鏈。 從前，維修廠的競爭力來自技師的手藝與口碑；如今，競爭的核心正在轉向「誰能更快掌握數據、理解客戶與預測需求」。 對台灣業者而言，與其等待大規模轉型，不如從實用的小步開始——例如導入 AI 聊天客服、故障初診輔助或零件庫存預測等具體場景。這些「微升級」的應用能迅速產生效益，也為未來更深層的 AI 系統打下基礎。 當修車廠不再只是修理問題，而是能「預測問題、避免問題」時，汽車服務業將正式邁入智慧維修的新時代。重點在於：AI 是用來啟發或駕馭、以提升工作效率或生活品質，人類依舊是制訂產業遊戲規則的主人，而不是對 AI 唯命是從、淪為 AI 的奴僕。 任何 AI 設計或導入，仍須「以人為本」。別忘了老話一句：科技，始終來自於人性！而且，人性的價值認定與外顯模式會隨著時空轉換而時移勢易，身為經營者必須不斷與時俱進。更多關於 AI 時代的營銷心法，歡迎大家親臨《 AI 數位轉型實務 Workshop 》一起分享實作體驗。

在過去，許多汽車保修廠仰賴熟客關係與口碑經營，維持穩定的收入來源；但隨著電動化、共享化與保險、車隊平台的崛起，市場競爭邏輯已徹底改變——單一客源已不足以支撐長期成長，真正的競爭力在於能否融入生態圈。 熟客經營穩固，卻也設下了成長邊界 熟客市場的確能帶來穩定，但也讓許多保修廠停留在「被動接案」的狀態。 當車主車齡變化、品牌轉換、或保險與租車公司掌握派修入口時，封閉的系統反而成為限制。 未來的修車廠，不只是修車，更是資訊與服務的節點。 為何一定要對外連結？ 現今車輛服務已形成「多角色協作」的新模式： 車主、保險公司、車隊業者希望能即時追蹤維修進度； 零件供應商需同步庫存與報價資訊； OEM 與經銷商要求統一的保固與維修記錄。 若保修廠系統無法自動對接這些需求，恐將逐漸被市場自然排除。 資料流通帶來信任，而信任帶來穩定合作。 對外連結不僅能強化熟客關係，更能開啟新的訂單來源與聯盟合作機會。 偉盟系統：讓保修廠成為生態圈節點 偉盟系統提供完整的汽車產業數位解決方案，涵蓋代理、經銷、維修、零件與回收五大模組。對保修廠而言，「汽車服務廠管理系統」不僅整合工單、排程與技師績效管理，還涵蓋零件庫存、採購，以及財務會計功能，並能對接 CRM、DMS、保險與車隊系統。 透過與 LINE 官方帳號串接，車主可自動收到保養進度通知與回廠提醒。這套系統不只是提升內部效率的工具，更能讓保修廠在資料自動匯出、進度即時回報、報價標準化的情況下，與保險公司、車隊、OEM 等建立信任關係，成為生態圈中可被選擇的重要節點，打開對外合作的新可能。 從修車廠到服務節點，擴大價值鏈 透過偉盟行宇宙的整合架構，保修廠不再只是「維修據點」，而是：連結上下游的資訊中心、品牌與車主互動的前線服務據點、跨平台合作的數據節點。 從工單到零件、從會計到 CRM，所有資訊都能被串接、分析與再利用。 這意味著：不只是「經營熟客」，而是在經營一個可以自動帶來新機會的生態網絡。

文：偉盟系統產業顧問／任苙萍 台灣車電產業迎來一場關鍵轉折。隨著經濟部促成「AI Automotive產業大聯盟」正式成軍，由台灣車輛移動研發聯盟（TARC）與電電公會共同發起，集結政府、法人與產業三方力量，宣告台灣將以更整合的姿態，投入全球智慧車電與自駕技術的競逐戰。 這不僅是產業組織的成立，更是台灣車電生態正式邁入「AI驅動」的新階段。在上週三（10/1）筆者親身與會的啟動儀式，TARC 主委王正健強調：AI 正重塑汽車產業價值鏈，從「造車」轉向「造智」，一語道破台灣產業的既有優勢與未來挑戰——過去的強項在零組件與代工，但未能在系統整合與應用場景上形成領導地位。 AI 重塑車電產業價值鏈 AI 正在改寫汽車產業的結構。從智慧駕駛、車聯網（V2X）、到智慧座艙與能源管理系統，AI 不再只是附加功能，而是驅動汽車轉型的「中樞神經」。