導讀：行業主要上市公司：創維數字(000810.SZ);立訊精密(002475.SZ);歌爾股份(002241.SZ)等本文核心資料：機器狗產業鏈;AR眼鏡;市場規模;競爭格局;發展趨勢等行業概況1、定義AR眼鏡，即增強現實技術眼鏡，是利用增強現實、音視訊融合及波導鏡片等技術，通過攝影機和感測器對真實場景的資料進行採集，把現實世界和虛擬世界結合在一起的智能穿戴裝置。其以虛擬圖像疊加到真實場景中，為使用者提供沉浸式體驗和資訊互動功能。核心功能包括顯示、感知、處理與通訊。AR眼鏡的硬體構成主要包括攝影機、光學模組、CPU處理中心、感測器和顯示模組。按顯示方式分類，大致分為雙目式AR眼鏡、單目式AR眼鏡和插入式AR眼鏡，這三類AR眼鏡在市面上都有成功的產品案例。其他裝置如隱形眼鏡式AR眼鏡目前都處在研發階段，產品成熟度不高。2、產業鏈剖析中國AR眼鏡產業鏈可劃分為上游(核心技術研發與零部件供應)、中游(裝置製造與整合)、下游(應用場景與生態服務)三大環節：上游的核心技術研發包括互動技術(手勢識別、語音控制)、電腦視覺(SLAM定位、環境感知)、SDK開發工具等底層技術，零部件供應包括光學顯示模組、處理器、感測器等，上游供應商代表企業有靈犀微光、水晶光電、科大訊飛、舜宇光學、恆玄科技等;中游主體為裝置製造商即AR眼鏡整裝廠商，主要有雷鳥創新、亮風台、XREAL、歌爾股份、立訊精密等，以及內容與系統開發企業如騰訊、嗶哩嗶哩、抖音等;下游則是應用場景與生態服務，應用場景包括消費級、企業級、軍工級等等(當前主要為消費級與企業級)。行業發展歷程：逐步進入高速發展期中國AR眼鏡行業經歷了萌芽期、啟動期，現在正逐步進入高速發展期。從各個階段的關鍵事件看，萌芽期的起源時間可以追溯到2012年，Google發佈了第一代Google Glass，這標誌著AR技術正式進入公眾視野，並推動了中國AR眼鏡行業的發展。啟動期則從2015年開始，包括微軟、百度、聯想等大型公司的行業佈局，以及2016年《Pokemon GO》的影響，極大促進了中國AR眼鏡行業的發展。高速發展期則從2021年開始，涉及政策的不斷完善與對行業的支援、更多初創企業的進入和AR眼鏡應用場景的擴展。行業政策背景：政策加持，AR眼鏡行業發展前景向好AR眼鏡行業是中國戰略新興產業體系的重要分支，也是數字經濟領域的重要組成部分。根據中國國民經濟“十三五”規劃至“十四五”規劃，國家對AR眼鏡行業的支援政策經歷了從提出“大力推進虛擬現實等新興前沿領域創新和產業化”到“將‘虛擬現實和增強現實(VR/AR)’列為數字經濟七大重點產業之一”的變化。前瞻預測，“十五五”規劃中“虛擬現實和增強現實(VR/AR)”仍是數字經濟發展重點之一，將圍繞國產化專業技術支援佈局發展。近年來，國家先後出台了《關於促進電子產品消費的若干措施》、《關於打造消費新場景培育消費新增長點的措施》等政策，鼓勵促進虛擬現實(VR)體驗等文娛業態場景創新，將AR/AI智能眼鏡納入數位產品消費補貼範疇，鼓勵利用AR/VR技術應用於銀髮經濟、數字教育等行業領域，詳細政策內容參考如下：行業發展現狀1、AR眼鏡市場規模快速增長根據IDC中國資料，中國AR市場出貨量達到26.1萬台，其中分體式AR出貨23萬台，一體式AR出貨3.1萬台(2023年後，IDC中國AR市場的統計口徑改變為AR+ER)。2024年，中國AR眼鏡市場迎來發展高峰，更多品牌新品進入市場，並且AR眼鏡在便攜性、輕量化、功能性、技術性等方面均有顯著提升，更好地滿足了消費者需求。據IDC預測資料以及前瞻初步統計，2024年，多個品牌發佈了全新AR眼鏡產品，中國銷量約為48萬台。2、AR眼鏡行業前沿技術AR眼鏡行業正經歷著前所未有的技術革新，其中光波導技術、Micr0-LED顯示技術、AI與AR融合以及多模態互動成為推動行業發展的關鍵技術力量。