「重點在內文」「圖末有股票整理」前一陣子在新聞看到郭台銘說要成為第二個護國神山，當時心想，別鬧了吧
但最近瞭解後發現鴻海背後在做的事情是有非常大的商機整理鴻海在做的轉型內容
鴻海 於2019年6月提出轉型
「3加3」涵蓋「電動車、數位健康、機器人」三大產業 及「人工智慧、半導體、新世代通訊技術」...
「重點在內文」「圖末有股票整理」前一陣子在新聞看到郭台銘說要成為第二個護國神山，當時心想，別鬧了吧
但最近瞭解後發現鴻海背後在做的事情是有非常大的商機整理鴻海在做的轉型內容
鴻海 於2019年6月提出轉型
「3加3」涵蓋「電動車、數位健康、機器人」三大產業 及「人工智慧、半導體、新世代通訊技術」三項新技術
目前長期轉型中最有進展的為電動車，成立MIH平台目標2025-27 年市佔率 達10%
最快於今年底將有客戶開始出貨
目前客戶包含裕隆、拜騰、Faraday Future、FCA和Fisker
此業務毛利率可望優於平均
MIH聯盟分為電動車軟體開放平台、電動車硬體開放平台和關鍵零組件三大部分
而公司目標透過「MIH EV軟硬體開放平台」
建立鴻海電動車生態系，立志成為電動車體系的安卓平台。
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軟體開放平台：
* 解決現今汽車產業痛點：
1) 硬體定義(落地即貶值)
2) 複雜架構(管理難度高)
3) 封閉系統(難共同開發)
*電動車開放平台
1) 軟體定義(升級即升值)
2) 軟硬分離(開發週期短)
3) 開放生態(集眾人智慧)
*未來應用：
1) 自動駕駛
2) 車隊管理(fleet managemen）
3) 自駕計程車 (robotaxi)
4) 智能車(smart car)和智能家居(smart home)。
駕駛車子會越來越像使用手機和電腦，因此要做到即時性與安全性兼顧，
而由軟體定義的車子其開發周期將縮短，進入門檻也將降低。
硬體開放平台：
解決傳統汽車產業痛點：
1) 費用太高(平台耗資30億美元)；
2) 開發期長(開發中 途失去競爭力)；
3) 資源不足(人才、市場規模不足)。
* MIH硬體開放平台：
1) 開放技術規格
2) 模組彈性客製
3) 深耕關鍵零 件
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*模組彈性客製：
動力驅動模式、級距、電池包等互相搭配組合以符合客戶 需求。
*輕量一體成型：
透過一體化鋁鑄+沖壓件以降低成本、減輕重量和減少震動 /噪音。
*EEA架構：
電子電機架構，包含AUTOSAR、ISO26262、Ethernet開放架 構+ 5G/6G、BCM & ADAS & VCU & IVI整合。
*自動駕駛技術：
開放性(實現共同開發)+人本設計(兼顧安全操駕)。
架構：
底層載具平台(兼顧安全的高精度動態控制)+上層應用生態鏈(具擴充 性、替換性的軟硬體)。
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關鍵零組件：
電池占成本高比例，但車用電子比重將快速提升(自動駕駛、車聯網和智能 座艙)
是未來其最有競爭力的部分。
* 鴻海六大電池黑科技：
1) 固態電池研發；
2) 無貴金屬全新製程；
3) 高能量 密度電池；
4) 電池快充與低溫優化；
5) 低膨脹軟包技術；
6) 雲端AI電池管 理系統。
*鴻海預計將於2024年推出首款商業化固態電池(與SES和寧德時代合作)，正 極材料開發(鋰鎳錳氧化物)+負極材料開發(矽炭，長期則是無負極)+固態電 解質+助導劑(循環壽命+10%)
可望減輕一半重量並縮小體積至六分之 一。
*雲端AI電池管理系統(BMS)：AI會根據使用習慣調整參數，延長電動車電池 壽命和使用效率，而汽油車隨著使用時間拉長，油耗表現將越來越差。
*驅動系統：常見為三合一動力系統(馬達+逆變器+齒輪)，鴻海打造六合一 系統 (再整合車載充電器+直流變壓器+分電盤)，增加設計彈性及降低成本。
*車用電子：自動駕駛、車聯網和智能座艙；日本機場已導入Lv3自動駕駛接 駁車。
*車體結構：輕量化(獨家高強度壓鑄材料)，一體成型(4,200噸壓鑄機，符合 歐系大客戶要求，已量產)+高效能散熱密封技術(出貨給美系電動車大客 戶)。
*鴻海研發出世界最小光學雷達A15，體積減少96.3%(比Apple Watch還 小)，重量減輕76%)
*根據顧問公司BCG， 2025-30年全球電動車年銷量可達3,600萬輛。
鴻海 MIH 聯盟於 2021 年 1 月 31 日發表第一代電動車開發者工具平台
透過開放式的通信協議及採用線控驅動技術，提供自駕生態 鏈業者在研究自動駕駛系統發展時
能有輕易操控平台動態之介面，縮短系統開 發者設計與功能確認的時間，並降低自駕汽車開發門檻。
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電池管理系統架構 在 Analog Devices台灣亞德諾半導體股份有限公司 Facebook 的最佳貼文
新聞搶先報：ADI無線BMS助力Lotus重新定義電動車機動性
Analog Devices, Inc. (Nasdaq: ADI)宣佈英國知名品牌Lotus汽車計畫在其下一代電動車(EV)架構中採用ADI的無線電池管理系統(無線BMS)。ADI的無線BMS憑藉不斷提升的設計彈性、更高的電池可維護性及更輕量而獲得Lotus青睞。此次合作將助力Lotus安全穩步擴展其未來電動車平台，持續突破設計和技術邊界。
ADI無線BMS技術省去傳統線束，減少高達90%的線束和15%的電池組體積。此外，並提高設計彈性及可製造性，同時不影響電池使用壽命內的里程數和充電精度。ADI 無線BMS簡化了電池組的裝配與拆卸過程，確保快速高效地移除，並修復故障電池電芯。
Lotus 動力與底盤工程總監Richard Lively表示：「我們與ADI密切合作將無線BMS整合至全新的輕量化電動車架構(LEVA)中，未來，所有Lotus 電動車均將基於此架構設計。無線BMS透過省去傳統線束協助Lotus 提供輕量化解決方案，在優化車輛性能的同時，也契合我們『以優秀技術賦予卓越性能』的品牌理念。」