根據 Precedence Research 報告，全球車用 AI 市場將以年均 30% 的速度成長，2035 年上看 500 億美元。這意味著，未來的汽車競爭焦點不再是引擎與鋼鐵，而是資料、演算法與智慧決策能力。 台灣過去在半導體、通訊與伺服器領域深耕多年，具備先天優勢。工研院預估，2029 年台灣車電產值可達 9,000 億元台幣，若能順利整合 AI 技術與自主平台，有望推升至兆元級產業規模。此次大聯盟的成立，正是為了整合這些分散的能量，建立從晶片到應用的完整價值鏈。 從硬體製造走向「智慧服務」 要突破此困境，關鍵在於「三階段轉型」策略： 從硬體驅動到數據驅動：建立車輛 AI 模組與雲端資料平台，讓車輛不僅是交通工具，更是可學習、可預測的行動智慧終端。 從單點創新到跨域整合：結合資通訊（ICT）、AI 演算法、電控與能源管理，打造以軟體為核心的車電架構（Software Defined Vehicle）。 從本土應用到國際輸出：以虛擬驗證平台與國際標準對接，建立可出口的驗證與安全體系，讓台灣車電技術成為國際供應鏈的一部分，而非單純代工。 這也是聯盟成立後的首要任務——串連車輛中心、工研院、金屬中心、中科院與資策會等法人單位，形成跨域研發網絡，推動 AI 自駕、智慧座艙與整車控制技術的落地應用。 電電公會：從代工鏈到創新鏈的轉換樞紐 電電公會秘書長林全能指出，大聯盟將以「群聚能量、開創AI新價值、鏈結國際」三大方向推動發展。這其實揭示了台灣車電發展的三個關鍵任務。 第一，群聚能量：車電產業鏈過去過於分散，晶片、模組、系統、整車之間缺乏整合節點。若能透過聯盟形成供應鏈協作機制（Cluster Co-Development），可有效加速產品驗證與量產時程，縮短技術落地的距離。 第二，開創AI價值：AI 在車電領域的應用不僅是自駕與座艙體驗，更涵蓋品質監測、能源優化、智慧維修、乃至於車聯雲端數據服務。若台灣企業能掌握 AI 模型與運算架構設計能力，將有機會從「供應鏈一環」轉為「系統解決方案供應者」。 第三，鏈結國際：隨著歐美車廠推進 SDV（Software Defined Vehicle）架構，國際供應鏈逐漸開放軟體與資料介面。這正是台灣進入全球市場的絕佳機會。若能以 AI 驅動的車輛驗證平台與數據服務接軌國際標準，台灣不僅能出口零組件，更能輸出整體解決方案。 打造「AI Mobility Sandbox」產業試煉場 從第一線的產業顧問視角出發，建議政府與聯盟成員除了建立「AI Mobility Sandbox」外——提供可模擬真實道路、資料與法規環境的測試場域，讓產學研與新創能在可控範圍內進行 AI 模型訓練與車聯網測試；更應同步推動以 ESG 為核心的「智慧低碳移動」策略，將汽車服務業納入整體生態鏈之中。 在未來的智慧交通體系裡，汽車服務業不再只是「保養維修」或「接送派車」的角色，而將晉升為「移動數據中心」（Mobility Data Hub）。無論是日常接送車隊的運行路線、車況監測，或是保修廠透過診斷系統與AI預測維修的資料，都能成為 AI 模型優化、能源調度與交通治理的核心數據來源。這些第一線的「實地資料」正是連結虛擬模擬與真實世界的關鍵。 同時，資通訊產業將成為串聯這一切的「神經網絡」。透過 5G、雲端運算與邊緣 AI，資料得以在車端、廠端與雲端之間即時流通，使車輛維修、能源管理、再生製造與碳足跡追蹤形成閉環。台灣若能結合車電、資通訊與汽車服務三方力量，打造一個涵蓋製造、維修、營運與永續的完整車用 AI 生態圈，將不僅是「科技強國」，更有機會成為亞太地區永續智慧交通的示範典範。 AI浪潮下的產業共榮與服務轉型 AI Automotive產業大聯盟的成立，不僅是政策的成果，更是產業重構的起點。未來的智慧車電，不只在製造端展現創新，更將延伸至「汽車服務業」的場景中。