软件定义汽车进入AI驱动价值创造新时代

根据欧姆迪亚（Omdia）的研究报告，软件定义汽车（SDV）正在积极创造运营价值。此前，业界曾寄望于软件定义汽车颠覆"汽车一出厂即贬值"这一延续百年的行业铁律，而如今，即便汽车厂商开始逐渐放弃"出售车辆数据将成为重要收入来源"的预期，软件定义汽车依然持续产生实质性运营价值。

上述研究报告名为《2026年SDV现实检验：大规模重新校准》，由SDV技术供应商Sonatus赞助。报告于2026年3月至4月间，对来自美国、加拿大、英国、德国、法国、日本和中国七大主要市场的559名汽车行业专业人士的调研结果进行了深入分析。

数据分析表明，汽车行业已走出概念炒作阶段，正着力应对实际落地运营过程中的复杂挑战。研究总体显示，行业正从探索阶段迈向更为务实的决策阶段，聚焦于真正有效且能带来实际回报的方案。

值得关注的是，整车企业（OEM）出售驾驶员数据的热情明显降温，转而认识到将数据反哺内部开发——如高级驾驶辅助系统（ADAS）优化、产品改进和故障诊断——才能创造更高价值。简而言之，整车企业正将数据作为打造智能化、持续进化车辆的基础。

预测性维护被认定为AI应用场景的首选，同时也是最主要的收益驱动因素，成为该领域首批具有清晰投资回报故事之一。此外，研究还揭示出明显的区域性差异：中国专注于提升车内体验与个性化服务，北美则更侧重降低成本和优化服务。

研究明确指出，智能诊断与预测性维护是"AI的杀手级应用"。全球34%的受访者将智能诊断与预测性维护列为AI领域的首要优先事项，充分体现了行业对能带来可量化投资回报的AI应用的高度关注。

容器化转型趋势

此外，行业还呈现出明显的容器化演进趋势。随着汽车厂商努力克服传统系统集成的障碍，受访者反映已部署的容器化应用程序同比增长10%，成为唯一实现两位数增长的技术方向。欧姆迪亚表示，这证实了行业正向灵活、云原生软件架构加速迁移。

数据货币化转型

此外，研究数据还揭示出"数据货币化转型"的趋势。分析指出，随着整车企业认识到内部数据利用的价值更大，向第三方出售车辆数据的吸引力正在下降。汽车厂商不再追求通过数据销售直接创收，而是将数据导入ADAS改进（41%）、产品开发（38%）及诊断等能力建设应用中，采取更为成熟的战略路径。

这一转型标志着行业从对外数据货币化，转向在自身车辆生态系统内创造价值的根本性战略转变。

欧姆迪亚高级首席分析师Maité Bezerra表示："数据清晰地表明，汽车厂商利用AI创造价值的方式正发生决定性转变。预测性维护能够提供以车辆为核心的价值，这是智能手机无法复制的。它通过改善驾驶体验、提升可靠性、优化整体用车体验来创造有形价值，最终增强用户忠诚度。整车企业正在以AI强化数据能力，推动车辆不断自我迭代进化。"

在区域趋势方面，各地汽车厂商在未来数年驱动客户忠诚度与售后收入的规划上存在显著差异。

在评估哪些功能最能驱动客户忠诚度和售后收入时，北美汽车厂商优先考量服务质量与可持续收入模式。该市场以预测性维护为核心（占比48%），其次是自动驾驶与车内娱乐并列（各占41%），其中车内娱乐的同比增幅最大，达+11%。

相比之下，欧洲整体在服务方向上与北美高度一致，同样将预测性维护列为驱动客户忠诚度和收入的首要功能（占比48%）。然而，深入分析却揭示出欧洲最大市场——德国存在明显的执行落差。

德国汽车厂商将预测性维护列为主要收益驱动因素（占比47%），但其AI部署率却是全球最低（仅18%），欧姆迪亚认为，这表明德国仍处于规划阶段，而全球竞争对手已大规模落地部署。

日本汽车厂商则重度押注功能性能与品质来驱动客户忠诚度。自动驾驶是其明确的首要优先项（占比50%，较2025年增长10%），显示出业界对自动驾驶作为安全差异化要素的信心日益增强。值得注意的是，日本还以37%的优先级比例领跑全球对"驾乘定制化"的重视程度，调研认为这反映出日本"独特的文化倾向"——更看重驾驶动态与舒适性，而非外观个性化。

中国市场则正经历"戏剧性"转型。作为部署程度最高的SDV市场，中国驱动客户忠诚度的方式正发生重大转变。与2025年相比，传统车辆数据货币化下降25%，中国整车企业大举转向自动驾驶（54%）和增强个性化体验（53%），以打造可感知的、以体验为导向的差异化竞争优势。

Sonatus首席营销官John Heinlein就研究结论表示："今年结果中最引人注目的，是运营级AI的成熟速度之快。汽车厂商在强化诊断能力、降低成本、提供更优质服务体验方面看到了切实价值。预测性维护正在成为有力的验证案例，背后是行业向更灵活、软件驱动架构迈进的强劲支撑。"

Q&A

Q1：软件定义汽车（SDV）的预测性维护为什么会成为AI的核心应用场景？

A：根据研究，全球34%的汽车行业受访者将智能诊断与预测性维护列为AI的首要优先事项。预测性维护能够提供以车辆为核心的价值，通过改善驾驶体验、提升可靠性和优化整体用车体验来创造有形价值，是目前该领域首批具有清晰投资回报的应用场景之一，也是整车企业最主要的AI收益驱动因素。

Q2：整车企业（OEM）为何放弃出售车辆数据，转向内部数据利用？

A：研究显示，整车企业逐渐认识到将数据反哺内部开发的价值远高于对外出售。通过将数据导入ADAS改进（41%）、产品开发（38%）和故障诊断等能力建设应用，整车企业能够打造智能化、持续进化的车辆，构建更具竞争力的车辆生态系统，而非仅获取一次性的数据销售收入。

Q3：中国、北美、欧洲和日本在软件定义汽车发展方向上有哪些主要区别？

A：各地区存在明显差异：北美以预测性维护（48%）为核心，侧重服务和可持续收入；欧洲同样重视预测性维护，但德国AI实际部署率仅18%，存在执行落差；日本最看重自动驾驶（50%）和驾乘定制化（37%）；中国作为部署最先进的SDV市场，正大举转向自动驾驶（54%）和个性化体验（53%），传统数据货币化已大幅下降。