2026年，AI 和SDV的进展如何？

0:00 COVESA会议简介

今天在“The Garage”节目中，我们正在葡萄牙波尔图举行的[2026] COVESA全体会员大会现场进行直播录制。

在COVESA全体成员会议上，我们每年都会开展的一项工作是：Sonatus 与业内一家重要研究机构Omdia合作，对行业进行调研，以了解软件定义汽车（SDV）的发展趋势。这是我们连续第二年赞助这项年度SDV调研。去年，我们与Omdia合作，将调研样本范围大幅扩展，覆盖了更广泛的受访群体。 去年，我们得出了极其有价值的结论，包括整个行业如何朝着软件定义汽车（SDV）方向迈进、各方认为哪些方面至关重要且能创造价值，以及在技术部署过程中有哪些积极迹象和警示信号。在本周的节目中，我们采访了 Omdia 软件定义汽车领域的首席分析师 Maitê Bezerra。

我们将梳理SDV调查的重要结论，并从不同地区、不同子群体的视角进行分析，探讨从中能获得哪些启示，以了解软件定义汽车的发展演变。与去年相比，今年的调查结果带来了非常令人振奋的新进展。我们期待与大家分享。开始吧！

1:29 嘉宾介绍：迈特·贝泽拉

欢迎来到《The Garage》。我们非常高兴今天能邀请到梅特·贝泽拉（Maitê Bezerra）做客节目。梅特，欢迎来到《The Garage》。你拥有一个独特的荣誉——成为《The Garage》首位三度做客的嘉宾。因为你之前曾多次做客本节目，一年前还曾就那份SDV调查等话题进行过探讨。但在深入讨论之前，我想请你先做个自我介绍，并向我们介绍一下你的公司以及你在公司中的职位。

谢谢你，约翰。首先，感谢你第三次邀请我参加节目。我是Omdia公司软件定义汽车领域的首席高级分析师，负责领导该公司的数字化出行研究工作。我长期以来一直将软件定义汽车视为汽车行业的转型方向，很高兴能与你共同参与这项调研。

2:13 从 Wards Intelligence 过渡到 Omdia

所以，你知道的，我知道你曾在Wards Intelligence工作了很长时间，我想你或许可以向大家介绍一下过去这几年间发生的一些变化。

当然。你说得很有道理。所以我们以前都是Informa旗下的公司，对吧？不过我之前是在Wards Intelligence工作的，但现在我们已将公司名称更名为Omdia，因为我们与Informa Research Group合并了。

但现在我们本质上还是同一家公司，只是名字不同了。

好的。太棒了。关于SDV调查，你们已经开展了好几年了。这是我们与你们合作赞助该调查的第二年。去年，我们采取的措施之一是扩大了样本规模，从而覆盖了更多的地区和更多的人群。那么，能否先向我们介绍一下调查的方法论，以及本次调查共收到了多少份有效答复？

当然。说来有趣，你这么一提，因为我们现在正在COVESA，而我2024年也曾参加过COVESA，并在会上介绍了那项调查。当时的样本量是100个。所以我对这次赞助非常满意，因为现在我们的样本量达到了559个——这是去年得出的数据，今年我们又重复了这项调查。

在我们的样本中，我们总是尽量确保汽车制造商和供应商的分布均衡。对吧？因此，汽车制造商占50%，剩下的50%则由一级供应商和二级供应商平分。我们还力求实现具有代表性的地域分布。

因此，我们在北美、欧洲和亚洲共有七个国家。

这真是太棒了。我们深知覆盖全球范围至关重要。同时我们也意识到这些数据极具价值，因此非常希望获得足够大的样本量。现在我们俩都带了iPad过来，因为数据量实在太大，而且必须说明的是，我们接下来要介绍的内容仅占整个调查内容的极小一部分，但我们尝试从中提取了一些我们认为真正相关的内容。 首先，我们得出了哪些关键结论？

4:03 SDV调查的主要结论

因此，我认为第一个结论是关于行业现状的。如果将软件定义车辆视为一项分为0到5级的技术，我们的受访者普遍认为，目前我们处于0到2级之间。对吧？也就是说，2级是我们目前所达到的最高级别。对。

