【車用半導體2-2】低成本AI方興未艾　黃崇仁：「完全電子化」汽車才剛起步

根據Gartner研調顯示，今年全球車用半導體市場規模將上看769億美元，比2022年成長了13.8%，未來年複合成長率逾11%，成為半導體市場需求成長最快的類別，預計2030年市場規模可達1,450億美元。主要成長動力來自於先進駕駛輔助系統（ADAS）、車用高效能運算、純電動車（BEV）、油電混合車（HEV）等需求。

台灣先進車用技術發展協會（TADA）理事長、力積電董事長黃崇仁於9月一場車用半導體論壇中提到，在疫情剛開始前兩年，汽車電子嚴重缺貨，造成汽車產業相當大的影響，這是引發各國搶進半導體在地化生產的最大誘因。

汽車電子產業這幾年發展速度加快，因為新一代電動車正在加速電子化過程。而汽車電子涵蓋的範圍相當複雜。「比方說車用螢幕必須有驅動IC，後照鏡也要搭配Sensor（車用感測器），所有車用零件都有一套獨特標準。」他說。

黃崇仁指出，車用螢幕、後視鏡等這些都只是初步的車用電子。「完全電子化」的汽車才剛要開始，它必須與電動車整合，這是一個方興未艾的市場。


今年7月，一艘滿載3783輛車的汽車運輸船在荷蘭外海起火，當時船上約25輛電動車，火災發生後，包括賓士、BMW、Mini 等廠牌在內的數千台車全數報銷，而電動車被認為是起火主因。由於電動車動力來自於電池，電池過熱會產生化學反應，導致電池膨脹，變得十分危險。

「一台車平均單價20萬美元，3000台車等於燒掉6億美元。」因此他建議，這些電動車的電池未來可在台灣進行組裝，並與車輛分開運送，以減低運送過程造成的危險。「不只是電池，所有車用電子都可以在地化生產。」

車用AI商機無限！

黃崇仁提到，現在市場上最流行的AI晶片多用於大型資料中心，像是輝達H100成本非常昂貴，絕不可能用於車上。所以下一步是把真正的AI放到車子裡，台廠若專注於設計並生產低成本車用AI晶片，就是一大契機。

一台跑在路上的車，裡面有電池，有電腦，有AI，加上自動化和電力管理，這已跟傳統汽車大相逕庭，對汽車工業絕對是一大變革。「現在Mercedes-Benz、BMW、Audi這些名車，車上已有很多AI，例如可讓車主使用語音命令操控車上的冷氣、窗戶等開關。」

「因此，下一步最重要的是如何用AI來控制汽車。」黃崇仁說，「其中一種是插入鑰匙後，說聲開動，它就開動，叫它開門，它就開門，這是最基本的AI。」

用AI找到汽車受損部位！

未來可能還有一種AI晶片能偵測汽車發生甚麼問題，車廠可利用AI去找到車子哪些部位受損、需要維修，汽車維修員也能因此更加省事。

黃崇仁點出，要讓電動車快速普及，且都具備自動駕駛能力，有AI運算能力的平價晶片將成為重要關鍵，因為車廠感受到AI對電動汽車的推動很有幫助，但是高單價車用AI晶片又太貴，若是有平價且足夠運算能力的車用AI晶片，就能夠降低電動車成本，再搭配適合的汽車電池、充電樁系統，就能讓電動車更快速普及。

他認為，汽車產業與電子產業已漸漸形成雙軌（Hyprid）模式，雙方都必須要跟著AI趨勢來走；車用半導體能夠取代傳統汽車上的很多零組件。電動車廠力拼價格到最後，晶片、零組件和相關解決方案，就是台廠的機會，如同生產PC、筆電一樣，車用電子將會成為台廠的絕佳商機。

車電七大AI影像技術

義隆電子總經理特助葉宗穎也在論壇中表示，對於先進駕駛輔助系統（ADAS）與智慧座艙產品研發，有七個關鍵AI影像技術需要特別注意，包括高畫質影像、Edge AI演算法、訓練用資料集、領域知識、AI開發系統、線控技術、實際道路資料等。


葉宗穎指出，有了AI演算法之後，廠商在開發上就必須要知道如何挑選正確地資料集進行訓練，甚至透過VR方式產生訓練用的影像資料集，加速訓練AI辨識模型，提升模型可用性。由於不同國家在交通環境上有不太一樣的特性，因此業者透過機器學習操作方式，依照客戶不同國家交通工具特性需求，進行AI模型客製化訓練。

在智慧座艙方面，葉宗穎認為要針對實際使用情況進行客製化設計，才能符合客戶需求。舉例來說，日本計程車司機習慣戴手套，智慧座艙螢幕觸控就要能夠在使用者戴手套的情況下，才能正確感應。

在先進駕駛輔助系統（ADAS）方面，葉宗穎提到自家產品在Local Edge AI辨識技術的進展。該公司提供車道偏移警示系統、前方碰撞警示系統、車距監視與警告系統、行人偵測警示系統、駕駛狀態監控等功能，並且透過雷達感測器進行融合運算（Sensor Fusion），搭配汽車線控系統，可提供L2+等級的先進駕駛輔助功能，同時也針對大型客運巴士推出對應的L2先進駕駛輔助產品。