世界各大車廠為提升駕駛汽車安全性與舒適性，並迎合未來 C.A.S.E. 趨勢（Connected 聯網科技、Autonomous 自動駕駛、Shared & Services 共享與服務、Electric 電能驅動）對智慧車、電動車與自駕車需求，車用半導體發展已成為重要突破關鍵。市調機構 Gartner 預測，2023 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%，為半導體市場中少數亮眼成長的類別之一，並且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。
為了讓相關廠商了解車用半導體產業特性，迎接世界各國淨零排放政策，進而協助台灣 ICT 業者切入智慧車與電動車應用兆元產業鏈，台灣物聯網產業技術協會（TwIoTA）在 9 月 7 日，於 SEMICON Taiwan 展會期間，與亞洲．矽谷-物聯網產業大聯盟、台灣先進車用技術發展協會（TADA）、SEMI Taiwan、COMPUTEX、InnoVEX 共同主辦「車用半導體。駕馭新未來 Auto IC, Driving the future」高峰論壇。
本場高峰論壇由國發會龔明鑫主委、TADA 黃崇仁理事長進行開場致詞，並邀請恩智浦半導體（NXP Semiconductors）ADAS 產品線資深總監 Matthias Feulner、穩懋半導體（WIN Semiconductors）資深協理黃智文、德州儀器（TI）台灣策略客戶業務總經理馮偉意、義隆電（ELAN）總經理特助葉宗穎、資策會產業情報研究所（MIC）所長洪春暉等多家重量級車用半導體專家，從全球汽車電子市場趨勢、台灣半導體供應鏈優勢、ADAS 需求對應技術趨勢、化合物半導體智駕車應用、汽車電子先進電源管理技術、智慧座艙應用趨勢、全球汽車電子市場發展契機等不同面向，分析車用半導體技術與智慧車、電動車未來市場趨勢，以協助廠商規劃智慧車與電動車產品策略與方向，並符合未來淨零排放政策要求。
龔明鑫：因應全球汽車晶片需求持續成長，台灣半導體產業國際布局、加速電動車普及
國發會主委龔明鑫在致詞時表示，根據車輛研究測試中心資料顯示，2010 年一台汽車當中汽車電子約佔 30% 成本，預估到 2030 年，將提升至 50%，若是將 AI 需求算進去，汽車電子佔比會更提升。原本一台汽車使用晶片約 200 顆到 300 顆，未來將攀升至 2000 顆以上；工研院產科國際所研究報告，預估 2040 年全球電動車銷售將上看 5000 萬輛，以此推算，屆時一年將會需要 1000 億顆以上晶片。
龔明鑫指出，由於車用半導體需求持續成長，因此台灣半導體陸續至日本、歐洲進行國際布局，主要是因應未來車用電子與車用半導體的需求，若是再把電動車與自駕車的車用 AI 運算需求算進去，台灣在車用半導體的地位更為重要。如果台灣在半導體產業發展的速度慢下來，等於全世界速度也會放慢。因為只有台灣半導體產業做得到，兼顧晶片品質與價格合理，讓電動車真的可以普遍化。
黃崇仁：汽車加速電子化、驅動汽車電子佔比快速提升，平價AI MCU晶片將扮演重要地位
台灣先進車用技術發展協會（TADA）理事長黃崇仁在致詞時表示，汽車電子產業這幾年發展速度加快，因為新一代汽車在加速電子化過程中，驅動汽車電子零組件與模組佔比快速提升，自動駕駛也全面升級到 Level 2 到 Level 2.5，未來將走到 Level 3。由於 AI 在各類汽車電子應用當中扮演重要角色，因此車廠對於大眾化的 AI 解決方案需求也快速增加，畢竟並不是每一款汽車都會使用到高單價 AI 晶片，並且車廠認為汽車透過有 AI 功能的汽車電子模組加入，可以讓車主在駕駛汽車過程中，更方便也更直覺，操作汽車也更人性化。
黃崇仁指出，隨著電動汽車需求不斷攀升，電子控制在汽車上扮演角色更形重要，因為不再使用傳統引擎、傳統傳動系統、傳統控制系統，所有控制全部電子化，而這裡面有很多汽車電子模組都是台灣廠商供應。由於電動汽車動力來自於電池，因此汽車電池與充電樁/充電系統也扮演重要關鍵，甚至已經有討論是否以後電動汽車與車用電池分開運送到目的地，再進行組裝，以避免電動車運送過程中發生火災。
黃崇仁點出，要讓電動汽車更快普及，且都具備自動駕駛能力，有 AI 運算能力的平價 AI MCU 晶片是重要關鍵，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，就能夠降低電動汽車成本，再搭配上適合的汽車電池/充電樁系統，將讓電動車更快速普及。