而且我们这里说的不是自动驾驶，也不是SAE自动驾驶等级。这是SDV成熟度等级，我们将在下一张幻灯片中介绍。不过抱歉，请您先告诉我们。

不。我很高兴你能区分这两者。而且我们的受访者认为，我们将在2030年前达到SDV三级水平。

所以，说到底，我们正是这场转型的开端。

我们注意到的一点是，我们将其称为“大再平衡”。数据当然仍然对该行业至关重要，这一点没有改变。但在去年的调查结果中，我们看到大家非常关注数据变现；而现在，我们观察到——稍后我们会详细探讨这一点——行业正逐渐转向更多地创造价值、开发新能力，而非仅仅直接将数据变现。这是一个非常有趣的结论。

是的。我真的很喜欢这一点。但还有一点非常有趣：当你思考软件定义车辆的准备情况时，我们会发现，许多支撑技术将在不久的将来得到部署，但在组织准备方面我们仍然存在不足。因此，技术准备与组织准备之间存在大约四到七年的时间差。

5:25 了解SDV级别

所以技术已经存在了，但企业是否准备好采用它呢？这真的很有意思。正是如此。那么，我们就从这些SDV级别开始吧，也许你可以先介绍一下SDV级别，并谈谈我们得出的哪些结论。

所以，这项调查是基于我们正在尝试对SDV级别进行标准化这一框架的。对吧？ 业内有许多重要人士提出了不同的等级划分，而我们正试图将这些人聚集起来，找出这些等级的共同点。所以，我试着用最简单的方式来解释一下。零级是指一辆不具备联网功能的汽车，其软件状态保持不变，除非你将车开到经销商处。SDV一级是指车辆具备嵌入式联网功能，并支持OTA固件更新。

SDV第二级，您将开始通过无线方式引入新功能，但仅限于车载娱乐系统。SDV第三级，您将向几乎所有车辆领域和区域添加新功能。

SDV第四级，实现硬件和软件的完全抽象化。因此，无论您的硬件版本如何，都能使用最新的软件，就像如今的iPhone一样。 而 SDV 第五级则是“代理协调器”。此时，代理将作为车辆的大脑，在车内自主运行，同时通过云端、连接消费类设备或智能交通系统（ITS），将车辆与外部世界相连。

约翰，我们向受访者展示了这些等级，并询问他们：“你们认为如今道路上行驶的车辆大多属于哪个等级？”那么，我们得出了什么结论呢？

7:01 道路上车辆的当前状况

因此，截至今天，即2026年，主流级别仍是二级，约30%的车辆处于二级水平，这提供了一定的升级空间，但升级能力仍有限。展望2030年，预计届时将有约30%的车辆达到三级水平，这被视为真正意义上的“软件定义汽车”的起步阶段，显然还会有一部分车辆处于更高级别，也有部分车辆低于该级别。 因此，未来四年内，汽车自动驾驶水平将呈现从二级向三级过渡的趋势，三级将成为主流。

这很合乎情理。而且很有意思的是，业界都意识到，我们目前还只是踏上了这段征程的起点。

接下来，我们考察了SDV关键组件技术的时间线。这张图表非常复杂，大家可以在屏幕上看到，我们将带大家逐一解读，它展示了受访者认为这些各自的技术将何时投入应用。

在图表顶部，排在前四位的这些技术，受访者认为其部署率已超过20%。此外，还有一些其他重要的基础技术，其部署率低于20%，包括面向服务的架构、时效性网络、容器化和虚拟机管理程序等。

不过，真正有趣的是展望未来——受访者们是怎么说的。前景如何？

这就是我所说的“部署悬崖”。对吧？从数据来看，大多数受访者认为，SDV的使能技术将在2026年至2027年间部署。

所以，SDV的使能技术确实就存在于这中间。对吧？我觉得这一点确实很有意思，但也引发了一些值得思考的问题。如果大家都同时部署，我们可能会面临一些瓶颈，各种技术之间的接口方面也可能出现一些问题。因此，做好准备非常重要。