Lotus 汽車車身架構的設計目標是使其發揮超高性能。無線BMS的設計彈性讓Lotus 的工程師在進行車輛設計時能夠更自由，使電池組融入整車設計，而非讓整車設計去適應電池組。此外，ADI的無線BMS可最大化每個電芯的能量利用率，進而優化車輛續航里程，其與Lotus 對耐久性的專注要求一致。
ADI電動汽車事業部總經理Roger Keen表示：「Lotus 在製造高性能、持久耐用的賽車和道路車輛方面享有盛名，其多款車型榮登經典之列。我們攜手重新設想了可能性，為電動車產業開發了一款變革性方案：全新的超輕量化傳動架構和無線電池管理系統，在協助汽車達到優異性能的同時，也為環境的永續發展和低碳地球作出貢獻。」
此外，電池必須能跟上Lotus 汽車的使用壽命。無線BMS能夠測量電池組健康狀態，簡化裝配和拆卸過程，確保故障的電芯能快速高效地拆卸並修復。由於電池模組是軟體可編程的，因此可實現快捷的線上升級，使得道路車輛與賽車的維護更加輕鬆快捷。電芯控制器與電池模組作為一可維護單元使用，可進一步簡化服務模式。
欲瞭解ADI無線BMS詳情，請瀏覽：www.analog.com/electrification
欲瞭解Lotus 汽車詳情，請瀏覽：www.lotuscars.com/en-US/
Analog Devices 簡介
Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)於現代數位經濟之中心發揮重要作用，憑藉種類豐富之類比與混合訊號、電源管理、RF、數位與感測技術，將現實世界之現象轉化為具行動意義的洞察。ADI為全球12.5萬家客戶提供服務，涵蓋工業、通訊、汽車與消費市場之產品超過7.5萬種。ADI公司總部位於麻塞諸塞州威明頓市。更多資訊請瀏覽：www.analog.com 。
關於Lotus
Lotus 汽車全球總部位於英國諾福克郡海瑟爾，是賽車和超級跑車生產營運、Lotus 先進性能中心和Lotus 指標性的2.2英里測試跑道的所在地。Lotus 汽車打造高性能賽車，成就賽道上的成功傳奇，其賽車曾斬獲13年國際汽聯世界一級方程式錦標賽冠軍及其他多項冠軍殊榮。Lotus 於2021年7月推出全新的Emira跑車，為其最後一款高階汽油動力賽車，首批客戶預定車輛將於2022年交付。2019年7月，Lotus 推出了全球首款全電動英國超級跑車Evija，客戶車輛交付將於2021年開始。
電池管理系統架構 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
從火星探測系統到輔助工業製程，美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用？
李佳樺 2021/08/13
從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今，已經過了3000多個「火星日」，肩負著火星探測的重要任務，8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的，則是好奇號的 AI 運算系統，其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的，公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業，建立 SaaS 服務，為產業提供 AI 輔助平台，2020 年更獲得 1.3 億美元的投資，拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。
Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機，源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件，企業希望導入 AI 優化決策過程，合作中也發現了石化能源產業的痛點，研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品，不僅受到美國石油公司歡迎，日本市場也買單。
有了日本的先例，這套美國研發出的產品，照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題，不料到了台灣卻窒礙難行，甚至需要重新開發不同的產品。
Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰？
台灣市場與美國差異大，Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品
台灣分公司總經理張中宜說明，台灣產業的先天特性，讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題，以石油產業的產品舉例，在台灣只有中油、台塑兩個客戶，且台灣的石油公司並不做研發工作，多半直接向國外公司購買配方，因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下，研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。
「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境，跟重新創業差不多。」張中宜表示，AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師，也要有懂產業製程的專家團隊，龐大的研發費用與對產業專家的需求，讓每一次產品開發都像募資活動，團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點，說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。
