這個趨勢跟我們夏季班第3堂課提到的股票有關係，
大家知道是什麼嗎？？

#車輛電動化趨勢　MCU、CIS需求上升
車用半導體擴張的推動力，來自於自動駕駛、輔助駕駛系統等汽車控制相關需求，例如微控制器（MCU），也就是目前車用晶片缺貨之中的大宗，還有感測用的雷達與CMOS影像感測器（CIS）等外 就來自於環保車輛與節能減碳的趨勢，也就是功率半導體領域。

在微控器方面，Semiconductor Portal報導，市占率最高的是日廠瑞薩電子（Renesas），先進的微控制器良率控制可將瑕疵品壓低到0.1 ppm以下，也就是1,000萬分之1以下。瑞薩已量產搭載28奈米製程Flash Memory的微控制器，在車輛的電控系統（ECU）幾乎都搭載微控制器，而且傾向於加強安全性的效能冗餘，使微控制器的需求將進一步提高。

而10年來年複合成長率（CAGR）達16%的CIS市場，雖然在2020年受疫情衝擊，據IC Insights統計成長率僅3%，不過預估2021年，將成長19%，達228億美元，未來5年年複合成長率約12%，到2025年達336億美元。若以數量計算，2020年67億件的CIS，將以14.9%的年複合成長率，到2025年可年產135億件。

雖然CIS的主要需求，仍來自於5G普及帶動的手機銷售，手機鏡頭CIS的年複合成長率6.3%，2025年可達157億美元市場規模，但以成長速度來說，車用CIS成長最快。IC Insights估計，未來5年車用CIS的年複合成長率可達33.8%，到2025年可達到51億美元。

其他應用領域，如醫療與科學系統、安防監控、機器人與物聯網等工業用途，雖然2025年預估的市場都比手機用與車用CIS來得小，但成長速度都高於手機用CIS。

在車用CIS相關的市場，富士奇美拉總研（Fuji Chimera Research Institute）的報告預估，先進駕駛輔助系統（ADAS）與自動駕駛所需的車用攝影模組，由於環繞影像系統（Surround View）普及，使觀測攝影機（View camera）被採用的數量增加。

此外，在日本、歐洲、美國都開始強制採用自動緊急剎車系統（Autonomous Emergency Braking），也讓車前攝影機使用量上升。

2021年後疫情時代車市慢慢恢復，上述兩種車用攝影機的需求也會明顯攀高。預估到到2026年，車用攝影機模組的市場規模，將達到9,930億日圓（約合91億美元），與2019年相比，增加93.8%。

同樣使用攝影機的行車紀錄器，全球需求也在成長，不過各地區對於行車紀錄器對隱私的影響看法不同，部分國家增加速度較慢，但整體來說在安全性的需求下出貨仍會逐步上升，富士奇美拉總研預估，一般車輛使用的行車紀錄器的市場規模，到2026年會達到3,200億日圓（約合29.5億美元），比2019年增加2.2倍。環繞影像系統與行車紀錄器，都會拉高車用CIS的出貨量。

#車用功率半導體廠擴產　#追趕電動化商機
車用半導體之中，另一個項目是功率半導體。功率半導體在車輛與電機設備等都有使用，不過在車輛電動化的趨勢下，車用功率半導體的推升作用更加明顯。

國際半導體產業協會（SEMI）曾在2019年預估，以8吋晶圓估算的半導體產能，會在2022年達到月產650萬片。不過，在純電動車（BEV）與油電混合車（HEV）需求與產能不斷提升，功率半導體可能出現供應不足問題，使相關廠商開始加大投資。

例如英飛凌（Infineon Technologies）目前是最早投資功率半導體12吋晶圓廠的廠商，位於德國東部德累斯頓的第1座工廠已經開始量產，目前第2座12吋晶圓功率半導體廠，則在奧地利南部Villach興建中，預計將量產功率MOSFET與IGBT。車用零組件一級供應廠電裝（Denso）則是英飛凌的出資者之一，以穩定功率半導體供應來源。

電裝在車用半導體的投資布局，也包括針對瑞薩電子，逐步提高持股比例，到2020年底為止，占瑞薩股份8.84為第2大股東。電裝也與功率半導體新創Flosfia建立資本合作關係，在氧化鎵（GaO）功率半導體的車用領域進行研發合作。而占有電裝股份20%以上的豐田汽車（Toyota），也正在把車用半導體、電子零組件等硬體的研製，轉移到電裝。