雷鳥X2、INMO GO2等多款產品已成為市場典範，不僅採用了先進的光波導方案，還將AI融入AR眼鏡，為使用者帶來了更加沉浸式和智能的AR體驗。3、AR眼鏡中外現狀對比目前中國逐步突破光波導技術，憑藉AI融合、場景創新、完善的供應鏈快速佔領消費級市場，國外品牌主要依靠品牌效應與晶片技術優勢，搶佔高端和專業領域。具體情況如下：4、行業巨頭在AR領域的佈局情況網際網路、智慧型手機等領域科技巨頭加快AR領域佈局，AR智能眼鏡作為AR的主要搭載形式被行業看好，隨著AR市場規模不斷增長，收購或自研相關光學顯示技術、互動技術等，以期獲得先發優勢。行業競爭格局1、區域競爭：深圳市佈局最廣據企查貓搜尋資訊，截至2025年3月底，中國AR眼鏡行業相關企業共有130余家。其中廣東省地區AR眼鏡企業最多，尤以深圳市最為集中，佈局最多。2、企業競爭：“AR四小龍”領跑行業國內AR頭部廠商以創業公司為主，排名前四的廠商均為成立時間較短的初創企業，在過去兩年內均完成多輪大金額融資。在國內，雷鳥創新、Nreal、Rokid、INMO並稱為“AR四小龍”，合計佔整體市場份額(以出貨量計算)超80%。據IDC資料顯示，2023年，按AR眼鏡出貨量計算的中國AR廠商份額前四名，分別為XREAL(31.6%)、雷鳥創新(23.1%)、Rokid(18.4%)和影目(11.7%)。行業發展前景及趨勢預測1、發展趨勢：技術驅動行業突破，前景廣闊隨著眾多廠商紛紛入局，以及AI概念的加持，智能眼鏡賽道變得異常火熱，有力地推動了行業發展，也促進了市場消費者對AR眼鏡產品的認知度，進而推動了AR眼鏡產品的普及。2、發展前景：2030年預計超過490萬台中國AR眼鏡市場預計在技術突破、政策支援和應用場景拓展的推動下，實現出貨量翻倍增長。儘管存在技術瓶頸和市場競爭壓力，但長期來看，AR眼鏡作為元宇宙和AI落地的關鍵載體，將持續受益於產業升級和消費需求迭代。未來，中國AR眼鏡市場將維持高複合增長率，Wellsenn XR預計到2027年全球AR出貨量將達到180萬台，據此增速及中國AR眼鏡市場發展趨勢，前瞻保守預估2030年中國AR眼鏡出貨量將接近五百萬台。 (前瞻經濟學人)

一、全球儲存公司梳理：總覽（按市佔率）三星電子、海力士在DRAM、HBM、NAND、SSD等領域市佔率均較高，為全球儲存龍頭公司；其次為美光，產品矩陣全面，但市佔率略低於三星、海力士；SanDisk、鎧俠聚焦於NAND、SSD領域，西部資料、希捷科技聚焦於HDD領域；從地域來看，全球儲存公司主要集中在韓國、美國、中國（包括台灣）、日本。圖1：全球儲存公司總覽（25Q2各產品市佔率情況）二、全球儲存公司梳理：三星電子三星電子：全球NAND、DRAM領先企業。三星電子業務包括消費電子產品、儲存產品（NAND&DRAM等）、OLED手機面板以及Harman（音響產品）等。從收入結構來看：根據公司財報披露資料，3QFY2025公司DX部門（TV、手機、空調等）、DS部門（DRAM、NAND、移動Aps等）、SDC（OLED手機面板）、Harman（智能座艙、汽車音響等）收入佔比分別為55%、33%、8%、4%，儲存業務為公司第二大業務，僅次於消費電子業務。從競爭格局來看：根據IDC披露資料，25Q2全球DRAM市場，三星電子市佔率為33.2%，全球第二；25Q2全球NAND市場，海力士市佔率34.0%，全球第一；25Q2全球HBM市場，三星電子市佔率17.0%，全球第二；25Q2全球SSD市場三星電子市佔率為32.0%，全球第一，在消費級、企業級SSD均具備競爭優勢。