凱特羊產業觀察，2026 年全球汽車產業在軟體定義汽車（SDV）的基礎上迎來重大轉折，車內人機介面（HMI）正從被動回答的「語音助理」，全面跨越至具備自主決策與跨應用執行能力的「超級代理（Super Agent）」或是代理式 AI（Agentic AI）。隨著高通（Qualcomm）與 Cerence 等底層算力與軟體架構到位，BMW 與 LG 率先展現了主動式座艙設計（Proactive HMI）。面對消費者對傳統車聯網服務付費意願下滑的挑戰，車廠正藉由導入代理式 AI（Agentic AI），以「零勞動座艙（Zero Labor Cockpit）」重新定義產品價值，試圖在預估達數千億美元的汽車軟體市場中，打通主動式服務與生態系分潤的新商業模式。
打破訂閱疲勞，確立 Agentic AI 成功指標
數據顯示，消費者對於車廠傳統的「硬體付費解鎖」與基礎連網服務已產生訂閱疲勞（Subscription Fatigue）。根據 S&P Global 的 2025 年調查，願意為車聯網服務付費的消費者比例從 86% 顯著下滑至 68%。過去車廠嘗試對加熱座椅等基礎硬體收取訂閱費，遭遇了強烈的市場反彈。
從 PM（產品經理）的視角來看，要讓消費者甘願為軟體掏錢，必須重新定義產品價值與成功指標（Metrics）。在 Agentic AI 時代，衡量標準不再僅是語音辨識的字錯率（WER）或單一指令的準確度，而是轉向「目標達成率（Goal Attainment Rate, GAR）」與「自主率（Autonomy Ratio）」。一個能成功完成任務但需要人類介入確認五次的 AI，其價值遠低於能全自主運作的代理系統。PM 的核心產品定義，在於打造能替駕駛節省時間與精力的「零勞動座艙」，讓 AI 處理繁瑣的跨應用排程，從而創造出具備不可替代性的高階軟體服務。
晶片廠與軟體商的底層架構大戰，BMW 與 LG 展現主動式交互
在技術底層，高通推出了 Snapdragon Chassis Agents，透過結合 Agentic AI 框架與端側推論，讓 AI 代理能跨越數位座艙、ADAS（先進駕駛輔助系統）與車載通訊（TCU）等不同網域進行任務編排（Orchestration）。例如，系統能綜合感知輪胎壓力、車外環境與駕駛狀態，主動介入並提供建議。同時，語音 AI 巨頭 Cerence 推出 xUI 混合代理平台，打破了單一供應商的封閉生態（Vendor Lock-in），讓車廠能自由整合第一方與第三方的各類大型語言模型（LLM）與專屬代理。例如其與微軟合作的「行動辦公代理」，能讀取駕駛的行事曆並主動設定導航至下一場會議的地點。
在終端應用上，主動式交互（Proactive Interaction）成為主流。BMW 導入以 Amazon Alexa+ 為基礎的智慧語音助理，打破了過去死板的指令限制，駕駛能以自然對話連續詢問複雜問題，系統不僅能理解上下文，還能將解答直接連動至車輛導航等功能。此外，BMW 的 Proactive Care（主動關懷）猶如數位禮賓員，能透過 AI 分析輪胎與感測器數據，在車輛發生故障前主動預測保養需求，並透過 App 或車內通知替車主提出解決方案。
LG 則透過其 AI 座艙平台展現了「情感智慧（Affectionate Intelligence）」的潛力。該系統完全仰賴端側算力（On-device AI）運行，確保低延遲與隱私安全。當系統透過車內外視覺 AI 偵測到前方有車輛匯入，且駕駛視線分心時，會主動以語音警告：「前方有車輛匯入，請注視路況」。若遭遇下雪天氣，座艙介面甚至會主動生成雪景主題背景，並推薦冬季歌單，徹底將被動的螢幕轉化為具備環境感知的主動式空間。
以「主動式服務」與「車內商務」驅動新訂閱營收
凱特羊認為，車廠的商業模式正從「賣硬體」轉向「賣軟體生命週期」。透過打造「零勞動座艙」，車廠能從兩大路徑創造新的營收：
1. 主動式服務的進階訂閱（FoD, Features on Demand）： 當超級代理能精準預測需求並接管繁雜任務（如主動規劃包含充電站的長途旅行、自動代訂沿途餐廳），這種真正節省時間的「主動式服務（Proactive Services）」將擁有極高的消費者付費意願（WTP），成為車廠推動高階軟體月費或年費訂閱的殺手級應用。
2. 跨生態系的車內商務（In-Car Commerce）分潤： 汽車正演變為自動化的交易終端（Agentic Commerce）。調查顯示，60% 的駕駛希望透過車輛直接支付停車、充電與過路費。當車內超級代理主動替車主完成這些外部服務的預約與支付時，車廠可從中向服務供應商收取「交易手續費」或進行「營收分潤（Revenue Sharing）」。
展望 2026 年後，無法掌握 Agentic AI 與跨網域軟體整合的車廠，將淪為純粹的硬體代工廠；對於台灣電子供應鏈而言，未來的商機不再僅限於大尺寸面板的硬體競爭，而是轉向能支援多模態 AI 融合的「隱形科技（Invisible Tech）」。能成功定義「零勞動座艙」使用情境、並確保 AI 代理在安全與信任機制（Human-in-the-loop）下運作的業者，將能跨越投資報酬率（ROI）的鴻溝，真正享受軟體定義汽車帶來的豐厚利潤。供應鏈業者應密切關注能支援邊緣 AI 算力的高頻寬記憶體模組、高精度的車內駕駛監控系統（DMS/OMS），以及能與 AI 平台高度整合的感測器網路與 API 介接標準，以搶攻這波從自動駕駛蔓延至智慧交互的硬體升級商機。
**資料來源於高通（Qualcomm）、BMW、LG、Cerence 與 NVIDIA 等企業的官方新聞稿與技術白皮書，S&P Global、Frost & Sullivan、Counterpoint 與 IoT Analytics 等權威市場研究機構的分析報告，以及 arXiv 等學術期刊研究論文。
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