作為全球自動駕駛技術的領跑者，Mobileye 的 EyeQ 系統晶片已部署於超過 1,200 款車型。然而，強大的硬體背後是極其龐大的資料處理工作。每天數以千計的駕駛錄影資料湧入系統，隨之而來的是內部研發團隊無止盡的狀態查詢。過去，這些所謂的「支援工單」佔據了工程師大量的時間，每處理一則詢問，工程師就必須在多個後台系統間切換，重複進行點擊、驗證與撰寫回覆等枯燥工作，嚴重阻礙了研發進度。

這種效率瓶頸促使 Mobileye 轉向 AWS 的 Amazon Bedrock AgentCore。透過部署 AI 代理（AI Agents），Mobileye 不再需要手動處理那 66% 的重複性查詢。這類代理人最吸引人的地方在於「零基礎架構管理」，這意味著企業不需要為了導入 AI 而額外負擔沉重的維運成本。對於追求效率的科技大廠來說，能無縫串接現有的地端系統（On-premises）與雲端服務，才是 AI 技術能否落地的實務關鍵。

數據顯示，這套 AI 支援系統上線後，工單的反應速度縮短了 90%，且準確率穩定維持在 95% 以上。這不只是數字的提升，更代表著「人力釋放」。當高階工程師不再需要處理那些點擊 15 次才能完成的瑣事，他們就能將精力投入在更具產值的演算法優化上。此外，Mobileye 的成功經驗也讓該公司將此模式轉化為內部的「自助服務平台」，讓其他部門也能根據自身需求開發專屬的 AI 代理，實現企業整體的數位轉型。

Mobileye 的案例為大型企業展示了 AI 落地的新思維。過去企業在導入 AI 時，往往卡在如何兼顧資安治理與複雜的系統串接，但 Bedrock AgentCore 提供的企業級觀察力與治理標準，解決了技術管理者的後顧之憂。這也預示著未來企業的營運趨勢：AI 代理將成為處理繁瑣業務的第一線節點，而人類則專注於高價值的決策與創新。對於同樣面臨數位轉型挑戰的台灣科技產業來說，Mobileye 的實作路徑非常具有參考價值。