從發展歷史來看：1）公司發展歷史：公司1969年成立，最初主要生產電子電器類產品，1874年通過收購韓國半導體進軍半導體業務；1983年開始發力DRAM領域，1984年研發成功64kDRAM；1988年公司在韓國推出第一部手機；1998年開發出第一款128MB Flash快閃記憶體，2004年公司研發出全球首款8GB NAND快閃記憶體，2005年開始進入晶圓代工行業，2011年出售HDD業務，專注發展儲存晶片，2016年收購Harman，強化自身在汽車晶片、車載娛樂領域優勢。2）從DRAM產品發展歷史來看：1984年研發成功64k DRAM，1996年首次提出DDR概念，1998年發佈全球第一個商用DDR晶片，2003年量產DDR2，2008年開始DDR3，2013年量產DDR4，2021年量產DDR5。3）從HBM產品發展歷史來看：2016年量產HBM2，2020年量產HBM2E，2023年量產HBM3，2024年量產HBM3E。4）從NAND產品發展歷史來看：1998年開發出第一款128NM Flash快閃記憶體，2013年開始進入3D V-NAND階段（24層），後堆疊層數持續增長，2024年第九代VNAND（300+層）量產。圖2：三星電子HBM產品lineup圖3：三星電子NAND產品發展圖4：三星電子SSD產品發展圖5：三星電子收入結構（25Q3）三、全球儲存公司梳理：海力士海力士：全球NAND、DRAM領先企業。海力士主要從事NAND、DRAM的開發、生產和銷售，產品覆蓋DRAM、NAND、HBM、SSD等。從收入結構來看：根據公司財報披露資料，3QFY2025公司DRAM（包括HBM）、NAND（包括SSD）、其他業務收入佔比分別為78%、20%、2%，DRAM、NAND業務為公司主營業務。從競爭格局來看：根據IDC披露資料，25Q2全球DRAM市場，海力士市佔率為39.1%，全球第一；25Q2全球NAND市場，海力士市佔率22.0%，全球第二；25Q2全球HBM市場，海力士市佔率67.0%，全球第一；25Q2全球SSD市場海力士市佔率為19.6%（包括Solidigm，收購的英特爾的NAND業務），其中海力士優勢在消費級SSD領域，市佔率為9.15%，全球第四，Solidigm 優勢在企業級SSD領域，市佔率23.18%，全球第二。從發展歷史來看：1）公司發展歷史：公司1983年成立，最初名為現代電子，以DRAM的生產製造為主；1998年收購LG半導體，2001年改名為海力士，2003年從現代集團完成剝離，2004年出售非儲存業務，將重心轉向半導體儲存；公司於2012年併入SK集團，改名為SK海力士；2021年SK海力士收購英特爾的NAND業務，成立了Solidigm；2023年開發並大規模生產全球最高規格的HBM3E。2）從DRAM產品發展歷史來看：1985年，公司256kb DRAM量產，整合LG半導體後於2001年推出128MB DDR SDRAM；2003年底512MB DDR2通過英特爾認證，2004年開始量產；2007年開發出業內首款DDR3並獲得英特爾認證；2011年成功研發2GB DDR4；2018年完成DDR5研發，2020年正式量產；2013年與AMD聯合開發全球首款HBM1，2017年發佈HBM2，2019年發佈HBM2E，2021年發佈HBM3，2023年量產HBM3E。3）從NAND產品發展歷史來看：2004年開始進軍快閃記憶體領域，開發了512MB NAND快閃記憶體，2014年正式進軍3D NAND領域，推出24層3D NAND晶片，2018年業內率先實現4D NAND商業化突破，發佈96層4D NAND快閃記憶體，2024年開始量產全球首款321層4D NAND快閃記憶體。圖6：海力士NAND產品發展圖7：海力士HBM產品發展四、大模型對儲存的需求：訓練&推全球儲存公司梳理：美光美光：全球DRAM、NAND領先企業。美光主要從事DRAM、NAND的開發、生產和銷售，產品覆蓋DRAM、NAND、HBM等。