近年輔助駕駛與車用顯示逐漸上車，Level 2以上輔助駕駛將成為標配，使得自動駕駛、智慧座艙、車聯網與軟體定義汽車等未來概念不再遙不可及，亦推動汽車電子系統需求持續成長。2023年全球汽車電子市場已達近3,000億美元，預估2030年更將突破5,000億美元，複合年均成長率（CAGR）達7%。於此同時，台灣汽車零組件產值自2020年起即呈現穩定成長，從2020年約新台幣2,200億元，持續上升至2023年突破2,800億元，亦使汽車零組件成為台灣汽車產業中的重要部分。
車輛中心協理陳建次指出，台灣汽車電子產值超越整車與零組件，2024年達新台幣4,925億元，產值並逐年增加，預估2028年汽車電子將突破新台幣9,000億元，挑戰兆元產業，成為ICT產業與edge Al的重要應用。
2024年乘用車銷量約9,000萬輛，其中電動車（BEV+PHEV）占比已達20%（1,776萬輛），成長率25%，逐步邁入成熟階段。展望2025年，電動車成長率為18%。
根據EV-VOLUMES統計，2024年全球純電動車（BEV）銷售約1,110萬輛，插電式混合動力車（PHEV）銷售約666萬輛，總計銷量約1,776萬輛，規模持續穩健成長，年增率約27%；整體車市約9,000萬輛，電動車市售比則近20%。2024年EV總銷量1,776萬輛中，電動車（BEV）占比為62.5%、插電式混合動力車（PHEV）占比為37.5%。若以BEV銷量來看，第一名為Tesla（1,789,226輛），比亞迪以些微差距排第二（1,764,992輛）。插電式混合動力車市占率則相較2023年明顯提升，越來越多消費者將插電式混合動力車視為從燃油車轉型至純電動車前的折衷選擇。
AI帶領智慧車電產業發展
經濟部產業技術司表示，近年AI技術進展神速，運用在自動駕駛車輛，將帶領新一波智慧車電產業發展，在今年4月底剛舉辦的「台灣國際智慧移動展」中，經濟部產業技術司設置TARC主題館，展出國內法人單位攜手28家廠商，聚焦AI智慧化與電動化應用的18項創新成果。其中，車輛中心攜手台灣智慧駕駛產業鏈能量的「Level 3 AI自駕與資安整合系統」，整合AI智慧駕駛、AI智慧座艙與AI智慧資安3大AI智慧系統，並運用此技術實現全球第一輛符合國際標準的Level 3自駕電動巴士，讓逐漸普及的智慧駕駛技術邁向更高等級。此外，面對電動巴士推動過程中場站用電與空間資源緊張等挑戰，工研院首創的「智慧充電管理調度系統」結合AI智慧調控與彈性排程技術，已成功協助中興巴士電巴場站精準調配充電時機、提升空間使用效率，並能支援多種介面，促進電動車隊調度彈性，協助業者有效提升營運效能。此兩項技術均獲得2025年的愛迪生獎（Edison Awards），代表台灣車電科研成果在國際上也備受肯定。
車輛中心表示，「Level 3 AI自駕與資安整合系統」整合了義隆集團、歐特明電子、為昇科、華碩、友通資訊、智易科技、奇美車電及旭春等台灣智慧駕駛產業鏈的能量，透過影像辨識與雷達感知技術，實現自主巡航、變換車道與避開障礙物等功能，符合聯合國UN R157自動駕駛標準，可有效降低90%交通事故風險。此外，AI智慧座艙可透過臉部與身體姿態即時監測駕駛狀況，當判定駕駛無法操控車輛時，系統將自動停靠並通知後台，以確保行車安全。同時具備車聯網資安防護與OTA遠端軟體更新能力，確保系統穩定，透過打造台灣自駕Level 3供應鏈，未來將進攻國際智慧載具市場。
國際自動駕駛發展
Tesla
陳建次也在會中分享國際自動駕駛技術的最新進展。陳建次指出，特斯拉自動駕駛目前進入到端到端（End to End）AI深度學習，等於具備老司機的駕駛能力，在去年底推出全自動駕駛最新版本FSDV13，已提供倒車能力，並計劃於今年6月在德州奧斯汀市推出自動駕駛計程車服務，奧斯汀將成為特斯拉計劃向消費者測試其自動駕駛技術的第一個城市。
Tesla以影像感測器作為主要感知，最新車款外搭載8顆500萬畫素鏡頭，可透過AI深度學習辨識。根據Tesla統計，美國駕駛平均65.2萬英里發生一次車禍，啟用自動駕駛則每485萬里發生一次，從數據觀察自動駕駛優於人類駕駛74倍。
另一方面，特斯拉正在研發用來訓練自駕系統背後的機器學習模型，也就是由Nvidia AI GPU所驅動的「Dojo超級電腦」，透過AI機器學習和影片訓練，成為特斯拉推動全自動駕駛計畫的關鍵。
Benz
賓士在去年12月宣布[1]，其有條件自動駕駛系統DRIVE PILOT已獲得德國聯邦交通管理局的批准，成為標準量產車輛中，最快透過認證的有條件自動駕駛 （SAE-Level 3）系統。2025年獲准可達95kph，賓士目標在2030年最高時速可達130kph。在SAE-Level 3下，自動駕駛功能可在全德國高速公路接手某些駕駛任務。駕駛人可放開雙手駕駛並從事其他事務，若發生緊急情況，系統將提示駕駛人接管控制車輛；如果駕駛人未按提示接管，則會啟動安全程序，逐步减速平穩停車。
Al技術在智慧車輛自動駕駛的與運用
AI技術改善了過去自駕車的限制，將自駕車智慧化到更先進的「AI CAR」，透過語音、視線、姿態等多模態的駕駛偵測的AI智慧座艙，提升智慧座艙人機互動，從傳統偵測駕駛開閉眼的疲勞偵測，進一步發展具備語音、視線、姿態等多模態，提升自動駕駛安全與AI駕駛助理的便利性，並利用Al進行環境偵測，理解、預測隱藏件追蹤物體及強化動態物件追蹤。而藉由Al虚擬技術，可生成逼真的3D虚擬交通環境，提供給大模型進行訓練。
另一方面，透過AI技術的應用，已大幅提升自駕車能力，2024年4月Tesla發布AI端到端深度學習，利用AI學習駕駛者影像所應對的情境，透過神經網絡生成控制輸出並快速做出決策，決定車輛該加速、減速或是轉向，所表現出的駕駛行為堪比經驗豐富的老司機。未來自駕技術將整合大數據學習、AI運端伺服器、車端AI晶片、AI類神經網路的運作，實現更擬人的駕駛行為決策。
2024年Tesla端到端AI FSD 已在美國、加拿大、墨西哥、波多黎各上線，並於今年2/25在中國市場上線，儘管無法將中國當地數據回傳美國訓練，經測試雖有不熟悉當地交通規則的情況發生，還是能在中國擁擠街道和蜿蜒鄉間道路中實現自動駕駛，顯見AI自動駕駛已有良好的適應泛化能力。
延伸閱讀：2025智慧車電國際產業趨勢
參考資料：
- 2025/4/22，新創圓夢網「我國電動車市場概況及未來趨勢」。
- 2025/4/24，電電公會主辦「2025智駕電動車技術趨勢研討會」，陳建次簡報。
備註：
[1] 2024/12/17，Benz: DRIVE PILOT Support speed of up to 95 km/h on German motorways.
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