由於汽車已成為新型電子技術的應用載體，加上汽車開始進行智能化升級，這將使得汽車採用更多的半導體元件，藉此提升整體汽車安全性與行車效率，因此Gartner即預估，在車聯網、駕駛自動化、節能將是汽車電子發展的三大動力推升下，全球汽車單車半導體消耗量將從2013年的310美元提高至2018年的359美元，顯然汽車電子對於半導體市場的重要性及驅動力逐漸增強中，自然吸引國內外半導體廠商紛紛進行布局。
而全球前十大車用半導體廠在自駕車趨勢崛起之際，陸續投入汽車供應雷達晶片、鏡頭影像晶片、避免汽車對撞的關鍵晶片等領域，不過由於自駕車的核心關鍵在於針對人工神經網絡和深度學習算法的人工智慧晶片，因此以GPU架構為首的Nvidia快速崛起，甚至Intel欲以結合軟體演算法與FPGA來擊敗Nvidia，顯然未來人工智慧晶片的大戰也將牽動整體全球車用半導體的版圖變化。至於我國在車用半導體市場著力程度雖有所遞增，但記憶體、積體電路設計、半導體封裝及測試廠商的在自駕車的進程，相對於國際大廠來說，仍有所差距，僅有晶圓代工領域在自駕車的商機中明顯受惠。
本篇文章首先將就全球車用半導體與自駕車相關IC之發展概況開始談起，再者就我國車用半導體與自駕車相關IC之布局來進行觀察，最後針對未來國內外車用半導體與自駕車相關IC的發展趨勢與觀察重點作一探討。
壹、全球車用半導體與自駕車相關IC之發展概況
1. 自駕車、車聯網、節能等趨勢將使2013~2017年全球汽車半導體營收的年複合成長率達7.20%，且2017年汽車領域佔半導體終端應用比重更將來到15%
一般而言，汽車半導體在汽車車身中的應用領域包括車載娛樂系統、輔助駕駛系統、視頻顯示系統、電視系統、電動馬達控制、燈光控制、EV/HEV電池管理系統、通用模擬器件等功能模組，表一則是各功能模組所對應的重要半導體供應商。值得一提的是，在汽車電子產業鏈中，上游半導體晶片供應商由於其高門檻、高技術，因此享有整個汽車電子產業最高的毛利率水準，遠優於中游電子系統模塊集成商、下游汽車整車製造商。
表一 汽車半導體載汽車車身中的應用與對應的全球重要供應商
資料來源:Yole Development、台灣經濟研究研究院產經資料庫整理，2017年8月。
若以汽車市場對於半導體業的重要性而言，根據表二的資料顯示，2013年汽車應用佔全球半導體終端產品的比重尚僅有8%，不到一成的水準，但2017年將來到15%，且比重增加的幅度明顯領先其他應用領域，甚至優於電腦、手機等應用領域比重下滑的趨勢，顯然汽車電子未來將可望成為半導體市場成長的驅動力之一。事實上，隨著電子資訊技術的快速發展和汽車製造業的不斷變革，汽車業正在由功能型態逐漸轉向智慧型態來發展，這將給予半導體行業帶來新的增長引擎，特別是在汽車朝著綜合整合控制發展的趨勢下，車載網路匯流排系統作為汽車全車控制網路及通信平台，對汽車全車通信、智慧化控制及提升整車性能、安全性、操控性極為關鍵，故根據表三與表四的預測資料可知，全球汽車半導體市場規模將可由2013年的261.58億美元成長至2017年的344.98億美元，年複合成長率達到7.20%，顯示未來汽車半導體市場的成長潛力不容忽視。
若以全球汽車半導體各細分領域根據器件拆分營業收入變化來看，則2013~2017年的年複合成長率將以光電子30.80%居冠，其次則為通用器件的11.40%，再者依序為非光學傳感器的8.60%、ASIC的6.60%、模擬器件的4.70%、微型部件的4.60%、ASSP的4.00%、分立元件的3.50%等。