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Honda、Ford 、Mazda 電動車感測器都來自台灣！輝創如何透過關鍵感測器技術，打下國際智慧車市場？無論是燃油車或電動車，基於安全及便利舒適的無止盡追求，車輛搭載的感測器（Sensor）愈來愈多，先進駕駛輔助系統（ADAS）也幾乎成為所有新車的標準配備，更不用說在邁向智慧車及無人駕駛車的道路上，感測器無疑將被賦予更多重任。 「目前一台車子所搭載的感測器，已經不是單一的感測單元與技術，通常會為了不同的目的搭載不同感測器，所以感測器數量較 10 年前成長了數十倍。」輝創電子副總經理暨策略長卓裕山表示。 無論是燃油車或電動車，基於安全及便利舒適的無止盡追求，車輛搭載的感測器（Sensor）愈來愈多，先進駕駛輔助系統（ADAS）也幾乎成為所有新車的標準配備，更不用說在邁向智慧車及無人駕駛車的道路上，感測器無疑將被賦予更多重任。 「目前一台車子所搭載的感測器，已經不是單一的感測單元與技術，通常會為了不同的目的搭載不同感測器，所以感測器數量較 10 年前成長了數十倍。」輝創電子副總經理暨策略長卓裕山表示。 掌握核心技術 + 猛下苦功，建立產業版圖 在車輛一路進化的過程中，輝創電子於1983年成立投入車用電子領域，起點是：為福特六和製造遙控防盜器。走過 40 年，舉凡以「感測」功能為核心的車輛系統，從防盜、停車輔助到 ADAS，輝創電子無所不在。 由於長期的經驗與技術的累積，全球知名車廠，包括 FORD、GM、MAZDA、TOYOTA、HONDA、NISSAN、MITSUBISHI 等國際車廠均認可輝創電子在車用感測器領域的能力，現在無一不是輝創電子的客戶。 因為技術及服務相當優異，輝創電子長期與客戶維持良好關係，並於 2015 年成為 HONDA 汽車超聲波雷達唯一供應商至今，這樣的成果足以說明輝創電子於智慧車電領域的重要地位。 輝創電子為何能搏得這些原廠的青睞？「技術是核心，加上長期累積的經驗，以及我們願意下苦功，決定了輝創電子的市場地位」輝創電子副總經理暨策略長卓裕山強調，全球的道路、交通條件、地理及氣候環境差異極大，要讓感測系統在各種情況下發揮正常，需要經驗判斷及不斷嘗試，「總是會有許多令人意外的情況出現」。 卓裕山舉例說明，車輛行駛在上下坡角度過大的山路時，前後毫米波雷達會因坡度過於傾斜，但因雷達角度固定，以至於無法偵測到車輛週邊的物體並做出相應措施，這是車廠絕對無法容忍的狀況。 為了雷達判別準確度提高到 95% 以上，輝創電子派員與車廠反覆進行道路測試整整八個月，不斷修改演算法，找出令人滿意的解決方案，而這只是輝創電子運用豐富實測經驗、積極克服盲點以及提供客戶完美品質與服務的眾多案例之一。 圖片說明：輝創電子於 1983 年成立投入車用電子領域，走過 40 年，舉凡以「感測」功能為核心的車輛系統，從防盜、停車輔助到 ADAS 都有良好的成績表現。 從單一到多重感測，與車廠共同進步 隨著車輛感測逐漸從「單一感測器」進入到「多重感測系統」，感測系統業者面臨的挑戰更加艱鉅、也更多元，輝創電子以技術為核心的優勢將在競爭激烈的車用電子市場中，勢必將更為凸顯。 首先，在現今智慧車輛多重感測系統中，僅做好單項感測器已經不夠，必須懂得感測器整合，運用更多或是多重的感測系統，且讓負責不同功能的感測器彼此間能進行良好的溝通和連結，幫助駕駛者掌握更多車身周圍資訊，達成最佳的安全駕駛狀態。此外，感測器相關軟體更新技術也必須與時俱進，確保感測器維持在最新、最穩定的狀態。 要克服這些挑戰，感測系統業者勢必須與汽車 OE 原廠密切合作並保持良好溝通，而輝創電子成立四十年來與車廠建立的互動默契及信賴關係，正是發展智慧車及無人駕駛車的基石，能為原廠設計及提供最適化的感測方案。 「從開發設計、量產製造到售後服務，在這一長串的生命週期裡，我們就是把每件事情做好，擁有大量的實績與數據佐證，競爭力的持續提升是必然的。」 卓裕山也提到，在輝創追求進步的過程中，來自於經濟部工業局智慧電子產業計畫推動辦公室 AI on Chip 產業合作策略聯盟提供的產業資訊分享、國內外廠商互動交流、國際資源與商機鏈結等協助、讓輝創電子受惠良多，達成加速拓展國際車用電子市場的目標。 