電動車大航海時代來了!眼球控制窗簾、抬頭顯示器整合防撞系統,台資通訊業正加速啟航
電動車大航海時代來了!眼球控制窗簾、抬頭顯示器整合防撞系統,台資通訊業正加速啟航

「電動車有如大航海時代,人人有機會,個個沒把握!」和碩車用事業部總經理賴哲彥1日出席Computex論壇,提示2025跟2030年會是電動車兩個關鍵年份,2025年電動車滲透率上看1成,其中中國跟印度發展非常快,有機會使全球滲透率提速,而電動車關鍵子系統比代工更適合台灣產業發展。

電動車產業能成台灣資通訊產業新藍海嗎?Computex 2021將電動車列為論壇重點主題,邀請和碩車用事業部總經理賴哲彥、友達顯示器策略事業群資深副總陳建斌、雲科大開發中心主任蘇慶龍、北市電腦公會資深總監沈舉三分享意見。

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Computex 2021將電動車列為論壇重點主題,邀請右二起和碩車用事業部總經理賴哲彥、友達顯示器策略事業群資深副總陳建斌、雲科大開發中心主任蘇慶龍、北市電腦公會資深總監沈舉三分享意見。
圖/ COMPUTEX

不怕缺晶片!電動車滲透率中印北美都超前!

賴哲彥指出,多數調研機構預估2025年電動車全球占比達10%,2030年一般估超過3成,但現在看來發展速度可能會更快。今年即便因疫情及缺料,汽車產業仍蓬勃發展,首季除日本跟歐洲市場慢一點,中國發展最快,北美跟印度也發展相當快,更不用說印度市場複合成長率20幾個百分點,這都有機會加快電動車普及速度。

賴哲彥也指出,觀察電動車跟燃油車熱賣銷售車款TOP10排名,燃油車排名前10名價位都在2~3萬美元,但電動車則兩極化,有3萬美元以上或1萬美元以下,因此,也取決參與業者要鎖定哪一個價格區間發展。

COMPUTEX
電動車價位發展m型化。
圖/ COMPUTEX

延伸閱讀:和碩效力特斯拉赴美設廠2大原因曝光!為何還要跨進電動機車、自行車戰場?

友達是台灣車用面板龍頭,陳建斌表示,電動車產業有3趨勢:電動化、各產業投入及自駕化,現在電動化讓零件結構改變。過去燃油車一台要3萬多個零件,現在電動化後只剩1萬多個零件,電子化比例會從現在35%提高至5成,甚至自駕車上路,電子零件占比會上看7成,這正是資通訊產業機會。

COMPUTEX
友達顯示器策略事業群資深副總陳建斌認為供應鏈扁平化是趨勢。
圖/ COMPUTEX

陳建斌指出,自駕車時代消費者要買的可能不是車,而是服務,因為自駕車隨叫隨到。

雲科大副教授蘇慶龍則提醒,台灣市場雖無法支持一個電動車品牌,但台灣在電路設計製造及半導體產業有好的基礎,子系統如巡航控制器利潤不比整車差,比方BOSCH獲利不輸整車車廠,因此台灣可以思考朝要朝高附加價值系統設計,提供模組系統方式切入,比方關鍵系統:AEB 主動煞停功能、自駕車車道維持系統、電控子系統,台灣不適合再走代工之路。

台灣機會在哪?人機介面、晶片系統一條龍整合

至於台灣切入的機會在哪?蘇慶龍表示,他主持的研發團隊剛拿到韓國一家車廠案子,要把抬頭顯示器與導航、防碰撞系統整合在一起,這套高整合系統過去關鍵掌握在晶片商手中,他建議,在自駕車時代,台灣應該自定義系統,掌握防碰撞核心演算法技術,甚至把各種解決方案軟硬整合,從晶片到方案一條龍做完。

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雲科大開發中心主任蘇慶龍認為台灣應該掌握自定義系統與演算法能力。
圖/ COMPUTEX

鄭哲彥則認為台灣可關注人機介面(HMI)開發,也就是如何在汽車駕駛中,安全的使用HMI。現在車內已經開始有觸控操作,如何設計圖示跟大小,讓車主能快速找到功能是關鍵,現在也有聲音控制,讓冷氣溫度高一點或低一點,而更夯的是眼球控制技術,過去只能做疲勞偵測,但如賓士就已經將眼球控制做入窗簾開關功能中。

其次,供應鏈也將出現大變化,成台灣機會。賴哲彥表示,過去一台車要開發48個月,現在2年(24個月)就要開發一台,時間如何縮短,這都考驗供應鏈彈性跟配套方案,陳建斌也認為,供應鏈未來會扁平化,過去友達面對一級供應商,現在則已經直接交貨原廠,能更掌握車廠動態。

另外賴哲彥也補充,歐美重視智慧財產權,這是台灣的優勢,至於日商則重視誠信,也是台灣強項。

綠能政策、電池回收程序應明確

當電動車時代來臨,業者期待政府做什麼?賴哲彥建議,政府應該設定具體的燃油車禁售時間表,並規劃電動車規範與測試單位,制訂相對應的電動車推廣補貼措施,以及電池回收程序,甚至是政府公務車率先電動化推廣,最後是規劃妥善的電力供給配套,最後是戰略零件如電池、控制晶片、功率元件的佈局。

電動車充電
隨著電動車蓬勃發展,電動車充電設備跟電池回收程序為何?都有待國家規範。
圖/ 蔡仁譯攝影

陳建斌則建議,電動車政策必須搭配完善綠能政策,其次因為車用電子投資是一條漫長道路,前期期待政府提供研發能量或科專補助,幫助業者轉型。其次另一個思考是,中國輸美關稅高,台灣出口北美市場只要2.7%關稅,因此車用零件回台灣生產是可能的,但台灣缺工,需要政府支持讓業者更有競爭力。

蘇慶龍則建議,政府應提高對高端技術的補助,過去政府的大型補助計畫期限都在1~2年驗收,但汽車產業發展時間較長,應該規劃一些預算在3~5年期計畫,並參考美國補助送件模式,讓爭取補助計畫業者拿出設計雛形比稿,再決定發補助預算給誰,其次參考現在知名的晶片大廠Arm是英國大學團隊出來的。政府應該善用學術單位競爭力,切入高端電動車產業。

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責任編輯:錢玉紘

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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