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生成式AI在汽車產業，特別是智慧設計、智慧座艙及自駕技術領域，展現了強大的應用潛力。

智慧設計

在汽車製造產業中，生成式AI被廣泛應用於設計優化和製造工藝改進，例如：TOYOTA利用圖像生成式AI技術進行車輛設計，讓AI自動生成外觀草圖，並根據汽車的外形設計圖計算出空氣阻力，以確保其具有良好的續航里程，可兼顧設計性和功能性，同時提升設計與開發效率。

馬自達規劃透過生成式AI技縮短新車型策劃和設計時間，同時降低工序成本，預計2030年將公司的生產效率提高到2倍。Sony Honda Mobility使用生式式開發2025年上市的EV「AFEELA」，透過AI讀取大量數據，用於開發負責安全駕駛的高級駕駛輔助系統（ADAS）等，以提高系統安全性，同時高效推進開發。

此外，上述技術還應用在零件的輕量化設計上，例如吉茂公司也利用生成式AI技術從傳統汽車零組件製造轉型，進軍AI伺服器冷卻技術領域，展現出產業跨界融合的趨勢。

TOYOTA導入生成式AI設計車型

圖1：TOYOTA導入生成式AI設計車型

圖片來源：https://www.artc.org.tw/tw/knowledge/articles/13759

智慧座艙

智慧座艙是利用生成式AI來提升駕駛體驗的創新技術，例如：Mercedes-Benz與微軟合作，打造具「情境感知」車載助理，運用生成式AI技術根據駕駛者的行為偏好進行學習，提供個性化服務，讓駕駛更加智能化及便捷化。

德國光學大廠蔡司（Zeiss）運用全像攝影原理，讓攝影機可透明且隱形地整合在玻璃中，優化車內空間且讓智慧座艙操作更加直觀，並透過AI演算法支援臉部和手勢辨認啟動車輛功能，可結合駕駛疲勞偵測應用，提升駕駛監控準確性。友達光電和凌華科技合作開發「互動式透明智慧車窗」技術，將高分辨率顯示及觸控技術整合到側車窗，支援後座乘客進行會議或娛樂等多元互動操作，同時優化車內空間效率。

Mercedes-Benz展示導入生成式AI助理的新MBUX資訊娛樂系統

圖2：Mercedes-Benz展示導入生成式AI助理的新MBUX資訊娛樂系統

圖片來源：https://www.artc.org.tw/tw/knowledge/articles/13738

自駕技術

生成式AI技術協助產生不同駕駛情境，強化訓練資料的多元性，生成虛擬且多樣的交通場景及駕駛行為，提高自駕系統面對未知路況的應變能力。例如：NVIDIA推出自動駕駛模擬平台（Drive Sim），自動生成仿真事故場景及解決方案，以進行安全且可擴展的自動駕駛汽車測試；Bosch與微軟合作，透過生成式AI技術快速變更影像背景，模擬在不同道路場景的駕駛情形，可訓練自駕系統快速識別各種交通情況，進行相對的應變處理措施；Tesla利用生成式AI開發全自動輔助駕駛（FSD）技術，透過真實車輛行駛影片和虛擬仿真平台來預測真實的路徑狀況，以訓練及提升自駕系統安全的駕駛能力。

此外，AI技術也應用在提升行車安全，如BMW與Innoviz合作，透過AI技術開發MRM（Minimum Risk Maneuver）自駕備援系統，可將每秒數百萬像素的雲端數據轉化為即時駕駛決策，保障L3自駕車在緊急情況下能夠安全切換至L2手動駕駛，確保行車安全。凌華科技與日本自駕業者TIER IV合作，整合凌華AI邊緣運算技術、異質運算能量與TIER IV自駕軟體，藉以推進L4等級自駕技術布局，進一步提升自動駕駛的可靠性和安全性。

NVIDIA DRIVE Sim產生的仿真事故，每個事故都來自對應的真實場景

圖3：NVIDIA DRIVE Sim產生的仿真事故，每個事故都來自對應的真實場景

圖片來源：http://nvidia.zhidx.com/content-6-3026.html

產業的未來發展趨勢與挑戰

這些技術的應用顯示生成式AI正在加速汽車產業向智慧化及個性化轉型。從零件設計到整車製造，AI不僅提升了效率，也大幅降低了成本，同時增強了產品的競爭力，汽車產業正在尋求透過生成式AI和自動駕駛技術來保持競爭優勢，同時應對技術創新帶來的挑戰，如數據處理和系統集成的複雜性。

未來，生成式AI可望在更多汽車相關領域中發揮作用，如自適應控制系統、智慧互動系統和預測性維護等，為汽車行業帶來更多的創新和變革，並在全球市場中形成新的競爭格局。

封面圖片來源：https://www.artc.org.tw/tw/knowledge/articles/13738

參考資料來源：

淺談生成式AI在汽車製造應用趨勢

淺談生成式AI在汽車製造應用趨勢