與目前廣泛應用的判別式人工智慧(Discriminative AI)不同的是，生成式人工智慧並非僅僅分析或分類現有數據，而是更進一步的從訓練數據中，模仿其模式與結構並生成全新數據。簡單來說，判別式人工智慧擅長辨識及預測，而生成式人工智慧擅長創造和生成；但兩者並非互相排斥，在不同應用下，反而具有潛在的協同作用。
對應到車輛產業的發展，生成式人工智慧的獨特優勢也帶來產業突破機會。例如，GANs生成逼真圖像的能力，非常適合用於生成自動駕駛感測器的合成訓練數據，或是在設計階段創建視覺化原型。而Transformer模型處理序列數據和理解上下文的能力，則使其成為開發先進車載語音助理、為軟體定義汽車生成程式碼，以及分析客戶回饋或維修記錄等數據的理想選擇。
一、生成式人工智慧與車輛產業
二、車輛產業於生成式人工智慧應用概況
三、生成式人工智慧應用之挑戰
四、結論與建議
表1 生成式人工智慧於車輛產業應用案例
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