從收入結構來看：根據公司財報披露資料，FY2025公司DRAM（包括HBM）、NAND、其他業務收入佔比分別為76%、23%、1%，DRAM、NAND業務為公司主營業務。從競爭格局來看：根據IDC披露資料，25Q2全球DRAM市場，美光市佔率為22.8%，全球第三；25Q2全球NAND市場，美光市佔率13.8%，全球第四；25Q2全球HBM市場，美光市佔率16.0%，全球第三；25Q2全球SSD市場美光市佔率為11.1%，全球第三。從發展歷史來看：1）公司發展歷史：公司1978年成立，以DRAM的生產製造為主，1981年量產64KB DRAM；1998年收購TI(德州儀器）全球儲存業務，躋身全球儲存前列；同年，併購Rendition，進入3D圖形晶片領域；1999年發佈產業內第一款DDR晶片；2002年美光收購日本東芝在美國的DRAM工廠，生產能力進一步提升；2005年美光與英特爾合資成立IM FlashTechnologies，開進發力NAND領域，2006年又收購了Lexar Media，進一步開拓消費級儲存卡和SSD市場；2009年收購奇夢達持有的華亞科技全部股份，2015年收購華亞科技全部股份，改名為台灣美光；2013年美光完成對爾必達的收購，改名為美光日本；2015年美光與英特爾聯合發佈3D NAND技術；2018年美光放棄HMC技術，開始轉向HBM產品的研發，2020年美光開始提供HBM2產品。2）從DRAM產品發展歷史來看：1981年，公司64KB DRAM量產，通過收購TI儲存業務、華亞科技、爾必達，DRAM產品能力持續提升；1991年推出DDR1，2003年推出DDR2，2007年推出DDR3，2014年推出DDR4，2020年推出DDR5；3）從HBM產品發展歷史來看：美光最初專注於HMC技術，2011年發佈第一代HMC，2018年放棄HMC，開始轉向HBM技術，2020年推出HBM2,後持續迭代；4）從NAND產品發展歷史來看：2005年通過和英特爾合資公司進軍快閃記憶體領域，2015年和英特爾聯合發佈3D NAND技術，2024年232層NAND已經大批次量產。圖8：美光發展歷史圖9：美光收入結構（FY2025）五、全球儲存公司梳理：SanDiskSanDisk：全球消費級NAND領先企業。SanDisk主要從事快閃記憶體及固定硬碟（SSD）的開發、生產和銷售，在消費級儲存市場具有領先優勢。從收入結構來看：根據公司財報披露資料，公司產品主要包括儲存卡、USB快閃記憶體驅動器、SSD，FY2025公司消費端、商業端、雲端產品收入佔比分別為56%、31%、13%。從競爭格局來看：根據IDC披露資料，從全球NAND競爭格局來看，25Q2SanDisk市佔率為12.1%，全球市佔率第五；從全球SSD市場來看，25Q2SanDisk市佔率為11.8%，全球市佔率第三名；從消費級SSD市場，25Q2SanDisk市佔率分別為19.0%，市佔率全球第二。從發展歷史來看：1）公司發展歷史：1988年公司成立，1991年推出首款基於快閃記憶體的固態硬碟，2016年被西部資料收購，2025年西部資料剝離快閃記憶體業務，獨立上市；2）從NAND和SSD產品發展歷史來看：1991年SanDisk為IBM生產了首款基於快閃記憶體的SSD；1992年推出FlashDisk，可以插入筆記型電腦的拓展槽中；1994年發佈CF卡，成為早期數位相機和可攜式電子裝置的主流儲存方案；2000年，公司正式推出SD儲存卡格式；2001年，公司與東芝聯合發佈全球首款商業化的NAND MLC快閃記憶體技術；2004年，作為核心推動者參與制定microSD儲存卡標準；2005年發佈首款基於快閃記憶體的MP3播放器SanDisk Sansa e100，開始進入數字音訊播放器領域；2011年，公司收購固態硬碟製造商Pliant Technology；2012年，發佈首款SATA SSD產品，發力消費級SSD市場；2013年，公司收購面向企業市場的SSD製造商SMART Storage Systems；2014年，公司收購企業資料中心快閃記憶體製造商Fusion-io，開始佈局企業級SSD市場；2019年SanDisk主導發佈SD Express標準，通過PCIe NVMe將介面速度大幅提升；2024年SanDisk發佈microSD Express儲存卡。