過去由于缺乏實時和動態的交通信息來偵測路況，因此會造成某些路段塞得水泄不通、其他路段卻是暢通的情況，因而引發車路信息整合的需求。

        近年來更因為物聯網科技風起云涌，帶動車輛智能化的進程加快。

        根據美國車用電子業者Visteon的估算，聯網車輛在硬件、軟件與服務衍生的服務機會可擴大為300億美元的市場商機，其中以車載信息通訊服務市場潛力。

        因為車輛聯網所衍生出每輛車在聯網應用需求下，平均每輛在軟件成本上將投入1，400美元。

        展望未來，聯網車輛在智能交通有十大關鍵趨勢值得觀測：

        預知系統

        聯網車輛服務強調精準、預知、彈性為主。車載安全系統在碰撞自動通報、道路救援等緊急服務，或是預約保養等現有的加值服務已有涵蓋，但在未來透過聯網，目標是更精準、彈性，追求更好的預知系統。

        信息安全

        車載信息通訊的多媒體服務－內容快傳創造保安與信息安全商機。由于業務與手機吃到飽過度重迭，一直無法取得消費者認同，因此車載信息通訊必要性、附加價值須清楚，如保安或車輛信息安全保護的商機將會愈來愈重要。

        人機界面

        順應各種低中高階車輛的人機界面。對應到低高階車款，所具備的人機接口也有差異，例如有無中控臺、訂制化儀表板界面。未來人機接口預料可達到可觸控的中控臺、手機控制功能、擴充實境）相關應用、搭載穿戴設備功能及重制消費者喜歡的接口。

        車險篩選

        未來的車險的篩選原則。聯網車輛保險服務，不論是依照里程計算或是依照駕駛行為估價，最終關鍵點在于消費者覺得是精打細算的保費，及理賠方案是否滿足個人需求。

        平臺整合

        手機連結車載多媒體，服務平臺與開放式架構將成為新課題。不同手機有各自的平臺，如何讓不同車廠欲不同的手機可以共處于車內空間內，創造好的服務價值，其中關鍵就是需要一個服務平臺能與開放式架構互相搭配與整合，才能取得面向的客戶青睞。

        大數據分析

        未來聯網、協同駕駛或自動駕駛運用大數據分析在汽車產品性能表現，達到強化機能及測試產品的質量缺陷，可協助車輛零組件供應端完善管理系統，同時透過大數據的分析產品責任、成本降價幅度與預知保養的功能。

        AI

        語音識別從聲控到輔助深度學習與AI協助個人語音與機器對話平臺。透過深度學習及AI協助在個人語音與機器對話的平臺，成為人機接口的關鍵鏈接。

        5G

        4GLTE連結性車載服務，取決于車內有效時間與車載連結使用目的。不同通訊技術能夠達到不同的服務駕駛功能，例如4GLTE可提供信息轉文件、云端運算及影像匯流的功能；5G會被大量應用在車內看電影、實況轉播節目。

        車載信息通訊

        車載信息通訊服務生態將以資通信鏈接各種次系統。透過主流車廠、硬件制造及銷售廠商、通訊廠商、保險公司與技術提供者所組成的車輛生態系統，可以發展出實時交通信息及聯結通訊技術。

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