最新的AI進化正在革新汽車業界！自動駕駛與汽車的未來

汽車產業目前正處於由AI技術帶來的整體產業大規模結構轉型之中。過去汽車是透過物理零件與機械工程的結合來實現,但隨著近年AI技術的發展,軟體和數據正逐漸成為汽車競爭力的核心。

汽車產業的AI市場規模預計在2025年將達到約54億美元(約8,100億日圓),到2030年將達到約145億美元(約2兆1,750億日圓)。這顯示在5年內將有接近3倍的驚人成長率,從數字上可以清楚看出AI技術在汽車產業中已佔據多麼重要的地位。​

為什麼AI市場如此迅速擴張呢?這是因為AI技術已經在汽車的設計、製造、銷售,乃至實際駕駛的各個階段都發揮著作用。過去僅限於特定功能的AI應用,如今已經融入整個汽車產業的業務流程中。

自動駕駛技術共分為6個級別,從0級到5級。0級是完全手動駕駛,5級則是在任何情況下都能完全自動駕駛的階段。截至2025年,在日本及全球各地正在推進實施的主要是3級自動駕駛。​

Level 3自動駕駛是指在高速公路塞車時等特定條件下,可以將駕駛交由系統負責,Honda的「新型LEGEND」及Mercedes-Benz等已經開始在市售車款中銷售。日本政府也以2025年為目標,致力於實現Level 4的實用化,而Level 4是指不需要駕駛監控的「無駕駛者」狀態。也就是說,由於汽車能完全自動駕駛,因此不需要駕駛的操作。​

2025年8月，特斯拉先進的自動駕駛系統「FSD（Full Self-Driving）」終於在日本正式開始公路測試。在橫濱市港未來地區，特斯拉員工駕駛測試車輛，進行了識別交通號誌和行人並順暢行駛的示範演示。這成為日本自動駕駛技術發展中一個非常重要的轉捩點。​

FSD技術的顯著特點在於，它不依賴多個感測器或雷達，而是僅透過攝影機來識別周圍環境，並由AI（具體而言是深度學習）進行駕駛判斷，這就是「特斯拉視覺」方法。在傳統的自動駕駛技術中，融合從多個不同感測器獲得的資訊（感測器融合）是主流方法，但特斯拉透過AI直接分析攝影機影像，實現了更高效且敏捷的判斷。​

從2025年內到2026年,特斯拉預計將在日本階段性地開始FSD的一般提供。預計首先會從高速公路等有限環境開始逐步解禁功能,隨後擴展至市區的自動駕駛功能、號誌和標誌的識別與應對,以及交叉路口的自動左右轉等功能。​

生成式AI在自動駕駛的開發階段也扮演著創新的角色。一般來說,自動駕駛系統要安全運作,需要在各種行駛情況下進行訓練。惡劣天氣、夜間行駛、突然衝出等所有情況,要在實際公路上進行測試幾乎是不可能的。

這時生成式AI的模擬技術就能發揮作用。General Motors（GM）利用生成式AI自動生成數千個訓練用的模擬駕駛場景。系統能大量創造出難以預測的情況，如突然衝出、逆向行駛、惡劣天候下的行駛等，讓自動駕駛系統學習如何應對這些狀況。透過這種方法，自動駕駛的安全性和應變能力得以飛躍性地提升。​

生成式AI正為汽車設計開發流程帶來劇烈的變化。特別受到關注的是BMW、豐田、賓士等大型製造商的相關措施。

BMW在「Data & AI Initiative」的內部計畫下,運行約400種AI應用程式,使用生成設計演算法自動生成車輛零件的最佳設計。在傳統的手動設計工作中,為了平衡美觀與功能性需要多次反覆試驗,但AI能瞬間生成多個設計方案,大幅縮短了開發時間。同時,工程師和設計師可以基於AI提出的設計方案快速進行討論,團隊之間的協作效率也得到提升。​

豐田汽車同樣地,Toyota Research Institute(TRI)應用從文字生成圖像的AI工具,從初期設計草圖自動生成具體的車輛設計圖像。由於設計師繪製的粗略草圖能透過AI轉換為詳細設計,從初期階段就能迅速確定設計方向,大幅縮短了原型製作所需的時間。此外,AI在不損害設計性的前提下,也能考量工程上的限制來製作設計方案,減少了後續的修正,實現了更有效率的流程。​