圖片說明：輝創電子副總經理暨策略長卓裕山表示，在現今車輛多重感測系統中，僅做好單項感測器已經不夠，還必須懂得與各種感測器進行良好的溝通和連結。 與時俱進，掌握電動車「行泊合一」趨勢 與時俱進，隨著智慧電動車輛開始出現「行泊合一」趨勢，輝創也積極與車機系統大廠合作切入此領域。 卓裕山表示，一般車輛的停車和行車一直是由獨立兩套系統負責，不過在整車電子電氣架構逐漸由分散式架構轉變為集中式架構，基於進一步降低車輛的成本、功耗、重量，如今將行車和停車兩套系統合而為一不再是挑戰。為了實現這樣的可能性，相關感測功能也需與整合車機系統搭配，而輝創已早有準備。 迎接智慧電動車及自動駕駛車的席捲未來之勢，身為臺灣車用電子產業供應鏈的重要一環，輝創深具信心，「臺灣的優勢在於擁有雄厚的 ICT 產業軟硬體實力、汽車電子產業具備 ADAS 系統研發能量，加上完整的產業鏈和產業聚落，且近年各界展現強大企圖及投入力道，因此，我們相信臺灣在電動車、自駕車市場將佔有一席之地，」卓裕山說。 輝創電子股份有限公司： https://buzzorange.com/techorange/author/sipoaionchip/、https://buzzorange.com/techorange/2022/10/31/whetron-electronics-sipo/SEE MORE -
視覺 AI 應用無遠弗屆！歐特明電子看好商用車、特殊領域用車市場發展近年來，視覺 AI 的應用快速成長。除了在車用領域佔有一席之位外，面對智慧工廠、智慧物流、智慧城市的需求興起，該技術於商用車隊、自主式移動機器人（AMR）、低速特殊領域用車等方面需求也持續上漲。 作為臺灣車用輔助駕駛、自動駕駛的新勢力，歐特明電子至 2013 年創立以來，持續於該領域耕耘，致力產品技術的研發，以及品質和效率的提升。 歐特明電子也藉由經濟部工業局智慧電子產業計畫推動辦公室 AI on Chip 產業合作策略聯盟提供之促進廠商跨域交流機制，接軌國內外資源，提升國際能見度與競爭力。短短不到十年時間，透過持續改善技術研發，以及與上下游廠商的策略聯盟合作，終於建立起了完整的供應鏈。 以彈性作為優勢，歐特明為何拆分產品線？ 對於現在視覺 AI 與車用領域市場的變化與需求多元，歐特明決定在商品銷售策略上採取了不同的策略。歐特明產品暨行銷總監曾怡舜指出，2019 年之後，歐特明改變過往以「模組化」銷售的模式，轉以將產品線拆分開來，形成相機模組、ECU 邊緣運算模組，以及視覺 AI IP 三項分別銷售。 「原因在於，許多臺廠合作夥伴在硬體設計、製造及量產能力及成本控管方面有相當的優勢，因此我們將產品線拆分出來，不同需求的合作方可以更彈性的取之所需。同時，當車用相機模組延伸至特殊領域應用，其所需要的軟體應用程式也有所不同，如此一來我們的產品便能深入更多不同領域、創造更多可能性。」 上游至下游，不同領域各司其職，創造共好供應鏈為臺廠數十年以來的優勢基礎，歐特明作為其中一角，以軟體優勢與臺灣硬體廠商結合，亦是此發展趨勢下的必然結果。 「大約一、兩年前，所有人對於自動駕駛的看法皆相當樂觀，如今回頭去看，我們不得不承認自動駕駛並不會這麼快地發生。」談及車用市場的發展趨勢，曾怡舜強調應將該市場切分成三個角度去看：其一為乘用車、其二為商用車、其三為特殊領域用車。 圖片說明：歐特明產品暨行銷總監曾怡舜強調，應將該市場切分成三個角度去看：其一為乘用車、其二為商用車、其三為特殊領域用車。 解析視覺 AI 三大應用戰線：乘用車、商用車、特殊領域用車 面對三種不同市場，歐特明皆有其相對應的策略。其中，在乘用車的部分，曾怡舜提及，絕大部分品牌車廠對於價格的敏感度偏高。 同時，歐特明預期在短時間內由於法規因素，乘用車在自動駕駛方面僅會停留在 L0-L3 的階段，駕駛人仍須對於駕駛行為負起比較高的責任，再加上先進駕駛輔助系統（ ADAS）在乘用車領域的高普及率、高導入率，因此歐特明在乘用車市場更專注於 ADAS 的開發與應用。 其次，商用車市場相較於乘用車受制於法規限制，前者反倒是「受惠於」法規的訂定。曾怡舜指出，在聯合國法規基礎下，近年來有愈來愈多國家開始要求商用車必須導入相對應的 ADAS 及自動駕駛功能，用以保護其他更弱勢的用路人，如行人。在 L2 以上的自動駕駛系統中，視覺 AI 預計將在短時間內持續保持必要、甚至更為重要的角色。 