觀點|AI自駕陷入割喉戰!蘋果退場換輝達登場,日系電動車AFEELA還有得玩嗎?
觀點|AI自駕陷入割喉戰!蘋果退場換輝達登場,日系電動車AFEELA還有得玩嗎?

對汽車業而言,拉斯維加斯的 CES 大展,早已是最重要的風向指標舞台之一。

約五年前,Sony 宣布與本田汽車合資成立 Sony Honda Mobility 公司,進軍汽車市場,要以 AFEELA 為品牌推出電動車。今年 CES 前的週日傍晚,拉斯維加斯會展中心內 AFEELA 汽車展攤擠滿業界與媒體人士。大家都高度好奇,Sony 這個世界級品牌踏入汽車業這一大步,目前進展如何。

大家極度好奇,一點也不意外。AFEELA 雖已上市,但絕大多數的汽車買家極可能還沒看過 AFEELA 的相關訊息,更別說親眼見到、親手碰觸 AFEELA 的實體車輛。

AFEELA:只在加州看得到的新品牌

AFEELA 至今僅在美國推出,連在母國日本目前都沒有上市販售計畫。而在美國,目前也只在加州看得到。由南到北,整個加州只有洛杉磯、聖地牙哥、北加州聖荷西等四個展示點,讓有興趣的消費者能實際摸到這台裝有 70 個感測器、充一次電可跑 300 英里的電動車。

2026 年,AFEELA 計畫擴張市場版圖,但也只是進一步導入與加州相鄰的亞利桑那州設點展售。AFEELA 第二款車的概念車也在今年 CES 媒體發表會上亮相,這台運動休旅車真正量產要等到 2028 年。

AFEELA 在 CES 展曝光
AFEELA 至今僅在美國推出,連在母國日本目前都沒有上市販售計畫。
圖/ 陳修賢

Sony 的造車美學:文青氣質與娛樂體驗

看慣了汽車業一般的車款發表操作,AFEELA 在它目前唯一市場中釋出的行銷訊息顯得有些特別,刻意加入許多文青、藝術感的氣質。

Sony 請來日本知名音樂創作者、曾獲艾美獎提名的Tomoko Ida,為 AFEELA 創作車內不同情境的專屬樂音,也親自到 CES 現場站台。除了強調車內的音響效果,AFEELA 也主打在車內可以遊玩知名 PS 遊戲機上的作品等娛樂功能。

與矽谷那些科技巨頭以及世界大型車廠相較,對比它們一貫的大手筆與大敘事,AFEELA 的步伐顯得相當謹慎。

從造車夢想到戰略棋局

造車一直是很多人、很多企業的夢想。打造一輛好車,不僅自帶高度浪漫色彩,更因為「造汽車、進軍車市」往往傳達出高強度的戰略訊號,自然特別引人注意。

Sony 與 Honda 開始規劃成立 AFEELA 時,正好也是蘋果積極推進那個既隱密又半公開、前後拉長達十年的造車計畫期間。這兩家美、日消費電子與資訊科技巨擘不約而同備戰,要往汽車業進軍,絕對是過去十多年資通訊科技業最受矚目的幾步大棋之一。

而今,不過一年多之間,大局翻轉。蘋果決斷喊停,砍掉龐大的造車計畫,反倒是包括輝達,以及 Elon Musk 打造的 Tesla/xAI/Starlink 生態集團等 AI 領頭企業,加上來自中國的電動車新創,共同抓住新世代車業想像的主流脈絡。

NVIDIA 上車:自駕成為實體 AI 戰場

黃仁勳今年在 CES 的專場演講,現場擠爆人潮。場內、場外與線上,大批目光注視之下,他揭示了 NVIDIA 的自動駕駛技術開發計畫,希望未來成為各大車廠的重要 AI 自動駕駛技術夥伴。

NVIDIA 早已秣馬厲兵,要打入新世代的汽車供應鏈。黃仁勳在螢幕上秀出的賓士自駕車,眼尖的科技業觀察者必然會感到似曾相識。在 NVIDIA 園區附近的 San Tomas 大道,近一年來,早上九點半左右常可見到多輛成串、相同款式的白色賓士房車駛出園區,在矽谷各處與高速公路上行駛測試。

汽車技術重心位移:從引擎到 AI 與協作

汽車業的大局已大幅改變。走一遍 CES 內多個與汽車相關的展場空間,可以很明顯感受到:在傳統內燃機引擎路線的汽車硬體技術已極度成熟之際,現在推動汽車科技往前衝的關鍵要素,已經換成專為駕駛情境打造的 AI 運算架構,以及車與車之間感知相聯的群體協作體系。

以自駕為例,車輛固然與實體 AI 領域內另一要角──機器人──類似,但路上行車的周遭環境複雜度,遠高於工廠內機器人搭配數位孿生(Digital Twin)的環境。很會造車的傳統車廠,目前多半苦於無法完全掌握這種場景所要求的技術深度。NVIDIA 瞄準實體 AI 是下一波市場成長的大潮,自然不可能放過這個世紀級的需求痛點。

Waymo 示範:自駕要的不是一台車,而是一個系統

只要看看同樣來參展的 Google 集團子公司 Waymo,就能體會如今要提供自駕與載客服務整合的車輛服務,絕不可能不仰賴持續抬高天花板的 AI 能力。

Waymo 架構在 Google 集團整體 AI 平台之上,搭建專用的自駕、招車雲端 AI 架構,更在每一輛 Waymo 車內裝上各自的 AI 運算器。雲端上的「老師」與邊緣車機端的「學生」持續不間斷互聯協作、共同成長,才有可能讓自駕技術逐步獲得用戶與監管機構的信任。

不論誰想造車,總要先回答一個問題:他對自己要造的車子,究竟有什麼樣的想像?

自駕願景與殘酷現實

還記得疫情前在奧斯汀舉辦的 SXSW 展會,當時的 Waymo 執行長登台受訪,被問到如何預期十年後 Waymo 業務的樣貌。他描繪的畫面是:用戶早上八點要去機場,在手機上預約服務,時間一到,Waymo 的車子準時出現在門口,送他去搭機。 如今,這樣的情境基本上已在少數幾個城市實現。

不管是技術,或是業務模式的競逐,自駕與無人計程車領域的競爭,都極度割喉、殘酷。

幾年前,當 AI 競逐還不像近兩年如此白熱化時,矽谷曾有相當成功的視訊處理晶片廠,遠赴歐洲購併自動駕駛技術團隊,期望靠汽車市場打造下一個穩固江山。而今,在幾波 AI 大潮掃過之後,車用 AI 已成為只有最大科技巨頭們能持續穩站場內的競技場。

蘋果退場之後:輪到 AFEELA 回答問題了

如今,原本日夜在矽谷街頭巷尾出沒、大家早已習以為常的蘋果測試車,已不復見。

而今,AFEELA 的造車想像,是否也悄悄改變了?改變了多少?這個答案,恐怕不只 CES 觀眾好奇,整個汽車與科技產業都在等 Sony 與 Honda 給出說法。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》立場)

延伸閱讀:索尼、本田做的電動車日本亮相!大螢幕、車內玩遊戲,一台Afeela曝汽車新時代

責任編輯:李先泰

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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