这很有意思，因为调查受访者来自OEM厂商、一级供应商和二级供应商。参与调查的人群非常多样化。如果你观察图表中的柱状图，左侧那根深蓝色的柱子代表认为这些技术已经部署的受访者。而紧随其后的那根柱子，就是那种浅蓝色、带红色边框的柱子。

因此，综合来看，预计这些技术中超过50%将得到部署，有些甚至在2026/2027年底前部署比例将超过50%。接下来几张幻灯片将说明，为何我们可能有理由持悲观态度，以及为何这一预测如此激进。 但这确实表明，正如你所说的，那个“悬崖”——我认为这一点很有意思——即许多技术正处于即将投入应用的临界点。即使不是，也许不完全是2026/2027年，但肯定正处于投入应用的过程中。

9:52 技术部署的现实检验

对于这些对制造SDV至关重要的成分，人们持一定程度的乐观态度。

没错。正是认识到这些是基础使能技术。对吧？这与几年前相比，确实是一个巨大的进步。

对。

对吧？当时大家都在问，SDV的核心技术有哪些？

对。

那么，我们来看下一张幻灯片，我们称之为“现实检验”。这是基于调查结果，分析了哪些技术被列为已实施的技术。也就是说，我们回顾了人们在去年的调查和今年的调查中关于哪些技术在过去已经实施的回答。需要指出的是，这项调查样本量较大，误差范围约为4%。

因此，当看到低于4%的数据时，必须持保留态度。我们发现，与去年相比，受访者表示今年已部署的三项技术呈现增长趋势，即容器化应用、虚拟机管理程序和时敏网络（TSN）。其中，只有容器化工作负载的增长率达到10%，这一数值高于误差范围。 虚拟机管理程序和时间敏感网络（TSN）的增长率均为5%，仅略高于误差范围，但这些技术仍呈现出积极的发展趋势。不过，在误差范围以下，还有一些其他技术值得警惕。

是的。所以，当涉及COVESA VSS或微服务等技术时，我们发现表示已部署这些技术的人员比例较低。这说明了什么呢？正如你所见，这一数据仍在误差范围内。因此，这实际上表明我们并没有取得太大的进展，对吧？

这些技术的部署复杂程度很可能比这些人想象的要高。因此，它们未必已经全面部署。不过，是的，正如你所说，让我们退一步来看。从这一点来看，这实际上说明我们虽然没有取得显著进展，但仍在部署这项技术。

所以显然，对于系统中存在的一些干扰，大家还是得持保留态度，但无论如何，还是有一些值得乐观的理由，不过还有一些技术尚待攻克。随后，我们展望了近期的发展前景。

12:04 技术实施的近期前景

所以，这是一项类似的分析，但并非针对已实施的内容。而是将去年调查中提到的、计划于2026/2027年实施的内容，与今年调查中提到的、计划于2026年实施的内容进行对比。这里的结果非常有趣。你从中得到了什么启示？

这很有意思，因为我们正在讨论“部署悬崖”的问题。大多数技术都计划在2026/2027年内部署。但将本次调查与去年相比，处于这一时间区间的受访者比例实际上有所下降。因此，部署时间表稍微推迟了一点。 对吧？所以总体来看，当你审视这些技术——虚拟机管理程序、微服务等——它们确实将会被部署，但我认为这个2026/2027的时间节点，实际上更接近2027/2029，对吧？ 所以，如果我们退一步来看这份调查，其实可以说这些使能技术将在本十年结束前得到部署。

13:01AI 用例的多样性

在进行调查时，以多种方式提出问题非常重要，因为很多时候你可以从中挖掘出某些趋势——比如某个问题中可能体现出乐观态度，而其他问题中则体现出务实的态度。 这表明，这些技术正处于一个关键节点。它们正面临部署的临界点，这对整个行业来说是件好事。但我们不应过早下结论，认为所有这些事情都将在明年实现，而是需要密切关注它们的发展。很有意思。其中特别值得注意的是虚拟机管理程序和虚拟机——正如我们之前讨论过的，这一领域正在持续增长。

