奧迪用AI挖掘駕駛的情緒秘密，開車心情差、疲勞，你的愛車都能讀懂？|數位時代 BusinessNext

奧迪用AI挖掘駕駛的情緒秘密，開車心情差、疲勞，你的愛車都能讀懂？

塞車、小孩在後座哭鬧，這些負面心情，都會影響駕駛體驗，奧迪（Audi）研究團隊透過AI的幫忙，將負面情緒轉變成開發新服務的靈感。

鏡頭一照，血壓、壓力指數全都知

在高壓、不快樂的情緒下，人類往往會做出錯誤的判斷與決策，車子如果能讀懂人類情緒，並給出相對應的反饋，這不僅能提升行車安全，更能改善行車體驗。

在北京舉辦的奧迪（Audi）MQ！峰會上，奧迪團隊分享他們的創新構想。透過行車模擬器，先測試駕駛行車過程中的身體數值，接著讓受試駕駛聽音樂放鬆，比對前後包括心率變異度（HRV）、呼吸、壓力指數的變化，以此研究改善駕駛行車體驗的方法。

之所以能夠在行車過程中得知駕駛生理數值變化，是因為奧迪團隊與加拿大新創公司紐洛斯（Nuralogix）合作，使用他們的「心魔鏡」（Anura）產品。 只要在鏡頭前半分鐘，系統就能檢測出心率變異度（HRV）、BMI、血壓、心理壓力值、皮膚年齡等數據 ，這背後靠的是團隊開發的血譜光學成像（TOI）技術，能偵測臉部血紅蛋白濃度與血流狀況，得知受試者情緒是否緊張不安。

台灣的新創鉅怡智慧（FaceHeart）也開發出「影像式生理訊號健康管理系統」，藉由拍攝速率30fps等級攝影鏡頭， 能在約6秒的時間，測出血壓、心跳、情緒等數值變化，這套系統還獲得聯發科投資 。

駕駛負面情緒，成為奧迪創新靈感

駕駛的情緒攸關行車安全，在中國某些城市，規定大型貨車必須安裝駕駛監控系統（Driver Monitor System，DMS），能夠監測駕駛是否有分心（distraction），疲勞（fatigue）、打瞌睡（drowsiness）的情況。

目前市面上的駕駛情緒監控系統的概念，大多是在駕駛出現精神恍惚時，發出警示提醒。在奧迪看來，這只是應用的一環，不只是精神不濟，開車過程中，可能會遇到塞在車陣中、天氣不好、老闆奪命連環Call，小孩哭鬧等狀況，這些負面情緒，會讓駕駛體驗非常糟糕。

奧迪想做的創新，是將系統蒐集到的這些數據，藉由機器學習的幫忙，轉譯成個人化的體驗。 舉例來說，當你感到疲勞時，可以啟動座椅上的按摩裝置，當你塞在車陣中、後座小孩哭鬧不止時，車子會自動播放舒緩情緒的音樂。

團隊成員認為，蒐集數據、辨別行為、找出壓力的源頭只是第一步，前方的挑戰是，如何將這須數據，轉化成具有商業價值的服務，讓駕駛在最糟糕的情緒下，也能擁有較好的駕駛體驗，「雖然這些構想有些很瘋狂，但我們會帶回德國好好研究研究。」奧迪創新研究團隊笑著說。

責任編輯：陳映璇

隨著代理式AI（Agentic AI）快速發展，人工智慧的角色也從被動問答的對話工具，轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面；兩者根本的差異在於，前者仍須仰賴使用者逐步下達指令，後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務，品牌競爭的對象便不再限於消費者，也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此，「Business to Agent」（B2A）成為當代企業必須面對的新命題，為了擁抱嶄新的思路，跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇，以「數據領航：AI時代的真實價值」為題，邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖，一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端，搶佔AI先機。

不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。