然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。
她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ，第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學，更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮，讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問，執行戰略布局或開發新通路的工作，面對 Beyond Limits 在台灣的難題，團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。
延伸既有美國產品技術，尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關，研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似，痛點都在於漫長的研發過程，就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣，電池配方更要經歷至少半年的實驗，且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型，溝通成本相當高昂。
使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統，研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速，系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇，縮短約 2 千倍的研發時間。
Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟，以其認知 AI 的核心技術，協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析，並整合作業人員專業知識與數位化作業模式，制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說，透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程，更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。
另外，Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台，投入面板機器手臂維修建議系統的開發，「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業，也與風電廠陸續接洽，但台灣的風電仍在建設階段，缺乏營運經驗，目前的維修需求也不高。」張中宜談到，市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求，且市場密集、成熟的產業，公司在與投資人仁寶電腦的合作中，發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似，而且痛點也類似：包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程，以及依賴經驗的維修決策。
目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發，由廠商提供維修資料與產業專家， Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據，建立資料背後的邏輯推演，系統最終能判斷機器損壞的原因，並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本，對維修人員來說也有可依循的維修建議，長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ，促進升級。
以邊緣運算技術，與北捷合作開發人流異常預警系統
而將技術從太空拉回到地面，Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作，使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術，原理是透過分散式的運算提升效率，達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別，降低反應時間落差。
張中宜舉例，正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置，開始滑手機，異常的人流可能是人群往四面八方散去，產生快速移動的樣態，異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室，大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間，也能避免踩到人臉辨識的紅線，未來希望擴張應用到大樓監控，或是銷往他國的大眾運輸系統。
源自NASA，認知型AI成為技術優勢與門檻