若以全球汽車半導體各細分領域根據功能拆分營業收入變化來看，則2013~2017年的年複合成長率將以ADAS的17.90%居首，事實上，在進入終期自駕車的目標下，一開始的進程則是優先導入ADAS的應用，特別是以ADAS為代表的汽車駕駛自動化技術可望使行車安全上升至全新的等級，避免安全事故的發生，目前ADAS市場剛跨過導入期，滲透率仍較低，但隨著各國政府對於汽車安全的注意力從被動保護和事故，減緩轉移到事故的主動避免，預料ADAS市場即將進入成長期，因而未來發展潛力巨大，根據PR Newswire諮詢公司預測，2022年全球新車的ADAS搭載率將由2015年的個位數提升至50%；而各領域營業收入年複合成長率僅次於ADAS的則為EV/HEV的11.40%、車身的10.50%，均達到一成以上的水準，再者則依序為底盤的7.90%、車載娛樂系統的7.70%、保險裝置的5.20%、儀表組的5.00%、傳動系統的3.60%、後裝市場的0.00%。
表二 全球半導體終端產品應用領域比重之分布概況(含汽車佔比)
單位:%
資料來源:Gartner、廣發證券發展研究中心、台灣經濟研究院產經資料庫整理，2017年8月
表三 近年來全球汽車半導體各細分領域根據器件拆分營業收入之變化與比重
單位:百萬美元、%
資料來源:Gartner、廣發證券發展研究中心、台灣經濟研究院產經資料庫整理，2017年8月。
表四 近年來全球汽車半導體各細分領域根據功能拆分營業收入之變化與比重
單位:百萬美元、%
資料來源:Gartner、廣發證券發展研究中心、台灣經濟研究院產經資料庫整理，2017年8月。
2. 全球汽車半導體市場超過六成仍是由前十大國際半導體大廠掌控，而前十大車用半導體廠在自駕車領域多布局汽車供應雷達晶片、鏡頭影像晶片、避免汽車對撞的關鍵晶片
因為車用領域事涉生命安全，所以客戶對於車用相關半導體的品質、穩定性等要求相當嚴苛，認證期間長達1~2年，況且汽車電子的生命週期不同於智慧型手機或其他消費性電子，通常長達三~五年以上，故半導體廠商切入車用電子領域門檻相對較高，同時晶片規劃發展藍圖需要長達五年以上，晶片庫存也必須備齊至少五年，此對於習慣更改晶片、彈性調整規劃、採取最低庫存量的一般半導體業者是一大考驗。而當前全球汽車半導體市場仍是由國際半導體大廠所掌控，根據表五的統計資料可知，2015年NXP因成功收購Freescale，使其在全球車用IC廠商排名一舉超過Renesas，而成為汽車半導體市場新龍頭，此對於位居第二名、第三名的Infineon、Renesas將帶來相當的競爭壓力，其他車用IC巨頭還包括STM、TI、Robert Bosch、ON Semiconductor、Micron、Toshiba、Osram等，總計2015年全球前十大車用IC廠商市佔率已超過六成，顯示汽車半導體行業集中度高，也代表車用半導體廠在行業中所累積多年的技術和穩定的供應關係，已對後續競爭者形成技術和客戶關係壁壘的進入障礙，不過未來在自駕車趨勢的帶動下，將促使擁有深度學習的人工智慧優勢之晶片廠快速席捲車用半導體市場，特別是Intel攜手Nervana布局深度學習，以現有架構迎戰Nvidia GPU優勢的大戰即將展開。
表五 2015年全球前十大車用半導體供應商
單位:百萬美元、%
資料來源:IHS、台灣經濟研究院產經資料庫整理，2017年8月。
以全球主要車用半導體供應商2016~2017年以來對於自駕車方面的布局而言(請參考表六)，在全球龍頭NXP方面，2016年Qualcomm正式收購NXP後，Qualcomm或許可藉助NXP在車載娛樂系統、車載網路、安全車用通訊、安全車用門禁等方面的強項搶攻車用電子領域，2017年1月Qualcomm也正式在CES展中推出具有先進車載資訊娛樂系統的Snapdragon 820A處理器、提升車聯網與車載資通訊系統功能的Snapdragon X12和X5 LTE數據機晶片，並由Ford新一代車款來搭載其晶片組；但在自駕車領域卻得面臨Nvidia來勢洶洶的挑戰，雖然2016年初NXP推出搭載視覺處理器與8核心內嵌運算處理器的Bluebox自駕平台，未來更可能推出結合Qualcomm Snapdragon處理器與連線晶片的解決方案，但Bluebox自駕平台尚在接受各家車廠測試階段中，反觀Nvidia開發的DRIVE PX2平台已確定將出現在Tesla旗下的Model S、Model X以及未來的Model 3等車種上，顯然Qualcomm收購NXP，背後動機之一亦為其替進軍自駕車晶片領域鋪路，但合併後即需面對當前Nvidia擁有優於NXP解決方案優勢的考驗。
