福特自動駕駛技術進入先期工程階段，「智慧移動計畫」又推新專案|數位時代 BusinessNext

整合3D列印技術:CLIP

福特汽車還宣佈與矽谷3D列印公司Carbon3D開展合作，利用其CLIP連續液態介面製造技術（Continuous Liquid Interface Production），快速生產汽車工業級零部件。

福特跟Carbon3D的合作，雙方自從2014年12月起就開始了。 後者開發的CLIP技術是一種利用紫外光固化樹脂材料進行塑造的3D列印技術，與傳統3D列印工藝相比，速度可以提升25-100倍。同時，Carbon3D 技術採用工程樹脂，具有緩衝振動、承載負荷或耐抗高溫等特性。目前，福特已採用CLIP技術製造出用於福克斯電動車型的橡膠墊圈和用於Transit Connect車型的阻尼緩衝器。

整合智慧手機與手錶

此外，福特汽車還通過拓展其智慧手機應用MyFord® Mobile啟動可穿戴技術開發——該應用將很快出現在包括Android Wear在內的一系列智慧手錶上，這樣消費者就能通過手錶查看其插電式混合動力汽車或電動汽車的可續航里程、充電情況及其他資訊了。

MyFord Mobile系列應用目前已可通過智慧手機進行下載。首批加入SYNC 3 AppLink車載互聯平臺的應用程式包括Spotify、Pandora、Glympse、Accuweather和 iHeartAuto。

福特智慧移動計畫：車間互聯、移動出行、自動駕駛

回顧福特的「智慧移動計畫」，福特曾在今年一月份拉斯維加斯CES上推出的「Smart Mobility」繼上海CES之後也有了新的進展：

福特汽車金融公司推出Peer-2-Peer汽車共用計畫

計畫分別邀請了美國6個城市14000名消費者和英國倫敦的12000名消費者，這些消費者是以貸款的形式從福特金融公司購得車輛的，他們會將車子短期出租給那些經過審核的駕駛者。在美國，福特利用汽車租賃公司Getaround開發的App向消費者提供服務，在倫敦相應的軟體則是easyCar Club推出的。

另外，福特還引入了新電動概念自行車MoDe:Flex，同時擴展了MoDe:Link智慧手機應用。這輛電動自行車裝有馬達和電池，輪胎和前後組建可以根據具體路況作出調整，當然了，福特的一體化交通解決方案決定了，這輛車還能放在車內後備箱進行充電。

對於「福特智慧移動計畫」，福特汽車全球產品開發集團副總裁甯睿（Raj Nair）說道，希望能推進福特「車間互聯、移動出行、自動駕駛」等方面的進展，他表示，「在未來五年，我們將把多項駕駛輔助技術應用於福特全系車型上，以進一步保障道路行車安全，同時持續提高我們在自動駕駛方面的能力。」

目前，工程團隊正在嘗試讓自動駕駛所必需的傳感技術和計算技術滿足量產的需求，同時不斷針對演算法進行測試和修正。同時福特還宣佈，整合行人探測功能的防碰撞輔助系統明年將在美國市場亮相——該技術已被運用於歐洲市場的福特蒙迪歐車型。

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不談無人駕駛和電動，福特在談什麼？
我的朋友需要用車，但是我因為各種原因不能開車把車送過去，這個時候就可以遙控汽車把車輛送去，而不需真人駕駛，此外的應用場景還有很多，也算是最佳化用車，共享用車的一種理念。

原文出處：36氪

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。