根據歐姆迪亞（Omdia）的研究報告，軟體定義汽車（SDV）正在積極創造運營價值。此前，業界曾寄望於軟體定義汽車顛覆"汽車一出廠即貶值"這一延續百年的行業鐵律，而如今，即便汽車廠商開始逐漸放棄"出售車輛數據將成為重要收入來源"的預期，軟體定義汽車依然持續產生實質性運營價值。
上述研究報告名為《2026年SDV現實檢驗：大規模重新校準》，由SDV技術供應商Sonatus贊助。報告於2026年3月至4月間，對來自美國、加拿大、英國、德國、法國、日本和中國七大主要市場的559名汽車行業專業人士的調研結果進行了深入分析。
數據分析表明，汽車行業已走出概念炒作階段，正著力應對實際落地運營過程中的複雜挑戰。研究總體顯示，行業正從探索階段邁向更為務實的決策階段，聚焦於真正有效且能帶來實際回報的方案。
值得關注的是，整車企業（OEM）出售駕駛員數據的熱情明顯降溫，轉而認識到將數據反哺內部開發——如高級駕駛輔助系統（ADAS）優化、產品改進和故障診斷——才能創造更高價值。簡而言之，整車企業正將數據作為打造智能化、持續進化車輛的基礎。
預測性維護被認定為AI應用場景的首選，同時也是最主要的收益驅動因素，成為該領域首批具有清晰投資回報故事之一。此外，研究還揭示出明顯的區域性差異：中國專注於提升車內體驗與個性化服務，北美則更側重降低成本和優化服務。
研究明確指出，智能診斷與預測性維護是"AI的殺手級應用"。全球34%的受訪者將智能診斷與預測性維護列為AI領域的首要優先事項，充分體現了行業對能帶來可量化投資回報的AI應用的高度關注。
容器化轉型趨勢
此外，行業還呈現出明顯的容器化演進趨勢。隨著汽車廠商努力克服傳統系統集成的障礙，受訪者反映已部署的容器化應用程序同比增長10%，成為唯一實現兩位數增長的技術方向。歐姆迪亞表示，這證實了行業正向靈活、雲原生軟體架構加速遷移。
數據貨幣化轉型
此外，研究數據還揭示出"數據貨幣化轉型"的趨勢。分析指出，隨著整車企業認識到內部數據利用的價值更大，向第三方出售車輛數據的吸引力正在下降。汽車廠商不再追求通過數據銷售直接創收，而是將數據導入ADAS改進（41%）、產品開發（38%）及診斷等能力建設應用中，採取更為成熟的戰略路徑。
這一轉型標誌著行業從對外數據貨幣化，轉向在自身車輛生態系統內創造價值的根本性戰略轉變。
歐姆迪亞高級首席分析師Maité Bezerra表示："數據清晰地表明，汽車廠商利用AI創造價值的方式正發生決定性轉變。預測性維護能夠提供以車輛為核心的價值，這是智慧型手機無法複製的。它通過改善駕駛體驗、提升可靠性、優化整體用車體驗來創造有形價值，最終增強用戶忠誠度。整車企業正在以AI強化數據能力，推動車輛不斷自我疊代進化。"
在區域趨勢方面，各地汽車廠商在未來數年驅動客戶忠誠度與售後收入的規劃上存在顯著差異。
在評估哪些功能最能驅動客戶忠誠度和售後收入時，北美汽車廠商優先考量服務質量與可持續收入模式。該市場以預測性維護為核心（占比48%），其次是自動駕駛與車內娛樂並列（各占41%），其中車內娛樂的同比增幅最大，達+11%。
相比之下，歐洲整體在服務方向上與北美高度一致，同樣將預測性維護列為驅動客戶忠誠度和收入的首要功能（占比48%）。然而，深入分析卻揭示出歐洲最大市場——德國存在明顯的執行落差。
德國汽車廠商將預測性維護列為主要收益驅動因素（占比47%），但其AI部署率卻是全球最低（僅18%），歐姆迪亞認為，這表明德國仍處於規劃階段，而全球競爭對手已大規模落地部署。
日本汽車廠商則重度押注功能性能與品質來驅動客戶忠誠度。自動駕駛是其明確的首要優先項（占比50%，較2025年增長10%），顯示出業界對自動駕駛作為安全差異化要素的信心日益增強。值得注意的是，日本還以37%的優先級比例領跑全球對"駕乘定製化"的重視程度，調研認為這反映出日本"獨特的文化傾向"——更看重駕駛動態與舒適性，而非外觀個性化。
中國市場則正經歷"戲劇性"轉型。作為部署程度最高的SDV市場，中國驅動客戶忠誠度的方式正發生重大轉變。與2025年相比，傳統車輛數據貨幣化下降25%，中國整車企業大舉轉向自動駕駛（54%）和增強個性化體驗（53%），以打造可感知的、以體驗為導向的差異化競爭優勢。
Sonatus首席營銷官John Heinlein就研究結論表示："今年結果中最引人注目的，是運營級AI的成熟速度之快。汽車廠商在強化診斷能力、降低成本、提供更優質服務體驗方面看到了切實價值。預測性維護正在成為有力的驗證案例，背後是行業向更靈活、軟體驅動架構邁進的強勁支撐。"
Q&A
Q1：軟體定義汽車（SDV）的預測性維護為什麼會成為AI的核心應用場景？
A：根據研究，全球34%的汽車行業受訪者將智能診斷與預測性維護列為AI的首要優先事項。預測性維護能夠提供以車輛為核心的價值，通過改善駕駛體驗、提升可靠性和優化整體用車體驗來創造有形價值，是目前該領域首批具有清晰投資回報的應用場景之一，也是整車企業最主要的AI收益驅動因素。
Q2：整車企業（OEM）為何放棄出售車輛數據，轉向內部數據利用？
A：研究顯示，整車企業逐漸認識到將數據反哺內部開發的價值遠高於對外出售。通過將數據導入ADAS改進（41%）、產品開發（38%）和故障診斷等能力建設應用，整車企業能夠打造智能化、持續進化的車輛，構建更具競爭力的車輛生態系統，而非僅獲取一次性的數據銷售收入。
Q3：中國、北美、歐洲和日本在軟體定義汽車發展方向上有哪些主要區別？
A：各地區存在明顯差異：北美以預測性維護（48%）為核心，側重服務和可持續收入；歐洲同樣重視預測性維護，但德國AI實際部署率僅18%，存在執行落差；日本最看重自動駕駛（50%）和駕乘定製化（37%）；中國作為部署最先進的SDV市場，正大舉轉向自動駕駛（54%）和個性化體驗（53%），傳統數據貨幣化已大幅下降。