主要原因在於目前所有道路指標系統、包括道路施工、線道規範皆是以「人如何辨識」作為設計的基礎，在整個交通系統、實際用路情況仍不具備與移動載具完全溝通的能力之前，視覺 AI 的重要性將只增不減。 再者，在農耕、工廠、物流廠區、礦場、高爾夫球場及港口等封閉式區域，由於缺工問題頻繁，使得自動化及智慧化成為當前最重要的課題。曾怡舜表示，特殊載具應用的特性在於量少、導入快、附加價值高，同時客戶對於該產品的價格敏感度相對較低，因此對於歐特明而言是一個待開發的藍海市場。 Plus.ai 與多家知名車廠都是客戶！歐特明的技術優勢何在？ 2013 年累積至今，歐特明已經在乘用車、商用車及特殊載具用車領域累積不少經驗。其中，最令人印象深刻的莫過於 2018 年以其領先的視覺 AI 技術為某亞洲電動車廠打造的「自動停車系統」。 對此，曾怡舜指出，當年歐特明破天荒僅使用 0.2 個 Tops（張量處理單元）就完成原先預計以數百、甚至數千 Tops 晶片算力才能完成的任務，「2018 年我們協助某亞洲電動車廠打造全球第一台以環景系統做到自動停車的車款，過去在自動停車領域，其他車廠街採取紅外線偵測的方式，幾乎沒有人以視覺 AI 去做，這家電動車廠也因此於隔年（2019）獲得全球自動駕駛競賽的冠軍。」 然而，面對快速變動的市場環境，以及愈發多元的應用領域，歐特明將更多的商業策略從乘用車轉往商用車及特殊領域載具上的運用。曾怡舜認為，歐特明之所以開始將產品線拆分，並與各種不同領域的合作夥伴合作，其中 NVIDIA 生態系在其中扮演了非常關鍵的角色。 這也是為什麼歐特明近年能與美國自駕卡車品牌 Plus.ai、自駕車新創 Voyage 與其他亞洲電動車廠等廠商合作的重要基礎。 視覺 AI 於未來應用？歐特明：智慧零售、智慧城市也有它的身影 展望未來，曾怡舜以一項大哉問作結：「歐特明怎麼看視覺 AI 在未來的應用？」 他提到，過去包括歐特明在內的諸多廠商，皆專注於車用相關的運用，然而在與 Sony 與其他臺灣領先晶片廠合作的過程中，他們也認知到車用雖是視覺 AI 相當重要的運用場景，但不會是唯一的應用場景。 「更多領域的智慧化開始發酵，我們也很看重車用相機模組未來於領先漁業、農業、運輸業的發展，基於與 Sony 的夥伴關係，領先業界 100-200 萬畫素的 500-800 萬像素相機已開始量產，不久的將來，歐特明將開始針對智慧零售、智慧城市拓展視覺 AI 可能的應用。」曾怡舜說道。 歐特明電子股份有限公司： https://buzzorange.com/techorange/author/sipoaionchip/、https://buzzorange.com/techorange/2022/10/24/sipo-otobrite/SEE MORE -
「AI 設計 AI 晶片」可行嗎？新思科技： IC 電子設計自動化（EDA） 高效能、低成本、上市時程更快！半導體晶片成為驅動未來邊緣運算創新的核心，從智慧手機開始，全球正式進入智慧化年代。世界對電子產品倚賴越來越深，如何在更短的時間設計出效能更強、成本更低的晶片，成為 IC 設計業者的重要課題。 新思科技（Synopsys）名列美國標普 500 指數成分股，長期以來是全球排名第一的 IC 電子設計自動化（EDA）創新公司，也是排名第一的 IC 介面 IP 供應廠商，專門提供「矽晶到軟體（Silicon to Software）」最佳的解決方案。 台灣新思科技董事長暨總經理李明哲在「2023 AI+IoT 智慧製造生態系論壇」演講中指出，「用 AI 設計 AI 」的時代已經來臨，此做法也將引領科技走向新高峰。 EDA 提升科技發展速度，電晶體數量大躍進！ 李明哲點出，在人類歷史進程中，科技扮演的角色極為重要。以 15 世紀發明德古騰堡印刷機為例，此技術發明後的 50 年內產生 1200 萬份印刷品，這也間接導致歐洲文盲大量減少，從而帶動文藝復興與工業文明。「在簡單快速的知識傳播體系下，人類科技出現驚人發展，當年過去古騰堡印刷機所印出的文字，現在已經變成數位化的 0 與 1、邏輯閘，並且透過工具將這些技術微縮在小小的矽晶片中，而這個工具就是 EDA。」 EDA 的出現大幅提升了人類科技的發展速度。李明哲指出，半導體技術在 1980 年代末期成熟後，就成為各類電子設備、系統中的要角，不過當時的 IC 電路仍用人工設計。 