安森美（ON Semi）則是以收購方式取得GlobalFoundries的美國紐約州Fishkill的12吋晶圓廠（fab 10），總價4億3,000萬美元，2019年已先付1億美元，到2022年底前會支付剩下的部分3億3,000萬美元。這座12吋晶圓廠雖然還沒有完全讓渡，但依據協議已開始為安森美生產半導體。

目前看來，歐美的功率半導體場對於12吋晶圓廠較為積極。而在日廠方面，三菱電機（Mitsubishi Electric）預定會在日本熊本縣工廠引進12吋晶圓的量產產線。三菱電機在廣島縣福山工廠目前只有後段製程，不過熊本工廠將來如果產能已滿，福山工廠設置12吋晶圓產線也將成為選項。

富士電機（Fuji Electric）在2021年度（2021.04～2022.03）的半導體設備投資額會拉高到410億日圓（約合3億8,000萬美元），年增1倍以上，以因應電動化車輛對於功率半導體的旺盛需求。而原本預計在2024年3月前的5年間，要完成的半導體設備投資1,200億日圓（約合11億美元），會在2023年3月前完成。

雖然這些投資主要集中在8吋晶圓的前段製程，不過，富士電機也正在研發12吋晶圓製程。至於何時設置12吋晶圓量產產線，由於12吋產線所需投資額是8吋產線的2倍～3倍，因此要依據市況再來評估。但比起12吋矽晶圓產線，富士電機可能對新建碳化矽（SiC）產線更感興趣。富士電機的2021年度半導體研發費，將年增6%，至130億日圓（約合1億2,000萬美元），研發車用IGBT、SiC功率模組，以及工業用第8代IGBT技術。

2021年第1季，富士電機的電動化車輛（BEV、HEV等）功率半導體訂單額，年增51%，金額與2020年第4季大致相同。預計到2021年第2季，也會維持第1季的同等級訂單額，此後則開始逐季成長。

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量子計算對新一代物流管理的衝擊

文章來源：文/編輯部特約撰稿人

本文作者是編輯部特約撰稿人，隱姓埋名高深莫測，是台灣武功高強的獨行俠，曾職於國際快遞公司，擔任供應鏈分析與管理工作。經歷於各大物流企業與貨主企業，吸收各大門派功夫，並將其融會貫通，自創一派，爾後擔任各大企業供應鏈物流顧問工作，對台灣物流發展有獨特的眼光，總是能夠洞燭機先，布局未來。近年來，在研究與實踐中，不斷提出科技趨勢與產業創新發展策略，希望能為台灣供應鏈產業注入活水。(編輯部)

量子計算(Quantum Computing)是最早的理論基礎源自1969年，1980年代還處於理論探索的時代，2011年加拿大D-Wave公司推出全球第一套號稱商用量子電腦，但是到目前為止，世界各國所提出的量子電腦嚴格來說都只能做特定的計算，離真正的泛用型商業化（例如如預測氣候變遷、藥物最佳成分組合、材料配方最佳組合…等）仍有一段距離，不過猶如當年萊特兄弟首次飛行12秒，開創了人類商用飛行的序幕；量子計算再過幾年將會有更成熟的技術，對於物流界而言，量子計算應用於日益複雜的物流系統是可期待的。

關於量子計算的相關概念，目前已有許多其他文章有專文介紹，本篇不會再贅述這些基礎知識。對我們而言，我們可以這麼理解：假設有一台新的電腦，其運算速度是目前電腦的幾百萬倍，物流業可用這樣的電腦資源做那些改善？

演算法與資料傳輸的重要性

量子計算打開了物流中心與供應鏈系統「最佳化」的一扇窗，但是要能有效利用量子計算，關鍵還是相關數據的即時回報，以及演算法的設計。

物流的實務應用中，最著名的就是旅行推銷員(Traveling Salesman Problem)問題，也就是一個城市假設共有n個點需要去取件，從物流中心出發，我們希望每個點都只拜訪一次，最後再返回物流中心，要怎麼走可使總路徑最短。

假設拜訪點共有25個，就會有25X24X23…X2X1=25!（第一個點有25個選擇、第二個點有24個選擇…依此類推），這個值大概是「1.55X1025」。要在這麼多排列組合中找到最佳路線，假設電腦每一秒可計算「1013」個路線（每秒計算一兆次，已經是超級電腦等級），也需要「1.55X1012」秒，而一年有 3.1536X107秒，大約需要「5X104」年才能算完，就算是祖孫三代都不停歇，也無法完成此計算。

