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近年來，人工智慧（AI）不僅重塑汽車製造與銷售流程，也正快速滲透到「汽車服務業」的每一個環節。從預測性保養、影像辨識檢測、客服自動化，到零件供應鏈管理與車隊運營優化，AI 正在讓汽修與售後服務從「經驗驅動」轉向「數據驅動」，為業者帶來效率、精準與新商機。
在全球市場中，AI 已經從研究概念進入實際應用階段。
預測性保養（Predictive Maintenance） 是最具代表性的突破。透過車載感測器與雲端分析，AI 能監控引擎、變速箱、輪胎與電瓶等關鍵數據，在零件磨損或異常徵兆出現時即時預警，讓維修廠能「預約故障」而非「等待故障」。這項技術能大幅減少突發狀況、延長零件壽命，也讓維修排程更有效率。
AI 驅動的全球汽車服務變革
同時，AI 影像辨識技術 正快速取代人工檢測。歐美多家大型車隊與保險公司已導入自動化車況掃描設備，只需數十秒即可完成外觀、底盤與油液狀態分析。這讓估價、報價與理賠流程更快速透明，也降低人為誤差。
另一項重要趨勢是 數位孿生（Digital Twin）與邊緣運算（Edge AI） 的整合。
維修中心可建立設備與車輛的虛擬模型，透過邊緣運算即時分析運轉數據，進行異常警報或最佳化維修流程。這不僅提升生產效率，也讓遠端監控與智慧調度成為可能。
此外，AI 客服與自動化預約系統 正成為售後服務的主流工具。車主可透過 LINE、App 或官網聊天機器人查詢報價、預約進廠、接收保養提醒；AI 會根據過往維修記錄自動判斷可能的服務項目，提升互動效率與客戶黏著度。對維修廠而言，這不只是節省人力，更是一種「行銷自動化」的開始。
台灣與亞洲的落地應用案例
在亞洲，特別是台灣，AI 在汽車服務領域的導入雖仍處於早期階段，但已可見具體成果。
Hyundai 台灣南陽實業 是首批導入生成式 AI 的車廠之一。他們利用 Google Gemini 結合內部維修知識庫，打造「智慧維修系統」。技師或客服人員可用自然語言查詢技術資料，平均節省 75% 查詢時間，大幅提升服務效率。
Graphen.ai 的「Aica Mobile Doctor」 則以 AI 為核心，結合 OBD-II 車載資料與車主口述症狀，自動判斷可能故障原因並提供維修建議。這類輔助診斷系統可成為維修廠的「第二意見」，加速初步判斷並提升準確度。
在車檢領域，國內已有多家科技公司開發 AI 視覺檢測站，能在短時間內自動完成車輛外觀與機械狀態檢測，未來有望應用於驗車、交車前檢查或大型車隊維護作業。
同時，像 格上租車 這類共享車業者，也已導入 AI 自動審核與車況比對功能，讓會員註冊與車輛交接流程更快速、安全。
這些案例顯示，AI 已不再只是汽車製造端的話題，而是售後與服務端的新戰場。從品牌經銷商到獨立維修中心，只要善用數據與工具，皆可提升效率與客戶體驗。
台灣導入 AI 的機會與挑戰
台灣的汽車服務產業具有導入 AI 的多重優勢。首先，本地擁有強大的電子與半導體供應鏈，AI 相關感測器、邊緣運算模組與工業電腦都可在地取得，成本與整合彈性高。其次，政府推動的 AI 汽車產業聯盟 為產、學、研協作建立平台，有助於業者接觸最新技術與資源。
此外，台灣車主市場對高品質服務有明顯需求。無論是電動車售後保養、豪華車專修、還是車隊維護，皆具備導入 AI 的應用空間。例如：
然而，AI 導入的挑戰也不容忽視。