实际上，人们对该部署的乐观情绪确实大幅下降了。与去年相比，这是今年调查中降幅最为显著的一项。

是啊。而且我觉得，嗯，当然，我们可以把这归因于他们的外部因素，这种……你知道的，我不想说这是缺乏乐观，但这其实是一种清醒的认识。对吧？是啊。

我们面临关税问题，也面临地缘政治局势。但我认为，就虚拟机管理程序而言，我们仍在讨论工作负载应该在何处运行。是否应该将关键性工作负载与信息娱乐系统混用？因此，我认为问题依然在于：我们该如何将这些不同的工作负载进行分离？

这仍然是一个问题。

我同意。我认为这是对我来说最值得关注的事情之一，因为许多不同的——你知道的——半导体供应商以及一级、二级供应商，他们对此都有略微不同的看法。此外，我们还进行过另一项调查（今天就不在此总结了），探讨了车辆架构，而你所看到的正是各种观点的巨大差异。 你可能会认为，在当前这个阶段，当我们想到智能手机或其他设备时，它们通常拥有相当清晰的架构等特征，但在汽车领域，却依然存在大量的异构性。我认为这一点在这些虚拟机管理程序中得到了印证，因为它不仅影响硬件，也影响软件的运行方式。

你说得对极了。你知道吗，我通常把大家所说的“混合式建筑”称为“混合分区式建筑”。对吧？不能仅仅称之为“分区式”，因为每个人对“分区式”的理解都不一样。

确实如此。确实如此。是的。绝对没错。接下来谈谈数据。我们现在在COVESA，虽然大家对VSS的部署多少有些悲观，但尽管如此，我们之所以齐聚于此，正是因为我们深信数据的重要性。

15:17 数据变现策略的转变

我们深信车辆数据标准化至关重要，目前这一趋势正在迅速普及，但进展速度可能略低于我们的预期。 此外，我们还向调查受访者询问：哪些数据采集应用场景能为整车制造商（OEM）创造最大价值？其中一个有趣的趋势——我们在开头也提到过——是去年的调查结果中，以压倒性优势位居榜首的答案是“车辆数据变现”。如果让我简要总结的话，这就像是对某项功能直接收费：用户为该功能付费，我们便能从中获得直接收入。

这一比例占受访者的51%，去年这一选项曾以压倒性优势位居榜首。今年情况发生了变化，这一比例大幅下降，而且各地区也普遍出现下滑。

如果看看去年的调查结果，当时约有51%的受访者将其列为第一位。现在这一比例已降至44%。

但数据还有许多其他应用领域，其影响力依然非常显著。我认为我们从中得到的启示是：数据依然重要，但与其直接对数据收费，不如利用数据创造其他价值。那么，我们在调查中还发现了哪些其他情况呢？

正是如此。而且我认为，这不仅涉及直接收费，还包括获取这些原始数据并直接出售数据。对吧？我认为整车制造商们正在意识到，首先，这些数据的价值可能并不像他们最初想象的那样高。

此外，在隐私和同意方面也存在一些问题。所以，我认为大家也逐渐意识到，如果将这些数据重新利用起来，可能会带来更大的价值。也就是说，如果你利用这些数据来改进产品，提升服务质量。对吧？

所以，如果你看到ADAS和数据驱动的产品开发在持续改进，这确实是一个不断发展的领域。对吧？对。也就是说，这些数据正被应用到公司内的其他领域。

我们还观察到了地区差异。当我们将回答“数据变现”是首要答案的受访者数据进行分类时，结果非常有趣。

我们分析了这一数据，发现与去年相比，中国的数据货币化认可度显著下降——去年有59%的中国受访者认为数据货币化有价值，如今这一比例已降至34%。 我从中得出的结论是——我们之前也讨论过这一点——我认为我们应该理解的是，中国并非不重视数据，而是他们正在利用数据来改进产品，或者利用数据来提升驾驶员和客户的体验，而不是直接对数据功能本身收费。我认为这就是我从中得到的启示。

我也是这么认为的。在美国，这也是一种明显的趋势。是的。关于欧洲，我们一直在讨论的一个问题很有意思，因为欧洲仍然认为数据变现本身是原始设备制造商（OEM）最重要的应用领域。而且，欧洲在数据变现方面的生态系统可能更为成熟。围绕这一领域以及原始设备制造商（OEM）的数据共享，已经推出了许多举措。