李明哲回憶 1990 年代初期的電話機晶片僅有 1200 萬組電晶體，工程師仍用手繪電路，一片晶片要花一年半才能完成設計，「現在市場上的手機晶片，電晶體數量都在 12 億～20 億之間，而且每一電晶體的電路都要正確連接，手機才能運作，如果還用以前的設計方式，幾乎不可能完成，EDA 則讓這一切成真。」 圖片說明：李明哲表示，在人類歷史進程中，科技扮演的角色極為重要。而 EDA 的出現大幅提升了人類科技的發展速度。 EDA 設計三大流程，滿足高效能、低成本與快速開發三大需求 李明哲接著表示，電子產品市場有三大永恆不變的需求：效能更佳、成本更低、上市時程更快，「為了滿足這三大需求，IC 設計工具一路進化，這幾年技術快速成熟的 AI，則讓 EDA 進入下一個世代。」 在談此趨勢前，李明哲先簡單介紹 EDA 的設計流程。EDA 的第一步是具體描述電路，第二步接著進行建立電路模型、模擬運作、分析可行性、優化效能，最後達到自動化。 此一流程與現在的 AI 機器學習（Machine Learning）演算法類似，機器學習演算法也是先蒐集大量數據，再模擬成類神經網路，接著透過訓練模型讓系統可以推論、預測行為，並以此設計出對應動作，因此將 AI 技術應用於 EDA 完全可行。 「從規格訂定、功能與電路設計、實體驗證、IC 生產封測的每一個環節，AI 都可以發揮人力無法達到的效益。」李明哲指出，IC 設計的關鍵指標是 PPA（Power、Performance、Area），也就是更小的功率、更高的效能與在同樣的面積中置入更多電晶體。 除了 PPA 之外，現在還須納入資安、穩定性…等各種考量，這都讓 IC 設計越來越複雜，「如果仍用既有的設計機制，將無法滿足前面提到的高效能、低成本與快速開發等三大需求，因此導入 AI 已是 EDA 必然趨勢。」 「用 AI 設計 AI 」時代來臨 作為全球 EDA 領導大廠，新思科技在 2020 年就推出具備 AI 功能的 EDA 平台，並攜手工研院成立 AI 晶片設計實驗室（AI Chip Design Lab），推出公版 AI SoC，協助 IC 設計業者縮短開發時程。近期就有臺灣新創公司藉此設計出 AI 加速器，「如果仍採用過去的設計方式，這套用於社交網站的 AI 加速器，需要 100 位工程師，耗時 3 年以上時間才能完成。臺灣新創團隊用了 AI SoC後，只投入了 30 位工程師，在一年半內就完成了產品設計，成效非常明顯。」 隨著智慧化年代來臨，臺灣也積極扶植在地企業發展。由經濟部工業局智慧電子產業計畫推動辦公室推動成立之 AI on Chip 產業合作策略聯盟為協助廠商節省國際行銷成本，串聯全球產業上下游供應鏈，協助半導體、人工智慧與物聯網廠商建立國際級的合作關係，以助臺廠開拓創新商機與提升國際競爭力。 李明哲最後表示，進入智慧化時代後，全球產業對 IC 倚賴越來越深。根據統計，未來市場對 IC 設計工程師的生產力需求將會是現在的 1000 倍，要滿足此需求，AI 的導入勢在必行，「用 AI 設計 AI 的時代已經來到，IC 設計業者必須正視此趨勢做好準備，才能在未來的產業環境中保有競爭力。」 台灣新思科技股份有限公司： https://buzzorange.com/techorange/author/sipoaionchip/、https://buzzorange.com/techorange/2022/10/20/sipo-synopsys/SEE MORE -
迎戰工業 4.0 時代，華碩以六個歷程打造最有競爭力的智慧大工廠工業 4.0 浪潮來襲，工廠也得有智慧才能跟得上時代，企業主不僅要時時掌握機台運作現況，更得要準確預測產能變化。不過，凡事沒有未卜先知，也並非一蹴可及，每一次的精準掌握，都得仰賴科技數據的大量累積。 隨著 AIoT 時代到來，身為電子五哥的華碩看見國際市場的競爭，因此開啟了一段長期且縝密的轉型歷程。從一開始自己先智慧製造升級，重新打造新品牌價值；接著推出台智雲服務平台，成為完全雲原生的公有雲服務商；到後來強化雲端資安品質，並持續關注 AI 、5G、區塊鏈帶來的技術商業綜效。 為了扭轉並創新華碩集團的商業模式，華碩積極投入各種新技術和方法來發展先進的製造能力，並參與經濟部工業局智慧電子產業計畫推動辦公室推動成立的 AI on Chip 產業合作策略聯盟，持續投入 AI on Chip 核心領域發展，推動臺灣產業在國際上的能見度與競爭力。 