2026 年，AI 與軟體定義車輛（SDV）的發展進展如何？

0:00 COVESA 會議簡介

今天在《The Garage 》節目中，我們正在葡萄牙波爾圖舉行的 [2026] COVESA 全體會員大會上進行現場錄製。

在 COVESA 全體會員會議上，我們每年都會進行一項重要活動：Sonatus 與業界重要的研究機構 Omdia 合作，針對業界進行調查，以了解軟體定義車輛（SDV）的發展趨勢。這已是我們第二年贊助這項年度 SDV 調查。去年，我們與 Omdia 合作，將調查範圍大幅擴展，涵蓋了更龐大的受訪群體。 去年我們得出了極具價值的結論，包括業界各界如何朝著軟體定義車輛（SDV）邁進、他們認為哪些因素至關重要且能創造價值、有哪些積極跡象，以及技術部署過程中存在哪些警示訊號。在本週的節目中，我們採訪了 Omdia 的軟體定義車輛首席分析師 Maitê Bezerra。

我們將深入探討 SDV 調查的重要結論，並從不同地區、不同子群體的角度進行分析，同時探討我們能從中獲得哪些啟示，以了解軟體定義車輛的發展趨勢。相較於去年，今年的調查結果帶來了非常令人振奮的最新動態。我們期待與各位分享這些內容。開始吧！

1:29 來賓介紹：邁特·貝澤拉

歡迎收聽《The Garage 》。我們非常高興今天能邀請到梅特·貝澤拉（Maitê Bezerra）與我們一同參與節目。梅特，歡迎來到《The Garage 》。您有幸成為首位三度做客《The Garage 》節目的嘉賓。因為您過去曾多次參與本節目，例如一年前談論那份 SDV 調查等話題。但在深入探討這個話題之前，我想先請您作為本期嘉賓，向大家自我介紹，並談談您的公司以及您在公司中的職責。

謝謝你，約翰。首先，感謝你第三次邀請我來參加。我是 Omdia 軟體定義車輛部門的主管級資深分析師，並負責領導該公司的數位移動領域研究。我長期以來一直將軟體定義車輛視為汽車產業的轉型方向，非常高興能與你共同參與這項調查。

2:13 從 Wards Intelligence 過渡到 Omdia

所以，你知道的，我知道你曾在 Wards Intelligence 工作了很長一段時間，我想你或許可以向大家說明一下，過去這幾年來發生了哪些變化。

當然。這點說得非常有道理。所以我們以前都是 Informa 旗下的公司，對吧？但我之前是在 Wards Intelligence 工作，不過現在我們已將名稱改為 Omdia，因為我們與 Informa Research Group 合併了。

但我們現在本質上仍是同一家公司，只是名稱不同罷了。

好的。太棒了。關於這項 SDV 調查，你們已經進行了好幾年了。這是我們第二年與你們合作贊助這項調查。去年，我們採取的措施之一是擴大樣本規模，以便涵蓋更多地區和更多受訪者。那麼，能否請你先向我們介紹一下這項調查的方法論，以及這次調查共收到了多少份回覆？

當然。嗯，你這麼說還真有意思，因為我們現在就在 COVESA，而我在 2024 年也曾造訪 COVESA，並在那裡發表了這份調查報告。當時的樣本數是 100 個。因此，我對這次的贊助感到非常滿意，因為現在我們的樣本數已達 559 個——這正是我們去年取得的數據，而今年我們又重複進行了這項調查。

至於我們的樣本，我們總是盡量確保汽車製造商與供應商的分布均衡。對吧？因此，其中 50% 為汽車製造商，其餘 50% 則分別由一級供應商和二級供應商佔據。我們也盡力確保地理分布具有代表性。