Matthias Feulner：單晶片雷達感測器搭配4D成像雷達感測器，加速L2/L2+輔助駕駛汽車普及
恩智浦半導體（NXP Semiconductors）ADAS 產品線資深總監 Matthias Feulner 在專題演講中表示，目前汽車市場以 L1、L2、L2+ 輔助駕駛為主流，由於 ADAS 使用的雷達/相機感測器加速普及，尤其是轉角雷達、前置雷達的使用，驅動 L2/L2+ 輔助駕駛汽車快速增加。車廠更希望透過高度整合處理器與雷達單晶片的可擴展雷達平台，設計出短距、中距、長距的轉角雷達、前置雷達、4D 成像雷達等車用雷達模組，拓展汽車 360 度雷達感測範圍，能在短距離內偵測到行人與自行車，中距離內偵測到靠近車輛的機車，進而提升 L2/L2+ 輔助駕駛能力。
Matthias Feulner 指出，透過第三代 28nm RFCMOS 汽車雷達單晶片 SAF85xx 系列，可設計出解析度更高的汽車雷達模組，能在 200 多公尺範圍內偵測到機車，300 多公尺範圍內偵測到汽車與貨車，並且透過安裝多個雷達模組方式，提供 360 度環境偵測能力。若搭配高解析度 4D 成像雷達感測器，更可設計出遠、中、近（廣）三合一汽車雷達感測模組，可提供接近光達感測效果，但是成本更低，更能加速 L2/L2+ 自動輔助駕駛的普及，提升汽車駕駛舒適性與安全感。
黃智文：化合物半導體是加速高速通訊與智慧電動車普及應用重要關鍵
穩懋半導體（WIN Semiconductors）資深協理黃智文在專題演講中表示，根據市調機構指出，2025 年全球電動車市佔率超過 3 成，2021-2025 年複合成長率（CAGR）達 45.7%，遠超過全球汽車年複合成長率 4.7%，化合物半導體以其高頻率、大功率、高傳輸效率和發光技術等優勢，提升高速通訊能力、增加感測距離、並提升駕駛者開車方式。化合物半導體可提供包括感測（車內感測、車外偵測）、ADAS、LiDAR、V2X 通訊、自駕車與智慧城市等應用環境，並且在 5G/IoT、太空通訊、AR/VR、無人駕駛、元宇宙應用等領域扮演重要關鍵。
黃智文指出，在通訊應用領域，三五族化合物半導體高速通訊特性，可有效加速 5G 通訊在聯網汽車的應用，尤其是在 C-V2X 應用上，5G 通訊更是重要關鍵。化合物半導體在光的應用上，能提供從可見光到不可見光的各類應用。舉例來說，汽車內部通訊目前以銅線為主，但是當 ADAS 與自動駕駛需求興起，高解析度攝影機與光達等數據資料量快速增加的情況下，高效率光通訊便成為解決資料傳輸瓶頸的重要技術。在 ADAS 應用中，化合物半導體偵測應用原理如同手機臉部辨識功能，車室內可以監控車內駕駛狀態與乘客數量，車室外則可監控道路狀況，並且可搭配不同光源有不同精準度。而近來熱門的光達也是相關應用之一，Yole 研究報告顯示，2021 年光達應用市場大約 21 億美金，預估 2027 年可上看 63 億美金，其中又以ADAS 應用為最大領域。
馮偉意：高精準度電池管理系統（BMS）可有效延長電動車駕駛距離
德州儀器（TI）台灣策略客戶業務總經理馮偉意在專題演講中表示，TI 有超過八萬多顆不同 IC，包括類比 IC 與嵌入式 IC，全世界有超過十萬家客戶，應用在各式各樣領域，其中又以車用領域應用最受關注，因此 TI 也持續增加晶圓廠、測試廠與全球物流中心，以因應車用晶片需求快速成長與汽車產業供應鏈挑戰。
馮偉意指出，汽車電池系統（BMS）的監控，對於電動車的普及來說是很重要的核心關鍵之一，因為透過更準確的電池監控系統，可以延長駕駛距離；透過新的充電策略與技術，可以提升充電效率；透過整合式 IC 架構，簡化 BMS 設計難度，便能進一步降低成本。因為很多電動車駕駛知道，在高山或低溫環境當中，電動車駕駛里程會出現高達四成的差異，電池會受到外界環境影響運作效率。以最常見的鉛酸鋰鐵電池來說，BMS 如果能將電壓監控從 10mV 誤差率提升到 1mV 誤差率，便能有效延長鉛酸鋰鐵電池電動車駕駛距離，而 TI 新推出的 BQ79731-Q1 與 BQ79718-Q1 晶片就有這樣的功能。