圖10：SanDisk產品發展歷史圖11：SanDisk收入結構（FY2025）六、大模型對儲存的需求：訓練&推全球儲存公司梳理：西部資料西部資料：全球HDD領先企業。西部資料主要從事硬碟（HDD）的開發、生產和銷售，覆蓋資料中心級、商業級、消費級HDD產品。從收入結構來看：根據西部資料財報披露資料，HDD為其核心產品，FY2025財年西部資料Cloud（雲）、Client（商業級）、Consumer（消費級）收入佔比分別為88%、6%、6%，資料中心等級HDD貢獻主要收入。從競爭格局來看：根據IDC披露資料，2024年希捷、西部資料、東芝市佔率分別為40.8%、40.0%、19.2%，其中希捷、西部資料市佔率合計達80.8%，呈現雙寡頭壟斷格局。從發展歷史來看：1）公司發展歷史：1970年西部資料成立，為全球知名的儲存解決方案提供商，1990年開始確立“硬碟主業”戰略，2011年收購日立環球儲存科技，擴張企業級HDD市場，2016年收購SanDisk，確立“HDD+快閃記憶體”雙核心業務，2025年完成對SanDisk分拆，正式剝離NAND快閃記憶體業務，目前全面聚焦於HDD領域；2）從HDD產品發展歷史來看：1988年收購Tandon，切入硬碟製造領域；1992年發佈Caviar驅動器，獲得市場認可；1999年，同IBM合作，推出Expert系列驅動器；2001年，西部資料成為第一家提供8MB磁碟緩衝區的主流ATA硬碟驅動器製造商；2003年收購磁頭製造商Read-Rite，推出首款10,000轉SATA硬碟WD Raptor；2005年，開始進入筆記本HDD市場，推出Scorpio系列硬碟；2006年推出採用垂直磁記錄（PMR）技術的硬碟；2009年，推出全球首款2TB硬碟WD Caviar Green；2012年，完成對HGST收購，成為全球最大的傳統硬碟製造商，並獲得HGST在企業級HDD和氦氣硬碟技術優勢；2013年，發佈全球首款商用氦氣硬碟Ultrastar He；2017年，展示MAMR（微波輔助磁記錄）技術原型；2020年，發佈ePMR技術(Energy-Assist PMR)。圖12：西部資料產品發展圖13：西部資料收入結構（FY2025）七、大模型對儲存的需求：訓練&推理全球儲存公司梳理：希捷科技希捷科技：全球HDD領先企業。希捷科技主要從事硬碟及儲存產品的開發、生產和銷售，核心產品為HDD硬碟，此外亦覆蓋系統、SSD等產品。從收入結構來看：根據公司財報披露資料，FY2025公司HHD、系統&SSD&其他產品收入佔比分別為93%、7%，HDD產品業務為公司主營業務。從競爭格局來看：根據IDC披露資料，2024年HDD市場希捷、西部資料、東芝市佔率分別為40.8%、40.0%、19.2%，希捷為全球龍頭；SSD產品全球佔比較低。從發展歷史來看：1）公司發展歷史：公司成立於1978年，1980年發佈全球首款5.25英吋硬碟ST-506，後成為IBM PC主要供應商，1989年收購CDC旗下的儲存部門ImprimisTechnology，進一步擴大企業級HDD市場份額；1996年，公司與Conner Peripherals合併，成為當時全球最大的獨立儲存裝置製造商；2003年發佈Momentus系列產品，重回筆記本HDD市場；2006年收購Maxtor，整合其消費級產品線，市場份額進一步提升；2011年，為應對西部資料收購HSFT，希捷收購三星旗下硬碟業務；2013年佈局SSD市場，2014年收購LSI快閃記憶體業務；2020年公司HAMR技術開始商業化，HDD容量大幅提升。