因此，我們在北美、歐洲以及亞洲共有七個國家。

這真是太棒了。我們也意識到，調查範圍遍及全球是至關重要的。此外，我們發現這些數據極具價值，因此非常希望獲得足夠大的樣本量。現在我們兩人手邊都拿著 iPad，因為數據量實在龐大；我們必須先說明，接下來要探討的內容僅佔整份調查內容的極小一部分，但我們還是試著擷取了一些我們認為非常相關的要點。 首先，我們從中得出了哪些關鍵結論呢？

4:03 SDV 調查的主要結論

因此，我認為第一個結論是關於產業現狀。如果將「軟體定義車輛」視為一項分為零至五級的技術，我們的受訪者普遍認為，我們目前處於零至二級的階段。對吧？也就是說，二級是我們目前所達到的最高等級。沒錯。

而且我們這裡談的不是自動駕駛，也不是 SAE 自動駕駛等級。這是 SDV 成熟度等級，我們將在下一張投影片中介紹。不過抱歉，請您告訴我們。

不。我很高興你能區分這兩者的差異。而且我們的受訪者認為，我們將在 2030 年前達到自動駕駛第三級。

因此，說到底，我們正是這場轉變的開端。

我們注意到第二點，也就是我們稱之為「大再平衡」的現象。數據當然依然對該產業至關重要，這一點並未改變。但在去年的調查結果中，我們看到業界高度關注數據變現；而我們現在觀察到——稍後我們會更詳細探討這一點——趨勢正轉向更多地創造價值、開發新能力，而非僅僅直接將數據變現。這是一個非常有趣的結論。

是的。我真的很喜歡這一點。但還有另一點非常有趣：當我們思考軟體定義車輛的準備狀況時，會發現許多支撐技術將在不久的將來部署，但在組織層面的準備度方面，我們仍顯不足。因此，技術準備與組織準備之間存在著約四至七年的時間落差。

5:25 了解 SDV 等級

所以技術已經存在了，但企業是否準備好採用呢？這真的很有趣。確實如此。那麼，我們就從這些 SDV 等級開始談起吧，或許你可以先介紹一下 SDV 等級，並談談我們觀察到的幾項結論。

所以這項調查，是基於我們正試圖將 SDV 等級標準化的這個框架。對吧？ 業界有許多重要人士提出了不同的等級標準，而我們試圖將這些人士聚集起來，找出這些等級中的共同點。因此，我試著用最簡單的方式來解釋。第零級是指未連網的車輛，其軟體狀態會保持不變，除非您將車開到經銷商處。SDV 第 1 級則是具備內建連網功能，並可進行 OTA 韌體更新。

SDV 第二級，您將開始透過無線方式導入新功能，但僅限於車載娛樂系統。SDV 第三級，您將為幾乎所有車輛領域和範疇新增功能。

SDV 第四級，實現硬體與軟體的完全抽象化。因此，無論您的硬體版本為何，都能使用最新的軟體，就像當今的 iPhone 一樣。 至於 SDV 第五級，則是「代理協調器」。這意味著車內將配備代理程式，它們將成為車輛的「大腦」，不僅能在車內自主運作，還能透過雲端、連線至消費性裝置或智慧交通系統（ITS），將車輛與外部世界連結起來。

約翰，我們向受訪者展示了這些等級，並詢問他們：「你認為目前道路上大多數車輛屬於哪個等級？」那麼，我們得出了什麼結論呢？

7:01 道路上車輛的現況

因此，截至今日，也就是 2026 年，主流水準仍是第二級，約有百分之三十的車輛處於第二級，這提供了一定的升級空間，雖是有限的升級空間。但展望 2030 年，預計屆時約有 30% 的車輛將達到第三級，這正是我們所稱的「真正起步階段」的軟體定義車輛，當然也會有部分車輛處於更高級別，以及部分車輛低於此水準。 因此，未來四年內，自動駕駛水準將呈現從第二級向第三級轉移的趨勢，第三級將成為主流。