賓士(Mercedes-Benz)正致力於在生產工廠整合AI與人型機器人,旨在建立高度靈活的生產體制。透過這項整合,未來可望實現更迅速且精準的工廠營運。​

透過這些努力,整個汽車產業實現了開發期間的縮短和成本的削減。由於生成式AI能夠同時考慮多個設計方案,傳統的試錯型開發流程得以加速。此外,由於可以在數位環境中進行原型製作和評估,不再需要多次製作實際的試作車,隨之而來的材料費和人工費也得以削減。這不僅僅是經濟效率的提升,也對減輕環境負擔做出了貢獻。

2025年,多家汽車製造商發表了搭載ChatGPT或Google Gemini等大型語言模型(LLM)的次世代車載AI助理。這些助理不僅止於執行語音指令,更具備透過自然對話理解駕駛意圖,並提供細緻支援的能力。

General Motors宣布將從2026年開始導入搭載Google Gemini的對話式AI助理。透過OnStar,2015年以後的車型也將透過OTA(無線更新)提供此功能。這個助理將能以更自然的對話方式進行複雜的路線規劃、網路搜尋和車輛功能操作。例如,它能夠回答「正在經過的這座橋的歷史是什麼?」等問題,使駕駛體驗從單純的移動,進化為資訊獲取和學習的場所。​

Mercedes-Benz在其獨特的資訊娛樂系統「MBUX」中整合了ChatGPT,讓駕駛能夠獲得更詳細且精確的資訊支援。特斯拉採用了xAI的LLM「Grok」,實現了對綜合查詢的即時回應。Volkswagen、Lucid Motors等公司也同樣展開各自獨特的AI助理策略。

作為利用ChatGPT及類似AI的新方法，西門子工程團隊開發了一項技術。這項技術透過ChatGPT將駕駛員的主觀反饋（例如「乘坐舒適度差」「操控沉重」等）轉換為文本，然後利用機器學習提取特定問題及其程度，並自動調整系統參數。​

當駕駛在駕駛模擬器中操作時透過語音提供回饋,AI助理會解析其內容,識別橫向晃動等具體問題,並生成最佳的系統參數調整。此技術能夠根據駕駛的個人偏好客製化最佳駕駛體驗,實現讓每位駕駛都滿意的乘坐舒適度和操控性。

中古車產業也正經歷著AI導入所帶來的巨大變革。中古車的價格設定,傳統上很大程度依賴於評估人員的經驗與直覺。然而,隨著AI技術的導入,基於龐大數據的科學化且客觀的價格預測已成為可能。

TreeBell提供的「AIVALUE」利用公司累積的交易數據和網路上的車輛資訊,透過AI學習與分析,實現高精度的價格預測。涵蓋國內外主要製造商的所有車輛數據(車型、型式、等級、年份、顏色等),透過細節學習,使得過去難以處理的稀有車型也能進行準確的評估。​

此外,「D-MATCH」系統運用約200萬筆零售數據,提供成交率預測功能,據報導使用Recruit Technologies的AI技術將預測精確度提升至72%。​

由二手車銷售巨頭IDOM營運的「Gulliver」引進了AI電話自動導覽系統「AI禮賓服務」。透過此系統,能夠24小時365天從顧客那裡詢問車輛的「製造商」、「車型」、「年份」,並基於過去的收購實績數據自動計算並提供概估收購價格。過去在營業時間內需要人工處理的諮詢,現在透過AI即使在夜間或非營業時間也能自動應對,顧客滿意度大幅提升。​

此外,IDOM 導入了 Salesforce 的 CRM 平台,並致力於透過 AI 代理「Agentforce」提升客戶體驗。目前正在推進使用 AI 代理回應網站查詢等計畫,以進一步提升客戶體驗。​

購買中古車時的汽車貸款或分期付款的信用審查，也因AI技術而得到大幅改善。furasuco的「UcarNext」與三井住友海上火災保險合作，已開始開發AI信用審查模型。此外，H.I.F.運用其獨有的AI定性信用技術，致力於構建讓更多消費者能夠購買中古車的機制。對於過去因無法通過信用審查而放棄購車的客戶群體，購車機會正在逐漸擴大。​