2）從HDD產品發展歷史來看：1980年公司發佈全球首款5.25英吋硬碟ST-506，為個人電腦提供了首個標準儲存解決方案，1981年發佈10MB版本ST-412，以此獲得IBM主要OEM供應商合同，後出貨量快速增長；1989年收購CDC旗下的儲存部門Imprimis Technology，進一步擴大企業級HDD市場份額；1992年發佈全球首款7200RPM硬碟BarraCuda（酷魚），1996年發佈全球首款10000RPM硬碟Cheetah系列，鞏固其在企業級儲存領域地位；2003年發佈Momentus系列硬碟，重回筆記本硬碟領域；2005年收購Maxtor，整合其消費級產品線FreeAgent等，擴大消費級市場份額；2011年收購三星旗下硬碟業務，進一步提升市場份額；2020年HAMR技術開始商業化，2022年推出基於HAMR技術的Exos M系列硬碟，2025年推動第二代HAMR技術開發，目標容量提升到30TB以上。圖14：通過HAMR技術，希捷產品容量持續提升圖15：希捷科技收入結構（FY2025）八、大模型對儲存的需求：訓練&推全球儲存公司梳理：鎧俠鎧俠：全球NAND快閃記憶體領先企業。鎧俠主要從事快閃記憶體及固定硬碟（SSD）的開發、生產和銷售，覆蓋企業儲存產品、個人消費儲存產品。從收入結構來看：根據公司財報披露資料，2025H1公司SSD&儲存、智能裝置、其他業務收入佔比分別為53%、31%、16%，SSD&儲存業務為公司主營業務。從競爭格局來看：根據IDC披露資料，從全球NAND競爭格局來看，25Q2三星、海力士、鎧俠、美光、SanDisk佔比分別為34.0%、22.0%、13.9%、13.9%、12.1%，鎧俠僅次於三星、海力士；從全球SSD市場來看，25Q2三星、Solidigm、SanDisk、美光、鎧俠市佔率分別為28.7%、12.6%、11.8%、11.2%、8.1%，全球市佔率第五名。從發展歷史來看：1）公司發展歷史：1987年東芝公司發明NAND快閃記憶體，2017年鎧俠前身東芝儲存器集團從東芝公司剝離，2019年公司改名為鎧俠；2）從NAND產品發展歷史來看：1987年公司發明NAND快閃記憶體，1991年發佈全球首個4MB NAND快閃記憶體（全球第一個商業化NAND產品），2001年鎧俠和SanDisk聯合開發，推出首款1GB MLC NAND產品（首次在NAND中使用MLC技術，實現每單元儲存2位資料），2007年率先發佈三維(3D)快閃記憶體層疊技術，2014年發佈全球首款15nm工藝NAND產品，2015年發佈全球首款256GB（48層）TLC BICS FLASH，實現了3D NAND技術的商業化突破，2019年全球首次實現量產96層QLC 3D NAND產品，後續堆疊層數、容量持續提升；3）從SSD產品發展歷史來看：2001年發佈首個PATA SSD，2007年發佈第一代SATA介面SSD（128GB），2010年首款SAS SLC企業級SSD發佈，2012年發佈首款SAS MLC企業級SSD+QSBC技術（錯誤矯正技術），2016年面向消費級市場推出SATA介面TLC SSD產品，2018年發佈全球首款採購96層BiCS4 FLASH的NVMe SSD。圖16：鎧俠產品發展圖17：鎧俠收入結構（2025H1）(AI雲原生智能算力架構)