華碩於「2023 AI+IoT 智慧製造生態系論壇」 中親自演示，如何以六大進程，一步一步引領傳統工廠，逐步蛻變成智慧工廠。 六大歷程+兩階段循序漸進，才能讓工廠真正變 Smart 華碩智慧物聯事業群智慧解決方案事業部智能整合方案產品規劃處處長呂文成指出，從一座傳統工廠走向智慧工廠，勢必得經歷電腦化、聯結化、可視化、透明化、預測化、適性化等六個歷程，而這每一步都必須循序漸進。 首先，工廠需要先透過電腦化、聯結化來採集設備運轉資訊，唯有將實際資訊數據擷取出來，才能進階到下一步的可視化階段。清楚瞭解機台、工廠運作現況，並進一步預測機台可能發生的問題，以做好事先準備、防範未然，做出適性化自主回應。 華碩將六大歷程分作兩階段發展，在智慧工廠 1.0 階段中，華碩完整建立基礎設施，全面收集設備資訊、建置資料庫，並以這個資料庫，為智慧工廠 2.0 階段的數據分析鋪路。 同時，華碩也將智慧工廠系統架構設計分為了四個層次，分別是設備控制層、現場管理層、企業營運層以及協同商務層。 華碩以中央監控管理平台，打通了設備控制層、現場控制層，將工廠大數據統一彙整，成為可視化資訊，並以廠區裡的戰情室，清晰呈現工廠生產指標、品質指標、人力指標、生產支出成本等即時數據與資料分析，讓高階經理人即時做出經營管理決策。 除了中央監控管理平台之外，AR 眼鏡、自動無人搬運系統、AI 瑕疵檢測系統，也都是讓工廠生產效率大幅提升的重要利器。 圖片說明：華碩智慧物聯事業群智慧解決方案事業部智能整合方案產品規劃處處長呂文成指出，從一座傳統工廠走向智慧工廠，必須經歷電腦化、聯結化、可視化、透明化、預測化、適性化等六個歷程。 中央系統以外，新科技配備也讓工廠效率大幅提升 呂文成表示，AR 眼鏡使用情境大致分為三種，一是遠端協作，二是成為行動戰情室，三則是辨識料件、進行出貨確認。工廠人員一戴上 AR 眼鏡，不僅能將工廠各式資訊顯示在眼鏡上，還能進行遠端協作，將現場狀況，立即傳送給遠端人員。 新冠肺炎肆虐全球時，AR眼鏡可說是許多大廠的救星，在當時，許多國際設備專家不能飛來臺灣、不能進廠維運設備。這看在企業主眼裡，可說是焦急的不得了，一旦設備出了問題，情況嚴重時，可能整條產線都必須停擺。 不過，有了 AR 眼鏡就不一樣了，即便專家身在遠方，只要工廠人員戴上 AR 眼鏡、開啟攝影功能，就能讓遠端專家透過 AR 眼鏡視角了解機台現狀，進而協助現場人員維護設備，讓各式機台都能如常運作。 在偌大的廠區裡，當疫情使得工廠缺工、缺料問題日益嚴重時，自動無人搬運系統就成了節省人力的最佳解方。 在華碩研發的解決方案裡，只要製造執行系統把工單簽派下來，智慧倉儲系統就會開始備料，並通知自動無人搬運系統來載運，達到全自動流程，不僅能減少工廠現場人力需求、減少人為疏失，也能提高物料搬送效率，縮短換線工時。 不只如此，華碩也設計了 AI 瑕疵檢測系統。在生產過程中，可以偵測出有問題的元件，有效減少重工工序、報廢率；在生產完成後、產品包裝前，也可以利用這套系統再進行一次檢測，預防不良品進入市場，降低客訴。 在工業 4.0 的時代裡，透過中央監控平台、各式新科技設備的輔助下，智慧工廠已逐步成為製造業發展主流。不過，智慧工廠的腳步不會停，預料在不久的將來，數位孿生、機器學習、各式 AI 解決方案，也將逐步優化智慧工廠解決方案，讓工廠變得越來越聰明。 華碩電腦股份有限公司： https://buzzorange.com/techorange/author/sipoaionchip/、https://buzzorange.com/techorange/2022/10/21/aiot-asus/SEE MORE -
