---
title: 打破「一體適用」限制，打造更靈活的智慧交通車載平台
description: 智慧交通正重塑車載運算。了解如何依不同工作負載選擇合適的運算能力，以及為何彈性擴充，而非一體適用的硬體配置，正成為現代車載運算平台的關鍵。
image: https://blog.dfi.com/hubfs/20260901_Beyond%20One-Size-Fits-All_In-Vehicle%20Platforms_1600x900px.jpg
---
[](https://blog.dfi.com/zh-tw?hsLang=zh-tw)
Tech in Days
- [聯絡我們](https://www.dfi.com/contact/sales)
- [關於友通](https://www.dfi.com/about/companyinformation)
- [EN](https://blog.dfi.com/en/beyond-one-size-fits-all-building-flexible-in-vehicle-computing-platforms-for-intelligent-transportation)
TW
- Contact
- About Us
TW
- [EN](https://blog.dfi.com/en/beyond-one-size-fits-all-building-flexible-in-vehicle-computing-platforms-for-intelligent-transportation)
- [創新焦點](https://blog.dfi.com/zh-tw/tag/創新焦點) 
- [市場趨勢](https://blog.dfi.com/zh-tw/tag/市場趨勢) 
- [成功案例](https://blog.dfi.com/zh-tw/tag/成功案例) 
Article Tag
- 
- [創新焦點](https://blog.dfi.com/zh-tw/tag/創新焦點)
- [市場趨勢](https://blog.dfi.com/zh-tw/tag/市場趨勢)
- [成功案例](https://blog.dfi.com/zh-tw/tag/成功案例)
[創新焦點](https://blog.dfi.com/zh-tw/tag/創新焦點) 2026/09/09
# 打破「一體適用」限制，打造更靈活的智慧交通車載平台
Table of Content
## **智慧交通挑戰：日益增加整合複雜度**
根據[Global Market Insights 的市場研究報告](https://www.gminsights.com/industry-analysis/intelligent-transportation-system-ITS-market)，全球智慧運輸系統（ITS）市場預計將從 2026 年的 543 億美元成長至 2035 年的 1,353 億美元，複合年成長率（CAGR）達 10.7%。隨著 ITS 市場持續擴張，交通運輸應用正延伸至更多元的車輛類型與部署情境，車載運算平台所扮演的角色也隨之改變。
隨著車載工作負載從車載資訊通訊與車隊管理，進一步延伸至即時分析與邊緣 AI，不同車載應用對運算效能、連線能力、車輛介面及環境保護的需求也日益多元。例如，現代商用卡車的車隊管理系統可能優先考量車輛介面與連線能力；若進一步導入運算密集型應用，或部署於嚴苛環境，則可能需要更高的運算效能與強固設計。
這些多元需求使單一方案套用不同車型與部署情境的做法愈加難以因應。當單一配置無法符合工作負載需求時，系統整合商可能需要增設閘道器或介面裝置，進而增加安裝空間、佈線、整合與驗證工作，也使車載架構更難隨部署需求調整。
## **不同車載需求，需要不同的平台能力**
為突破單一方案套用所有情境的限制，DFI 提供涵蓋多種運算層級、針對不同應用打造的車載平台，可對應車輛資料蒐集、車隊整合，以及嚴苛環境下的高效能邊緣 AI。尤其當車載應用進一步導入邊緣 AI，不同工作負載對即時性與運算效能的要求差異更大，因此，讓運算層級與實際工作負載相匹配更為關鍵。除了合適的算力，平台還需具備各項車載部署所需的 I/O、連線、擴充與強固能力，才能具備完整的解決方案整合條件，因應多元的車載應用需求。
| **型號** | **當前挑戰** | **DFI 解決方案** | **實證案例** | **關鍵規格** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| VC900-M8M  | 車輛運行資料與動態資訊往往來自不同感測器與介面，使資料蒐集、同步與雲端傳輸更加複雜。 | 將車輛資料、動態感測與雲端連線整合於單一精巧平台，減少額外介面與運算設備需求。 | 在 [ARTC Level 4 自駕接駁車](https://blog.dfi.com/zh-tw/vc900-m8m-supports-artc-to-create-level-4-self-driving-electric-minibuses?hsLang=zh-tw)專案中，VC900-M8M 作為 T-Box 平台，負責車輛資料蒐集與雲端通訊。 | NXP i.MX8M / 1× CAN Bus / 6-axis IMU / 1× GbE / 4× COM / 2× USB 3.1 Gen1 / 1× Micro USB (OTG) / 9–36V 車載電源輸入與 ACC/IGN / -20°C 至 70°C 無風扇運作 |