這說得通。而且頗有意思的是，業界都意識到我們目前才剛踏上這段旅程的起點。

接下來我們檢視的是 SDV 關鍵組件技術的發展時程。這張圖表相當複雜，各位可以在螢幕上看到，我們將為各位逐一解說；這張圖表呈現了受訪者對各項技術預計部署時程的看法。

至於您在頂端所看到的，前四項技術的受訪者認為這些技術已部署的比例均超過 20%。此外，還有多項其他重要的基礎技術，其比例低於 20%，包括服務導向架構、時間敏感網路、容器化以及虛擬化管理程式等。

不過，真正有趣的是展望未來——受訪者們是如何表示的。他們對未來的展望是什麼呢？

這就是我所說的「部署斷崖」。對吧？根據數據顯示，大多數受訪者認為，SDV 的基礎技術將在 2026 年至 2027 年間部署。

所以，SDV 的基礎技術確實就存在於這中間的某個位置。對吧？我認為這點真的很有趣，但也引發了一些值得深思之處。如果大家都同時部署，我們可能會面臨一些瓶頸，也可能在各項技術的介面整合上遇到問題。因此，做好準備非常重要。

這點很有趣，因為調查受訪者來自原始設備製造商（OEM）、一級供應商和二級供應商。這裡匯聚了許多不同背景的人士。若觀察圖表中的柱狀圖，左側那根深藍色柱狀圖代表認為這些技術已經部署的受訪者。接著是下一根柱狀圖，那根顏色較淺、帶有紅色外框的藍色柱狀圖。

因此，若綜合這些數據來看，可以發現預計超過百分之五十的相關技術將被部署，而在某些情況下，到 2026/2027 年底時，部署比例甚至會超過百分之五十。接下來幾張投影片中，我們將探討為何可能存在一些令人感到悲觀的理由，以及為何這個進度會如此激進。 但正如您所說，這確實暗示了所謂的「懸崖」現象——我認為這點很有意思，也就是說，許多這類技術正處於即將部署的臨界點。即使並非完全在 2026/2027 年實現，也肯定正處於部署的過程中。

9:52 技術部署的現實檢視

對於這些對製造 SDV 至關重要的成分，外界抱持著一些樂觀態度。

沒錯。正是意識到這些正是賦能技術。對吧？這相較於我們幾年前的狀況，可說是極大的進步。

沒錯。

對吧？當時大家都在問，SDV 的關鍵技術有哪些？

沒錯。

那麼，如果我們來看下一張投影片，我們稱之為「現實檢驗」。這部分是針對問卷調查結果進行分析，檢視哪些技術被列為「已實施」。也就是回顧受訪者在去年的問卷調查中所述內容，以及今年問卷調查中關於哪些技術在過去已實施的陳述。在此我們必須指出，這項問卷調查樣本規模龐大，誤差範圍約為百分之四。

因此，當您看到低於 4% 的數據時，必須抱持保留態度。我們觀察到，有三項技術在受訪者表示今年已部署的比例上，相較於去年呈現增長，分別是容器化應用程式、虛擬化管理程式以及時間敏感網路（TSN）。其中，僅有容器化工作負載的 10% 增幅高於誤差範圍。 虛擬化管理程式和 TSN 的增幅為 5%，雖僅略高於誤差範圍，但這些技術仍呈現正向趨勢。然而，在增幅較低的技術方面，則有值得警惕的案例。

沒錯。當談到像 COVESA VSS 或微服務這類技術時，我們發現表示已部署這些技術的人數比例較低。這所顯示的——正如你所見——仍在誤差範圍內。因此，這實際上表明我們並未看到太大的進展，對吧？

這些技術的部署複雜程度，很可能比這些人想像的還要高。因此，這些技術未必已全面部署。不過，是的，正如你所說，讓我們退一步來看。從這一點來看，這基本上意味著我們雖然尚未取得顯著進展，但仍在持續部署這項技術。