讓汽車不只是「裝著四顆輪子的手機」！ 麥迪創以機器學習技術打造個人化駕駛體驗根據台經院數據資料顯示，在全球各級政府針對電動車產業的政策及市場驅使之下，2021 年電動車於全球的出貨量已突破 500 萬台，預估直至 2025 年期滲透率將會達到 20%；同時，根據波士頓顧問公司的預估，2025 年全球自駕車之市值將上探 420 億美元，而 Level 1~2 部分實踐自動化、智慧化之車輛也將佔整體車市的一成左右。 智慧化車輛的市場規模持續倍增，使得電動化、自駕化已成汽車產業不可逆的發展趨勢。在智慧車載方面，除了輔助駕駛判斷、加強安全性的 ADAS 及自駕系統之外，還包括由智慧化中控版、儀表板、車載娛樂系統所組成的智慧座艙。臺廠挾過去數十年來於 ICT、半導體產業的發展基礎，有望於國際大廠重新建構電動車供應鏈的同時，突破既有藩籬，創造更大的市場機會。 汽車的轉型帶動了「軟體定義硬體」重要性的發展，例如現在各大車廠正積極研發的 ADAS、自駕及智慧座艙系統，都說明消費者在硬體之外更重其軟體功能與使用者體驗。在這樣的前提之下，究竟除了半導體、ICT 產業的既有基礎之外，在軟硬整合及軟體研發方面，臺灣新創又具備什麼樣的優勢？ 臺灣具備打造自駕車之優勢嗎？三條件缺一不可！ 這幾年臺灣積極結合國內半導體設計、製造、封測、軟體及 ICT 系統業者，進行上下游產業鏈的「垂直」結合，更鏈結國際雲端大廠、電子設計自動化軟體等大廠及與潛力新創，形成「跨域」連結，讓臺灣產業可以在下一波智慧革命中掌握優勢。 論及國內外廠商在先進駕駛輔助系統（ADAS）與自駕領域的發展，曾三度以智慧座艙解決方案獲 CES 新創獎的麥迪創，可以說是臺灣智慧車電領域發展中，具有國際發展潛力的新創公司。 從國際自駕車技術市場的發展前景與趨勢面剖析，麥迪創技術長黃慕真認為，臺灣要成為自駕車技術大國有三項關鍵條件必不可免是需要再強化及努力的：其一為市場、其二為資金、其三為產品化的可能性。 黃慕真指出，要打造出適合研發自駕車的環境需要以下三點：第一，自駕車研發動輒數百億美金投資規模，因此需要擁有足夠的投資人以及資金；第二，由於各國對自駕車從研發到上路皆有其不同的發展方向及規範，因此「甲地研發、乙地測試」較不可行，需要足夠的內需市場支撐；第三，要真正做到「軟體定義汽車（Software Define Vehicle；SDV）」，需要具備完整的軟體開發的環境。 相較來說，黃慕真認為臺灣在自駕車時代的優勢為「人才」。黃慕真指出，儘管挑戰重重，臺灣這小而堅實的產業環境，有機會為 IP 新創帶來高度集中的資源：「試想，臺灣這麼小的島卻有這麼多電機、資訊、機械、航太、工程相關人才，絕大多數的畢業生被匡在這小小地方，群聚效應是相當可觀的。」而高度密集的人才，對於新創發展而言是得天獨厚的條件。 未來車的價值所在？黃慕真：「個人化」駕駛體驗是關鍵！ 那麼發展自駕車技術最關鍵的核心是什麼？黃慕真表示，認真思考智慧車、自駕車的本質，最需要去問的，是「究竟一個人為什麼需要買一輛自駕車？」以及「什麼是消費者真正想要的東西？」 回到需求面去看，黃慕真認為，手機的普及帶給人們全新的資訊提供方式、更好的使用者介面，以及更具人性化的人機介面與體驗，若要將同樣的消費經驗搬移至移動服務產業，思考汽車如何帶給使用者超越手機的體驗就更顯重要，「回過頭來，內容的本質絕不是一個又一個模組化的功能，而是如何以『個人化』為最終目標提供一個 central idea。」 例如，麥迪創開發的 3D AR HUD（搭載立體擴增實境技術的抬頭顯示器）技術，可以直接把導航路線投影到路面上，而非擋風玻璃上。透過 AR 技術將虛擬物體疊加在真實路況上，打造虛實整合的體驗，以及創新的駕駛者感受。 圖片說明：麥迪創產品 3D AR HUD 技術，可以直接把導航路線投影到路面上，讓導航更順暢。（此為情境圖，非 3D AR HUD 產品服務） 至於什麼是「個人化」的使用者體驗？黃慕真指出，要將「語音助理」搬上汽車不難，但並非一個口令、一個動作這麼簡單。AI 在真正個性化體驗裡扮演的角色在於資料過濾，將使用者可能都未曾發現的訊息加以分類。 「很多時候你問一個駕駛者，你的駕駛習慣是什麼？很難定義；你問他對空調的要求是什麼？也很難定義。在駕駛行為上有太多難以定義的模糊空間，因此透過 AI 學習駕駛者原有的使用者行為，並替你選擇，才能真正達到個人化座艙的目的。」黃慕真解釋。 好的使用者經驗來自 AI 貼切地幫其設定好所要的東西，在座艙環境裡，可能關乎駕駛的狀態、座椅的深淺、戶外的天氣、行駛的視野、反應時的神情、眼晴的焦距。如此多重且複雜的關係，是沒有辦法一次搜集大量的用戶資料，就打模出一個人人適用的個人化模型。 AI 打造智慧化駕駛體驗，高知識產品展現軟體價值 因此，麥迪創的價值就在這裡，「人機協作（Human-robot collaboration, HRC）最困難的在於每一位使用者都不同。