目前「智能驾驶」的相关技术、法规及实务问题仍有许多挑战需要一一克服，这也导致目前智能驾驶的开发和导入的难度相对较高，反观「智能座舱」的相关应用在车内人机互动的实现难度及技术门坎相对来得低一些，因此近年来各家厂商都纷纷卯足了全力积极推展，力拚能在智能座舱的商机中取得「产品差异化与竞争力」的优势，而其中最核心的的关键就在于「车载语音助理」。

越来越多车主在开车时养成使用语音助理的习惯，例如车机本身内建的语音助理、Apple CarPlay、Android Auto 和其他后装产品，例如像是Amazon Echo Auto，这些服务都在汽车中提供了更多语音助理的可用性。

根据目前的车用生态，我们可区分为几种不同来源的语音助理服务提供商

▶ Automobile Manufacturers (BMW, Benz…)

▶ CarPlay(Apple), Android Auto(Google)

▶ 3rd Party Developers (Cerence, iFlytek…)

无论选择哪一种开发方式，在开发的过程中都需要随时考虑：「当前市场消费者在评估选购时，可能会在意的问题是什么？自家产品的状况如何？与他厂相比的话又是如何？」如此一来才能够「知己知彼、谋定后动、胜券在握」。

不同来源语音助理的开发特色与常见难题

车载语音助理的产业链于近年来日趋复杂，再加上伴随着上中下游及第三方供货商之间的各种合作模式，传统的供需界线也逐渐趋于模糊；但我们仍可以将其区分成不同来源：

车厂Automobile Manufacturers

若是内部开发能力与资源充足，有些车厂会选择推出自家开发的车载系统以及车用语音助理功能，若是属于这种情况，总括来说通常具备以下特色：

• 有些车厂例如OOO通常是把车用语音助理当作一种「买车的附加价值」。且语音软件开发的自研能力相对弱一点的情况下，因此大多会选择与其他厂商合作开发、或是整合进自家的系统。
• 有些车厂例如OO通常会把车用语音助理当作「功能卖点」之一，且多半具备一定程度的自研能力，自主开发的机率较高。
• 但是，车厂本身不一定能具备足够的能力与资源，来做后续维护以及软硬件整合的应用管理。

互联网巨头；大数据、云端服务以及平台供货商CarPlay(Apple), Android Auto(Google)

知名大厂Apple, Google所推出的CarPlay, Android Auto也搭载了车用语音助理功能，挟着手机系统的庞大普及率，使用户能够与手机进行快速地连动，其主要的特色有以下几点：

• 庞大生态圈与云端整合优势、用户普及率高、具有大量用户数据。
• 长期耕耘、经验丰富且质量一致性良好。
• 已有自家不同产品的语音助理生态圈、既有软件语音识别能力强。
• 车厂能够客制化或主导设计的内容较少；此外，车厂本身系统间的兼容性足不足够(例如页面/功能之间的切换与链接)可能会是个问题，因此会需要额外投入资源及维护品质。

百佳泰参照ITU-T组织订定的其中三项标准P.1100、P.1110和P.1120 ，将确保车机在免持通话状态下，能够正常运作并维持一定质量。

智能AI科技研发、第三方语音引擎、芯片供货商3rd Party Developers

有些车厂若一方面不希望降低设计自由度、另一方面又想确保车主数据能存放在自家平台，就可能会与第三方智能语音助理开发商合作(例如Cerence, iFlytek…)并且共同推出产品，此种类型的主要特色如下：

• 提供整合式全语音解决方案与极高的客制化设计自由度，可将贵重车主数据保存在车厂自家平台。
• 经验丰富，具备良好的语音识别能力；针对车用多元场景，能提供更丰富的语音技术应用方案。
• 只第三方开发商往往需要透过其他平台，才能处理不同来源的数据。例如第三方开发APP的操作接口与语音识别引擎、车厂车辆与用户数据、它厂地图图资等不同来源…；若是在此种情况下，如何确保不同源数据的正确性与实时同步能力，将会是非常大的挑战以及风险来源。
• 此外，与车厂本身系统之间的兼容性(例如页面/功能之间的切换与链接)可能会是个问题，需要额外投入资源维护品质。

行车安全上的潜在风险 (Potential Risk)

在这个错综复杂的语音助理开发产业链与分工之中，我们浓缩了从车主角度可能会在意的问题，且这些潜在风险将有可能影响我们行车时的安全，千万不可等闲视之：

解决方案

连线品质与设置问题：对车主需求的理解准确度，以及反应速度

先针对消费者在意的兼容性、辨识性能与功能性等多重面向进行评测与验证：

使用者体验问题

接着，再搭配用户情境仿真 (User Scenario)来评测在不同情境下的用户使用体验：

• 易用性测试Usability / Performance Test

系统性问题与漏洞

依照开发环境与条件，以及后续的维护更新，执行相对应的测试规划：

• 跨平台与云端数据连接相关的功能性验证
• 上市后的维护与更新测试

与市场上同类型产品之间的差异

最后，我们再搭配前述的测试结果以及功能列表，以横向比对的方式来进行分析；我们将会提供一份Competitive Analysis (CA) 竞争者分析报告以供参考：

与他家厂牌相比，辨识率/功能/使用体验表现位在什么水平?

• Analysis from test result

与他家厂牌相比，服务功能是否足够且丰富? 是否有支持新功能?

• Analysis from comparison with others