| VC700-ASL _1.png?width=1418&height=788&name=VC700-ASL(B%20side250618)_1.png) | 車輛資料、定位、網路與周邊功能往往分散於不同系統，使系統串接與整合更加困難。 | 將車輛資料、定位、網路與周邊連線整合於單一超緊湊平台，減少布線與既有架構變更，降低車隊改裝與多系統整合負擔。 | 在[歐洲警用車隊現代化](https://blog.dfi.com/zh-tw/modernizing-european-police-fleets-the-impact-of-dfi-vc700-asl?hsLang=zh-tw)專案中，VC700-ASL 協助既有巡邏車加入邊緣運算、定位、連線與 AI 能力。 | Intel® Atom® X7000RE Series / 2× CAN 2.0B（CAN FD 可依需求提供）/ J1939 / GNSS / 2× GbE（M12 X-code）/ 內建 OOB 遠端管理 / 2× Mini-PCIe / 3× M.2 擴充 |
| VCX700-MTH _w600.png?width=600&height=480&name=VCX700-MTH(Side250605)_w600.png) | 邊緣AI 與其他進階車載應用需要更高運算效能，但嚴苛部署環境也讓既有平台更難兼顧高效能與可靠運作。 | 結合 Intel® Core™ Ultra 運算效能、IP67 無風扇強固設計與寬溫運作能力，在嚴苛車載環境中提供可靠的高效能運算。 | 一款強固型 AI Box PC，整合 VicOne 的資安解決方案，兼具邊緣 AI 與車載資安能力，可應用於智慧交通與車隊管理。 | Intel® Core™ Ultra / IP67 無風扇強固設計 / 內建 9軸感測器 / -40°C 至 70°C 寬溫運作/ 2× CAN FD / 3× M.2 擴充 / 9–36V 車載電源輸入與 ACC/IGN |
---
## **模組化擴充：因應持續變化的部署需求**
上述三款 DFI 車載系統可為不同工作負載提供相應的運算基礎，涵蓋車載資訊與車隊整合，以及強固型邊緣 AI。系統整合商選定最符合工作負載的系統後，可再依各項應用所需的車載介面與功能，透過 DFI 的 M.2 模組擴充相容平台。
M2-CAN2 與 M2-CANF 可支援不同規模的 CAN／CAN FD 整合需求，M2-GNSS 則可為定位與追蹤類應用增加多衛星 GNSS 定位能力。透過這種系統搭配模組的方式，系統整合商只需增加各項應用所需的車載介面與功能，即可依特定部署需求調整所選擇的 DFI 系統。
- **典型擴充需求**
**動力系統整合：** 當需要連接變速箱控制單元、傳動系統感測器及排氣後處理系統時，可能需要增加 CAN 通道。系統整合商可依涉及的車輛系統及 CAN 通道數量，選擇 M2-CAN2 或M2-CANF，增加所需的 CAN／CAN FD 連線能力。
**車身與底盤系統整合：**當需要連接儀表板、駕駛顯示器、ADAS 感測器、EBS／ABS、氣壓懸吊、TPMS 等子系統時，可能需要支援多組 CAN 通道。若部署涉及更多 ECU 或 CAN 網路，M2-CANF 可增加 CAN／CAN FD 通道，降低對獨立外接介面裝置的依賴。
**拖車系統整合：**拖車照明、升降尾門、拖車 ABS，以及溫度或車門狀態等貨物感測器，可能需要專用的 CAN 連線能力。系統整合商可依拖車裝置及 CAN 通道數量，選擇 M2-CAN2 或 M2-CANF，增加所需的連線能力。
**車輛定位與追蹤：**當應用需要車輛定位、追蹤或路線管理功能時，M2-GNSS 可透過緊湊的 M.2 模組增加多衛星定位能力，支援 GPS／QZSS、GLONASS、BeiDou 與 Galileo。
- **結合 CAN 與 GNSS，支援進階車隊營運**
在具備多個 M.2 擴充插槽的相容 DFI 系統上，可同時安裝 CAN 與 GNSS 模組。CAN 連線可取得車輛運行與狀態資料，GNSS 則提供位置與移動資訊。結合這些資料，可建立支援整合式車隊營運的系統級資料基礎，涵蓋從車況監控、車隊追蹤，到路線最佳化與調度，並支援預測性維護分析。
- **車載擴充模組選型**
| 選擇條件 | M2-CAN2 | M2-CANF | M2-GNSS |
| --- | --- | --- | --- |
