車業30強》車用IC出貨逾3.5億顆!旺宏搶當車用Nor Flash龍頭寶座,為什麼這麼有底氣?
車業30強》車用IC出貨逾3.5億顆!旺宏搶當車用Nor Flash龍頭寶座,為什麼這麼有底氣?

專注於非揮發性記憶體,產品以ROM(唯讀記憶體)、NOR Flash(NOR快閃記憶體)及NAND Flash(NAND快閃記憶體)為主。2009年就已經佈局車用記憶體市場,車用NOR Flash系列產品也陸續通過AEC-Q100、TS16949等車規認證,且成功打入各大車廠,目前車用電子佔2020年全年NOR Flash營收14%。

旺宏是一間成立於1989年、專營非揮發性記憶體的IDM(垂直設計製造)公司,在深耕消費性、資通訊等市場20年之後,旺宏也開始佈局汽車市場。

旺宏的產品主要以ROM(唯讀記憶體)、NOR Flash(NOR快閃記憶體)及NAND Flash(NAND快閃記憶體)為主,非揮發性記憶體的好處就是當電源關閉後,其資訊儲存內容不會消失,因此可當成是資訊儲存元件,如硬碟一般。

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旺宏是NOR Flash大廠,應用在車電上比例也持續攀高。
圖/ 旺宏

「在記憶體我們累積了20年經驗後,決定將觸角延伸到車用記憶體(Automotive)市場,」旺宏市場行銷處長林民正這樣說。而選在2009年宣布跨足車用電子市場,除看好汽車市場的成長性,更重要原因是旺宏已經做好萬全準備。

林民正說,正如外界對汽車供應鏈的了解,該產業因更著重「安全」考量,因此對於所有產品都有嚴格的要求跟認證;此外,車子屬於耐久財,車廠也希望供應鏈能有更穩定的營運,以確保零組件能供應至少10年。

林民正表示,其實以旺宏所擁有的記憶體技術,早在成立之初就能進入車用供應鏈,但直到2009年才跨足,除因對記憶體技術的掌握更純熟外,工廠電腦化也有很大幫助,透過「SuperNOVA」系統進行數據的搜集與分析,有利於滿足車廠對供應鏈的高要求,旺宏能透過數據強化產品品質,透過數據記錄所有產品的資訊,面對車用客戶的各種需求時,便能更快速利用大數據找到問題點並給予解決方式,也使得旺宏的產品品質由ppm(每百萬顆不良率)下降至ppb(每十億顆不良率)水準。

攤開旺宏2020年的財報可以發現,車用電子目前佔全年NOR Flash營收14%、比2019年成長2%。旺宏董事長吳敏求在2020年10月公開表示,旺宏已經成為全球第二大車用IC供應商、僅次於英飛凌,也看好包括車用、工業及醫療等三大領域的成長性,將會是旺宏重要的供應商。

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旺宏董事長吳敏求在2020年10月公開表示,旺宏已經成為全球第二大車用IC供應商、僅次於英飛凌。
圖/ 蔡仁譯攝影

延伸閱讀:數位專輯|揭秘台灣汽車供應鏈!產業30強大公開

自2009年宣布將開始佈局車用電子後,2011年旺宏取得了150奈米、110奈米NOR Flash的AEC Q100認證,2012年就有第一筆車用營收進帳,至今車用IC已經出貨達3.5億顆,原本專注於通訊、消費性電子領域記憶體的旺宏,究竟做了什麼改變?

「我們必須從團隊成員進行根本性的調整,」林民正強調。他表示,車用電子對當時的旺宏而言是全新領域,銷售模式也跟通訊、消費性電子等產品有所不同,車用的客戶更在乎的是產品的安全性、穩定供貨等,因此重組一批對車用電子市場有經驗的業務團隊是必要的。

而通過車用認證也是必經的過程。林民正說旺宏以過去20年在記憶體的耕耘,耗費了2年的時間取得了第一個AEC Q100的車用認證,確保產品在各種壓力、溫度等外在環境的條件下,依舊能正常運作,目前旺宏在150奈米、110奈米、75奈米及55奈米等成熟製程的NOR Flash上皆取得了AEC Q100的認證,由於車用電子不追求先進技術,反而更要求穩定供貨與可信度,主要成熟製程生產。

此外,面對車用電子客戶,旺宏也要打起十二萬分的精神24小時待命。林民正表示,產線通過認證後也需要跟車用客戶進行產品認證,若車廠在測試過程中遇到狀況,旺宏必須在24小時內給出初步的解決方式,確保車用客戶能繼續測試任務,「這肯定是要從老闆到員工都有決心跨入車用電子才行,」林民正說。

也因為旺宏本身已經累積了可觀的資料能執行大數據分析,當客戶導入整車有任何的問題時,SuperNOVA系統變成了旺宏協助解決客戶問題的最佳導師:透過數據分析,旺宏能快速找出問題的癥結點、對症下藥,「目前檯面上你認識的汽車大廠都是我們的客戶,」林民正驕傲的說。

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旺宏同時供應NOR Flash跟NAND Flash。
圖/ 旺宏

縱使英飛凌有意縮減NOR Flash產能、美光也走向高品質小產能的路線,但旺宏仍持續固守NOR Flash戰場,林民正表示,旺宏的機會正是專注提供客戶優質、特殊及有附加價值的產品以滿足客戶在市場的需求,即便過往的競爭對手美光、英飛凌等都有意轉向佈局其他車用記憶體,但旺宏仍十分滿足於NOR Flash車用電子這塊市場。

受惠於電動車、自駕系統的驅動,車內包括ADAS(先進駕駛輔助系統)、車用娛樂系統、儀表板等都會用上NOR Flash,尤其當儀表板轉換成電子式之後,需求量更是有所提升,在變速箱、電池模組中也都需要用到NOR Flash的記憶體,「整體而言汽車對旺宏來說是很好的市場。」

面對全球車用晶片缺貨的現象,林民正認為旺宏已經選定好戰場,只要穩紮穩打地一步步邁進,有機會在未來3~5年內成為NOR Flash車用電子市占第一,而且另一個對旺宏重要的秘密武器,就是根基於旺宏這30多年來在非揮發性記憶體上的研發,「我們擁有超過8,000個專利,」面對市場技術的肉搏戰,這是讓旺宏能有底氣說出搶攻市佔第一的原因。

旺宏

  • 成立:1989年
  • 主要產品:ROM(唯讀記憶體)、NOR Flash(NOR快閃記憶體)及NAND Flash(NAND快閃記憶體)
  • 產業地位:全球前兩大NOR Flash廠

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #汽車產業
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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