智慧化如何成為汽車價值鏈的核心驅動力
- 偉盟系統產業顧問／任苙萍
- 12小时前
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文：偉盟系統產業顧問／任苙萍
人工智慧（AI）、自動駕駛與軟體定義車輛（SDV）快速成熟，汽車產業正從以硬體為中心的製造模式，轉向以「資料、演算法與平台能力」為核心的新競爭格局。2025 年的最後一天，就來窺探一下 來年智慧出行的可能樣貌吧！
根據 StartUs Insights 與 MarketsandMarkets 的最新研究，汽車人工智慧市場正進入穩定擴張階段，並逐步展現結構性轉型的特徵。2026 年，AI 不再只是車載功能的加值選項，而是全面滲透設計、製造、銷售、維修與出行服務的關鍵基礎。
市場規模穩健成長，AI 成為汽車產業的「底層能力」
從整體市場來看，全球汽車人工智慧產業目前涵蓋約 724 家公司，其中 511 家為新創企業，顯示創新動能仍主要來自新興技術團隊。市場年增率約 11.21%，而根據預測，全球汽車 AI 市場規模將由 2025 年的 188.3 億美元，成長至 2030 年的 384.5 億美元，年複合成長率（CAGR）高達 15.3%。
值得注意的是，這一波成長並非單一技術爆發，而是 AI 作為「基礎能力」被系統性導入汽車價值鏈，包括車輛設計優化、製造自動化、駕駛輔助、車隊營運、售後維修與資料驅動服務。
就業與專利數據揭示產業進入「落地期」
從人力結構觀察，全球汽車 AI 領域目前約有 115,700 名專業人員，去年僅新增 17 名員工。這個數字看似保守，卻反映產業已從「大量招募研發人力」的探索期，進入以系統整合、商業化與規模部署為核心的成熟階段。
專利活動亦呈現相同特徵。近年僅有 13 項專利申請、12 位申請人參與，其中 中國以 7 項專利領先。這顯示汽車 AI 的競爭重心，已由「概念性創新」轉向「應用落地與平台效率」，專利不再是唯一護城河。
地理與城市聚落，形塑汽車 AI 創新樞紐
從區域分布來看，汽車人工智慧的主要活動集中於 美國、印度、德國、英國與加拿大，這些國家同時具備成熟的汽車製造體系與 AI 技術基礎。
在城市層級，倫敦、舊金山、班加羅爾、紐約與新加坡成為關鍵節點，匯聚新創公司、OEM、半導體與雲端平台商。這些城市不僅是研發中心，更是跨產業合作與資本流動的重要樞紐。
資本流向顯示：AI 投資高度集中於關鍵場景
汽車 AI 領域的平均單輪融資金額高達 5,600 萬美元，反映該市場屬於高資本密集型產業。累計已有 1,000 多位投資者，參與 755 輪以上融資，並支持超過 186 家公司。
在投資結構上，軟銀、英偉達、長江資本、紅杉資本中國等重量級投資者，累計投入超過 85.3 億美元。資金主要流向三大方向：自動駕駛與 ADAS 軟體、AI 車輛平台與即時運算架構、車輛資料分析與營運智慧。
這也說明，AI 的價值已不只在「駕駛本身」，而是延伸至整體車輛生命週期管理。
三大 AI 子趨勢，勾勒 2026 年產業輪廓
先進駕駛輔助系統（ADAS）
ADAS 相關公司超過 2,100 家，全球員工近百萬人，成長率雖僅 1.11%，但其重要性來自法規驅動與安全標準提升，已成為所有新車的基本配備。
生成式人工智慧（Generative AI）
涵蓋 24,000 家公司，年增率高達 18.73%，應用於設計自動化、數位孿生、合成資料與車載個人化體驗，是目前成長最快的領域。
感測器融合（Sensor Fusion）
結合攝影機、雷達與光達資料，年增率 11.2%，是邁向高階自動駕駛不可或缺的技術基礎。
新創案例顯示 AI 已深入銷售、維修與設計
從 Steer AI 的二手車數據定價、AutoConverse 的經銷商 AI 互動，到 WrenchLane 的 AI 診斷與 Depix 的生成式設計工具，這些案例共同指向一個趨勢：AI 正從車上，走向整個汽車服務與營運流程。
這也意味著，未來競爭不再只是「誰造得出好車」，而是「誰能用 AI 提供更高效率、更透明、更可預測的汽車體驗」。
汽車 AI 正成為產業轉型的關鍵推進器
展望 2026 年，汽車人工智慧不再是單一技術模組，而是貫穿設計、製造、銷售、維修與出行服務的核心能力。感知、決策與資料驅動的車輛智慧，正在重塑整個汽車價值鏈的競爭邏輯。
對車廠、供應鏈與服務業者而言，AI 已從「選擇題」轉變為「基本題」。誰能率先建立可擴充、可整合、可商業化的 AI 平台，誰就能在下一輪汽車產業轉型中，掌握真正的主導權。
AI 將全面重塑汽車服務業的競爭邏輯
對整個汽車服務業而言，人工智慧的崛起不只是工具升級，而是一場經營模式與專業價值的重構。從銷售端的精準客戶互動、二手車的數據化定價，到維修端的 AI 診斷、預測性保養與遠端監控，服務業者正逐步從「被動回應問題」，轉向「主動預測需求、管理風險與創造價值」。
未來，汽車服務業的競爭不再取決於規模或人力，而是取決於誰能掌握車輛數據、整合 AI 系統，並將技術轉化為可落地的服務流程。具備數據能力與 AI 整合能力的業者，將能降低誤判、提升效率、建立信任，並在高度透明化的市場中脫穎而出；反之，缺乏技術支撐的傳統服務模式，將面臨獲利空間被壓縮甚至被平台化取代的風險。
可以預見，隨著軟體定義車輛與人工智慧持續深化，汽車服務業將正式邁入「技術即服務力、數據即競爭力」的新時代。這不僅是一場科技演進，更是一次產業分水嶺——決定哪些業者能升級為智慧服務節點，哪些將被留在過去的運作模式之中。
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