汽車零組件大廠Denso投資台積電熊本廠!將導入12、16奈米製程
汽車零組件大廠Denso投資台積電熊本廠!將導入12、16奈米製程

台積電去年(2021年)11月宣布,將攜手Sony在日本熊本縣興建一座採用22/28奈米(nm)製程的晶圓廠,而台積電該座熊本廠又有新進展。日本汽車業龍頭豐田汽車(Toyota)集團企業、日本汽車零組件大廠Denso宣佈入股,且台積電將對熊本廠進行加碼投資、投資額將拉高至近1兆日圓,計劃將其產能提高2成、且將追加導入12/16nm製程。

台積電、Sony、Denso 15日晚間發布聯合新聞稿宣布,Denso將對台積電持有過半股權、設立於日本熊本縣的晶圓代工服務子公司「Japan Advanced Semiconductor Manufacturing(JASM)」進行出資,出資額約3.5億美元(約400億日圓),藉此Denso將持有JASM超過10%的股權。'

新聞稿指出,JASM計畫在日本熊本縣興建的晶圓廠預計在2022年動工、目標在2024年底之前開始進行生產,而台積電為了因應市場需求,除之前已公佈的22/28nm製程之外、也將強化JASM的製造能力,計劃在該座熊本工廠內追加導入12/16nm FinFET製程,計畫將其月產能自之前公布的4.5萬片(以12吋晶圓換算)提高約2成至5.5萬片,而隨著擴增產能,對該座熊本工廠的設備投資額預估將從之前公布的約70億美元(約8,000億日圓)拉高至約86億美元(約9,800億日圓),且目前正以獲得日本政府強大奧援為前提進行評估。

新聞稿指出,該座晶圓廠預估將可創造約1,700個先進技術人才的就業機會(之前宣布的人數為約1,500人)。

據日媒指出,Denso大股東豐田汽車持續受到晶片短缺的影響,而因看好車輛電動化、自動駕駛普及,Denso希望藉由入股台積電熊本廠、成為該座工廠的大客戶,藉此穩定晶片採購。

Toyota
圖/ Toyota

Sony已完成對JASM的首輪出資

Sony 1月25日宣布,旗下完全子公司索尼半導體解決方案公司(SSS、Sony Semiconductor Solutions)已遵照去年11月9日所發表的契約內容、於當日(25日)完成對JASM的首輪出資。

Sony指出,包含此次首輪出資在內、SSS將在今後2年間階段性對JASM進行出資,累計將出資約5億美元(約570億日圓),取得JASM不到20%的股權,JASM將成為Sony的權益法適用公司。

為了加強先進半導體的生產,日本經濟產業省已在2021年度補正預算中編列6,170億日圓資金,將在轄下的「新能源暨產業技術總合開發機構(NEDO)」設立新基金「先進半導體生產整備基金」,而台積電日本熊本工廠有望成為首件補助對象、該基金很有可能將補助熊本工廠4,000億日圓資金。

根據MoneyDJ XQ全球贏家系統報價,台積電ADR 16日大漲3.95%,收124.50美元。

台積電日本廠補助條件之一為"持續生產10年"

讀賣新聞1月11日報導,關於提供補助金促使廠商在日本興建先進半導體工廠的援助制度條件內容,日本政府已敲定方針,其中一項條件就是「需最少持續生產10年」。報導指出,日本政府有意對台積電計畫在熊本縣興建的工廠補助4,000億日圓鉅額資金,因此期望藉由要求進行長期(最少10年)生產、穩定半導體採購。

據報導,在日本的半導體援助制度中,有意申請補助金的企業需提出生產的半導體種類、生產預估等計畫,之後再由經濟產業大臣基於認定基準研判是否核准,而日本政府制定的認定基準中,除了「持續生產10年」之外,還將要求在半導體供需緊繃時需增產以及需防止技術外流海外等條件,期望藉此穩定半導體採購,並防止業者輕易退出或停產。而若接受補助金的企業發生在短期間內就停產等違反基準的情況時,日本政府將會要求企業退還補助金。

本文授權轉載自:MoneyDJ理財網

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #台積電(tsmc)
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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。

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