研發速度快3成！《Mercedes-Benz》斥資5億歐元導入AI技術

2026-10-18 14:00:00

Mercedes-Benz 於日前宣佈全面導入「PLM.AI」（Product Lifecycle Management）的全新數位化產品生命週期管理系統。該系統透過 AI 人工智慧技術，將全球的車輛研發、生產製造、採購、銷售及售後服務等環節緊密串聯，期望藉此提升新車與先進技術導入量產的效率。據原廠數據顯示，未來新車的研發週期最多可縮短約 17 個月（約 30%），部分工程細節的作業效率亦可望提升達 50%。

原廠指出，研發時程的縮短並未對品質與安全妥協。透過該系統，團隊成員能在開發初期獲得即時且正確的資訊，降低專案複雜度並做出更精準的決策。Mercedes-Benz 集團董事會成員、負責研發與採購的技術長 Jörg Burzer 表示，透過 PLM.AI，我們為未來的產品開發奠定數位基礎，讓新技術實現量產的速度提升達 30%。這使我們更具靈活性與學習能力，同時在品質與安全標準上維持一貫的高水準。此項大規模轉型計畫的投資額約達 5 億歐元。

在技術架構與執行層面，Mercedes-Benz 攜手 CONTACT Software 與 Siemens 兩大科技企業。其中，CONTACT Software 提供 CONTACT Elements 開放式 PLM 核心層，作為模組化與可擴充的基礎架構，整合產品數據與相關流程；Siemens 則發揮其在車輛設計、模擬測試以及數位雙生領域的技術優勢，深化數位化驗證能量。Mercedes-Benz 自身則負責主導整體的端到端轉型策略、資料模型與治理架構，並確保數據主權與相關 AI 模型掌握在品牌手中。

在資料應用方面，PLM.AI 將產品生命週期數據系統化，供各類 AI 代理調用。這些應用涵蓋物料成本優化、法規認證審查、異常偵測及軟體開發等範疇。以零組件輕量化為例，當團隊對單一零件進行修改時，系統能同步評估其對生產成本、碰撞安全、軟硬體整合及產線製程的連動影響，讓跨部門團隊能同時權衡各項指標。此外，透過高效率的 AI 模擬與分析，實體測試得以更具針對性地執行，未來目標將實體測試數量減半，進一步優化資源配置。

主要國際車廠 AI 車輛研發應用概況

汽車品牌 / 集團	代表性 AI 系統 / 計畫	領域	效益
Mercedes-Benz	PLM.AI	• 全流程研發與生產整合 • 零組件輕量化分析 • 數位雙生與模擬測試	• 串聯研發、採購、生產與售後數據 • 多目標同時分析（碰撞安全性、成本、軟硬體整合） • 實體撞擊與耐久測試預計減少 50% • 總研發時程縮短約 17 個月（30%）
BMW Group	Designworks AI	• 造型概念共同創作 • 風洞氣力學 • 碰撞安全與自駕演算法	• 利用專屬生成式 AI 工具，快速產出數百種車輛概念草圖 • 顯著縮短電腦輔助工程（CAE）與風洞運算時間
Toyota	Generative AI Design Tool	• 空氣動力學與外觀造型 • 底盤與車室空間工程約束計算	• 設計師輸入工程參數（如 Cd 值、空間限制）即可生成草圖 • 在滿足物理流體力學與工程安全規範前提下自動優化線條
通用汽車	Generative Design	• 拓樸結構輕量化 • 零組件整合與強度優化	• 透過受力分析自動計算最優化骨骼結構 • 將 8 個零件拼裝的座椅支架簡化為單一 AI 設計零件 • 重量減輕 40%、強度提升 20%
福斯集團	AI Lab & CARIAD 軟體開發	• 電池熱管理與能源控制 • 電子懸吊動態模擬 • 數位座艙與 SDV 軟體	• 設立專屬 AI Lab 孵化前瞻技術 • 應用於 Audi、Porsche 等高階電動車平台之底盤與電池演算法優化
Ford	Latitude AI & AI 氣力學模擬	• 自動駕駛演算法 • 改善空氣動力學	• 子公司專責深度學習與新一代自駕技術研發 • 改善皮卡（如 F-150 Lightning）風阻表現，減少實體風洞測試時間
Nissan	AI 深度學習 CAE 模型	• 車體碰撞安全性驗證 • NVH 分析	• 利用深度學習模型預先篩選結構弱點 • 車體結構驗證時間縮短近 70%