而全球第二大車用半導體廠商--Infineon，在2016年收購荷蘭半導體設計公司Innoluce並取得其所研發微型雷射掃描技術後，2017年以來正在開發採用微機電系統的光達晶片，期望未來可降低光達系統與自駕車的成本；事實上，車用晶片營收佔Infineon整體營收比重已超過四成，主要應用在管理汽車電源供應、減少碳排放、啟動安全氣囊以及協助巡航控制等用途上，而Infineon 2017年第一季車用晶片業務營收與獲利表現皆展現成長動能，主要是受惠於近來全球汽車製造商蜂擁投向自駕車及電動車開發，對車用晶片產生更大的需求性，而預期在自駕車、電動車發展趨勢日益顯著下，2017年Infineon汽車晶片業務將可望受益。
此外，TI和STM在自駕車領域，也多朝向供應晶片用於處理鏡頭影像，其中STM則是開發高度運轉支援系統ADAS用解決方案，且長短距雷達晶片將於2017年導入市場，而Renesas則是提供避免汽車對撞的關鍵晶片。至於Samsung方面，2016年公司宣布期望收購連網車供應商Harman International，並且確認將在南韓光州市興建車用電子工廠，顯然Samsung除未來將藉助Harman International在導航、車載資訊娛樂系統、車載通訊以及汽車安全的能力，來使Samsung切入自駕車領域之外，也希望將自身的ICT產業實力連結Harman International的車用電子，此也展現Samsung對車用電子零件事業的企圖心，顯然Samsung的自駕車研發水準雖然並不高，但Samsung可憑藉強大的零組件技術競爭力，及收購汽車零組件大廠Harman的影響力，讓Samsung自駕車零組件在市場上握有一定的主導權。至於Xilinx設計「Zynq UltraScale+MPSoC」的FPGA具有深度學習能力，能於自動駕駛中來辨識行人，同時Xilinx也開發ADAS及自駕用監視駕駛人系統。
表六 全球主要車用半導體供應商於自駕車領域的布局概況
資料來源:台灣經濟研究院產經資料庫，2017年8月。
3. 有鑑於自駕車將仰賴人工智慧技術並有機會產生基於GPU和FPGA的新一代運算平台，故Nvidia、Intel等半導體巨擘已競相針對人工神經網絡和深度學習算法展開部署
有鑑於人工智慧、機器學習、深度學習等應用，讓自駕車能夠意識到周遭車輛狀況，學習如何應付各種車況和路況，並規劃安全且有效率的行駛路徑，兼顧乘客和周遭用路人的安全，因此未來自駕車將仰賴人工智慧技術，並有機會產生基於GPU和FPGA的新一代運算平台，故Nvidia、Intel等半導體巨擘已競相針對人工神經網絡和深度學習算法展開部署，此似乎也將成為未來自駕車能否成功的關鍵核心。
預料未來Nvidia與Intel在自駕車晶片領域大戰將一觸即發，其中由於Nvidia的GPU在許多人工智慧與深度學習演算法相當有效率，也就是GPU的速度與平行運算能力，正好滿足了深度學習的運算需求，加上Nvidia早已擁有與車廠合作的經驗，且亦與百度締結夥伴關係，雙方共同合作為自駕車打造開放平台，因此目前在自駕車高效能運算系統領域上，Nvidia是居於上風，屬於技術先行者，同時在智能汽車業務的挹注下，Nvidia正單純從GPU晶片研發商轉型為視覺計算行業的領袖。