隨著車輛導入更多感測與資料介面，汽車服務業者將成為能讀懂車輛數據、預測故障、提供個人化用車建議的「智慧服務中心」。 AI 驅動的車聯資料，也將改變售後市場生態——從預防性保養、遠端診斷、到自動派工與智慧客服，整個服務鏈都可被數據重新定義。汽車服務業若能及早與 AI 車電生態接軌，建立資料共享與維修標準化能力，不僅能提升效率與顧客體驗，更有機會成為智慧移動產業的重要應用前哨。 AI 車電的革命，不僅是製造業的升級，更是服務業的重生。台灣若能從「智慧造車」一路延伸到「智慧養車」，將真正完成從製造走向智慧的轉型。

文：偉盟系統汽車事業部輔導顧問／Jun  很多保養廠老闆聽到「CRM」（客戶關係管理）三個字，腦袋就自動打結，覺得這是大公司才需要的東西，其實不然，CRM並不是要你上複雜的系統或寫程式，而是從邀請車主加LINE開始，就能一步步把車主變成你的會員，再透過數位工具來幫你經營。  只要車主願意加入，你就能一步步把他變成會員，接下來用數位工具幫你經營，這過程不像想像的難，反而是簡單又有效。     從「加LINE」開始，讓車主主動留下記錄   某家經營30年的保養廠，他們的做法很單純：車主結帳的時候，接待順手請他們掃 QR Code 加 LINE 官方帳號，再告訴車主：「加入後我們會幫你設定定保提醒，不會打擾您，訊息也不會漏掉。」  結果幾乎所有車主都同意加入，因為這對他們沒有成本，且覺得很方便，符合日常使用習慣。  →光這個小小的動作，這家保養廠每個月就能增加上百個會員，車主資料也自動進到系統，不用再靠紙本或 Excel，省事又不會掉資料。      自動提醒，比人工打電話更有效 一旦有了會員資料，CRM 系統就能自動幫你做到以下三件事：   【出廠關懷】：車主出廠三天後，自動發送關懷訊息，並附上問卷，詢問「這次服務是否滿意？」  實例：某廠收到一位車主評分「3分以下」的回覆，廠長親自致電關心，對方覺得「有被重視」，下次換輪胎、做保養還是回來這間廠。     【定保提醒】：系統會依照工單填的「下次保養日期或里程」自動通知。  實例：某車主因為LINE提醒，準時回廠更換煞車油，避免了拖到故障才進廠，這種精準提醒，比傳統靜電貼紙還可靠。     【活動推送】：優惠活動直接推播給會員，像是「輪胎更換優惠」等。  實例：一家廠在淡季推出「冷氣系統清洗9折」，直接透過會員推送，結果一週內就帶來20多台回廠，填補了原本淡季的空檔。     →這些自動通知的動作，平常可能要靠接待一通一通電話提醒，但現在完全不用人力，卻能讓車主感受到持續的關心。      LINE 對話，不只是聊天記錄，而是經營資產   有一間保養廠每天透過 LINE OA 大約會收到 15 則訊息，其中七成是車主用 LINE 預約（換機油、保養檢查），三成則是詢問一些疑難雜症。  過去只靠電話，接待必須臨時做筆記，時間一久很難翻查，現在所有對話都在 LINE 裡，不管是臨時改時間，還是車主問過什麼，都能快速翻回來。  接待比較不容易漏掉，車主也安心，因為對話有記錄，不怕吵架時出現「你沒跟我說過」，更重要的是，這些記錄久了就變成資料，可以用來分析車主的習慣，未來推廣更精準。     CRM 不是高科技，而是高價值工具   很多保養廠老闆會說：「我不懂數位。」但想想看，你每天都在用 LINE，只是沒有把它變成經營的工具而已。   第一步：邀請車主加LINE官方帳號。  第二步：透過LINE導入CRM會員。  第三步：讓系統自動處理出廠關懷、定保提醒、問卷與活動推送。     就這三個簡單動作，保養廠不需要額外請人，也不需要專業的IT背景，就能擁有比傳統電話追客還強大的經營工具。  CRM不是甚麼高科技，而是幫助你少操心、少遺漏，卻能多抓住一個客戶回廠的高價值工具。