要解決此問題，就必須透過 Self-learning （自我學習） 的技術，讓邊緣( Edge) 端機器在與使用者相處的過程自我學習。」 所謂的自我學習是一種人工智慧，可以使用為標記的數據來進行自我訓練，透過分析數據並從中尋找可得出結論的模式。簡而言之，它是一種具備「填空」能力的 AI 模型。 而麥迪創的 AI 技術不僅可以自我學習，打造最適合駕駛者的駕駛體驗，還可以透過偵測駕駛眼球，隨著時間以及數據的累積，了解駕駛對什麼事物感興趣。黃慕真也舉例，麥迪創現在正在研發導遊機器人（Tour-guide robot），當車上的 AI 發現駕駛對某個地方特別感興趣，就會自動介紹景點特色，讓自駕遊變得更輕鬆。 這樣的數據和資訊具有很大的商業價值，「當消費者今天對產品沒有興趣，卻收到 DM，這是廣告；當消費者今天對產品有興趣，立刻就收到折價券，這就是服務了。」黃慕真認為，未來「自駕車」的智慧座艙將會與手機或個人帳戶連動，打造更完整的使用者體驗。 「未來汽車的價值，不在於馬力或其他硬體零組件有多出色，而是當使用者坐進座艙那一刻，他是否感受到全新且智慧化的體驗。」黃慕真強調，智慧座艙目前仍在整合階段，過去儀表板、中控、抬頭顯示器皆單獨存在、各自為政，未來當所有座艙內功能包括座椅、音響、導航、串流、ADAS、遊戲、上網皆由一台硬體所控，AI 價值將會顯現。 展望未來，麥迪創期待與更多具規模的品牌、企業共結產業生態系，使小公司的創新能量與大公司的豐沛資源產生互補。對臺灣新創來說，締結策略聯盟是車用產業鏈發展的最佳途徑。此外，麥迪創還積極橫向連接臺灣 AI 生態圈，加入經濟部工業局智慧電子產業計畫推動辦公室成立的 AI on Chip 產業合作策略聯盟，經由聯盟協助串接產業鏈上下游夥伴，創造合作商機，促使更多國內廠商投入 AI on Chip 核心領域發展，讓臺灣整體產業逐步在國際市場展現高度競爭力。 麥迪創科技股份有限公司 https://buzzorange.com/techorange/author/sipoaionchip/、https://buzzorange.com/techorange/2022/10/25/sipo-mindtronic/SEE MORE -
AI、智慧車時代臺灣具備哪些優勢？耐能智慧執行長指出「三大」要素當 Google、Apple 都開始自己做晶片，這意味著什麼樣的全球半導體產業典範轉移？這幾年的高科技製造業市場因應多元智慧裝置需求，不論是手機、家電或是智慧車，越來越大量的 AI 客製化晶片需求，無法靠傳統供應鏈模式生產。 邊緣運算與環境運算的發展，也需要可以同時滿足高功效、低耗能、高運算的 AI 晶片來解決數據隱私、電源效率、低延遲及運算能力等問題。根據知名科技產業市調公司 ABI Research 報告預估，2025 年邊緣運算晶片市場規模將上看 122 億美元，將首次超過雲端 AI 晶片的市場規模。 為迎接未來世界的到來，臺灣 AI 晶片新創耐能智慧（Kneron）自 2015年起，便自主研發 AI 系統單晶片，佈局橫跨美國、中國、臺灣及東北亞等地。耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠坦言，耐能創立第一天起，就秉持著「讓 AI 無所不在」的使命，期許未來在每一個終端設備裡，不論是邊緣伺服器（Edge Server）、物聯網裝置（IoT device）；或是從家居、安控到車用等商業應用，皆可看見耐能智慧 AI 晶片的蹤影。 耐能智慧如何於 AI 市場奪得先機？執行長劉峻誠：快、早、勤 問及耐能智慧如何在短短 7 年之內，從前沿技術的研發到產品落地，一路攻進安防、車用產業領導企業，背後商業邏輯如何制定？ 對此，劉峻誠謙虛地笑說，「其中沒什麼訣竅，不外乎比別人快、比別人早、比別人勤勞。」相較於全球大廠，耐能智慧早早便意識到落地應用的重要，從邊緣 AI 的概念還相當冷門的時期，就開始專注開發產品與客戶。當邊緣運算應用在市場的技術影響力逐步成型時，耐能智慧便可因為先行者優勢，更能掌握其產品還有哪些可疊代之處，以及如何更符合市場客戶需求。 