【專欄】半導體產業哀鴻遍野,車用晶片卻一枝獨秀異軍突起
【專欄】半導體產業哀鴻遍野,車用晶片卻一枝獨秀異軍突起

今年下半年起,半導體市場開始邁入「修正期」。從2020年下半年起,到今年上半年,整整兩年間「供不應求」的大多頭行情畫上「休止符」,由「供不應求」轉變成「供過於求」。

從下游的終端設備商(PC、智慧型手機、電視等),到上游的IC設計公司,都以「去庫存」為首要任務,處在供應鏈更上游的晶圓代工廠,感受到不小的壓力。

PC 方面,英特爾及超微兩大PC CPU供應商,共同認為今年PC市場情況很差,出貨量恐衰退15-20%。

鴻海電動車軟體開發測試平台EVKit
鴻海 新創辦公室於現場展示電動車軟體開發測試平台EVKit,以及整合感測器解決方案。
圖/ 鴻海提供

手機市場哀鴻遍野,蘋果不動如山

智慧型手機方面,三星下修今年出貨目標,由3.2億支下調到2.7億支,有可能再向下調整。

小米、OPPO、VIVO等中國手機品牌商,也將今年出貨目標總共下調約2.7億支左右。主要的原因,一方面是今年初原本的預估過於樂觀,一方面是市場狀況「每下愈況」。在Android陣營一片「哀鴻遍野」之下,幸好蘋果公司「不動如山」,不僅沒有衰退,還有可能會成長,為低迷的智慧型手機市場,打了一劑「強心針」。

中國為全球智慧型手機的最大市場,今年1-7月中國智慧型手機出貨量僅達1.53億支,年減23%。其中5G手機出貨量為1.24億支(年減17.7%),占中國智慧型手機出貨量的81%,顯示5G手機在中國的滲透率已經很高。

由中國智慧型手機出貨量的情況來看,今年全球智慧型手機市場恐怕不妙,預估今年出貨量,可能衰退11%左右。

車用半導體訂單聲聲催

在一片出貨量衰退聲中,車用半導體彷彿是一盞「明燈」,不僅沒有「砍單」消息傳出,而且供應鏈頻頻「加碼」,建立「安全庫存」,以免重踏去年車用晶片缺貨之苦。

從2020年底傳出車用晶片缺貨訊息後,不僅供應鏈「風聲鶴唳」全面追貨,同時也驚動政界,加入「追貨行列」,由此可見汽車工業對「國計民生」有重大的影響。

歷經一年半後,車用晶片供需已趨穩定,雖然偶有傳出缺貨的訊息,然而基本上車廠已能獲得穩定的供應,供應鏈中各級供應商的庫存水準,也已逐漸達到正常水準。

2021年全球車用半導體市場的營業額達467億美元,較2020年的355億美元,成長31.5%。2018年全球車用半導體市場以382億美元的營業額,創下歷史新高,這個紀錄,被2021年的467億美元大幅超越,寫下新高。

車規級晶片要求更高
圖/ 芯馳科技

全球車用半導體市場能快速大幅成長,主要是拜每輛汽車使用半導體的含量愈來愈高,尤其是電動車的滲透率快速攀升,而電動車的半導體含量為燃油車的好幾倍。

目前一台燃油車約使用550美元半導體,清油電混合車(MHEV)約使用660美元半導體,油電混合車約使用950美元半導體,電動車(PHEV+BEV)約使用1800美元半導體。隨著先進駕駛輔助系統愈來愈普及,功能愈來愈強,每部車使用的半導體金額也會隨之增加。

從電動車的滲透率來看,今年第二季全球電動車的滲透率已達12.4%,中國電動車的滲透率達26.5%,歐洲電動車的滲透率達15.8%,美國電動車的滲透率達6.8%。由此看來,電動車市場已跨出萌芽期,正邁開大步前進,這將為車用半導體市場注入活力,推升市場的成長。

以2021年的市場來看,前五大車用半導體供應商,英飛凌(Infineon)、恩智普(NXP)、瑞薩(Renesas)、德州儀器(TI)以及意法(ST Microelectronics),這五大供應商,合計市占率高達48.5%。

英飛凌今年第二季車用半導體的營業額達17億歐元,較第一季的14.91億歐元成長14.1%,與2021年第二季的12億歐元比較,大幅成長41.7%。由此可見車用半導體市場的成長動能不墜。

恩智普今年第二季車用半導體的營業額達17.13億美元,較第一季的15.57億美元成長10%,較2021年第二季的12.62億美元,大幅成長35.7%。

車用半導體市場持續看好

由車用半導體市占率前二大公司來看,今年車用半導體的市場持續看好。

目前主要的車用半導體晶片,包括微控制器(MCU)、電源管理IC、數位訊號控制器(DSP)、感測器、功率半導體、分離式元件、微機電(MEMS)、記憶體、客製化應用IC(ASIC)等。

車用晶片供應鏈既複雜,又很長,經過2021年的缺貨風暴後,車廠開始朝將半導體供應鏈縮短的方向進行,希望將長鏈變短鏈。有些車廠甚至興起自行開發設計車用半導體的念頭。

以往車廠對半導體產業生態圈很陌生,經「晶片荒」後,它們開始認識晶圓代工的重要。國際著名車廠開始與台積電打交道,這是前所未見的情況,也為台積電等晶圓代工廠,開啟一扇新的機會之窗。

預估到2030年全球車用半導體營業額將可達約1450億美元左右,約占當年全球半導體營業額的14.5%左右,市場成長動能十分強勁。

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責任編輯:吳秀樺、侯品如

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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