因此，顯然，對於系統中存在一些干擾，我們應持保留態度；但無論如何，仍有值得樂觀的理由，不過仍有部分技術尚待發展。接著，我們檢視了近期前景。

12:04 技術實施的近期前景

所以這是一項類似的分析，但並非針對現已實施的措施。而是將去年調查中預估將於 2026/2027 年實施的內容，與今年調查中預估將於 2026 年實施的內容進行對比。這裡的結果非常有趣。您從中得到了什麼啟發？

這點很有意思，因為我們正在討論「部署斷崖」現象。大多數技術都將在 2026/2027 年間部署。但若將這份調查與去年的結果相比，處於這個區間的人數比例其實更低了。因此，部署時程實際上稍微延後了一點。 對吧？總體而言，當你審視這些技術——例如虛擬化程式、微服務等——它們確實將會被部署，但我認為這個 2026/2027 的時間表，實際上應該是 2027/2029，對吧？ 所以，如果我們退一步審視這份調查，其實可以說這些賦能技術將在這個十年結束前被部署。

13:01AI 應用案例的多樣性

進行問卷調查時，以多種方式提問至關重要，因為很多時候你可以藉此釐清趨勢——例如某個問題的回答可能充滿樂觀情緒，而其他問題則流露務實態度。 這顯示這些技術正處於關鍵轉捩點。它們正站在部署的懸崖邊緣，這對產業而言是好事。但我們不該過於樂觀，以為這些事情都將在明年內實現，而是需要密切關注它們的發展。很有意思。其中特別值得注意的是超監控器（hypervisors）和虛擬機器（virtual machines），正如我們先前討論過的，這方面正呈現成長趨勢。

事實上，對於該項部署的樂觀程度確實已大幅下降。這是今年調查中與去年相比，下降幅度最顯著的一項。

是啊。而且我覺得這，嗯，我們當然可以從外部因素來解讀這種情況，你知道的，我不會說這是缺乏樂觀，但其實是一種覺悟。對吧？是啊。

我們面臨關稅問題，也有地緣政治局勢。但我認為，談到虛擬化平台時，我們仍在討論工作負載該在哪裡執行。是否該將關鍵性工作負載與資訊娛樂系統混用？所以我認為這仍然是：我們該如何將這些不同的工作負載分開？

這仍然是一個問題。

我同意。我認為這對我來說是最值得關注的議題之一，因為許多不同的——你知道的——半導體供應商，以及一線、二線供應商，他們對此都有略為不同的見解。此外，我們還進行了另一項調查（今天就不再在此概述），探討車輛架構，而你會發現其中存在極大的觀點多樣性。 你可能會認為，到了這個階段，當我們思考智慧型手機或其他裝置時，它們的架構通常都相當明確；但在車輛領域，你會發現仍存在大量的不一致性。我認為這在這些虛擬化程式中也得到了印證，因為這不僅影響硬體，也影響軟體的運作方式。

你說得完全正確。你知道嗎，我通常稱之為「混合式建築」，但我更喜歡稱它為「混合式分區建築」。對吧？不能單純稱之為「分區建築」，因為每個人對「分區」的詮釋方式都不盡相同。

這是真的。這是真的。沒錯。絕對是這樣。接著談談數據。我們現在身處 COVESA，雖然對於 VSS 的部署存在一些悲觀看法，但儘管如此，我們之所以齊聚於此，正是因為我們深信數據的重要性。

15:17 數據變現策略的轉變

我們深信車輛數據標準化的重要性，目前確實看到這股趨勢日益普及，但進展速度或許比我們預期的稍慢一些。 不過，我們也詢問了調查受訪者：哪些數據蒐集的應用場景能為原廠製造商（OEM）帶來最大價值？其中一個值得關注的趨勢——我們在開頭也提過——是去年的調查結果中，以壓倒性優勢位居首位的答案是「車輛數據變現」。若要我簡要總結，這就像是針對某項功能直接收費：用戶為此功能付費，我們便能從中獲得直接收益。