| 適用需求 | 標準 CAN 整合 | 高密度 CAN 整合 | 車輛定位 |
| 擴充能力 | 2× CAN 2.0A/2.0B/FD | 4× CAN 2.0A/2.0B/FD | GPS/QZSS L1 C/A, GLONASS L10F, BeiDou B1I, Galileo E1B/C |
| 適合情境 | 需整合較少的 CAN 裝置／子系統 | 需整合多個 ECU／CAN 通訊網路 | 需要車輛定位／追蹤 |
| Form Factor | M.2 3042 B+M Key, PCIe 或 USB 2.0(依 SKU 而異) | M.2 2280 M Key, PCIe | M.2 2230 E Key, USB 2.0 |
---
## **彈性車載架構能帶來什麼價值**
透過結合符合工作負載需求的運算平台與模組化車載介面擴充，DFI 為系統整合商提供兩個層次的彈性：先選擇合適的運算基礎，再依特定車輛需求調整平台配置。這些能力可帶來以下四項實際效益：
- **更貼近每次部署需求**
系統整合商可依不同工作負載選擇所需的運算效能、連線能力與強固性，避免以單一規格套用所有應用情境。
- **減少系統整合節點
透過內建車載介面、定位、連線與 I/O，並依需求搭配擴充模組，可降低對獨立 閘道器與介面設備的依賴，簡化布線與系統驗證。**
- **降低需求變更帶來的重新設計**
在相容平台上，可視需求增加 CAN 或 GNSS 功能，無需更換核心運算系統，有助於在部署需求演進時維持既有已驗證的系統架構。
- **提升從試點到車隊部署的可複製性**
當平台配置完成驗證後，可進一步延伸至相關車型與應用情境，減少專案從試點驗證走向更廣泛車隊部署時的重複工程工作。
## **結論**
DFI 從多個層面滿足車載部署需求。客戶可依工作負載選擇合適的COTS（Commercial Off-The-Shelf，商用現成品），並透過模組化 M.2 擴充所需的車載介面與功能。DFI 亦透過設計製造服務（DMS），依客戶需求提供從客製化、系統整合與驗證到生產的完整支援。透過這些能力，DFI 為不同車型與部署需求提供可直接部署的車載運算基礎，為每種車輛配置合適算力，並為每項部署提供彈性擴充能力。
[](https://blog.dfi.com/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLKvEbschcagwRWFA69SZH5uQdbspUewss2cv8%2FciIsMA9kmn93UIg29qyPMXdpbPUAqfQaIbpnZQavkHWFPNOuvt2%2BuTUBEEc4qJUWB53S6JaTKNb0mRf%2BG0yAlRxoW%2BF2o5cIYTH7Ee18w6VKAOrHEMtxhMIUfpjbGndGYbe4axV9SpgigbdVG1XjmcuwSA0upEMnjqVi1vhc%3D&webInteractiveContentId=206341415547&portalId=8330016&hsLang=zh-tw)
 [DFI編輯團隊](https://blog.dfi.com/en/author/dfi-editorial-team?hsLang=zh-tw)
深入解析DFI在嵌入式主板與工業電腦領域的創新技術與應用，專注於自動化、邊緣AI運算、機器視覺、智慧醫療、交通運輸、遊戲、智慧零售及關鍵任務等領域。
##### 分享
 [](https://www.linkedin.com/sharing/share-offsite/?url=https://blog.dfi.com/zh-tw/beyond-one-size-fits-all-building-flexible-in-vehicle-computing-platforms-for-intelligent-transportation) [](http://twitter.com/share?url=https://blog.dfi.com/zh-tw/beyond-one-size-fits-all-building-flexible-in-vehicle-computing-platforms-for-intelligent-transportation) [](https://www.facebook.com/sharer/sharer.php?u=https://blog.dfi.com/zh-tw/beyond-one-size-fits-all-building-flexible-in-vehicle-computing-platforms-for-intelligent-transportation)
##### 相關標籤
[創新焦點](https://blog.dfi.com/zh-tw/tag/創新焦點) [智慧交通運輸](https://blog.dfi.com/zh-tw/tag/智慧交通運輸) [邊緣AI](https://blog.dfi.com/zh-tw/tag/邊緣ai)
