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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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