最關鍵的問題是「數據來源與標準化」。多數維修廠並無長期累積的車況資料庫，舊車也缺乏感測器或連網功能，使 AI 模型難以訓練。此外，不同品牌與年式的車輛資料結構差異大，缺乏統一介面與協作機制。
其次是「成本與人員能力落差」。AI 系統需搭配攝影設備、伺服器與持續維護，對中小型維修廠而言是沉重負擔；而技師若未受過數據或軟體工具訓練，也可能抗拒改變。
最後，隨著車輛數據越來越多，隱私與資安風險 也成為新課題。如何保護車主行駛資料、維修記錄及影像內容，將影響業者信任度與品牌形象。
從修車到「智慧維修」的轉型契機
AI 正在重新定義汽車服務業的價值鏈。
從前，維修廠的競爭力來自技師的手藝與口碑；如今，競爭的核心正在轉向「誰能更快掌握數據、理解客戶與預測需求」。
對台灣業者而言，與其等待大規模轉型，不如從實用的小步開始——例如導入 AI 聊天客服、故障初診輔助或零件庫存預測等具體場景。這些「微升級」的應用能迅速產生效益，也為未來更深層的 AI 系統打下基礎。
當修車廠不再只是修理問題，而是能「預測問題、避免問題」時，汽車服務業將正式邁入智慧維修的新時代。重點在於：AI 是用來啟發或駕馭、以提升工作效率或生活品質，人類依舊是制訂產業遊戲規則的主人，而不是對 AI 唯命是從、淪為 AI 的奴僕。
任何 AI 設計或導入，仍須「以人為本」。別忘了老話一句：科技，始終來自於人性！而且，人性的價值認定與外顯模式會隨著時空轉換而時移勢易，身為經營者必須不斷與時俱進。更多關於 AI 時代的營銷心法，歡迎大家親臨《AI 數位轉型實務 Workshop》一起分享實作體驗。
更多資訊請參見：www.wellan-auto.com/km/產業瞭望台
智慧工單時代，AI 賦能售後新生態
2025/10/14
文：偉盟系統汽車事業部產業顧問／任苙萍
近年來，人工智慧（AI）不僅重塑汽車製造與銷售流程，也正快速滲透到「汽車服務業」的每一個環節。從預測性保養、影像辨識檢測、客服自動化，到零件供應鏈管理與車隊運營優化，AI 正在讓汽修與售後服務從「經驗驅動」轉向「數據驅動」，為業者帶來效率、精準與新商機。
在全球市場中，AI 已經從研究概念進入實際應用階段。
預測性保養（Predictive Maintenance） 是最具代表性的突破。透過車載感測器與雲端分析，AI 能監控引擎、變速箱、輪胎與電瓶等關鍵數據，在零件磨損或異常徵兆出現時即時預警，讓維修廠能「預約故障」而非「等待故障」。這項技術能大幅減少突發狀況、延長零件壽命，也讓維修排程更有效率。
AI 驅動的全球汽車服務變革
同時，AI 影像辨識技術 正快速取代人工檢測。歐美多家大型車隊與保險公司已導入自動化車況掃描設備，只需數十秒即可完成外觀、底盤與油液狀態分析。這讓估價、報價與理賠流程更快速透明，也降低人為誤差。
另一項重要趨勢是 數位孿生（Digital Twin）與邊緣運算（Edge AI） 的整合。
維修中心可建立設備與車輛的虛擬模型，透過邊緣運算即時分析運轉數據，進行異常警報或最佳化維修流程。這不僅提升生產效率，也讓遠端監控與智慧調度成為可能。
此外，AI 客服與自動化預約系統 正成為售後服務的主流工具。車主可透過 LINE、App 或官網聊天機器人查詢報價、預約進廠、接收保養提醒；AI 會根據過往維修記錄自動判斷可能的服務項目，提升互動效率與客戶黏著度。對維修廠而言，這不只是節省人力，更是一種「行銷自動化」的開始。
台灣與亞洲的落地應用案例
在亞洲，特別是台灣，AI 在汽車服務領域的導入雖仍處於早期階段，但已可見具體成果。