由於 TI 是業界第一家在 BMS 有很完整的 IC 解決方案，因此能提供參考設計，縮短廠商開發 BMS 產品所需時間。因應未來電動車發展，TI 將持續在 BMS 有進一步技術改進，包括高準確度的電池/電池包監控晶片；無線 BMS 單晶片可減少電池模組更換複雜度與降低線材重量；更小的隔離 IC 可以在縮減解決 BMS 尺寸及成本的同時，還能達到隔離可靠度要求；透過自帶 ASIL-D 認證的 MCU 晶片，TI 免費提供符合 AUTOSAR Coding 平台讓廠商使用。以上等等改進都是在於協助廠商更快開發高效率、易管理且降低成本的 BMS 產品，並且能通過車規驗證。
葉宗穎：Edge AI搭配上客製化的訓練用資料集，方能開發出客製化的ADAS與智慧座艙產品
義隆電（ELAN）總經理特助葉宗穎在專題演講中表示，對於 ADAS 與智慧座艙產品研發，有七個關鍵 AI 影像技術是要特別注意的，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。以義隆電的 ADAS AI 演算法與資料集技術研發來說，2021 年義隆電與中央研究院合作，開發出全世界最快且精準度高的物件偵測演算法 YOLOv4，之後陸續開發出 YOLOR 與 YOLOv7，並且透過各種實際交通影像測試，不僅能偵測各種不同規格車輛，並且能將辨識結果跟交通號誌控制做結合，自動調整紅綠燈秒數配置，甚至偵測到救護車的時候，交通號誌主動改以讓救護車能快速通過路口需求進行調整。
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 方式產生可訓練用的影像資料集，加速訓練AI辨識模型，並透過 VR 與 AR 的方式進行 AI 訓練，以提升 AI 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，因此義隆電透過機器學習操作（MLOps）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，能正確感應，在 ADAS 功能方面，義隆電主要是以 Local Edge AI 辨識為主，在車用鏡頭解析度 720P 搭配 1 TOPS 算力的情況下，可以提供車道偏移警示系統（LDW）、前方碰撞警示系統（FCW）、車距監視與警告系統（HMW）、行人偵測警示系統（PDW）、駕駛狀態監控（DMS）等功能，並且透過支援雷達感測器進行感測器融合（Sensor Fusion）運算，搭配汽車線控系統，可提供 L2+ 等級的 ADAS 功能。另外，義隆電也針對大巴士使用情境推出對應的 L2 ADAS 功能，供客戶挑選使用。
洪春暉：自動駕駛等級將從L1轉移至L2/L2+ 台灣廠商可在智慧座艙、自動駕駛風潮下切入汽車產業鏈
資策會產業情報研究所所長洪春暉在專題演講中表示，全球汽車受到智慧化與電動化的影響，不僅帶來量的改變，也帶來質的改變。綜合相關因素影響下，預估全球汽車市場在 2023 年將轉為正成長，2024 年有望恢復九千萬輛水準；2023 年上半年新能源汽車 xEV 主要國家累計銷量 591.2 萬輛，1 – 6 月全球新能源汽車滲透率已達 14%，主要集中在中國大陸、歐洲與北美，比亞迪與特斯拉穩居銷量冠亞軍。
此外，自動駕駛等級正從 L1 轉移至 L2/L2+。根據 Yano Research 研究報告，Level 1、2 在 2024 年的市占率預計分別為 31.6%、67.8%，Level 2 在 2020-2025 年的 CAGR 為 32.6%，為近年推進自駕車市場之主要動能，同時也是帶動 ADAS 產品成長的主要推手。Level 3 以上因對安全性的要求高出許多，還要通過監理機關的相關車規認證，預估要到 2025 年後才會開始顯著成長。
洪春暉並指出，2022 年全球半導體市場規模達 5,751 億美元，預期 2030 年上看 1 兆美元。車用半導體年均成長率（CAGR）11%，成長動力最強，主因電動車、ADAS 及自駕車等需求，預計 2030 年可達 1,450 億美元。70-80% 車用半導體仍會由車用半導體 IDM 廠商所掌握。20-30% 車用半導體將釋放給其他廠商設計/製造。全球車用半導體市場規模隨著電動車、智慧化、整車廠硬體預埋軟體升級態度，成長率穩定成長。
洪春暉認為，台灣切入車用半導體之國際供應鏈合作契機，短期可從提升全球韌性安全供應鏈體系做起，中期持續擴大全球半導體產業國際合作，長期則是深化先進與成熟、車用與資通訊合作分工，因為臺灣資通訊優勢可在智慧座艙、自動駕駛風潮下切入汽車產業鏈，透過「域整合」與汽車產業展開合作。