欧洲严格的隐私保护措施……

确实。确实。或者也可以说，在将SDV技术应用于量产车方面，我们看到其他地区比欧洲略微领先一些。欧洲目前正在迎头赶上。因此，欧洲或许仍将意识到，实际上将数据用于内部用途能创造更大的价值。

是的。我们稍后会看到，你也会在调查的后半部分看到一些数据，显示欧洲在某些数据上的观点与其他地区有所不同——这并不是说欧洲的观点是错的，只是视角不同罢了。不同。是的。我们还更广泛地考察了各地区数据策略的差异，并发现了一些非常有趣的趋势。你观察到了哪些现象？

18:55 数据战略的区域差异

所以，当我们谈论数据变现和车辆变现时——我们之前讨论过这个话题，对吧？在某些地区，这一趋势有所放缓。但有一点在各地都表现强劲，那就是利用车辆数据来提升ADAS和自动驾驶技术。

我们看到人们对自动驾驶的乐观情绪日益高涨，尤其是如今的端到端系统能够处理传统基于规则的系统无法应对的各种情况。此外，我们还看到ADAS在中国已成为标配，比亚迪已在其车型系列中推出了ADAS系统。

许多地区的标准更为严格。欧洲对自动紧急制动的要求更为严格。车道保持功能正逐渐成为标准配置。

而且我认为，这表明我们认识到，不能将ADAS和自动驾驶视为已经解决的问题。我们将其视为一个需要持续优化调整的问题——随着我们不断学习、收集更多数据并改进相关技术。

没错。没错。再说一遍，这种数据驱动的产品开发，我很欣赏，因为这实际上体现了OEM厂商的思维方式：如果我利用数据，了解客户，了解产品表现，并据此改进产品，我就能构建一个可持续的商业模式。对吧？

我们注意到另一个有趣的趋势是个性化，即车辆个性化——许多人对此都很关注，我们还在播客中邀请了罗杰·兰克托（Roger Lanctot）参与讨论。当时我们谈到了个性化的重要性。但在地区层面，调查受访者对此意见不一。中国受访者普遍认为，个性化无疑是创造价值的关键因素。而且，我们可以看到许多中国整车制造商——其中一些可能源于消费电子行业——正采取一种非常以客户为中心、面向客户的经营策略。

相比之下，如果看看美国、欧洲，甚至日本，调查中个性化所占的重要性要低得多。这是一个非常有趣的趋势。

我真的很喜欢这一点。这是一种完全不同的汽车理念。对吧？是的。而且这能带来价值。

而且我知道，例如在中国，人们非常重视将数据更广泛地融入人们的数字体验中，比如智能家居等等。 我认为这种趋势在其他地区可能还未广泛普及，部分原因在于标准化程度较低，而且各州及各地的地域差异较大。我们还注意到，如果观察数据战略的其他应用场景，我们会将其划分为若干细分领域。我们研究了用于减少或避免产品召回的诊断分析、旨在提升服务体验和客户忠诚度的诊断分析，以及您提到的数据驱动的产品开发与改进。

如果我们将那些被划分为小块的数据视为一个“巨型数据块”，那么它们的使用率将遥遥领先，这一点我们稍后在其他数据中也会看到。因此，利用数据来优化产品、提升质量、增强客户忠诚度，显然是各地区受访者眼中创造价值的来源。

是的。这一点在这里也得到了验证。我认为大家对此反响非常热烈。我们收到了来自各方——包括汽车制造商和供应商——的大量反馈，都认为这确实是未来的发展趋势。

是的。我们应该说明一下，就在今天上午，我们在COVESA向全体成员会议的与会者介绍了这一内容，而且正如您所说，会后确实有不少人向我们表示，他们非常赞同这些结论——实际上，在我们的报告结束后，许多不同的结论都引起了与会者的共鸣。

22:15AI 在汽车领域的应用

这太棒了。

现在让我们转向AI 。

当然，AI 对自动驾驶和ADAS至关重要。这一点我们当然清楚。因此，我们实际上向受访者提出了一个问题：暂且不谈这一点——因为显然这会是首选——除了这一用途之外，AI 还有哪些其他应用场景？得出了哪些结论？

