聽到台積電代工生產，多數人會聯想到使用當前主流的 7nm 或是更先進的 5nm 製程，但對於汽車產業卻寧可選擇更穩定成熟的製程。
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【「邊緣設備」成嵌入式運算主戰場】
人工智慧 (AI) 滲透率的深化，促使「邊緣」(Edge) 設備一躍成為嵌入式運算的主戰場，就連雲端服務供應商 (CSP) 亦積極將戰線延伸至地面端；AI 的得勢，已讓物聯網 (IoT) 生態系統發生顛覆性變化——資料處理從互連系統中心轉移到邊緣。邊緣處理已將對於運算應用程式、資料和服務的控制，從某些中心節點轉移到網際網路的外圍；這是 IoT 裝置與實體世界接觸之處，即資料經由視覺／語音／環境等各式感測器的入口。
在邊緣處理這些資料，可大幅減少待轉移的資料量，進而提高隱私性、縮短延遲並提升服務品質；邊緣處理使用分散式資源，既脫離了中央核心的依賴，亦消除了主要瓶頸與潛在的單點故障風險。某些應用可能無法持續連線到網路，例如：自動駕駛車、植入式醫療器材、感測器極為分散的場域，以及各式各樣的行動裝置；在此類嚴峻環境中使用 AI，必須配備敏捷的應用程式來持續學習，並將結果快速套用到新資料上 (推論)。
為了在邊緣環境進行推論，處理架構和硬體都需經過最佳化，並符合對於處理能力、節能、效率、安全性和連線能力的特定要求。邊緣 AI 應用的設計目標是在系統成本與最終使用者體驗之間找到平衡：汽車和工業應用著重以最佳架構達成性能與功率效率，以因應今後所遇到的連線能力、資安和安全性挑戰。提供駕駛輔助與替代駕駛人員功能的汽車系統，是 AI 部署的主場；而關於定點 vs. 浮點演算的適用性，亦受到諸多討論……。
延伸閱讀：
《「邊緣 AI」是 IoT 裝置與實體感測器的入口》
http://compotechasia.com/a/feature/2019/1111/43272.html
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【邊緣運算將成 IoT 新動能】
歷經兩年的波動和調整，全球半導體產業在 2017 年重新進入加速發展階段，加強國際合作將成為半導體與全球積體電路生態體系融合共贏的重要途徑。作為人工智慧 (AI) 一個重要領域，汽車的智慧化和新能源趨勢，意味著在感知技術、傳輸技術、處理技術、電池管理及運算能力等全方位提升；智慧聯網汽車與新能源汽車已被列入《中國製造 2025》規畫，代表汽車電子市場將創造更多機會。
物聯網 (IoT) 對資料的即時處理和運算有更高要求。在雲端運算方興未艾的同時，邊緣運算 (Edge Computing) 正得到關注；IDC 預測，到 2021 年將有 43% 的物聯網運算在邊緣完成。借助融合安全、處理和數位網路方面的最新進展，可協助應對機器學習 (Machine Learning) 挑戰，進一步推動 IoT 裝置邊緣運算智慧化的發展。當工作量從雲端轉移到邊緣後，延遲會隨之減少、安全性會增強、應變能力也將改善；在物聯網爆炸性發展下，高性能嵌入式處理器的需求亦將升高。
延伸閱讀：
《2018 半導體產業前瞻》
http://compotechasia.com/a/____//2018/0116/37873.html
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