随着智能驾驶与电动车技术的蓬勃发展，全球汽车产业正经历前所未有的变革。各国政府与国际车厂均积极投入研发资源，加速推动电动化与智能化转型。在观察智能车产业变化的同时，不能忽视现今国际政经趋势所带来的冲击和不确定性，可能造成车系供应链的再迁移，加上AI跟新能源的技术正在改变车辆产业，都将成为影响未来新世代车辆技术发展的关键因素。
关税与汇率战冲击
台湾地区电电公会台湾车辆系统整合联盟（V-team）日前举办「2025智驾电动车技术趋势研讨会」，台湾地区中华经济研究院副主任戴志言指出，美中贸易战造成车辆产业发展呈现分裂，在中国生产零组件的台商，将面临产能去化危机。而美国新政府上台可能发动关税与汇率战，对于回台生产的台湾厂商来讲产生很大的冲击，不利回台生产出口台商经营美国市场，因为台湾厂商目前在台生产再销售到美国的优势，可能会被关税税率和汇率的因素给抵消掉，也让大家开始对于未来规划有一些比较不一样的想法。过去台湾厂商采取低成本的策略、逐水草而居，哪边成本较低就往那边去，低成本策略在未来竞争环境下的影响性降低，因为跑到哪里生产都一样面对高关税问题，反而对于提升差异性与科技创新的要求会更高。
产业供应链迁移与变形
从前两年开始，中国车系供应链已经成为全球出口主力，中国品牌取代传统大厂成为出口主力，全球供应链系统呈现欧、美、日、中四大体系，且中国创新产品比例日增，在这种情况下，国际围堵中国的政策会让全球工业的复杂度再提高，会不会产生供应链再迁移的现象，也是需要特别留意的问题点；另一方面，虽然科技创新很重要，但因为市场被切割了，新创科技越来越难透过全球生产的供应模式，像过去一样利用规模经济来取胜，这也是另外一个难题。
科技跨界融合现象日增
第三个现象是科技跨界融合现象日增，AI跟新能源的技术在正改变车辆产业，消费者的车辆体验接口开始出现信息融合的挑战，以后车辆的智能座舱上面，可能需要整合很多不同的装置（device），不仅硬件跌价速度加快，如何让消费者在使用上有更好的体验，这件事情其实不容易做。
最后就是跨界的现象出来后，车用系统专属接口会让车辆的售后服务市场出现新的障碍，万物上车皆需芯片与通讯规范，比方车辆开始智能化，使用的是新一代的智能车灯，如果今天车主想要更换副厂零件，也必须保证它是否能相融，和过去汽车更换零组件的逻辑亦是大相径庭。
从「CASE」到「AI for Automotive」
戴志言指出，当前AI在汽车产业中有四大主要发展趋势。伴随生成式AI崛起，自动驾驶是一个很重要的趋势，包括交通号志识别、目标检测的感知系统，和车辆控制、安全系统的控制系统；第二则是智能车内体验，使用AI增强客户体验，提高客户诚度和满意度，并利用车联网服务对车辆性能、位置或驾驶员行为的实时分析。从汽车产业的应用层面上来看，供应链跟能源管理这两个部分值得关注，智能供应链方面，像是利用AI进行汽车制造、质量控制和供应链优化；电动汽车能源包含电池优化、自主充电和能源管理，并利用AI分析车辆传感器数据和历史数据、进行机械故障的预测性维护。
观察车辆产业未来发展，将从「CASE」到「AI for Automotive」，戴志言解释，市售新车多数都已具备联网功能，并提供改装套件的售后服务，电动车成为新动力主流选项之一，进一步推动洁净动力的多元市场。在汽车科技中，CASE特征（车联网、自动驾驶、共享汽车经济及电动）成为未来新车的基本配备，并扮演日益重要的角色，未来发展将走向「AI for Automotive」新阶段，自驾车技术带来新冲击，车用AI技术及自驾车服务平台带动创新的服务应用，AI促成更个人化平价运输服务，形成以AI为基础的交通行动服务（AI-based MaaSS）模式。数据（Data）将形成支撑未来汽车电子发展基础。从传感器整合（Sensor Fusion）到数据融合（Data Fusion），以CASE技术为基础推动环境数据融合、感知发展的机会。
AI应用成为未来重要的车用科技，在迈向无人驾驶的过程中，车用AI功能与数据需求明显增加，未来途径如生成式AI走向通用原则式AI，需要更多感测组件、环境信息AI交互整合技术，以达成恶劣天候、高龄驾驶辅助、前瞻物流系统的运作要求；软硬件架构上必须维持不同世代车辆之间顾客体验的一致性，但AI新科技要如何解决旧车改装升级与高昂成本仍是问题。
多元应用需求日增
戴志言强调，自驾车的技术，其实是机器人感知与决策能力的缩影，车用AI只是开始，下一步是通用人工智能（AGI）与机器人结合。智能车电的运用日趋多元，已非以往单纯负责车辆控制系统娱乐，更大的价值在于不同驾驶情境的对应，新一代的车电能够辨识驾驶员与情境的差异，提供更为安全的驾驶环境。随着车用AI技术发展迅速，未来所有车辆都具备联网与数据收集处理功能，车用AI成为下一个重要的发展科技项目，要注意从AI到AGI的差异，设计逻辑与应用的方式有所不同。而透过生成式AI、传感器与数据融合技术等方式，将会更强化人与车之间的互动模式，系统工程整合需求亦将明显增加，于同一个平台中发展出以不同驾驶为主的技术解决方案，智能车电更强调人机互动。
数据源：
1.2025/4/24，台湾地区电电公会主办「2025智驾电动车技术趋势研讨会」，戴志言简报。
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