Nvidia除了以繪圖晶片平行運算的能力並搭配大數據，推出Nvidia Drive PX2自駕車平台(正被多家車廠測試並被Tesla第二代Autopilot系統採用)，其Drive PX 2可作為車內人工智慧超級電腦，該技術每秒可處理24兆次深度學習運算，並計畫在2017年底再推出功能更強大的超級電腦晶片Xavier來搶攻自駕車商機，2017年初Nvidia更宣布與Audi、Benz等聯手開發先進人工智慧汽車，其中Nvidia與Benz結盟後，會在一年內推出搭載Nvidia AI產品的全新型AI車款，而Nvidia與Audi結盟部分，預計將於2020年推出Level 4全自駕等級自駕車，Nvidia藉此將領先優勢轉移到高階汽車市場，故可預見Nvidia旗下車用部門未來營運將具成長動能，短期之內Nvidia勢必將捍衛其在人工智慧與深度學習系統領導者的地位，而表七則為Nvidia與國際汽車相關廠商合作的情況。整體而言，雖然Nvidia汽車業務目前僅佔該公司整體營收約7%，然而，未來隨著自駕車趨勢的持續發展，加上Nvidia持續主導這塊市場晶片的開發，特別是全球包含Tesla在內超過80家汽車製造商及一線供應商，均已在採用NVIDIA的DRIVE PX系統來開發自駕車系統，預計公司汽車業務可創造的營收規模將不容小覷。
表七 近期Nvidia與重要汽車相關業者合作的情況
資料來源:台灣經濟研究院產經資料庫，2017年8月。
而Intel近來則展現強烈的企圖心，除於原有物聯網部門下獨立出新的自駕車部門外，同時進行購併動作，收購如AI晶片初創公司Nervana、機器視覺初創公司Itseez、負責將安全功能引進自駕車的晶片內的Yogitech、負責開發可讓車輛取得線上更新軟體的Arynga、負責車用照相系統的Mobileye等，以及增加在自駕車的投資(公司於2016年11月15日在洛杉磯汽車大展上，宣布未來2年將斥資超過2.5億美元開發自駕車)，顯示公司正由傳統PC與伺服器領域轉戰自駕車市場之外，爾後更與BMW集團、以色列自駕系統開發大廠Mobileye、英國汽車零組件製造商Delphi共同進行結盟投入自駕車研發，其中特別將借重Mobileye開發車輛視覺技術晶片與演算法的經驗，來強化自駕車系統中的視覺處理技術，另外更將結合Intel CPU強大處理能力結合(如Xeon伺服器CPU可用來分析來自數百萬輛自駕車的駕駛數據，藉此讓車輛採用的演算法更加智慧，而且採用已被Intel收購的Nervana Systems技術的Xeon Phi加速卡更可發揮其功用)，最終希望能打造出可立即處理多個感測器的駕駛數據並可處理自駕功能的系統。此外，2017年4月初Intel也宣布與Preferred Networks(PFN)結盟，雙方將攜手開發為深度學習所設計的開放原始碼(open source)框架Chainer，讓注入Intel動力的通用型基礎架構得以加速深度學習效能。
整體來說，2017年初CES展中，Intel即推出可擴充的汽車至雲端的自駕車系統Intel Go，平台內容將包括支援Intel Atom處理器一路涵蓋到Intel Xeon處理器、搭載Arria 10 FPGA晶片、針對自動駕駛設計的業界首款5G開發平台、提供汽車軟體開發套件等，主要合作夥伴含括BMW、百度、Mobileye、Mobileye等，預計約40部BMW自駕車的車隊將在2017年下半年上路測試，BMW 7系列車款將採用Intel與Mobileye的技術，並於美國與歐洲展開全球道路測試，更將於2019年推出全自駕車輛系統，推出所謂「Central Sensing Localization and Planning」(CSLP)平台，該平台將採用專門電腦作為自駕系統車輛大腦，展現邁向完全自動駕駛的重大進展，但預期2019年Intel將與Nvidia新一代的全新低功耗自駕車系統單晶片Xavier正面交鋒。
貳、我國車用半導體與自駕車相關IC之布局
● 台系車用半導體業者在車用後裝產品設計、記憶體、封測市場多是扮演其它元件支援及搭配的角色，僅有晶圓代工龍頭因已建立車用電子晶片完整生態系統而具競爭優勢