這佔受訪者的百分之五十一，遠遠高於其他選項；去年，這項選項是得票率最高的答案。今年情況有所改變，該選項的支持率大幅下滑，且各區域的支持率也皆呈下滑趨勢。

若觀察相關回應，去年約有 51% 的受訪者表示這是第一名。如今這個比例已降至 44%。

不過，仍有許多其他數據應用領域表現得相當強勁。我認為我們從中得到的啟示是：數據依然重要，但與其直接對數據收費，我們不如利用數據來創造其他價值。那麼，這份調查中還揭示了哪些其他發現呢？

正是如此。而且我認為，這不僅僅是直接收費，還包括取得這些原始資料並直接販售資料。對吧？我認為原廠製造商（OEM）正逐漸意識到，首先，這些資料的價值可能不如他們最初所想的那麼高。

此外，在隱私權和同意方面也存在一些問題。因此，我認為人們也逐漸意識到，如果將這些數據反饋利用，或許能帶來更大的價值。也就是說，若將這些數據用於改善產品、提升服務品質，對吧？

所以，如果你看到先進駕駛輔助系統（ADAS）以及數據驅動的產品開發持續有所進步，這確實是一項日益發展的事物。對吧？對。也就是說，這些數據正流向公司內的其他領域。

我們也觀察到區域性的差異。當我們針對那些將「數據變現」列為首選答案的受訪者進行數據拆分時，結果相當耐人尋味。

我們分析了這一點，發現中國的數據與去年相比大幅下降——去年中國有59%的人表示數據變現具有價值，如今則降至34%。 而我從中得到的啟示——我們也曾就此討論過——我認為我們應從中理解的是：中國並非表示他們不在乎數據，而是他們正利用數據來改進產品，或是藉助數據來提升駕駛者與客戶的體驗，而非直接針對數據功能本身收取費用。我認為這就是我從中獲得的啟示。

我也是。這在美國也是一個明顯的趨勢。沒錯。關於歐洲，我們一直在討論的一點頗為有趣，因為歐洲仍認為「數據變現」本身就是原廠設備製造商（OEM）的最高層級應用。而且，歐洲在數據變現方面的生態系統可能更為成熟。這方面已有許多相關倡議，包括原廠設備製造商之間的數據共享。

歐洲嚴格的隱私保護措施……

確實。確實。又或者，在將 SDV 技術應用於量產車方面，我們發現其他地區確實比歐洲略為領先。歐洲目前正在迎頭趕上。因此，歐洲或許仍會意識到，實際在內部運用這些數據所帶來的價值更高。

是的。我們稍後會看到，你也會在調查的後段看到一些數據，顯示歐洲對某些數據的看法與其他地區有所不同——這並非說歐洲的看法是錯的，只是角度不同罷了。不同。是的。我們也更廣泛地觀察了各地區的數據策略有何差異，並發現了一些非常有趣的趨勢。你觀察到了哪些現象呢？

18:55 數據策略的區域差異

所以，當我們談到數據變現、車輛變現時——我們之前也討論過這點，對吧？雖然在某些地區這方面的表現有所下滑，但有一點我們發現，無論在哪裡都表現強勁，那就是利用車輛數據來提升先進駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛技術。

此外，我們觀察到市場對自動駕駛的樂觀情緒日益高漲，特別是如今的端到端系統已能處理傳統基於規則的系統無法應對的各種情境。我們也注意到，隨著比亞迪在其車系中推出先進駕駛輔助系統（ADAS），這項技術在中國已逐漸成為基本配備。

許多地區都設有更嚴格的規定。歐洲對自動緊急煞車系統的要求更為嚴格。車道維持功能正逐漸成為標準配備。

而且我認為這顯示出，我們已意識到不能將先進駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛視為已解決的問題。我們將其視為一個需要持續優化調整的問題——隨著我們不斷學習、蒐集更多數據，並不斷改進相關技術。