然而實務上的問題不光是如此：每台貨運車輛在都會間的最後一哩配送，每天至少都是20~40個點，而且以往 我們的運具種類少，因此在做路線最佳化時，大概只需考慮最佳路線這件事；現在（甚至以後），貨運運具種類越來越多，除了無人機、無人車，還有人類駕駛員的電動小車、甚至派送員騎的機車、自行車。

也就是說，如果有n個物流配送點，每個配送點可選擇m種運具，光是運具的排列組合就有「m x m x m .…= m2」種，再考慮最佳的路線求總運輸成本最低，而且這個計算尚未考量各運具所在道路的車流狀況，有時候算出的最短路徑說不定剛好就是塞車的路徑。

在演算法設計上，就好像要計算1+2+3…100的累加，我們可以很直覺利用一個100次的循環，每次把數字依序加入，最後得到結果；也可以利用「(100(100+1))/2」這個公式直接算出來；要計算哪條路徑最短，我們可以使用暴力破解(brute force)方式，先窮舉所有可能的路徑，逐一計算其運輸成本，全部算完後再決定最佳路徑，也可透過啟發式演算法，找到「近似最佳」的路徑。

演算法好壞有著天壤之別，如果使用較差的演算法，或許透過量子電腦可算出最佳解，但是需要耗用較多時間，這些計算時間都代表成本，如果要花很多錢計算去找出最佳解，反而減損了最佳解所帶來的實際效益，因此好的演算法才是最佳化的硬道理。

而在資料的即時回報上，這也是量子計算過程中需要管理者多關注的議題，因為屆時「計算力」已不是問題，問題是我們是否即時餵給中央系統正確的資料！

例如物流中心目前正在路上的各種運具，每分鐘需回報一次自己所在位置與狀態（包括車輛剩餘的油量、電量、目前載重），以及系統對於目前各運具所在位置與道路擁擠狀況，因此這些車輛上必須有相關的IOT設備，將訊息自動回報給物流中心後，物流中心彙整再批次送上雲端交給量子電腦計算。

可想見，我們所謂的即時，最多只能以「一分鐘」為單位，因為如果上傳的是五分鐘、十分鐘前的數據給中央系統，算出來也是五分鐘、十分鐘以前「應該」的最佳化狀態，拿五分鐘前的最佳化狀態指令作為物流資源的調度，恐怕會拉大實際運作的差距。

就拿「十分鐘」來說，十分鐘對一個物流系統而言，已經有很多事又變化，例如原本客人的訂單可能被取消、更改配送地點、緊急訂單加入、或是又有100個新的消費者下單…，而量子計算對於這類多變的動態環境，有機會把「物流最佳化」這件事真的做出來。先決條件就是，是否真的有即時把資料餵給系統。

資料來源：https://www.logisticnet.com.tw/publicationArticle.asp?id=1065

[Tesla 如何在自駕領域中競爭?]

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👉🏻 分析全文：https://gamma.to/notes/f6zIVy4MqfwLCvTzQSfC

如果對無人駕駛領域一點都沒概念的小白，可能會以為自駕技術沒有很多廠商在競爭？由於產業競爭者相當了解無人計程車的市場潛力，有很多的競爭者加入並期待分食這塊大餅。舉例：在我們撰文的當下，已經有 56 家公司有著不同等級的加州自駕測試許可，但 Tesla 卻不在這份名單裡面。

Tesla 採取非常不同的自動化方式，Tesla 藉由部署自駕軟體到活躍車輛中蒐集資料，嘗試直接跳級。Tesla 不使用 LIDAR 和地圖資訊也讓其非常特別。

由於潛在市場巨大，很多擁有豐富資金的巨型科技公司正嘗試進入市場。我們相信巨型科技公司如：Tesla、Waymo (Google)、Zoox (Amazon) 和有潛在可能的 Apple 及非常多的公司，將會讓競爭相當激烈。

無人計程車的經濟效益並不像現今的 Uber/Lyft 模式一樣良好，原因在於無人計程車為「單邊網絡效應」而 Uber/Lyft 為「雙邊網絡效應」。

目前眾多競爭者能在小範圍運行 Level 4 的自動駕駛服務，Waymo (Google)、Nuro、 AutoX、Baidu 位列其中。他們採取以各城市逐步擴張的方式。但 Gamma 無法不確定為甚麼 Level 4 的服務在過去 1 - 2 年未如同該領域的專家所希望般的擴張快速。目前很難斷定是因為工程還是法規因素。這也讓判斷自動駕駛產業的時間點變得非常困難。

