當前全球汽車產業正面臨國際競爭加劇、供應鏈複雜化、營運成本上升，以及電動車（EV）市場 快速成長等挑戰。
同時，消費者對車輛的期待也從單純的代步工具，轉向更個人化、更智慧的體驗，促使業者必須加快創新步伐。在這場結構性變革中，人工智慧──尤其是生成式AI（GenAI），正扮演重塑汽車產業的關鍵角色，協助推動其未來發展。
根據 Google Cloud最新公布的製造業和汽車產業人工智慧的投資報酬率 (ROI of Gen AI for Manufacturing & Auto report) 報告指出，近2/3的製造業和汽車業已將AI導入生產中，其中86%的企業收入成長6%以上，顯現企業已開始看到AI的投資回報。
而當生成式AI正在全方位改變汽車產業，推動產業邁向更智能、更安全和更高效的未來。生成式AI已不再只是概念，而是具備即戰力的商業解決方案。汽車品牌應積極擁抱AI，以保持競爭優勢，掌握產業主導權。
以下5大AI發展趨勢將徹底改變汽車的設計、生產、銷售與體驗方式。
趨勢一：讓製造、維修更方便
AI的應用遍及研發模擬、生產優化與品質控管。透過由AI驅動的模擬技術，研發團隊能快速評估和模擬設計，進而用更短的時間和較低的成本，將創新與設計推向市場。
在製造過程中，AI可協助進行生產優化和品質控制，有效提升效率與降低成本。此外，生成式AI也能在汽車維修環節中提供協助，技術人員可利用生成式AI驅動的搜尋功能，自動化或加速解決用戶問題，例如故障排除、安排車輛維修服務和協助訂購修補零件等。
而預測性維修技術則能幫助識別潛在的車輛問題、確保最佳性能並延長車輛使用壽命。例如，Volkswagen的虛擬助手「my VW」與Google的Gemini模型結合，可以快速回應駕駛者的維修問題，提升問題解決效率和準確性。
趨勢二：沒有AI的車，可是不夠貼心的
2025年將會是多模態AI代理年，它將在駕駛與車輛間創造更個人化的互動，進而提升駕駛便利性與安全性。
與傳統車載助理不同，多模態AI代理可以理解與回應各種形式的提示，包含文字、語音和圖像，提供駕駛更個人化與直覺的體驗。
從2個案例說明可以更清楚。
第一個案例，AI代理可以使用攝影機監測駕駛的狀態，並在偵測到疲倦或分心時發出警報，同一個代理還可以使用視覺資訊來提升導航品質，包含提供更詳細、更符合現況的方向。
第二個案例，AI代理可以指出一家特定的餐廳資訊，然後查詢營業時間，同時還能將專注力集中在道路上。
趨勢三：買車，讓AI幫忙
如今的購車流程涉及線上與實體銷售之間來回切換，這常常對買家來說會產生一些小摩擦。生成式AI可提供從初期的搜尋、預約體驗到購車後的售後服務，提供一個無縫的旅程與體驗。
以LUXGEN為例，透過建立資料雲端策略打造客戶資料平台，快速且精準便是消費者需求，滿足客戶從行銷、銷售到客服的體驗。此外LUXGEN也採用Gemini模型，打造AI智能客服系統，可即時回應顧客需求、解決車主在功能操作與維修上的疑難雜症，讓當時僅上線2個月的智能系統，迅速累積16萬用戶，並創下9成客服高滿意度更提升品牌忠誠度。
趨勢四：AI資安將成車廠間的關鍵差異
隨著車聯網技術發展，汽車的安全性越發重要。生成式AI能即時監測可疑行為與漏洞，在風險發生前提出警示，提高車輛安全性與建立消費者信任。
這一層保護將成為汽車製造商的關鍵差異化，在這「數位安全」等同於「安心」的時代，增強品牌忠誠度。
趨勢五：缺料？AI提前知道
生成式AI不僅在製造和駕駛體驗中發揮重要作用，提供整個供應鏈的端到端可視性，使他們能夠追蹤零件、監控庫存水平並即時優化物流。
生成式AI驅動的預測工具能分析大量資料，包含歷史資料、即時感測器資料和外部資訊（如天氣等），以預測供應鏈潛在的中斷問題，並主動調整生產計畫。這種增強的可視性與預測能力能使汽車製造商減輕風險、降低成本，提高靈活性並強化整個供應鏈生態系統的協作。
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