突圍製造業衰退：英國汽車業如何以 AI 與工程科學，重構高附加價值鏈？
當全球汽車產業版圖劇烈重組，英國正試圖走出一條不同於量產競爭的產業路線。從曾經主導全球汽車出口，到如今製造地位式微，英國開始將重心轉向人工智慧結合工程與材料科學的新創生態，並以大學研究與高附加價值技術服務為核心，重塑其在全球工業創新體系中的定位。
從汽車製造衰退到技術路線重構
英國曾是全球汽車產業的重要領導者。1950 年代，英國占全球汽車出口市場 52%，但到 2024 年已降至僅 3.75%。隨著中國在大規模製造領域崛起，英國難以再以量產優勢與之競爭，產業戰略也逐步轉向以人工智慧與工程創新為核心的升級路徑。
這條轉型路線的核心節點，是倫敦帝國學院（Imperial College London）。該校長期推動創業文化與跨學科研究，形成串聯學術研究、產業應用與新創公司的創新生態。英國創投環境與產業界對新技術的開放態度，也為 AI 新創提供早期市場驗證機會。
倫敦 AI 工程軟體公司 Monolith AI 創辦人兼執行長 Richard Ahlfeld 指出，英國工程教育重視機率系統，使工程人才更容易適應人工智慧的運作方式。他認為，這種以機率思維為基礎的工程訓練，使英國在 AI 發展上具備獨特優勢。此外，倫敦周邊產業生態，包括 F1 車隊與勞斯萊斯等企業，也為新創提供試驗與合作場域。
工程導向 AI 新創的代表案例
在英國 AI 創新版圖中，Monolith AI 是最具代表性的公司之一。該公司成立於 2018 年，核心目標是「賦能工程師自主使用人工智慧」，協助非 AI 專業者在工程研發流程中導入 AI 工具，解決實務應用的「最後一公里」問題。
2025 年 10 月，美國人工智慧基礎設施公司 CoreWeave 收購 Monolith AI，收購金額雖未公開，但估計達數億美元。該公司曾與日產合作開發新款 Leaf 電動車，成功將測試成本降低 17%。收購後，Monolith 的資源規模大幅擴張至原先的百倍以上，並計畫拓展航空領域、電動垂直起降飛行器（eVTOL）技術，以及 AI 加速器晶片生產優化等應用。
另一家源自帝國學院戴森設計工程學院的新創 Polaron，則聚焦以生成式 AI 改變材料設計流程。該公司開發基於帝國學院研究成果的生成式機器學習演算法，協助企業設計性能更高的材料，應用範圍涵蓋電池與風力渦輪機等產品。
Polaron 聚焦以人工智慧改善先進材料設計流程，特別是電池等關鍵領域。傳統材料開發高度依賴工程師透過反覆試驗調整製程參數，不僅成本高昂，也耗費大量時間。該公司希望透過 AI 加速材料設計，提升產品性能並縮短研發週期。
Polaron 透過分析材料影像與製程資料，以生成式模型預測設計結果並優化製程。公司表示，相關技術已將電池能量密度提升約 11%，並大幅加快材料開發速度、節省數千個工程工時。其模型可部署於企業自有系統以確保資料安全，目前已與多家大型製造商洽談合作，初期聚焦電池產業，未來將拓展至更多先進材料應用。
類似的工程導向 AI 新創還包括 PhysicsX 與 Breathe Battery Technologies，顯示英國 AI 產業更傾向解決工程與材料問題，而非開發通用大型模型。
帝國學院的制度角色與融合科學路線
倫敦帝國學院在這一產業轉型中，長期推動創業精神與跨領域研究，為新創提供資金、人才與研究支持。帝國學院人工智慧與神經科學教授 Aldo Faisal 指出，該校衍生公司通常可獲得初期百萬英鎊級投資，顯示其高度市場信任度。
帝國學院近年成立「融合科學學院」，聚焦解決可持續發展、電池技術、自動駕駛與醫療等重大問題。這種以科學問題為導向、以人工智慧為工具的研究模式，使 AI 不只是技術本身，而是跨領域創新的加速器。
在醫療領域，Faisal 推動 Nightingale AI 計畫，目標建立全球最大的生物醫學 AI 基礎模型。他認為，英國國民醫療服務體系（NHS）集中式醫療數據架構，使英國在醫療 AI 發展上具備優勢。
帝國學院的 AI 研究歷史可追溯至 1956 年達特茅斯會議後，目前擁有超過 250 位 AI 教授。Faisal 表示，該校長期致力於跨學科研究，使其成為歐洲最具影響力的 AI 科研機構之一。
英國 AI 的差異化競爭定位
在全球 AI 競爭格局中，英國並未追求建立「英國版 ChatGPT」，而是選擇在材料科學、工程與醫療等既有優勢領域深化發展。Faisal 指出，英國應專注於自身優勢領域，而非與大型語言模型競爭。
這種策略反映出英國 AI 發展的差異化定位：透過 AI 強化實體產業的研發與測試流程，創造可量化的產業價值。例如 Monolith AI 降低汽車測試成本，Polaron 提升電池性能，均屬可直接轉化為商業成果的技術應用。
Ahlfeld 認為，隨著軟體逐步被 AI 自動化，高附加價值的工程與諮詢服務將成為重要產業領域，而這正是英國長期具備的競爭優勢。他並預測，由 AI 定義的機器人實驗室測試，可能成為 2026 年的重要成長方向，可將產品開發速度提升千倍。
以 AI 與工程科學重塑產業定位
英國汽車製造的全球主導地位已難以回復，但其正透過人工智慧結合工程與材料科學，重新尋找產業競爭優勢。以倫敦帝國學院為核心的融合科學生態，使學術研究、新創企業與產業應用形成緊密連結，並催生一批專注工程問題的 AI 公司。
這條路線顯示，英國未必需要在通用 AI 模型競賽中與美國與中國正面競爭，而是可透過高附加價值工程創新建立差異化定位。隨著人工智慧逐步滲透製造、材料與醫療等領域，英國或許正試圖在全球 AI 工業體系中開闢一條不同於中美的第三條發展路徑。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Forbes》，Science Business，圖片來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）