嗯，很有意思的是，智能诊断和预测性维护竟然成为了AI 的首要应用。没错。我很喜欢这一点，因为这是一个以车辆为核心的应用。对吧？它能为客户创造价值。

还有一件挺有意思的事，就是AI 助手。去年，我们有AI 担任车辆助手，他的排名大概在第五位左右。对吧？

这次，我们添加了主动执行部分，它就位于最上方。是的。我认为你想表达的观点是：当加入主动执行元素后，语音助手就不再仅仅是一个语音助手了。它实际上是一个在后台为你采取行动的自主系统，这可以提升车辆品质和响应速度。

现在需要强调的是，我们此前讨论的SDV等级中，完整的第五级自主驾驶系统无疑就在我们眼前。 但调查的具体问题是：除了ADAS和自动驾驶之外，AI 在车辆中的最具前景的应用场景有哪些？这或许是在展望未来。但正如你所说，代理型AI 显然是一种能创造价值的技术，正受到人们的关注。而且包括Sonatus 在内的许多公司，都在该领域投入了大量精力。

关于我们讨论的其他内容，我认为如果看看AI 的其他应用场景，我们会发现，除了那两个突出的领域——即车辆诊断和AI 系统——之外，还有许多应用场景的得票率几乎不相上下，包括功能调优与持续改进、网络安全、虚拟传感器、路线规划、驾驶员安全监控与评分等，这些应用场景的得票率几乎持平。 因此，我们可以看到AI 的应用场景非常多样化。总体而言，我认为这为未来的发展提供了巨大的机遇。

而且只有你的手机无法提供的功能。

这是事实。对吧？因为我觉得很多人都这么认为，而且一些汽车制造商也表示：“我只需用手机作为与车辆——与驾驶员——交互的途径。”但现实情况是，这些功能中的很多都需要了解车辆系统，虽然未必涉及安全关键领域——因为那又是另一回事。但如果系统之间紧密耦合，即使在安全控制回路之外，将AI 融入对车辆的理解和优化中，仍然能创造巨大的价值。

是的。对我来说，这是一条通向变现的捷径。

对。嗯。

太棒了。说到预测性维护，我们发现受访者普遍将其视为一项非常重要的优先事项。有哪些人对此做出了回应呢？

所以这真的很有意思，因为有时候当你观察各个地区时，会发现差异很大，对吧，或者不同公司之间也有很大差异。 不过，你知道，它在所有企业中名列前茅，而且在中国市场表现非常强劲。所以看到中国市场真的很有意思——他们正在大力投资AI ，并着重利用AI 来实现车辆的预测性维护。这表明他们确实深刻理解，车辆质量正是当前他们应该重点关注的方面。

没错。中国在这方面表现非常强劲。 北美地区也是如此，43%的受访者认为AI 是首要任务。二级供应商也是如此，这确实很有意思，因为通常人们认为，如果我们要实施预测性维护，那些生产子部件的二级供应商必须参与其中，否则很难成功。他们看到了其中的价值，这也意味着他们很可能正在对此进行投资。不过，有一个例外。

有一个特例，那就是德国。颇为有趣的是，他们在AI 的投资中几乎没有重视预测性维护，这可能表明他们认为即使不使用AI 也能做到这一点。确实如此。确实如此。他们的优先事项不同。

是的。我的意思是，我们开玩笑说，你知道的，德国的品质和对质量的重视是闻名遐迩且源远流长的。因此，也许他们希望以一种无需采用AI （智能设计）的方式来确保质量，或者更倾向于使用更传统的方法来解决问题。不过，这确实是一个有趣的趋势。 更广泛地说，我们研究了变现问题，并探讨了哪些功能和服务能带来最高的客户忠诚度或售后收入。无论是忠诚度还是收入，你在这方面观察到了哪些情况？

26:44 预测性维护作为重点关注领域

那么，又是什么排在首位呢？预测性维护。

对。

归根结底，这还是在考察车辆的质量、车辆如何创造价值，以及实际驾驶体验究竟如何。对吧？不过，我们也看到自动驾驶和增强型个性化功能在排名中位居前列。尽管有趣的是，这方面存在很大的区域差异。

