近年辅助驾驶与车用显示逐渐上车，Level 2以上辅助驾驶将成为标配，使得自动驾驶、智能座舱、车联网与软件定义汽车等未来概念不再遥不可及，亦推动汽车电子系统需求持续增长。2023年全球汽车电子市场已达近3,000亿美元，预估2030年更将突破5,000亿美元，复合年均增长率（CAGR）达7%。于此同时，台湾汽车零部件产值自2020年起即呈现稳定增长，从2020年约新台币2,200亿元，持续上升至2023年突破2,800亿元，亦使汽车零组件成为台湾汽车产业中的重要部分。
台湾地区车辆中心协理陈建次指出，台湾汽车电子产值超越整车与零组件，2024年达新台币4,925亿元，产值并逐年增加，预估2028年汽车电子将突破新台币9,000亿元，挑战兆元产业，成为ICT产业与edge Al的重要应用。
2024年乘用车销量约9,000万辆，其中电动车（BEV+PHEV）占比已达20%（1,776万辆），增长率25%，逐步迈入成熟阶段。展望2025年，电动车增长率为18%。
根据EV-VOLUMES统计，2024年全球纯电动车（BEV）销售约1,110万辆，插电式混合动力车（PHEV）销售约666万辆，总计销量约1,776万辆，规模持续稳健增长，年增率约27%；整体车市约9,000万辆，电动车市售比则近20%。2024年EV总销量1,776万辆中，电动车（BEV）占比为62.5%、插电式混合动力车（PHEV）占比为37.5%。若以BEV销量来看，第一名为Tesla（1,789,226辆），比亚迪以些微差距排第二（1,764,992辆）。插电式混合动力车市占率则相较2023年明显提升，越来越多消费者将插电式混合动力车视为从燃油车转型至纯电动车前的折衷选择。
AI带领智能车电产业发展
台湾地区经济部产业技术司表示，近年AI技术进展神速，运用在自动驾驶车辆，将带领新一波智能车电产业发展，在今年4月底刚举办的「台湾国际智能移动展」中，台湾地区经济部产业技术司设置TARC主题馆，展出台湾法人单位携手28家厂商，聚焦AI智能化与电动化应用的18项创新成果。其中，车辆中心携手台湾智能驾驶产业链能量的「Level 3 AI自驾与资安整合系统」，整合AI智能驾驶、AI智能座舱与AI智能资安3大AI智能系统，并运用此技术实现全球第一辆符合国际标准的Level 3自驾电动巴士，让逐渐普及的智能驾驶技术迈向更高等级。此外，面对电动巴士推动过程中场站用电与空间资源紧张等挑战，台湾地区工研院首创的「智能充电管理调度系统」结合AI智能调控与弹性排程技术，已成功协助中兴巴士电巴场站精准调配充电时机、提升空间使用效率，并能支持多种接口，促进电动车队调度弹性，协助业者有效提升营运效能。此两项技术均获得2025年的爱迪生奖（Edison Awards），代表台湾车电科研成果在国际上也备受肯定。
车辆中心表示，「Level 3 AI自驾与资安整合系统」整合了义隆集团、欧特明电子、为升科、华硕、友通信息、智易科技、奇美车电及旭春等台湾智能驾驶产业链的能量，透过影像辨识与雷达感知技术，实现自主巡航、变换车道与避开障碍物等功能，符合联合国UN R157自动驾驶标准，可有效降低90%交通事故风险。此外，AI智能座舱可透过脸部与身体姿态实时监测驾驶状况，当判定驾驶无法操控车辆时，系统将自动停靠并通知后台，以确保行车安全。同时具备车联网资安防护与OTA远程软件更新能力，确保系统稳定，透过打造台湾自驾Level 3供应链，未来将进攻国际智能载具市场。
国际自动驾驶发展
Tesla
陈建次也在会中分享国际自动驾驶技术的最新进展。陈建次指出，特斯拉自动驾驶目前进入到端到端（End to End）AI深度学习，等于具备老司机的驾驶能力，在去年底推出全自动驾驶最新版本FSDV13，已提供倒车能力，并计划于今年6月在德州奥斯汀市推出自动驾驶出租车服务，奥斯汀将成为特斯拉计划向消费者测试其自动驾驶技术的第一个城市。
Tesla以影像传感器作为主要感知，最新车款外搭载8颗500万画素镜头，可透过AI深度学习辨识。根据Tesla统计，美国驾驶平均65.2万英里发生一次车祸，启用自动驾驶则每485万里发生一次，从数据观察自动驾驶优于人类驾驶74倍。
另一方面，特斯拉正在研发用来训练自驾系统背后的机器学习模型，也就是由Nvidia AI GPU所驱动的「Dojo超级计算机」，透过AI机器学习和影片训练，成为特斯拉推动全自动驾驶计划的关键。
Benz
奔驰在去年12月宣布[1]，其有条件自动驾驶系统DRIVE PILOT已获得德国联邦交通管理局的批准，成为标准量产车辆中，最快透过认证的有条件自动驾驶 （SAE-Level 3）系统。2025年获准可达95kph，奔驰目标在2030年最高时速可达130kph。在SAE-Level 3下，自动驾驶功能可在全德国高速公路接手某些驾驶任务。驾驶人可放开双手驾驶并从事其他事务，若发生紧急情况，系统将提示驾驶人接管控制车辆；如果驾驶人未按提示接管，则会启动安全程序，逐步减速平稳停车。
Al技术在智能车辆自动驾驶的与运用
AI技术改善了过去自驾车的限制，将自驾车智能化到更先进的「AI CAR」，透过语音、视线、姿态等多模态的驾驶侦测的AI智能座舱，提升智能座舱人机互动，从传统侦测驾驶开闭眼的疲劳侦测，进一步发展具备语音、视线、姿态等多模态，提升自动驾驶安全与AI驾驶助理的便利性，并利用Al进行环境侦测，理解、预测隐藏件追踪物体及强化动态对象追踪。而藉由Al虚拟技术，可生成逼真的3D虚拟交通环境，提供给大模型进行训练。
另一方面，透过AI技术的应用，已大幅提升自驾车能力，2024年4月Tesla发布AI端到端深度学习，利用AI学习驾驶者影像所应对的情境，透过神经网络生成控制输出并快速做出决策，决定车辆该加速、减速或是转向，所表现出的驾驶行为堪比经验丰富的老司机。未来自驾技术将整合大数据学习、AI运端服务器、车端AI芯片、AI类神经网络的运作，实现更拟人的驾驶行为决策。
2024年Tesla端到端AI FSD 已在美国、加拿大、墨西哥、波多黎各上线，并于今年2/25在中国市场上线，尽管无法将中国当地数据回传美国训练，经测试虽有不熟悉当地交通规则的情况发生，还是能在中国拥挤街道和蜿蜒乡间道路中实现自动驾驶，显见AI自动驾驶已有良好的适应泛化能力。
参考数据：
- 2025/4/22，新创圆梦网「我国电动车市场概况及未来趋势」。
- 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」，陈建次简报。
备注：
[1] 2024/12/17，Benz: DRIVE PILOT Support speed of up to 95 km/h on German motorways.
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