隨著全球一線車廠全力搶進開發自駕車，致使車用晶片商機快速成長，不過全球汽車半導體市場超過六成仍是由前十大國際半導體大廠掌控，況且Nvidia、Intel等半導體巨擘已競相針對自駕車能否成功的核心關鍵--人工神經網絡和深度學習算法展開部署，加上過去我國在車用半導體市場著力點有限，車用電子產品進入門檻亦高，因而造成短期內台廠在全球車用半導體市場乃至於自駕車的商機中，發展進程仍是相對弱後，預計台系車用半導體業者多以卡位車用後裝產品設計、記憶體、封測、代工市場為主，以整車的概念來看，我國半導體業者多是扮演其它元件支援及搭配的角色。
以台灣半導體廠商的布局而言(請參考表八)，在記憶體製造業方面，國內尤以華邦電、旺宏布局最為積極，其中華邦電的主要產品包括利基型記憶體、行動記憶體與快閃記憶體，2016年下半年華邦電車用及工業用市場比重達19%，已與通訊、電腦及消費性電子並列為公司的四大應用市場，且華邦電DRAM都完成高規格的工控及車規認證，所以已順利打進歐美日韓一線汽車客戶。而旺宏近來也受惠於車用電子的崛起，帶動NOR Flash及NAND Flash應用興起，其中旺宏NOR Flash占其整體營收逾五成，2016年前三季車用占NOR Flash比重提升，主要應用於ADAS、中控板及車用影音系統等，此外，旺宏36奈米製程的SLC規格NAND Flash已經通過車規專屬AEC-Q100認證，2017年將可望開始逐步出貨。
至於晶圓代工業方面，隨著自動駕駛汽車及電動車越趨成熟，加上ADAS先進駕駛輔助系統及車載娛樂服務系統均需要高效能處理器及感測器，推動半導體高階邏輯製程持續成長，並帶動特殊製程CMOS、MEMS、Power IC等需求，因而讓晶圓代工領域見到來自全球車用晶片市場客戶日益增長的需求性，因此如今晶圓代工業者正在擴大其車用晶片生產力度，準備迎接新興汽車技術應用下對半導體晶片愈來愈高的需求潛力，故近年來國內晶圓代工業者持續布局車用電子晶片的代工市場，進行及取得包括汽車電子AEC-Q100第一級(AEC-Q100 grade1)、ISO TS-16949等認證，以爭取後續龐大的代工商機。
其中台積電提供車用半導體製程從高壓的0.13微米到28奈米，是目前能提供最多元車用半導體製程的晶圓代工廠，故可預期台積電將是未來車用電子委外代工訂單的主要受惠者，並成為國內半導體業者中因已建立車用電子晶片完整生態系統而具競爭優勢的廠商；而聯電則是推出全方位的「UMC AutoSM」技術平台，晶圓代工的產品應用涵蓋由資訊娛樂、抬頭顯示器、先進駕駛輔助系及毫米波雷達，以及關鍵的引擎、傳動系統、電源管理及導航功能等。
而在半導體封裝及測試業方面，日月光中壢廠2016年10月時成為全球第一家通過符合ISO 26262:2011道路車輛功能安全認證的封裝測試代工廠，12月高雄廠獲得ISO 26262認證，此皆有助於日月光中壢廠進一步符合嚴苛的國際汽車電子標準，成為國際領先的車用半導體封裝測試廠。
再者於積體電路設計業方面，有鑑於車用半導體搭載量日趨提高，且未來車用電子半導體市場極具成長潛力，故台系積體電路設計業者紛紛往車用相關領域發展，積極通過相關認證，包括聯發科、瑞昱、原相、凌陽、偉詮電、聚積、力旺等晶片廠均已著手布局，涉及領域包括智慧型手機晶片平台、無線充電晶片解決方案、行車紀錄器晶片、車燈LED驅動IC、ADAS感測控制IC、車規無線網路晶片、車聯網晶片、3D手勢控制IC、環車影像感測器、ADAS影像感測器及演算法、車用面板驅動IC等，顯示台系積體電路設計業者企圖希望透過高性價比的晶片競爭力，以及更有附加價值及創新應用的產品特性，先行卡位車用後裝產品市場。