沒錯。沒錯。再說一次，這種以數據為導向的產品開發模式，我很欣賞，因為這其實正是原始設備製造商（OEM）的思維：只要善用數據、了解客戶、掌握產品表現，並據此加以改進，我就能建立一個可持續的商業模式。對吧？

我們觀察到的另一項有趣趨勢是「個人化」，其中「車輛個人化」備受關注——許多人都對此感興趣，我們在播客節目中也邀請了羅傑·蘭克托（Roger Lanctot）參與討論，當時我們便談到了個人化的重要性。但從區域角度來看，調查受訪者對此意見分歧。中國受訪者普遍認為，個人化無疑是創造價值的關鍵要素。我們可以看到許多中國車廠——其中部分可能源自消費電子產業——正採取極度以客戶為先、面向客戶的經營策略。

相較之下，若觀察美國、歐洲，甚至日本，調查顯示個人化在這些地區的重要性明顯較低。這是一個非常有趣的趨勢。

我真的很喜歡這點。這是一種截然不同的汽車思考方式。對吧？沒錯。而這正是創造價值的關鍵。

而且我知道，以中國為例，我們都清楚當地非常重視將數據更廣泛地融入人們的數位體驗中，例如智慧家庭等等。 我認為這種趨勢在其他地區可能尚未廣泛普及，部分原因在於標準化程度較低，以及各州和地方在地域特性上的差異。我們還注意到，若觀察數據策略的其他應用，我們將其劃分為幾個細分類別。我們研究了用於減少或避免產品召回的診斷分析、旨在提升服務體驗與客戶忠誠度的診斷分析，以及您剛才提到的數據驅動的產品開發與改進。

如果我們將那些被細分為小片段的項目視為一個「巨型片段」，它們的使用率將遙遙領先，我們稍後在其他數據中也會看到這一點。因此，利用數據來優化產品、提升品質、增強客戶忠誠度，顯然是各地區受訪者眼中創造價值的關鍵因素。

是的。而且這點在這裡也已得到驗證。我認為這引起了極大的共鳴。我們從許多人、汽車製造商和供應商那裡收到了大量反饋，指出這確實是當前的趨勢。

是的。我們應該說明，就在今天上午稍早，我們在 COVESA 向全體會員會議的與會者簡報了這份報告，而且正如您所說，會後有不少人與我們交流，表示他們非常認同這些結論；事實上，在簡報結束後，有許多不同的結論都引起了與會者的共鳴。

22:15AI 在汽車產業中的角色

這真是太棒了。

現在讓我們轉向AI 。

當然，AI 對於自動駕駛和先進駕駛輔助系統（ADAS）至關重要。這點我們當然清楚。因此，我們實際上向受訪者提出這樣的問題：暫且撇開這一點不談——因為顯然這會是首選——除了這個之外，還有哪些其他應用屬於AI 的使用案例？而我們得出了哪些結論？

嗯，真的很有意思，智慧診斷與預測性維護竟然成為「AI 」的首要應用。沒錯。我喜歡這個功能，因為它是以車輛為核心的應用。對吧？它能為您的客戶創造價值。

另一件有趣的事情是車載AI 助理。所以去年，我們有車載AI 擔任車載助理，他的排名大約在第五名左右。對吧？

這次，我們加入了「主動性」這部分，而且它就位於最上方。沒錯。我認為你在此想強調的是，當加入「主動性」元素後，語音助理就不再只是單純的語音助理了。它實際上是一個在後台為你採取行動的自主系統，這能提升車輛品質與車輛反應速度。

現在必須強調的是，我們在討論 SDV 等級時提到，完整的第五級自主駕駛系統肯定就在我們眼前。 但問題在於，調查問卷的具體問題是：除了先進駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛之外，AI 在車輛領域中最具潛力的應用場景有哪些？這或許是著眼於未來。但正如您所說，顯而易見的是，基於代理的AI 無疑是人們所關注的、能創造價值的領域。而且有許多公司，包括Sonatus 在內，都投入大量時間專注於這個領域。

