德州儀器一舉瓦解電動車製造3大難題,如何做到提升效能又幫客戶省50%成本?
德州儀器一舉瓦解電動車製造3大難題,如何做到提升效能又幫客戶省50%成本?

類比IC及車用晶片大廠德州儀器(以下簡稱德儀)專門製造高功率半導體,是電動車所需要的關鍵裝置。在電動車的設計製造流程中,無非就是在提升效能、可靠度與續航力的同時,又要兼顧動力傳動系統成本。德儀所推出的動力傳動系統整合,目標是能一舉解決多個電動車的設計製造挑戰。

圖/ 德州儀器

目標一:降低成本,簡化生產流程、減少體積與重量

德儀指出,目前一台電動車的平均生產成本,比一台傳統燃油汽車高出12,000美元。汽車業者除了要滿足各國排碳法規外,也要讓電動車售價更實惠,才能激發混合電動車或電動車的購買需求。

目前一台電動車的動力傳動系統,包含了電池、DC/DC轉換器、車載充電器與牽引逆變器等部件。對於車輛設計工程師而言,要提升效能與可靠度、增加續航里程,同時降低動力傳動系統的成本。

德儀在機械、控制或動力傳動上進行系統整合。
圖/ 德州儀器

德儀以電動車零組件供應商威邁斯新能源(VMAX)為例,因應為了要在中國市場能設計出性能更好、可靠度更高,但又要滿足實惠價格的電動車,其採用的德儀動力傳動系統整合,可以幫助其充分整合車載充電器、DC/DC轉換器與牽引逆變器系統,滿足電動車製造商客戶的要求。

在電動車的性能表現上,無論是多1公斤、少1公斤,都能夠影響整體性能與單次充電的行駛距離。透過動力傳動系統整合,可將車載充電器、DC/DC轉換器與牽引逆變器系統3大部件,整合在單一、精巧的機械箱體中,不只簡化設計與組裝流程,也能節省額外包材和硬體,大幅減少系統重量與體積。

針對電動車專用的車用微控制器(MCU),德儀推出的C2000 MCU具有超低延遲的優點,能實現高達1至2MHz的切換頻率,因此也只需要較小的電感器、電容器等外部零組件。

此外,德儀更指出,以「氮化鎵(GaN)」製作的寬能隙開關,加上優化的高速閘極驅動器,可望顛覆整個產業。據悉,透過這樣的組合,能減少6成的磁性元件體積,進而降低整體重量與成本。

目標二:不僅讓價格更實惠,也要確保可靠度

德州儀器全球汽車動力傳動系統總經理Karl-Heinz Steinmetz表示:「我們以符合關鍵技術與安全要求為前提,致力打造最佳系統,並讓價格更親民。」德儀打造的動力傳動系統整合,更以提升可靠度為前提。

德州儀器動力傳動系統總經理Karl-Heinz Steinmetz。
圖/ 德州儀器

隨著類比與嵌入式處理技術持續發展,透過德儀開發的動力傳動系統整合,設計人員能透過單一網域控制器與功率級元件,將這些系統進一步整合。此舉更有助提高效能與可靠度、降低成本,滿足車輛功能性安全需求。

要提升電動車的性能與可靠性,在散熱與保護機制也不可馬虎。在整合式動力傳動系統架構中,也要確保電動車高壓電池系統的可靠度,確保兼具保護與散熱功能。透過絕緣技術,像是採用經過性能檢測的絕緣式閘極驅動器與調變器,就能解決這項難題。

提升電動車的性能與可靠性,在散熱與保護機制也不可馬虎。
圖/ 德州儀器

目標三:提高功率密度,改善效能

除了確保可靠度之外,透過提高功率密度來改善效能也相當重要。在電動車市場備受矚目的第三代化合物半導體材料「氮化鎵(GaN)」,其元件擁有高轉換效率、小尺寸等優勢,在高功率應用中可以達到更大的節能效益,且能在更高溫的環境下運作。而採用車用氮化鎵(GaN)技術等的電動車能以更高的效能運轉、減少熱能逸散,提升續航里程。

在車用微控制器方面,將整合式動力傳動架構配備單一即時MCU後,系統便能有效處理原本分散於不同系統、多個MCU的工作。在高度整合的設計中,即時MCU能同時實現數位電源與馬達控制功能,在提升效能的同時節省寶貴的空間。

針對MCU加速車體的效能,德儀提出數據表示,有了即時感測功能,加上更高的控制環路切換頻率,能將牽引馬達的轉速提升到20,000 RPM。這樣一來,汽車工程師打造的馬達體積能縮小三分之一以上,而且性能更優越,遠勝過先前轉速最高只有10,000 RPM的設計。

面對正在快速成長的電動車市場,德儀表示,估計至2025年,電動車也將達到總汽車銷量的30%。透過整合式動力傳動系統,能大幅降低設計體積與重量,同時展現可靠度,有助電動車的普及。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #電池 #電動車
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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