对吧？虽然我会稍微谈一谈这个话题，但我认为最关键的启示是：OEM厂商不能只采用一种策略。对吧？一种策略不能包办一切。

您需要一个软件定义的平台，它必须足够灵活，以便您能够适应不同地区的需求。对吧？

因为大多数原始设备制造商（OEM）在绝大多数情况下——并非所有情况，但绝大多数情况下——都在全球范围内销售产品。

而且，我们多年来一直在讨论这个问题。认为可以在不同地区采用“一刀切”的策略，并不是一个好方法。在某些情况下，各地区在监管方面存在差异，在隐私保护方面也存在差异，各地区的偏好也各不相同。因此，SDV可能带来的关键价值之一，就是能够通过一个通用的硬件平台，以可复用的方式开拓全球各地的多元化市场。

正是如此。这将带来一种可持续的商业模式。这样一来，你就可以在北美提供高品质的车载娱乐服务——这是当地消费者所看重的；在日本或中国，你可以重点发展自动驾驶技术——这两个市场对此非常重视；在北美，你可以侧重于预测性维护；而在日本，则可以专注于车辆乘坐体验的个性化定制——这也是当地消费者极为看重的。

这已经是连续第二年，我不得不指出，欧洲的自动驾驶普及率去年很低，目前依然很低，而且还在下降。我认为欧洲人就是喜欢自己开车，他们希望掌控驾驶过程。但在中国，自动驾驶发展势头强劲且持续增长；在日本也是如此，同样发展势头强劲且持续增长。这非常有趣。

是啊。不过谁知道呢？随着这些全新的、端到端的系统的出现，我想欧洲的看法或许在某个时候会发生一些变化。

在最后一个相关话题中，我们讨论了预测性维护。这是Sonatus 一直非常重视的领域。我们看到客户对此表现出浓厚兴趣，并且我们一直在广泛应用我们的AI Technician产品。看到这些数据非常有趣，因为它表明，预测性维护在多个不同方面都名列前茅。

该功能被评为AI 在自动驾驶领域之外的首要应用场景。34%的受访者表示，这是AI 的首要应用。它也是推动营收和客户忠诚度的首要驱动力。44%的受访者表示，这是首要驱动力。

此外，一级供应商、二级供应商以及汽车制造商和供应商也都始终认为这很有价值。这三方都表示，这是关键的供应商，也是创造价值的关键因素。非常有趣。

非常有趣。我认为这无疑将成为未来行业发展的重点。而且，我对此感到很高兴。这正是行业在提升车辆性能方面应当重新关注的重点。

让服务更上一层楼，提升忠诚度体验。我们刚才聊到，客户忠诚度对整车制造商（OEM）而言具有极其重要的价值。获取新客户很难，因此如果能留住现有客户，效果会好得多。所以，如果我们能提升服务体验，提高服务质量，就能让车主未来再次光顾，从你们这里购买另一辆车。

而且你提到了一个非常重要的观点，那就是差异化。因为随着向软件定义汽车的转型，许多整车制造商都在担心如何实现差异化，以及如何保持自己的独特卖点。现在，如果你专注于质量，确保车辆能长期在道路上行驶，并且能够长期接收新功能，我认为你肯定是在朝着这个方向努力。

30:28 查看调查结果

太棒了。好了，迈特，这是一项规模巨大的调查。

让我们和大家聊聊如何获取这份报告。在Sonatus的网站上，很快就会出现一个链接，我们也会在节目说明中提供该链接。 届时我们将发布这份调查报告，您还可以从我们这里获取调查的一些关键结论。如果大家想进一步深入了解，可以联系您——节目说明中也会提供您的联系方式。他们可以通过Omdia联系您，以了解更多关于这项调查的信息。

是的。还可以进一步了解其他问题。这是一项规模非常大的调查，我对此感到非常兴奋。

一如既往地感谢大家每年都来参加我们的活动。能有此机会，我们深感荣幸。去年我们在COVESA也举办过类似活动，很高兴能再次看到大家参与。此外，感谢大家参与这项旨在深入了解行业的重大倡议。

谢谢。

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