台積電承諾加速供給!到底車用晶片缺貨缺什麼?調研:這3產線最緊缺
台積電承諾加速供給!到底車用晶片缺貨缺什麼?調研:這3產線最緊缺

編按(2021.1.28 13:30更新):針對車用晶片缺貨問題,TrendForce報告指出,自2018年起車市逐步疲軟,加上2020年受到疫情嚴重衝擊,使主要模組廠的備貨動能明顯不足。然而,2021年全球汽車市場正在復甦,預估整車銷售量將自去年的7,700萬輛回升至8,400萬輛,同時汽車在自動化、智慧化和電動化發展下,對於各種半導體元件的用量將大幅上升,然先前因車市需求疲軟導致車廠備貨量偏低,長短料的現象已嚴重影響車廠稼動率與終端整車出貨。

因此,近期IC供應鏈的缺貨現象,已從消費性電子與電腦資通訊產業(Consumer & ICT),逐步蔓延到工控與車載市場(Industrial & Automotive)。過往車用半導體市場主要以垂直整合製造(IDM)或Fab-lite(即IDM企業將部分製造業務轉由協力廠商代工,是資產輕量化的一種策略)生產為主,例如恩智浦(NXP)、英飛凌(Infineon)、意法半導體(STMicro)、瑞薩(Renesas)、安森美(On Semiconductor)、博通(Broadcom)、德州儀器(TI)等。由於車用IC一般需要高溫高壓的操作環境,以及較長的產品生命週期,故需要高度要求其產品可靠度(Reliability)與長期供貨(Longevity)等特性,因此通常並不輕易地轉換產線與供應鏈。

全球晶圓代工產能滿載,車用半導體喊缺


然而,在全球晶圓代工產能不足的情況下,車用半導體受產能排擠影響顯著,例如12吋廠的車用微控制器(MCU)與影像感測器(CIS);8吋廠的車用微機電系統(MEMS)、離散元件(Discrete)、高性能電源管理IC(PMIC)與顯示器驅動IC(DDI)。TrendForce表示,目前車用半導體以12吋廠在28nm、45nm與65nm的產線最為緊缺;同時,8吋廠在0.18um以上的節點亦受到產能排擠。

隨著自營晶圓廠的資本支出、研發攤提與營運成本較高,近年IDM車用半導體供應商亦擴大委外晶圓代工到台積電、格羅方德(Globalfoundries)、聯電(UMC)、三星(Samsung)、世界先進(VIS)、穩懋半導體(Win Semiconductor)等。其中,台積電(TSMC)就於2020年第四季法說會明確表示,車用半導體去年第三季觸底,第四季開始追單,考慮轉換Logic產能到Specialty IC Foundry,以支持長期合作的終端客戶。

2021.1.28 10:00更新台積電官方聲明:台積電對車用晶片短缺發表聲明,表示緩解車用晶片供應挑戰對汽車產業造成的影響是台積公司的當務之急。汽車產業供應鏈既長又複雜,台積公司已與客戶合作確認其關鍵需求,正在加速生產相關車用產品。在台積公司的產能因各領域的需求而滿載的同時,我們正重新調配產能供給以增加對全球汽車產業的支持。

全球車用晶片大缺貨,導致福斯、奧迪等汽車業者減產,德國經濟部長更寫信向台積電求援。今(27)日經濟部長王美花邀請台積電、聯電、力積電、世界先進等4間國內主要代工廠代表一起吃便當、商討車用晶片缺貨問題。會後與廠商達成共識,將優先解決車用晶片需求,以降低對汽車產業的影響。

經濟部長王美花
王美花邀台積電等4間代工業者討論車用晶片缺貨問題,會後取得共識將努力調產能。
圖/ 經濟部

王美花解釋車用晶片缺貨狀況,源自2020年出現減單狀況,貨量比2019年來得少,大約三、四月的時候,台灣晶片製造商都有提出警告,告知客戶因為新冠疫情而觸發的遠距商機,帶動筆電、手機產品需求提高,若選擇減單,未來恢復很困難。

她說,後續發展果然因為電子產品需求快速增加,加上5G晶片需求也變多,讓台灣4家代工業者的生產線都是滿載,甚至是超載,因此沒辦法提供更多量能給車用晶片,才會對產業鏈造成影響。

王美花表示,今天跟4家業者討論,大致上取得一個共識與三個執行方法,大家的共識是,「廠商了解產業重要性,願意配合政府請求來盡量支援車用晶片,讓美國、歐洲、日本可以得到更多晶片。」

至於三個方向會怎麼做?王美花說,第一,廠商會優化生產線,把本來100%的生產產能拉高到102%、103%,這些多出來的量給車用晶片使用。第二,晶圓代工因為處於供不應求狀況,對不同產業客戶有「supporting rate」(支援率),例如你要100片,我可能只能給80片,但他們同意之後車用晶片部分會是所有業者裡最優先的。第三,代工業者願意跟其他產品的客戶協調,了解是否有機會調動交貨時間與產能,協調後可轉供給車用晶片業者。

王美花強調,車用晶片供應鏈相當長,去年底汽車業需求就產生了,代工業者也有在想辦法處理,但他們就是專注在生產這一塊,所以即便取得共識,也很難要求每個業者一定要生出多少的產能出來,加上廠商有義務先提供原先下訂的業者訂單,所以大家是在必須先履行義務的情況下來想辦法,「這是一個困難的任務,他們會在可行範圍內盡量配合。」

責任編輯:吳元熙

關鍵字: #台積電
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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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