自駕技術競賽加速 特斯拉 FSD 搶先布局 SDV 成全球車廠關鍵戰場
自駕不只是功能升級 車輛電子架構與數據累積成決勝關鍵
今年初，一名產業人士在美國出差期間搭乘友人的特斯拉車輛，親身體驗了其自動駕駛功能。當在導航系統輸入目的地後，車輛便能自動行駛、停車，並完成變換車道、辨識交通號誌以及轉彎等動作。坐在駕駛座的車主甚至打趣表示：「雙手雙腳幾乎沒事可做了。」
這項被稱為「監督式完全自動駕駛」（FSD）的系統，已成為電動車產業競逐的核心技術之一。
FSD 在韓國上路 市場關注監管差異
目前，特斯拉的監督式完全自動駕駛（FSD）已自去年底開始在韓國提供服務。由於韓美自由貿易協定（FTA）中的「自我認證條款」，部分美國製造車輛可在未經韓國額外認證的情況下啟用相關功能。
在此制度背景下，市場一度傳出美國製特斯（Tesla）拉在韓國的訂單有所增加。然而，部分媒體也提出不同觀點，認為這可能導致韓國本土汽車品牌面臨監管上的不公平競爭。
儘管外界討論是否存在「逆向歧視」，但產業分析指出，即使監管環境立即放寬，韓國車廠短期內也難以推出與 FSD 同等級的自動駕駛功能。
自動駕駛核心：車輛架構全面重設
業界指出，自動駕駛的關鍵並不僅是軟體功能，而是整體車輛電子架構的重構。
目前多數傳統車輛仍採用分散式控制系統，例如煞車、方向盤與攝影機等各自搭配不同的電子控制單元（ECU），整車往往分布超過 100 個小型電腦。
在這樣的架構下，來自多個感測器與攝影機的影像資料難以在極短時間內整合分析，AI 系統也難以在毫秒等級內完成如「踩煞車」或「轉動方向盤」等即時決策。
因此，全球車廠正加速導入「軟體定義汽車」（SDV，Software Defined Vehicle）架構，透過少數高效能中央電腦整合車輛控制系統，使整台車能以單一運算平台運作，讓 AI 真正成為車輛的核心「大腦」。
特斯拉領先布局 傳統車廠急起直追
在 SDV 領域，特斯拉早在 2012 年推出的 Tesla Model S 時便導入中央運算架構，為日後 FSD 發展奠定基礎。
傳統車廠則在近年加速追趕。BMW 重新設計整體車輛架構，其最新 SDV 車型 BMW iX3 已於去年底開始量產。
Mercedes‑Benz 則在新一代 Mercedes‑Benz CLA 導入自研車載作業系統 MB.OS，試圖建立完整 SDV 平台。
相較之下，現代汽車（Hyundai Motor）預計在 2027 年下半年才開始全面導入 SDV 架構，若計畫順利推進，仍將比 BMW 與賓士晚約兩年，與特斯拉相比更落後超過十年。
軟體開發困難 車廠投入數十億美元仍未見成果
SDV 轉型的難度，也讓多家車廠付出高昂代價。以 Volkswagen 為例，曾大舉投資旗下軟體子公司 Cariad 投入約 15 兆韓元並招聘約 6000 名工程師開發車用軟體。同時，福斯也與美國電動車新創 Rivian 成立合資公司並投資約 8 兆韓元，希望取得其軟體技術。
然而，Cariad 開發進度不如預期，導致保時捷（Porsche）與奧迪（Audi）部分新車上市延遲超過一年，該部門三年間累計虧損達 10 兆韓元。至於 Rivian 的軟體系統，目前仍尚未正式搭載於量產車型。
自動駕駛關鍵在數據累積
除了硬體架構，自動駕駛技術另一個核心競爭力是數據。
根據特斯拉的資料，FSD 系統的累積行駛里程已超過 80 億英里（約 129 億公里）。龐大的實際駕駛數據有助於 AI 系統能持續訓練與優化。
產業分析指出，硬體設備可以透過資本投入迅速取得，但行駛數據的累積卻需要長時間沉澱，這也是各家車廠在自動駕駛競賽中的關鍵差距之一。
隨著全球車廠加速投入 SDV 與自動駕駛技術，未來競爭焦點不僅在於硬體能力，更取決於軟體平台與數據規模。誰能更快建立完整生態系，將成為下一階段汽車產業變革的關鍵。
