智慧未來車進化中：當AI成為副駕駛

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在AI技術導入之後，結合數位化，智慧化與電氣化的智慧車或是更進一步的未來車，將是產業新的重要發展...

www.eettaiwan.com, Sept. 01, 2025 – 

在各種日新月異的智慧化與電氣化技術的相助下，結合電動車(EV)與自駕車特性的「未來車」應運而生，並在EV聲勢稍減時，接棒市場熱度，而成為近期各家業者目光的焦點。如同經濟部產業發展署智慧電子產業計畫推動辦公室經理杜少平在經濟部產業發展署指導、《EE Times/EDN Taiwan》主辦的「未來車研討暨交流會」中所言，即使近幾年車市受到大環境的影響而呈現略有下滑的態勢，但在人工智慧(AI)技術導入之後，結合數位化，智慧化與電氣化的智慧車或是更進一步的未來車，將是產業新的重要發展。

因此，半導體與汽車產業的合作在此未來車的驅動下，也將更加緊密；而其他關鍵技術的不斷突破，也為智慧車與未來車的落地持續奠定基礎。然而，要實現讓AI成為副駕駛，甚至在未來成為自駕車主駕駛，只是「光說不練」，市場大餅與商機不會「從天而降」，因此，打造一輛智慧未來車需要哪些智慧技術的參與，過程中會遭遇那些挑戰？該如何克服？此外，為因應節能減碳議題，實現未來車永續性的同時，更高的安全性與和人們的互動性該如何兼顧？未來車的發展過程中又將遭遇哪些技術與非技術性的問題？本文中，半導體電子業界的關鍵廠商，將一一說明與探討車輛電氣化與智慧化的最新進展和市場脈動，並解析智慧未來車的技術走向與商機。

AI賦能移動革命：開啟自駕新時代

AI正以前所未有的速度重塑智慧交通領域，而大型語言模型(LLM)作為AI演進的重要推手，正加速智慧車從「會動」走向「會思考」。

以LLM打造新世代自動駕駛

為什麼車輛系統需要AI？在LLM出現之後，對車又會產生甚麼樣的影響？鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽表示，這個正夯的AI技術，融入到現有的車輛架構中，將是奠定自駕車發展的基礎，為讓自駕車能夠因AI做為推動的引擎，因此致力於協助車廠「造車」的鴻海技術研究院，對於AI LLM也有其一套發展主張和脈絡。

栗永徽指出，鴻海科技以電子代工、製造服務為根基，累積了50年的Know How，因此在AI LLM的發展過程中，鴻海利用「以硬帶軟」的策略，希望透過過去在硬實力的累積，帶領軟體團隊，促使鴻海成為平台打造者，能夠鎖定智慧製造、智慧EV，以及智慧城市三個主軸推出各自的平台，進而推動此三個主軸的發展。其中，在智慧EV平台方面，鴻海希望能夠建立移動生態系，即以AI賦能的智慧座艙服務，以及端到端AI駕駛模型、人性化AI駕駛的智慧駕駛，為用戶串連生態系的移動智慧EV。

但這樣距離所謂的Level 5真正的自駕車仍有相當的距離，且中間還有許多挑戰須突破。栗永徽說明，自駕實際上就是讓AI模型學會如何開車的步驟，也就是感知(Perception)技術感測到行車時所有會動的東西，感測的準確性將關乎AI系統判斷的正確性；再者，預測(Prediction)是指AI模型如何透過預測環境、駕駛和路間狀況...等能力，判斷該如何開車；第三則是規畫(Planning)，AI系統在行車期間遇到狀況時如何因應，第四是實現前面三步驟的關鍵––訓練資料集(Training Data)；最後則是場景模擬(Simulation Environment)，亦即透過訓練的資料集來模擬各種行車狀況，可以說是AI模型學習的重點。

在上述的自駕步驟中，鴻海已針對每個步驟研發相關的技術，並已在各種國際賽中獲得肯定。包括使用NLP領域中最強大的Transformer架構來處理軌跡預測問題所開發的QCNet，可協助自駕車AI系統預測車輛未來的行駛路徑；BehaviorGPT技術是用於自駕算法封閉測試的智慧模擬代理器，可建構很好的自駕環境；OccNet則是為解決需要準確判斷路上可行駛區域，與需要以有效率的算法達成的問題所開發。鴻海也希望透過這些技術達成開發出台灣第一個有推力能力的大模型FoxBrain的未來願景，並使之成為智慧製造、智慧EV和智慧城市三大平台的基礎。

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