本田與索尼的造車夢碎！Afeela為何胎死腹中？

在運算基礎層面，SHM與高通結盟，採用驍龍數位底盤架構。藉由高通具備800TOP S算力的電子控制單元，Afeela得以在邊緣端運算較複雜的AI模型，以支應自動駕駛與座艙娛樂服務。

智慧互動層面，SHM與微軟合作，導入Azure OpenAI服務以開發代理人AI。該代理人具備語言理解能力，可結合車內攝影機觀察乘客表情與聲調，學習偏好並預判需求。

為強化人機介面，SHM也與遊戲軟體大廠Epic Games合作，將虛幻引擎導入車載系統。使車輛具備即時3D渲染力，得以以更細緻的視覺語言與駕駛及乘客互動。

SHM將車艙界定為「第四空間」，繼家庭、職場與社交場所之後的生活場域。為此，Afeela整合索尼的影視、音樂與Play Station資產，將車內空間打造為移動娛樂終端，以軟體與內容訂閱服務推進從「交通工具」走向「體驗裝置」的產業典範轉移。

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在車載智慧系統的競局中，SHM的定位有別於特斯拉與蘋果兩大領導者。特斯拉採垂直整合模式，軟硬體封閉耦合，限制第三方接入。蘋果的CarPlay則將使用者介面投影至車輛螢幕，延伸其軟體生態系至儀表板，但難與車輛深層機械裝置連動。

SHM鎖定兩大領導者之間空白利基，推出「共同創作者計劃」。透過開放式API，開發者得以打造與機械行為直接連動的軟體應用。例如，運用環境感知，讓音樂節奏隨過彎G力動態調整。若能奏效，SHM可望以開放式平台，創造投影模式難以實現的沉浸式體驗。

硬體設計上，SHM與特斯拉的思維不同。特斯拉移除雷達與超音波等感測裝置，僅依賴鏡頭取得資訊，試圖以演算法補足物理資訊的不足。SHM則依物理冗餘原則，將索尼自研的遠程光達（LiDAR）與40多個感測單元列為標準配備。

特斯拉的硬體設計具備簡化與降低成本的優勢；反觀，SHM的冗餘設計雖可提供更豐富的物理資訊，卻提高硬體複雜度與製造成本。

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小眾定位為何難以立足？

平台的價值取決於規模所帶來的網路效應。依據Afeela的高價與小眾定位，用戶規模將難以擴大，進而形成平台啟動的典型困局：

銷量不足，將削弱軟體開發者的獲利預期與參與意願；而缺乏殺手級的專屬應用，亦會降低消費者購買Afeela的意願，最終形成惡性循環。

為強化誘因，SHM導入邊X邊賺（X-to-Earn）代幣機制。開發者除了透過應用服務銷售獲利，亦可依其對生態系的貢獻取得代幣分潤。車主則可透過分享即時路況與駕駛行為數據，或在充電等待期間提供車載算力來賺取代幣，用於支付車載服務。然而，小眾定位卻意味著，此代幣機制也難擴大到支撐交易生態系所須的規模。

SHM的定位有2項根本問題。

首先，SHM試圖避開動力性能的堆疊競爭，轉而投入應用軟體的堆疊競爭；但「重軟體、輕電驅」恐難獲主流客群接受。其次，採取高價與小眾定位的後進平台，規模難免受限、網路效應也難以成型。在高度競爭的市場環境中，這樣的定位少有發展空間。 

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（責任編輯：池珮筑）