台灣汽車零件製造廠多達3千多家，目前都以外銷為主，而為了因應智慧化的趨勢，未來製作過程將可望導入智慧系統，不但能精簡人力還能增加產業競爭力，不過智慧系統成本高，對中小企業來說，恐怕還是一道難跨越的門檻。
工研院機械所經理蔡雅惠：「像剛剛這個是PASS的狀態，如果說工件它上面有異常的話，它就會把這個異常標示出來。」
透過螢幕，零件是好是壞馬上就能判別出來，這套工研院研發出的最新智慧檢測系統，利用3D建模再進行比對，把零件的製造和檢測流程變得更聰明。
記者曾奕慈：「台灣汽車零件製造，未來導入了3D缺陷檢測系統，只要透過螢幕就可以看得出來這個零件哪裡有問題，不但能夠優化整個生產流程，也能大大提升產業競爭力。」
工研院機械所經理蔡雅惠：「如果說過去的話，它可能工件全部都移載上去之後，可是它是有問題的工件已經做到後製程去了。」
目前台灣汽車零組件的供應鏈其實已經相當完整，外銷就佔了75%，但為了因應新興國家汽車低價化，小型車多功能車輛需求等，汽車零組件勢必朝向模組化智慧化、電動化和輕量化來發展。
工研院資深研究員蕭瑞聖：「在未來可能機器人就扮演了比較重要的角色，譬如說它在配合3D的視覺辨識，包括自動光學檢測等等。」
在零件的製作流程中，堆疊物的整列和上下料到工具機的過程，也能導入智慧系統。
工研院機械所經理蔡雅惠：「目前這個應用是堆疊物、堆疊的工件，透過這個3D的模組之後，它可以去判斷這個工件的姿態，然後讓機器人可以去抓取。」
導入智慧系統，目前以機械加工和人力為主的零件製造，可望加快速度、降低產品的不良率，還能精簡人力需求。
工研院資深研究員蕭瑞聖：「因為我們少量多樣，汽車零組件在製造的過程當中它的不良率非常的高，這第一個，第二個就是，它的很多的零組件需要有很多的人工。」
未來若是能利用3D列印的方式製造零組件，還能省去開模的過程，不過台灣汽車零組件廠商將近3千多家，幾乎都是中小企業，導入智慧系統，高成本將成為一道門檻。
工研院資深研究員蕭瑞聖：「因為我們都是屬於比較少量多樣的零組件，那麼在對這個成本分攤來講，需要做這方面的考量。」
而現在除了零件製作要導入智慧系統，車輛本身的智慧化也成了一大趨勢。雙手放開方向盤也能自動旋轉，這是工研院預計在2017年正式開放接駁的無人駕駛車。
工研院研究員陳斌勇：「選擇我現在在哪個館別，它會跟你說車子將於1分鐘之後到達。」
透過手機APP，就能讓車子開到你的所在地，無人駕駛的智慧車從感知決策到控制，都是使用人工AI系統，其中感測系統就包含了GPS感應器和相機，前方還有遠紅外線能做近端感測，甚至還有雷達超音波來構成車子對環境的認知。
工研院機械所經理陳隆泰：「它可能遇到人，它必須要停，什麼時候要開要走，什麼時候它要用什麼樣的方式去閃避障礙物之類的。」
第一階段將可望應用在封閉場所的服務。
工研院機械所經理陳隆泰：「像一些遊樂場，或者是像我們這種的院區，可以做到一個自動接駁的服。」
和工研院有著密切合作的台大機械系，同樣在對無人駕駛進行鑽研。
台大機械系教授李綱：「這是一個利用多種訊號、多種感測訊號資料融合的一個即時定位的技術，所以我們目前所開發的系統，已經能夠在像校園這樣的環境，在一個比較中低速的情境來做自動駕駛。」
不過無人駕駛車要走向普及化，除了可靠度恐怕還有不少難關得克服。
台大機械系教授李綱：「這些感測器的技術其實都還一直在進步當中，那價格也是一個要克服的難題。」
從零組件的製造到車子本身的智慧化，讓人力精簡了，不過如何調配剩餘人力同時提升素質，也將成為必須面對的課題。
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