在汽車維修現場,AI技術也正在迅速導入。利用ChatGPT等大型語言模型的故障診斷系統,大幅提升了維修技師的工作效率。面對持續複雜化的車輛系統,現在能夠進行安全且準確的診斷。​

在國內許多博世汽車服務店鋪也被標準採用,對進口車專業工廠的故障診斷效率化做出了巨大貢獻。作為2024年10月開始義務化的OBD車檢的檢查用掃描工具,也有通過型式試驗的產品登場。

特斯拉透過運用全球特斯拉車輛數據進行故障模式分析,事先預測電池劣化、馬達異常、冷卻系統問題等。實現了平均維修時間縮短60%、首次維修完成率超過90%等驚人成果,這些都是傳統定期維護方式無法達成的成果。​

透過預知保全技術,客戶因意外故障而需緊急應對的情況減少了70%,維修現場的工作負擔也大幅減輕。通過電池單元級別的劣化模式分析,可預測最佳更換時期,實現了提升客戶滿意度與經營效率的雙重目標。

AI與汽車的融合,未來必將進一步加速。汽車AI市場預計在2025年至2030年間,將以年均複合成長率(CAGR)24.72%的速度成長,市場規模預計將超過150億美元。​

這種快速的市場擴張背後，有著自動駕駛技術的商業化、車內介面的高度化、預測性維護系統的普及等多重因素。特別值得注意的是，AI不再只是附加功能，而是已經被整合到汽車本身的基本設計理念之中。

隨著AI技術的進化,汽車製造商的商業模式本身正面臨重大轉變。傳統上,汽車銷售是主要收入來源,但AI技術使持續的軟體更新和訂閱服務成為可能。透過OTA(無線更新),可以逐步添加新功能,因此購買後的汽車價值將持續更新。

因此,汽車製造商將從提供汽車作為「商品」轉向提供汽車作為「服務」的時代。此外,作為移動服務平台的功能也將得到強化,並將產生新的收益機會。

AI技術的發展也為二手車市場帶來了重大變革。隨著價格預測精度的提升,二手車的合理定價將得以普及,實現高透明度的交易。此外,透過客戶接觸點的數位化,將能接觸到更多客戶,整體產業的交易效率也將得到提升。

此外,透過AI進行更精密的顧客喜好分析,能實現為顧客提供最適合的選車支援,並提升購買後的滿意度。

在AI技術正迅速改變汽車產業的同時,用戶(購車方)有幾個重要的關鍵點需要了解。

首先，自動駕駛技術是階段性演進的。完全自動駕駛並非一夜之間就能實現，而是逐步提升等級。從目前的Level 3開始，預計在不久的將來會有限度地導入Level 4，但要實現能夠應對所有情況的Level 5，仍需要一段時間。

其次,越新的車款AI功能越豐富。雖然已經銷售的車款也可能透過OTA更新添加新功能,但新型車款搭載了最新的AI技術。特別是像特斯拉這樣更新頻率高的製造商,購買後功能也會持續提升。

第三,個人資訊和隱私保護將變得更加重要。AI會學習車內的行為模式和駕駛者的偏好,未來甚至可能累積行駛數據。在購買前,確認各製造商對於隱私保護持有何種政策非常重要。

隨著最新AI技術的進化,汽車產業正迎來重大的轉折點。從自動駕駛、車內助理到銷售支援系統,AI在各個領域中發揮作用,更安全、更便利且為個人最佳化的汽車時代即將到來。

從2025年到2030年,AI市場將以年率24.72%的速度成長,由此可見,AI將成為汽車產業的核心存在。特別是對日本汽車產業而言,順利搭上這波AI技術浪潮,將是維持和強化國際競爭力不可或缺的要素。

中古車產業也不例外,透過AI提升價格預測精準度以及客戶接觸點的數位化,預期將實現比以往更高透明度、更友善的交易環境。現在正是時候,我們需要密切關注汽車與AI融合所帶來的「未來移動性」將如何演進發展。