以聯發科為例，公司不僅僅滿足後裝市場，聯發科已於2016年11月宣布將進軍前裝市場，公司新一代的ADAS、高精準度毫米波雷達、車用資訊娛樂系統、車用資通訊系統等四大產品線在2017年第一季推出新款晶片解決方案，正式宣示進軍全球車用電子市場，而市場預料聯發科會以Infotainment系統晶片解決方案為優先，畢竟ADAS、高精準度毫米波雷達、車用資通訊系統等車用電子的技術與複雜規格，且攸關安全、效能及良率的驗證過程，效益浮現的時間點恐較晚，整體而言，聯發科車用電子產品線初期目標大概是2019、2020年後才會有比較大的營收貢獻。而在原相方面，公司的手勢控制IC送樣至BMW已經過三年的認證，近期確定將於2018年進入量產出貨，並與BMW 2018年即將推出的大9系列共同出貨，顯然原相已經透過手勢控制打入BMW及福斯車廠，晉升為一線車廠的供應鏈。
表八 我國半導體廠商於車用半導體乃至於自駕車領域的布局情況
資料來源:台灣經濟研究院產經資料庫，2017年8月。
參、未來發展趨勢與觀察重點
● 由於人工神經網絡和深度學習將是自駕車能否成功的核心關鍵，因此2019年Intel是否能以結合軟體演算法與FPGA擊敗以GPU為架構的Nvidia將是市場關注之焦點
1988年迄今，半導體行業歷經數次週期循環，應用領域的驅動來源由MP3、遊戲機等消費電子產品、GPRS手機、液晶電視、平板電腦，再到2010年開始的智慧型手機，同期間電腦市場在半導體應用市場的比重快速下降，而未來由於自駕車、車聯網、節能等趨勢將使2013~2017年全球汽車半導體營收的年複合成長率達7.20%，且2017年汽車領域佔半導體終端應用比重更將來到15%，顯然汽車市場將有機會成為後續半導體市場的驅動力之一。
事實上，隨著汽車智能化的發展，車輛的感測設備、計算單元、存儲器件等搭載量皆較傳統汽車有大幅的提升，顯然感測、計算、存儲等功能和汽車半導體有著相當密切的關係。而半導體技術在汽車產業中獲得越來越多的應用，其搭載量已成為衡量汽車電子化和智能化的重要指標，對於汽車技術的進步具有重要意義。
由於消費者對於自駕車的安全性仍有所遲疑，因而汽車製造商不斷釋出駕駛輔助系統試水溫，包括自動停車、智慧緊急煞車、主動車距控制巡航系統等應用，且隨著科技新創業者持續加入自駕車研發，不僅加速創新技術發展，亦掀起產業購併和合作結盟熱潮，2016~2017年部分半導體晶片整併案例即是為深化車用電子的布局，顯然ADAS及自動駕駛為近期全球車用電子市場發展的主要方向，因此半導體廠也針對此開發出對應上述功能的晶片及解決方案。
全球汽車半導體市場超過六成仍是由前十大國際半導體大廠掌控，而前十大車用半導體廠在自駕車領域多布局汽車供應雷達晶片、鏡頭影像晶片、避免汽車對撞的關鍵晶片；此外，以GPU、FPGA為代表的高速運算效能將為人工智慧的發展提供充足動力，而也預見智能汽車的計算平台領域競爭將日趨激烈，畢竟包括Nvidia、Intel與Mobileye、NXP及Qualcomm等均已推出各自具有代表性的產品；至於台系車用半導體業者在車用後裝產品設計、記憶體、封測市場多是扮演其它元件支援及搭配的角色，僅有晶圓代工龍頭因已建立車用電子晶片完整生態系統而具競爭優勢，市場也多預期台積電將是未來車用電子委外代工訂單的主要受惠者。
整體來說，汽車製造商僅是自駕車生態系當中的一環，而自駕車領域因牽涉到自動駕駛平台、高階電腦視覺技術、移動即服務、深度學習、深度神經網絡、機器人、高階3D地圖服務、感測器、車對基礎設施通訊及車對車通訊等技術，故預料半導體業在自駕車產業鏈將扮演舉足輕重的地位，特別是自駕車將仰賴人工智慧技術，意即人工神經網絡和深度學習將是核心的關鍵。而以GPU架構為首的Nvidia，其GPU在大量平行運算方面擁有比CPU更具競爭力的優勢，但GPU最大的問題在於功耗，讓低功耗的FPGA或ASIC有發揮的空間，不過未來Intel是否能以結合軟體演算法與FPGA在2019年擊敗Nvidia，將是市場關注的重點。此外，國際標準組織(ISO)的車用半導體設計生產指南草案已進入最後確認階段，2018年正式發布後，汽車及零組件業者預料會依照該指南選擇晶片供應商，未來則須觀察第二版車用半導體標準上路後，各國際半導體廠的準備情況。