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第四代大改款的FIT在台灣推出兩個等級，分別為HOME汽油版，以及 e:HEV 油電版。目前原廠預接單價分別為：HOME 汽油版 76.9萬；e:HEV 油電版 86.9萬。交車時間的部分，汽油版目前預計9月11日後開始交車，油電版則要到11月或12月交車。

本次試駕的 HOME 汽油版，從外觀上來看除了頭燈擬人化的視覺效果且採用全LED外，車頭整體造型也較上一代更為圓潤。另外車側A柱的設計也是本次改款的重點，全新第四代的FIT在原本傳統A柱的地方，向外延伸一根輔助A柱，透過這樣的設計提升三角窗視野面積，搭配平整化的儀表板設計，創造出較為開闊的駕駛視野。

而動力方面，汽油版本搭載代號 AP2 的Earth Dream Technology （地球夢）引擎，搭配CVT變速箱可提供最大馬力121PS以及最大扭力14.8kg-m。原廠公佈的平均油耗為 17.9km/L。

內裝空間的部分，第四代FIT依舊保有 ULTRA SEAT 的多功能變化座椅設計。透過後座座椅的傾倒與收折，可以最大化利用車室高度，創造多變的車室收納空間。

在安全配備部分，全車系標配最新的Honda SENSING 智慧安全主動防護系統，採用新的偵測鏡頭及系統，包含了：ACC 主動式車距調節巡航系統（30km/h以上作動）、FCW前方碰撞警示系統、LKAS車道維持輔助系統（72km/h以上作動）、LDW車道偏移警示系統（72km/h以上作動）、RDM道路偏移抑制系統、AHB遠光燈自動切換系統。

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太魯閣出軌事故發生後，除了相關肇事責任的釐清外，接著更重要的就是後續的改善作為。其實早在2019年，立法院就已經通過了讓台鐵裝設預警系統的相關預算，不過測試一直未通過，因此預計今年4月底才要開始裝設。

同樣是鐵路系統，我們拿高鐵的情況來比一比。高鐵早在10幾年前建設之時，就已經把預警系統納入規劃之中，從營運之初就開始運作。另外，高鐵全長約350公里，就裝設了197處，平均1.75公里就有一處。對比台鐵全長1100公里，目前的規劃僅有25處，真的足夠嗎？

另外，高鐵還有一點是台鐵的系統完全比不上的，高鐵的預警系統具有「主動介入」功能，在偵測時能夠自動介入列車的操控減速，避免駕駛疏忽而煞車不及。也因為有這樣優良的系統，高鐵才能營運15年來保持優良的營運成績。

台鐵既然已經比高鐵晚裝設邊坡預警系統，使用的設備卻比高鐵還要落後，這點實在難以接受。雖然大家都可以理解，高鐵的建設等級和營運複雜度無法和台鐵比較，台鐵的車種眾多，也會增加系統整合的難度，但是給了台鐵這麼多預算和時間，就應該拿出相應的成果來。

隨著事故處理漸漸告一段落，我們會將後續的精神全力放在台鐵的體檢與改革上，希望這次的事故能夠成為最後一次，不讓憾事再發生。

新在哪裡？
●發展到第二代車型，外觀、內裝悉數重新設計。
●目前僅提供 5 門 SW 旅行版，共 5 個等級，4 門法國原廠尚未提供車輛引進。
●車型定位旗艦跑房車，整體造型更加寬扁，營造更動感樣貌。
●全車系採用 FULL LED 頭燈 (遠近燈雙模式)、LED 獅王獠牙整合式日間行車燈、12.3 吋全彩數位儀錶顯示幕、8 吋全彩觸控螢幕、淡藍色多段可調座艙氛圍照明、獅爪印象 FULL LED 尾燈、雙區數位恆溫空調系統、染色隔熱玻璃、雙前座 8 向電動調整座椅、雙前座四向電動腰靠、雙前座多模式按摩功能、Qi 無線充電系統...等等。
●全車系標準搭載 ADAS，包含 ACC 主動式定速巡航附自動煞車及再啟動功能、ABSM 主動式盲點偵測警示系統、ASB 主動式煞車輔助系統、DAA 駕駛注意力警示系統、FCW 前方碰撞預警系統、HBA 智慧型遠近頭燈、HDA 高速公路駕駛輔助、LKA 車道維持系統、LPA 車道保持系統、SLI 速率掃描辨識系統。

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