Hyundai 台灣南陽實業 是首批導入生成式 AI 的車廠之一。他們利用 Google Gemini 結合內部維修知識庫，打造「智慧維修系統」。技師或客服人員可用自然語言查詢技術資料，平均節省 75% 查詢時間，大幅提升服務效率。
Graphen.ai 的「Aica Mobile Doctor」 則以 AI 為核心，結合 OBD-II 車載資料與車主口述症狀，自動判斷可能故障原因並提供維修建議。這類輔助診斷系統可成為維修廠的「第二意見」，加速初步判斷並提升準確度。
在車檢領域，國內已有多家科技公司開發 AI 視覺檢測站，能在短時間內自動完成車輛外觀與機械狀態檢測，未來有望應用於驗車、交車前檢查或大型車隊維護作業。
同時，像 格上租車 這類共享車業者，也已導入 AI 自動審核與車況比對功能，讓會員註冊與車輛交接流程更快速、安全。
這些案例顯示，AI 已不再只是汽車製造端的話題，而是售後與服務端的新戰場。從品牌經銷商到獨立維修中心，只要善用數據與工具，皆可提升效率與客戶體驗。
台灣導入 AI 的機會與挑戰
台灣的汽車服務產業具有導入 AI 的多重優勢。首先，本地擁有強大的電子與半導體供應鏈，AI 相關感測器、邊緣運算模組與工業電腦都可在地取得，成本與整合彈性高。其次，政府推動的 AI 汽車產業聯盟 為產、學、研協作建立平台，有助於業者接觸最新技術與資源。
此外，台灣車主市場對高品質服務有明顯需求。無論是電動車售後保養、豪華車專修、還是車隊維護，皆具備導入 AI 的應用空間。例如：
- 🌐中小型修車廠 可導入 AI 客服或 LINE 智能預約系統，降低接案負擔；
- 🌐大型維修中心或連鎖體系 可投資 AI 視覺檢測與預測保養模組；
- 🌐租賃與物流車隊 則可使用 AI 進行駕駛行為分析與維修排程優化。
然而，AI 導入的挑戰也不容忽視。
最關鍵的問題是「數據來源與標準化」。多數維修廠並無長期累積的車況資料庫，舊車也缺乏感測器或連網功能，使 AI 模型難以訓練。此外，不同品牌與年式的車輛資料結構差異大，缺乏統一介面與協作機制。
其次是「成本與人員能力落差」。AI 系統需搭配攝影設備、伺服器與持續維護，對中小型維修廠而言是沉重負擔；而技師若未受過數據或軟體工具訓練，也可能抗拒改變。
最後，隨著車輛數據越來越多，隱私與資安風險 也成為新課題。如何保護車主行駛資料、維修記錄及影像內容，將影響業者信任度與品牌形象。
從修車到「智慧維修」的轉型契機
AI 正在重新定義汽車服務業的價值鏈。
從前，維修廠的競爭力來自技師的手藝與口碑；如今，競爭的核心正在轉向「誰能更快掌握數據、理解客戶與預測需求」。
對台灣業者而言，與其等待大規模轉型，不如從實用的小步開始——例如導入 AI 聊天客服、故障初診輔助或零件庫存預測等具體場景。這些「微升級」的應用能迅速產生效益，也為未來更深層的 AI 系統打下基礎。
當修車廠不再只是修理問題，而是能「預測問題、避免問題」時，汽車服務業將正式邁入智慧維修的新時代。重點在於：AI 是用來啟發或駕馭、以提升工作效率或生活品質，人類依舊是制訂產業遊戲規則的主人，而不是對 AI 唯命是從、淪為 AI 的奴僕。
任何 AI 設計或導入，仍須「以人為本」。別忘了老話一句：科技，始終來自於人性！而且，人性的價值認定與外顯模式會隨著時空轉換而時移勢易，身為經營者必須不斷與時俱進。更多關於 AI 時代的營銷心法，歡迎大家親臨《AI 數位轉型實務 Workshop》一起分享實作體驗。
更多資訊請參見：www.wellan-auto.com/km/產業瞭望台