關於我們討論的其他內容，我認為若觀察AI 的其他應用案例，我們發現除了那兩個最突出的領域——即車輛診斷與AI 系統之外，還有許多應用案例的得票數幾乎不相上下，例如功能調校與持續改進、網路安全、虛擬感測器、路線規劃、駕駛安全監控與評分，這些應用案例的得票數幾乎並列。 因此，我們看到AI 的應用場景確實非常多元。總體而言，我認為這為未來帶來了巨大的發展機會。

而且只有您的手機無法提供的功能。

這是真的。對吧？因為我認為許多人這樣覺得，而且有些汽車製造商也這麼說：「我只要用手機來與車輛——也就是與駕駛人——互動就好。」但現實是，這些功能中有許多都需要了解車輛系統；雖然未必涉及安全關鍵層面——因為那是另一回事——但若能將「AI 」融入對車輛的理解與優化中，即使是在安全迴路之外，只要系統緊密整合，仍能創造極大的價值。

是的。對我來說，這是一條通往變現的直接途徑。

對。嗯。

太棒了。說到預測性維護，我們發現這一點在所有受訪者中都是一致的優先考量。有哪些人對這項議題做出了回應呢？

所以這真的很有趣，因為有時候當你觀察各區域時，會發現差異很大，對吧，或是不同公司之間也有差異。 不過，你知道的，它在所有公司中名列前茅，而且在中國市場的表現非常強勁。因此，看到中國市場如此積極投資於AI ，並著重運用AI 來進行車輛的預測性維護，這點確實非常耐人尋味。這顯示他們確實明白，車輛品質正是他們當前應著重關注的重點。

沒錯。中國在這方面表現得非常強勁。 北美地區也是如此，43% 的受訪者認為「AI 」是首要優先事項。二級供應商也是如此，這點非常有趣，因為一般來說，我們會認為若要推行預測性維護，那些生產子組件的二級供應商，若希望這項計畫成功，他們確實必須參與其中。他們看到了其中的價值，這也意味著他們很可能正在對此進行投資。不過，其中有一項特別引人注目。

其中有一個特例，那就是德國。頗為有趣的是，他們在「AI 」的投資中，對預測性維護幾乎未予重視，這可能表明他們認為即使沒有「AI 」也能做到。沒錯。確實如此。他們的優先順序不同。

是啊。我的意思是，我們開玩笑說，你知道的，德國的品質、對品質的重視可是聞名遐邇且源遠流長。所以，或許他們希望以某種方式確保產品品質，使他們無需採用AI 這類技術，或者他們更傾向於使用更傳統的方法來解決問題。不過，這確實是個有趣的趨勢。 更廣泛地說，我們探討了變現策略，並討論了哪些功能和服務能創造最高的客戶忠誠度或售後營收。無論是忠誠度還是營收，你從中觀察到哪些現象呢？

26:44 預測性維護作為重點關注領域

那麼，現在又什麼是首要課題呢？就是預測性維護。

沒錯。

說到底，這其實還是要從車輛的品質、車輛如何創造價值，以及實際的駕駛體驗如何來評估。對吧？不過，我們也看到自動駕駛和強化個人化功能在排名中名列前茅。雖然有趣的是，這方面存在著許多區域性的差異。

對吧？雖然我稍後會稍微談談這個，但我認為最重要的啟示是：原始設備製造商（OEM）其實不能只採用一種策略。對吧？那種「一刀切」的策略是不行的。

您需要一個軟體定義的平台，其靈活性足以讓您適應不同地區的需求。對吧？

因為大多數原始設備製造商（OEM）在大多數情況下——並非所有情況，但在大多數情況下——都會在全球範圍內銷售產品。

而且，我們已經討論這個話題好幾年了。認為可以針對所有地區採取「一刀切」的策略，並非良策。某些情況下，各地區的監管規定有所不同；隱私保護標準也各異；各地區的偏好亦不盡相同。因此，SDV 可能帶來的關鍵價值之一，在於能夠透過共通的硬體平台，以可重複利用的方式開拓全球各地多元化的市場。

