三雄競逐!高通自駕車平台Snapdragon Ride強化GM合作拚2023年量產
三雄競逐!高通自駕車平台Snapdragon Ride強化GM合作拚2023年量產

車載技術在CES 2020佔據大多版面,顯見已是科技巨頭垂涎的新戰場。

以手機晶片為主力產品的高通,宣布針對自動駕駛技術推出Snapdragon Ride平台解決方案,目標在降低自動駕駛和先進駕駛輔助系統(ADAS)的複雜性,是高通開發自駕車全系統的處女作。

編按:先進駕駛輔助系統(ADAS),相較於自動駕駛系統旨在幫助車主實現全自動駕駛,ADAS的目標則是輔助駕駛人進行汽車駕駛控制。早期只有高級車配備,目前因技術的進步與感測器成本降低,則愈來愈普及,常見的系統有停車輔助、車道偏離警示等。

其單晶片、加速器和自動駕駛疊層的獨特組合為汽車製造商提供可擴展的解決方案,應用範圍廣泛,從目前的汽車主動式安全系統(Active Safety System),到未來可能四處可見的無人自駕計程車(robotaxis )和機器人物流等領域均有適合的應用場景。

高通在CES發表會上宣布持續擴大與既有夥伴通用汽車(GM)的合作。Snapdragon Ride將在2020年上半年開始提供汽車製造商和一線供應商進行開發,預計搭載Snapdragon Ride的車輛將在2023年開始量產。

限編輯使用_shutterstock_GM_通用汽車_197681828.jpg
高通在CES發表會上宣布持續擴大與夥伴通用汽車(GM)的合作。預計搭載Snapdragon Ride的車輛將在2023年開始量產。
圖/ Linda Parton via Shutterstock

Snapdragon Ride整合高效能硬體、領先業界的人工智慧技術、以及開創性的自動駕駛疊層,Snapdragon Ride整合高效能硬體、領先業界的人工智慧技術、以及開創性的自動駕駛疊層(Software Stack)之上,其具有高熱效率的特色,可在L1、L2達到每秒30兆次(TOPS)以及L4、L5自動駕駛所需的以130W以上700兆次的運算表現,而無需昂貴的液冷系統,有助於降低成本並提高可靠性,能有效提升電動汽車效能。

高通積極布局車載系統領域已有一段時日,包括用於遠程訊息處理系統的產品等,為的就是希望在競爭激烈的先進駕駛輔助系統(ADAS)市場搶占一席之地,與Nvidia和英特爾子公司Mobileye一較高下。

在去年的CES上,高通就已發表第三代自動駕駛汽車平台,藉由6塊Snapdragon 820A晶片組成的模組,實現類似於特斯拉Autopilot的駕駛輔助功能。

高通技術公司產品管理資深副總裁Nakul Duggal表示:「Snapdragon Ride平台主要支援目前自動駕駛最重要的3個領域,包括用於車輛的L1、L2主動安全先進駕駛輔助系統,包括自動緊急剎車、交通標誌識別和車道保持輔助功能;L2+便利型先進駕駛輔助系統,適用自動高速公路駕駛、自動停車於在走走停停的城市駕駛;以及L4、L5全自動駕駛,用於城市自動駕駛、無人計程車和無人機器人物流。」

責任編輯:蕭閔云
資料來源:高通、Tech Crunch、Forbes

往下滑看下一篇文章
從獲客到理解需求,SHARP 攜手 Insider One 如何用第一方數據重寫家電行銷?
從獲客到理解需求,SHARP 攜手 Insider One 如何用第一方數據重寫家電行銷?

家電是典型的低頻、高單價商品,消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機,但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下:從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價,到進一步留下會員資料、瀏覽官網,甚至進入門市體驗,消費者的決策路徑越來越分散,即使最後的交易發生在線下,購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普(SHARP)會重新思考數位行銷的原因。

過去,品牌比較關注如何「帶來多少流量」,但當數位接觸點持續增加,重要議題逐漸變成:誰在關注什麼?誰可能進入購買週期?又該在什麼時間點,提供什麼內容?

SHARP 台灣總經理張凱傑表示:「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務,讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』,逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術, SHARP 致力將科技融入日常生活,預先設想、解決消費者不同階段的生活需求;如今,這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷:不只是等消費者說出需求,而是透過數據,更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據,但因數據資料分散在不同部門與系統,想要為行銷活動建立目標消費者輪廓,需要跨部門整理與人工處理。例如,需要先請 IT 撈取資料,再由行銷團隊分類目標客群,前後可能花上 3 到 5 天,活動發送出去後,也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰, SHARP 開始評估、測試客戶資料平台(CDP),最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中, SHARP 關注的不只是資料整合能力,也包括系統是否容易上手,以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先, SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類,還有提供行銷引導與 AI 工具,例如行銷自動化等,讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策,以清晰的投資報酬率(ROI)等數據,建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出:「對我們來說, CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間,讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容,而不是處理資料。」舉例來說,導入 Insider One 後,行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置,將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘,然後,由系統觸及,以及追蹤開信、點擊與轉換,大幅縮短跨部門協作的工作流程。

Insider One
1912 年創立的夏普,在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ,透過數據整合,真正了解消費者的需求,精準推薦,股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。
圖/ 數位時代

對 SHARP 來說,另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用, Insider One 團隊扮演如導師般的角色,透過手把手的培訓與指導,不僅大幅縮短系統摸索時間,更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內,成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點,以消費者全通路(OMO)旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示, SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路,部分合作通路同樣採用 Insider One,讓跨通路數據串接有了共通基礎,在 Insider One 團隊的協助下, SHARP 與生鮮超市合作,在符合資料授權跟隱私規範的前提下,透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求,並以此規畫跨業聯合促銷(Joint Promotion)。

股東購物節四大指標皆雙位數成長, SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說,股東購物節是年度最重要活動,透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案,結合會員資料整合與行為分析,去(2025)年, SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群,轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣,再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程,讓對的內容在對的時機觸達對的人,極大化行銷綜效。

SHARP
「股東福利」官網提供一站式數位權益服務,包含股東卡領取、合作商家優惠查詢及精選好禮解鎖,輕鬆掌握各項專屬禮遇。
圖/ Insider

更重要的是,隨著數據累積與平台熟悉度提升, SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例,今(2026)年,不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%,流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%,讓 SHARP 更加確信:數位行銷的重點不只是「吸引多少人」,而是能否辨識「哪些人值得溝通,以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷, SHARP 成功從會員名單中找出 4,000~5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者,如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群,針對這群人進行精準溝通,帶動數百台產品銷售,創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為,以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效,以維修服務為例,如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久,且近期有多次維修紀錄,即可在適當時機提供換機資訊,甚至從節能效益切入,讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果,不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」,持續深化對消費者的理解,讓線上的互動、內容與優惠,成為消費者消費或走進實體通路的前一站,也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解,成為家電數位行銷競爭的新典範。

想知道更多 Insider One 零售與家電產業應用,立即了解:https://insiderone.com/zh-hant/contact-us/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