與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同，Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ，前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」，而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞，並加以做出決策與判斷，以電池配方為例，將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後，會得出樹種配方組合，再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣，並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合，讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋，輔助人類做最後決策，也使人機協作的製程模式成為可能。
對於這項技術，張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後，由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差，人類基本上不可能遙控好奇號，而且火星上的數據在這之前是 0，所以數值 AI 也無法運作，為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動，勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統，當時才會開發出符號 AI。
根據研究報告，2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元，其應用開發仍具高度可能性，Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外，未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程，團隊更積極與社會、產業溝通，讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策，也讓產業正視轉型需求，近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座，持續促進製造業的人機共榮合作。
創業快問快答
Q：服務的創意來源，是因為發生甚麼事情而有這樣的想法？
A：台灣數位轉型瓶頸
Q：創業至今，做得最好的三件事為何？
A：用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式
Q：要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？
A：能見度
附圖：BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術，達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說：BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits
資料來源：https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0
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新唐(4919)第2季每股大賺2.36元 下半年供需續吃緊
新唐本周公布第二季財報，受惠業外業內表現，毛利率及EPS都獲顯著成長，大摩在法說後對於新唐目標價由155上修至200元，主因是看好明年新唐將獲利超過一個股本。
💯第2季財報佳績
1. 毛利率40.91%，較第1季提升約2%。
2. 稅後9.39億，季增246%、年增182%，單季賺超越2020全年獲利。
3. 單季EPS為2.36元，累計上半年EPS達3.06元。
🚀獲利成長原因
1. 微控制器市場、筆記型電腦需求強勁，產品報價調漲使毛利率提升、業外方面有股利收入。
2. 併入日本 Panasonic 半導體(更名 NTCJ)，完成價金調整，有一次性收益認列，且併購效益也逐漸顯現
🥸下半年展望
1. 半導體仍供應不足、MCU需求續強，下半年市場不會一下就出現供需反轉。
2. 新唐產品價格相較同業較晚才跟漲，所以漲價效益尚未完全反映；接下來毛利率也不會有太大下降變化，維持在高檔水準。
3. 車用和工業產品貢獻預期會再提升，中國半導體自製化也帶動對新唐MCU的需求。但要注意風險是同業調整價格、美金持續貶值的問題。
📚新唐小學堂
1. MCU是啥？
MCU全名為Micro Controller Unit，中文稱作微控制器。MCU會將CPU、記憶與運算功能整合在一起，就像是一個微型的電腦，有一個完整的電腦架構，能夠搭配在任何規格、等級的電子產品上。
它的用途非常廣泛，從吹風機到洗衣機各種家電、遙控器、玩具，甚至倒車雷達、物聯網都會用到。MCU又可以分為四個等級，最低是4位元、最高是32位元，像是遙控器、計算機等只要用到4或8位元就好；過去台灣MCU業者主力都在低階的8位元產品，近年才開始積極研發32位元的產品，而新唐就是台灣32位元高階MCU指標廠。
新唐產品多應用於筆電、教育筆電Chromebook，以及工控、物聯網、醫療電子、智慧家電等高效能MCU，且是往生命週期較長的產品發展，在遠距需求的帶旺之下，也為電腦類應用產品增添動能。
2. 新唐近況
華邦電持有約61%股權的新唐，為台灣MCU晶片廠，同時從事IC設計與晶圓代工製造，擁有一座6吋晶圓廠，大部分是用來生產自有IC產品，小部分接單供客戶使用。
IC設計占營收87%、晶圓代工則是10%；IC設計產品以通用型和特殊應用型的微控制器(MCU)占最重，其他像是影音IC(AUDIO)及雲端運算PC相關IC。
2020年第3季併購日本松下Panasonic半導體部門(後更名為NTCJ)，加入6吋、8吋兩座晶圓，還新增影像感測器、微控制器技術、MOSFET、射頻及雷射二極體等產品；為新唐加強了感測、影像處理和電池管理系統的業務，而且在NTCJ加入後，產品應用端方面也有很明顯的變化，車用與工控占比快速成長，也有助於新唐之後在車用的布局發展。
#新唐