正是如此。這將促成一個可持續的商業模式。如此一來，您便能在北美提供高品質的車載娛樂服務——這是當地消費者所重視的；在日本或中國，則可著重發展自動駕駛技術——這兩地消費者對此極為重視；而在北美，則可著重發展預測性維護；至於車輛乘坐體驗的客製化服務，則在日本備受推崇。

這已經是我連續第二年必須指出，歐洲的自動駕駛普及率去年偏低，目前仍維持在低點，甚至有所下滑。我認為歐洲人就是喜歡親自開車，而且希望自己掌握行車的主導權。但在中國，自動駕駛的發展勢頭強勁且持續成長；在日本也是如此，同樣發展強勁且持續成長。這點非常有趣。

是啊。但誰知道呢？隨著新型系統——也就是端到端系統——的推出，我認為或許在某個時候，我們會看到歐洲的某些觀點有所改變。

在最後一個探討此議題的環節中，我們談到了預測性維護。這是Sonatus 一直以來非常重視的領域。我們觀察到客戶對此領域表現出極大的興趣，因此我們也針對我們的「AI Technician」產品進行了廣泛的開發。看到這些數據實在令人感興趣，因為數據顯示，預測性維護在多個不同面向都名列前茅。

這被評為AI 在自動駕駛領域之外的首要應用場景。34% 的受訪者表示，這是AI 的首要應用。它同時也是營收與客戶忠誠度的首要驅動力。44% 的受訪者表示，這是首要驅動力。

此外，這一點也始終被一級供應商、二級供應商以及汽車製造商、供應商所視為具有價值。這三方都表示，這是關鍵的供應商，也是創造價值的關鍵要素。非常有意思。

非常有趣。我認為這絕對會成為業界未來發展的重點。而且，我對此感到很高興。這正是業界為了讓車輛更臻完善，應該重新著重的方向。

讓服務更臻完善，提升忠誠度體驗。我們稍早曾討論過，客戶忠誠度對原廠製造商（OEM）而言具有極高的價值。開發新客戶相當困難，因此若能留住現有客戶，效果會好得多。所以，如果我們能提升服務體驗、改善品質，就能讓駕駛人未來再次光顧，並向您購買另一輛車。

而且你提到了一个非常重要的重點，那就是「差異化」。因為隨著車輛邁向軟體定義化，許多原廠製造商（OEM）都擔心該如何區隔自身產品，並維持其獨特賣點。現在，如果你專注於品質，讓車輛能在道路上長期行駛，並確保車輛能長期接收新功能，我認為你絕對正朝著這個方向邁進。

30:28 查閱調查結果

太棒了。嗯，邁特，這是一項規模龐大的調查。

讓我們跟大家聊聊該如何取得這份調查報告。在Sonatus的網站上，很快就會出現一個連結，我們也會在節目筆記中提供這個連結。 我們將發布這份調查報告，您也可以向我們索取調查中的部分關鍵結論。若聽眾希望更深入了解，可以直接與您聯繫，我們也會在節目註解中提供您的聯絡資訊。他們可以透過 Omdia 聯繫您，以進一步了解這份調查報告。

是的。也請進一步了解其他問題。這是一項規模非常龐大的調查，我對此感到非常興奮。

感謝各位一如既往地每年蒞臨參與，我們深感榮幸。去年我們曾在 COVESA 舉辦過這項活動，今年能再次見到大家，實在令人興奮。同時，感謝各位參與這項旨在深入了解產業的重要倡議。

謝謝。

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