鴻海揭半導體供應鏈隊員,攜手台廠打進車業!新6吋晶圓廠專攻SiC、IR感測器
鴻海揭半導體供應鏈隊員,攜手台廠打進車業!新6吋晶圓廠專攻SiC、IR感測器

SEMI(國際半導體產業協會)與與鴻海研究院共同舉辦「NExT Forum」,在論壇中,鴻海半導體S事業群總經理陳偉銘就揭露了布局電動車的策略與野心,也公開供應鏈的策略夥伴。

看好汽車產業的潛在商機,鴻海近期積極拓展半導體上下游產業佈局,日前斥資超過25億元買下旺宏的6吋晶圓廠,鎖定研發SiC與IR感測器兩項技術。

陳偉銘談到,由新購的6吋晶圓廠切入,從基板、磊晶、元件電路設計、封裝到模組系統都已建立合作夥伴,如HermesEpitek、嘉晶、鴻海研究院、朋程科技,以及MIH模組系統平台。

鴻海SiC與IR感測器供應鏈布局狀況。

IR感測器未來將應用於電動車L4~L5的夜視系統,供應鏈中由鴻海主導ROIC電路設計、晶圓廠與模組,而真空封裝和整機將各自由同欣電子、龍光企業負責。

而SiC晶圓廠扮演實現EV關鍵零組件種要角色,可用於逆變器(Inverter)、車載充電單元(OBC)與DC/DC轉換器進行驗證。尤其是特斯拉在Model 3大量採用SiC逆變器,預期將帶動其他車廠陸續跟進。

市調機構Yole表示,2019年全球SiC市場約有5億美元,預估2025年將達25億美元,其中xEV於2019~2025年間的年複合成長率(CAGR)為38%。

台灣半導體產業鏈於全球市場半導體市場營收占比狀況。

EV產業趨勢成長明顯,台灣缺少的是平台

雖說台灣擁有強而有力的半導體製造及IC設計的量能,但面對封閉的汽車產業,台灣ICT供應鏈卻經常不得其門而入,在全球車用IC營收占比也只有14.6%(包含記憶體)。

陳偉銘談到,汽車產業過去大多由IDM主導,量少且進入門檻高,是一個非常封閉的產業。這個產業會將供應鏈分成Tire1~4不同層級,供應商之間彼此之間的聯繫不透明,以至於發生汽車產業缺料問題。

也因如此,汽車平台的建立就非常重要。鴻海MIH平台的組成就是為封閉的汽車產業開一扇窗,在早期設計階段就公開EV Kit規格,讓IC設計、封測、材料都可以在早期進入產業鏈。

他強調,汽車設計規格對於車廠來說是非常機密的一件事,鴻海在設計階段就公開規格,讓半導體業者在一開始就能測試他們的車用方案,藉此增加更多參與者並鼓勵創新,同時此平台也可以作為認證平台。

MIH打破封閉框架

MIH平台將具體分類為7個模組,包含自駕車乙太網(Automotive Ethernet)、域控制器 (Domain Controller)、OTA、V2X、電源管理、ADAS,以及5G通訊和安全,解決高速傳輸、布線、軟體升級與通訊等問題。在不同模組類別中,搭配開放技術規格與集結所有廠商的想法與資源,完成不同的模組化設計,共同構建電動車軟硬體、零組件開放生態系。

MIH平台的訴求是主推模組化、輕量化、新的EEA架構與自動駕駛,除了用來打破傳統封閉市場框架外,同時也解決了傳統汽車產業面臨的三大問題,分別是高成本、高開發時間與不充足的資源,不過在電動車平台的導入下,預期將減少電動車1/3至1/2的研發費用,研發時間也可能從4研縮短為2年。

鴻海開放式硬體平台

陳偉銘談到,一台L2車款通常只用上6顆感測器,並搭配少許運算力,晶片成本約600美元。但隨著汽車層級越高,所需要感測器數量與運算力也同步成長,一台L4汽車至少需搭載29顆感測器,運算力也大幅提升至上百浮點運算(TOPS),此配置預估要投入1,800美元的晶片成本。

但他相信,未來電動車與自駕車產業升級,對於先進製程的需求更高,且對晶片和運算力數量更多,會使台灣資通訊業者在這領域將有更大發揮空間。

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責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #鴻海 #電動車
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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