市場機會——以及原始設備製造商（OEM）如何把握這項機會
車載AI 正邁入快速成長階段。弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）預測，涵蓋關鍵汽車應用場景的AI 可觸及市場規模將從 從 2025 年的 430 億美元，增長至 2030 年的超過 2,380 億美元.
挑戰不在於找出AI 的應用場景——而在於 如何將這些應用案例擴展至量產車款、各式各樣的電子控制單元（ECU）以及全球平台 ，同時不增加成本或複雜性。
這份 Frost & Sullivan 白皮書探討了價值正在何處湧現，以及汽車製造商如何將「AI 」大規模付諸實踐。
您將學到什麼
- 車載AI 在哪些領域能產生最大影響
預測性維護、感測器虛擬化、電池健康狀態、網路安全、基於使用行為的保險（UBI）以及AI 伴隨服務——並輔以市場規模與總可尋址市場（TAM）分析。 - 為何邊緣AI 對大眾市場車輛至關重要
更低的延遲、更低的雲端成本、更強大的資料隱私保護，以及與廣泛部署的電子控制單元（ECU）的相容性。 - OEM 如何在各類車型中擴展「AI 」的應用
在資料、模型、部署、最佳化及監控方面實現統一的協調管理。 - Sonatus 如何實現閉環車輛智慧化
透過由 CollectorAI 驅動的「觀察－分析－行動」模型，AI 擔任總監，AI 擔任技術人員，以及 AutomatorAI 。
精選實務應用案例
該白皮書列舉了若干關鍵案例，說明車載AI 如何應用於各主要領域，包括：
- 輪胎載重、磨損及剩餘壽命預測
- 虛擬感測器的實現方式，例如基於軟體的前大燈水平調整
- AI- 基於電池健康狀態與安全診斷的系統
- 基於邊緣的生成式AI 網路安全技術，用於入侵偵測
- 嵌入式、基於行為的、依使用量計費的保險模式。
Sonatus 如何協助 OEM 廠商把握這項商機
Sonatus 透過閉環機制，實現可擴展且適用於生產環境的AI 「觀察－分析－行動」 模型：
- 收集器AI – 基於政策、由事件觸發的車輛數據
- AI 總監 – 在各電子控制單元（ECU）上部署並優化AI 模型
- AI 技術人員 – 基於AI 的診斷與售後服務分析
- AutomatorAI– 透過低代碼協調機制，安全地針對AI 的洞察採取行動