### Get the latest from DFI.
Keep up to date with our latest news and analysis by subscribing to our regular newsletter.
COPYRIGHT © DFI 2026. ALL RIGHTS RESERVED.
[Privacy Policy](https://www.dfi.com/privacypolicy) [Site Map](https://www.dfi.com/sitemap)
追蹤友通
-
-
-
-
```json
{
"@context" : "https://schema.org",
"@type" : "BlogPosting",
"author" : {
"@type" : "Person",
"name" : "DFI編輯團隊",
"url" : "https://blog.dfi.com/zh-tw/author/dfi-editorial-team"
},
"dateModified" : "2026-09-09T03:00:00.211Z",
"datePublished" : "2026-09-09T03:00:00.000Z",
"headline" : "打破「一體適用」限制，打造更靈活的智慧交通車載平台",
"image" : [ "https://blog.dfi.com/hubfs/20260901_Beyond%20One-Size-Fits-All_In-Vehicle%20Platforms_1600x900px.jpg" ],
"mainEntityOfPage" : {
"@id" : "https://blog.dfi.com/zh-tw/beyond-one-size-fits-all-building-flexible-in-vehicle-computing-platforms-for-intelligent-transportation",
"@type" : "WebPage"
},
"publisher" : {
"@type" : "Organization",
"logo" : {
"@type" : "ImageObject",
"url" : "https://blog.dfi.com/hubfs/DFI-Logo-2.png"
},
"name" : "DFI Inc."
}
}
```
```json
{
"@context" : "https://schema.org",
"@type" : "FAQPage",
"mainEntity" : [ {
"@type" : "Question",
"acceptedAnswer" : {
"@type" : "Answer",
"text" : "AI that perceives and acts in the physical world — integrating models, sensors, and onboard compute so a machine can understand its environment and take meaningful action."
},
"name" : "What is Physical AI?"
}, {
"@type" : "Question",
"acceptedAnswer" : {
"@type" : "Answer",
"text" : "Traditional automation repeats a fixed task on a set path; Physical AI robots sense, reason, and adapt."
},
"name" : "How is it different from automation?"
}, {
"@type" : "Question",
"acceptedAnswer" : {
"@type" : "Answer",
"text" : "A robot acting in real time can't wait on a data-center round-trip — latency, reliability, bandwidth, and privacy push intelligence onto the machine, which is what edge AI for robots means in practice."
},
"name" : "Why edge computing, not cloud?"
}, {
"@type" : "Question",
"acceptedAnswer" : {
"@type" : "Answer",
"text" : "Different compute at each Sense–Think–Act stage: high-bandwidth I/O and sync for sensing, GPU/NPU for reasoning, real-time deterministic control for action."
},
"name" : "What compute does a robot need?"
}, {
"@type" : "Question",
"acceptedAnswer" : {
"@type" : "Answer",
"text" : "By matching each node to the right platform class, while prioritizing longevity, wide-temperature operation, real-time capability, and security."
},
"name" : "How do OEMs choose a robot compute platform?"
}, {
"@type" : "Question",
"acceptedAnswer" : {
"@type" : "Answer",
"text" : "An AGV follows fixed routes; an AMR navigates dynamically with onboard sensing and AI — which is why AMRs need more onboard compute."
},
"name" : "What is the difference between an AMR and an AGV?"
} ]
}
```