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TrendForce:電動車帶動IGBT產值2021年突破52億美元

根據TrendForce旗下拓墣產業研究院報告指出,電動車已成為汽車產業未來的主要成長動能,預估在2021年將突破800萬輛,為2018年的兩倍。由於電動車除了電池與發動機外,關鍵零組件以IGBT功率元件最為重要,其使用量約為傳統內燃機引擎汽車的5至10倍之多,因此將帶動IGBT市場總值持續成長,預估2021年IGBT的市場總值將突破52億美元。 拓墣產業研究院指出,電動車使用到IGBT的裝置主要有五項,包含逆變器、直流/交流電變流器、車載充電器、電力監控系統以及其他附屬系統。其中,逆變器、直流/交流電變流器以及車載充電器對電動車性能表現影響最為關鍵,在配合高電壓高功率的工作條件下,功率元件的採用需替換成IGBT元件或IGBT模組,對IGBT元件的需求量最大;而電力監控系統與其他附屬裝置如水幫浦、空調壓縮機等在設計上雖然與過往差異不大,但由於輸入電源變更為高電壓的車用電池,因此承受電力的功率元件也需更改為適合高電壓工作範圍的IGBT功率元件,挹注IGBT市場需求。 就供應鏈來看,電動車IGBT元件的主要IDM供應商為Infineon、ON Semiconductor、Fuji Electronic、STMicroelectronics、DENSO、BYD等。其中Infineon在整體IGBT市場市占率達三成居於首位,提供IGBT元件與IGBT模組;DENSO與BYD雖為汽車製造商,但對於電動車使用的IGBT元件也有自行設計製造的能力,是少數從汽車製造跨足半導體領域的廠商。 另外,由IDM廠委外代工IGBT元件供應鏈包含晶圓代工廠世界先進、茂矽等台系廠商,中芯、華虹半導體等陸系大廠則供應其國內需求。在電動車IGBT模組部分,有Mitsubishi、SEMIKRON、Danfoss、CRRC等專門從事IGBT模組化供應給客戶。 根據拓墣產業研究院的統計,2016年至2018年,電動車數量年成長率分別為28%、29%、27%,對照2015年以前的年成長率僅個位數,推升IGBT總值大幅成長。2018年全球IGBT市場總市值規模約47億美元,年成長率達16%。  
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車用雷達市場2025年上看86億美元

在未來幾年,自動駕駛將成為現實。為了實現這一創新,已經開發了許多技術來為駕駛和乘客提供功能和安全性。在視覺技術中,雷達系統是最成熟和最安全的技術。ADAS在汽車產業已經建立了良好的基礎,其中包括AEB在2018年成為福斯汽車、豐田、日產、本田、馬自達和現代等OEM等眾多中階汽車的標準配置。由於與環境感知相關的複雜性(例如,穿過街道的行人),出於安全目的,雷達性能不斷得到改善,這已被證明對自動駕駛有益。 目前的ADAS市場由Continental、Bosch、Denso和Hella主導。同時,AD市場吸引了新的參與者和新創公司:Magna推出了4D高解析度模組、日立汽車宣布推出有史以來最小的遠距雷達、阿爾卑斯電氣的超短距雷達在通用汽車的Cruise AD平台中得到了應用,至少有15家新創公司正在為高解析度雷達提出新方法。 根據研究機構Yole Développement(Yole)研究指出,預計到2025年雷達市場將達到86億美元,2015~2025年複合成長率為15.6%。24GHz雷達是2018年市場的主流,市場規模約22億美元,並將在2020年之前略微成長,因為像BSM這樣的功能在被79GHz高解析度短距離雷達取代之前可以映射整個汽車的周圍環境。  
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新思助先進AI SoC實現

新思科技近日宣布推出結合符合先進架構需求、分析與設計的解決方案—Platform Architect Ultra,以因應人工智慧SoC所帶來的系統挑戰。設計具有神經網路(Neural Network)運算能力SoC的設計人員必須在卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)處理能力與資料中心或嵌入式裝置所能承載的效能和功耗限制之間維持平衡,Platform Architect Ultra能彈性地映射CNN演算與工作負載,以探索處理過程與記憶體架構的可能選項,讓設計人員能分析、選擇、優化與調整運算與架構,以滿足效能與功耗的要求。 電綜(Denso)公司基礎電子研發部經理安倍隆(Takashi Abe)表示,車用SoC與先進的AI晶片需仰賴具有高度效能與能源效率的架構。Platform Architect Ultra能快速地針對架構概念組合出精確的模型、利用實際的AI工作負載進行概念的測試,並有效率地與其他數百個架構和IP進行比較,如此可確保車用SoC帶來絕佳的效能與功耗表現。 新思科技與AI SoC領導廠商一同合作所開發的Platform Architect Ultra,是Platform Architect的新一代版本,其最新技術能有效率地執行多核心架構的動態模擬。Platform Architect Ultra引進了SMART Tables,作為對情境敏感(Context-Sensitive)資料輸入與錯誤檢查之用,而SMART Charts則用於預定架構的圖式根本原因(Root-Cause)敏感分析。此外,它也引入了層階設計的概念,以達到晶片設計的快速開發與封裝,其中包括映射就緒(Ready-to-Map)的工作負載、架構模型與包含CNN框架(諸如Caffe和TensorFlow)的AI參考系統,能讓設計人員快速分析、優化所提出的架構設計。
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