Sonatus 已連續第二年贊助 Omdia 的「軟體定義車輛（SDV）」調查，而這項調查的發布正值業界重新評估「軟體定義」與「AI定義」在實務中究竟代表什麼意義之際。
經過多年雄心勃勃的發展藍圖與積極進取的數據變現計畫後，2026 年的數據顯示出一個決定性的轉變，朝著更務實的方向發展——利用車輛數據來提升品質、可靠性、性能，並最終改善客戶體驗。這與報告中提出的觀點完全一致，即該產業正從廣泛的雄心壯志轉向 有條不紊的執行的轉變。
無論是從地區、公司類型還是職能領域來看，這項調查都揭示出一種明顯的趨勢。 智慧診斷與預測性維護現已超越數據變現，成為車輛數據最具價值的應用案例。 預測性維護在全球居於領先地位，而智慧診斷仍為AI 在非自動駕駛領域的首要優先事項。與此同時，數據變現的佔比持續下滑，跌幅近14%。
這項轉變預示著業界將進行更廣泛的優先順序重新調整——也就是對「以智慧為驅動的 SDV 價值創造」應有的樣貌進行重新定義。
多年來，商業化一直被視為勢在必行的下一個發展領域：向第三方出售遙測數據、授權車輛數據，以及在核心硬體產品之外開拓額外收入來源。這項調查清楚顯示，經濟與監管層面的現實情況並未跟上這股炒作熱潮。隱私疑慮、各地區的數據主權法規，以及有限的營收潛力，都導致當今的展望更加務實。正如報告所指出的， 「銷售車輛數據既不如最初想像的那麼有利可圖，也不如想像中那樣簡單直接。」
相較之下，營運數據的內部應用價值正不斷提升。原始設備製造商（OEM）正優先推動能直接改善車輛的應用：早期故障檢測、避免召回、降低保固成本，以及持續優化產品。這些能力能強化核心業務，而非分散其注意力。這種框架與報告所強調的「重視內部價值創造，而非外部變現」完全一致。
從區域差異中，更能清楚地看出這一點。
- 中國 中國的轉變最為顯著，其「變現」比例下降了 25 個百分點，而「預測性維護」已成為 51% 受訪者的優先事項。
- 北美 也呈現類似趨勢，其中變現比例降至 32%，而診斷與使用分析的比例則有所上升。
- 歐洲 仍屬特例，將車輛數據變現視為首要任務，但即便在該地區，先進駕駛輔助系統（ADAS）的改進與網路安全措施也正逐步縮小這方面的差距。
在此背景下，向預測性維護與智慧診斷的轉型既具戰略意義，亦切實可行。這些應用案例不僅能立即帶來可量化的投資報酬率（ROI），同時也為未來更先進的、基於AI的 SDV 功能奠定基礎。
從Sonatus 的角度來看，這項轉變與我們在整個生態系統中所觀察到的趨勢相符。原始設備製造商（OEM）正優先推動能提升產品品質、加速迭代並建立長期客戶信賴的數據策略。智慧驅動的軟體定義車輛時代，其定義不在於車輛能產生多少數據，而在於如何有效運用這些數據來改善車輛本身。
下載報告 以更深入了解研究結果。