「AI 在產業化的過程當中，掌握各個市場的特性、接受度、時間線也相當重要，」劉峻誠指出，由於中國市場對新事物的接收度高、導入的速度也快，因此在 2016 年，耐能智慧很快地以純雲端的 AI 演算法服務與中國騰訊、百度、搜狗等互聯網企業合作，藉此取得相當大量的車用數據，在 AI 產業奪得先機，取得多個來自歐美、亞洲等國際級創投資金；爾後於 2017 年才開始朝日、韓及歐美國家發展。 歷經 7 年發展，耐能智慧旗下產品線目前共分四大方向：首先，在伺服器端客戶包括廣達、中華電信、美國康卡斯特（Comcast Corporation）、韓國最大入口網站 Naver 等；而物聯網（包括家電、安控）方面則包含韓華、友訊科技（D-Link）、義大利 Spark Security等；至於車用部分，則以中、日系品牌為主，包括 Toyota、NISSAN 等，近年亦與 MIH 電動車聯盟及中興巴士展開合作。 看準未來車「分散式」架構需求，耐能智慧以「樂高型」晶片進攻車用市場 劉峻誠表示，之所以在 2020 年才開始佈局車用領域，其實與產業導入週期密切相關。物聯網導入週期短、速度快，從研發、產品打磨到量產約 8 至 9 個月，然車用前裝領域從啟動合作到實際量產動輒 3 到 5 年，目前能夠配合如此長的合作週期，同時具備從 AI、晶片到系統性解決方案的廠商並不多。 「我常覺得，產品競爭力來自持續的打磨，其實沒有別的。」劉峻誠強調，耐能智慧自創業的初期便與騰訊、搜狗等大型互聯網公司合作，取得相當豐富的車用數據資料，可視為車用模型相當重要的基礎，「事實上，AI 晶片產業與過去我們所熟悉的 CPU、GPU 及手機晶片產業大相徑庭，軟體、數據、應用端的 Knowhow 非常吃重，需要高度整合，耐能智慧的晶片小、功耗低，可內嵌至車內不同硬體中，同時它可重構、可堆疊的特性，也非常有利於未來汽車的分散式架構。」 問及是否曾考慮過以「IP 授權」的商模式來切入市場？劉峻誠認為，IP 授權模式在過去 CPU、GPU 的時代確實可行，然而 AI 應用需要龐大的運算數據、好的 AI 模型，同時亦須具備強大的運算能力，在三者缺一不可的情況下，IP 授權將會導致技術端與應用端徹底脫節，「畢竟晶片離應用太遠，不會知道應用端對於數據和運算的需求，將會導致上下游間逐漸脫離。」 因此，為符合應用端客戶的需求，耐能智慧眼下策略為開發垂直產品線—軟體、應用、模型、底層晶片等一條龍搞定，上下變動可同時調整，利於在 AI 世代先馳得點，以實際應用落地取得國際重要客戶的信任，彰顯其彈性且靈活的差異化優勢。 台灣車用供應鏈未來挑戰為何？ 回過頭來談臺灣廠商欲以 AI 晶片切入車用市場的難點，劉峻誠不諱言指出，先天不具備完整車用產業架構為臺灣最大挑戰，「如果今天我是臺灣某間 IC 廠，想要做車用晶片，首先會遇到的難題，就是臺灣自己沒有汽車產業和足夠市占率的品牌，因此從上下游整合、數據搜集、疊代到實際落地都會相當困難。」 對此，劉峻誠感慨說道，這也是為什麼耐能智慧目前仍有 70~80% 的營收來自海外；除了逐步強化與做大臺灣市場競爭基礎，耐能智慧自創業第一天起便已在國際化布局的基礎上，從人才到市場皆直接與世界接軌：包括網羅臺、中、美三地人才，分別取其在半導體製程、發展廣且快的市場，以及前沿技術開發等優勢，為公司發展帶來更寬廣的可能性。 除了新創公司自己得爭氣之外，劉峻誠也指出，在很多國家，AI 晶片發展皆與政府及產業政策高度相關。 耐能智慧除了拓展國際市場外，也積極耕耘臺灣本地的 AI 生態圈，作法包含推動偏鄉國小、國高中、大學的 AI 相關教育課程之外，亦加入經濟部工業局智慧電子產業計畫推動辦公室成立的 AI on Chip 產業合作策略聯盟，透過聯盟提供的產業專題與商機研討、產業推廣交流等服務，深度掌握產業脈動，並由聯盟協助引薦產業鏈上下游合作夥伴，共同投入 AI on Chip 核心領域發展，合力拓展臺灣整體產業的國際上能見度與競爭力。 「臺灣掌握了 AI 世代最重要的三要素：數據、前沿演算法及算力（半導體），再加上臺灣供應鏈相當堅固的情況下，相信我們在 AI 時代是很有機會的。期望有一天，比起去投注心力在他國的企業及國家政策，更可以回過頭來回饋自己的家鄉。」 耐能智慧股份有限公司： https://buzzorange.com/techorange/author/sipoaionchip/、https://buzzorange.com/techorange/2022/10/21/kneron-sipo/SEE MORE