“我要利用和操縱車隊方圓兩英里內，每輛車的晶片漏洞。”“有一千多輛呢。”“全給我黑掉。”這是2017年《速度與激情8》中，反派和手下駭客的一段對話。話音剛落，路邊停靠的車、正在行駛的車，甚至是展廳裡陳列的車輛，都被遠端啟動自動駕駛模式，並被停用了防撞功能。至此，這些本應為消費者服務的汽車產品，竟成為受駭客操控的“無腦”機器，集體執行反派指令，不顧行人安全，共同橫衝直撞向刺殺目標。在為好萊塢想像力買單的同時，我們也不得不意識到，這樣的情景在技術上並非天方夜譚。上海華時電科創始人兼CEO繆亮豔指出：“2024年，全球因軟體問題召回的汽車總量達1340萬輛。考慮到全球新車年銷量約9000多萬輛，這個數字已相當驚人。更值得注意的是，該資料較2023年增長超過4倍，已佔全年汽車召回總量的46%。”“這意味著，軟體缺陷導致的召回比例已與傳統機械設計缺陷基本持平，達到接近1：1的水平。這一趨勢清晰地表明，軟體安全問題正成為汽車行業不可忽視的系統性風險。”他進一步強調。隨著汽車產業向“新四化”加速轉型，資料成為驅動汽車智能發展的同時，T-BOX、ECU等核心元件的聯網化，以及OTA的普及，在提升體驗的同時，也極大地擴展了車輛的攻擊面，探索如何防護汽車網路安全迫在眉睫。2025年12月6日下午，在WNAT-CES 2025新汽車技術合作生態交流會的“西蘭花會場·汽車安全論壇”上，來自產學研各界的多位專家齊聚一堂，圍繞“智能汽車網路安全攻防未來態勢”展開深入探討。不難發現，此次論壇對於嘉賓的組成，頗具巧思。正如圖靈量子安全事業部天機量子總經理陳立權所說：“今天這個論壇的嘉賓結構很有層次——我所在的企業聚焦於最底層的演算法與基礎技術，李總等幾位專家側重方法學與系統性方案，而上汽與廣汽的兩位張總代表的則是最終的應用落地方。” 參會嘉賓的安排上確實有小巧思。全產業鏈嘉賓代表悉數到場，也是大家對汽車網路安全建設需要系統性和全端化思維的共識。對此，成都電子科技大學教授、TIAA網路安全委員會秘書長羅蕾表示：“安全已經覆蓋了整個產業生態，從晶片、底層軟體、作業系統到如今AI模型及其應用，需要的是全端式、系統化的解決方案。單一環節的安全防護已無法應對複雜風險，必須通過系統性設計實現全面防護。”這種理論上高屋建瓴的系統性思維，在汽車產業生產中慢慢落到實處。首先在研發流程層面，犬安科技CEO李均指出網路物理系統安全，特別是汽車行業，需要將安全設計前置。“在傳統IT領域，安全實踐往往遵循‘開發-測試-上線-維運’的循環。而在汽車行業，安全設計必須深度前置，通過系統化的架構分析與風險預判，在研發早期建構內生安全能力，從而避免因後期修復成本過高甚至無法修補而引發的系統性風險。”而以上美好構想的實現，都可以用AI當作助手。對此，雲馳未來創始人兼CEO曾劍雋提出了“AI原生安全”的理念。“AI不僅是一項技術，更是我們規劃未來產品的核心思維框架。我們將以AI驅動的產品理念，系統性地重構產品體系——深度運用AI技術及智能體（Agent）模型，革新安全業務的底層架構與運行邏輯。這構成了我們面向下一代產品的核心思路，即實現“AI原生安全”：讓安全能力內生於系統設計之初，而非後續附加的獨立層級。”毋庸置疑，行業發展的未來圖景並非全然明朗且確定。廣汽集團平台技術院車輛資訊安全負責人張金池就表示，量子計算可能對現有演算法進行顛覆，彼時將重構網路信任基石。“量子技術將不可避免地向前發展，其影響遠不止於汽車領域，而是將重構整個網路世界的信任基石。當前可實現的主要是量子金鑰分發，但這並非建構未來安全體系的核心環節，系統性的量子安全架構仍有待長期探索與完善。”而一切革新，落到最終，都會在使用者體驗和信任建構中得到反饋。以OTA技術升級為例，如何令OTA過程兼具安全性和便利性，上汽創新研究開發總院安全體系經理張華發表了自己的看法。“在進行OTA升級前，系統需完成多維度狀態校驗，包括車輛是否滿足升級條件、電池電量是否充足，以及是否處於駐車或怠速等安全狀態。升級過程中，系統將即時向使用者反饋進度——無論是10%、50%或其他關鍵節點，均清晰透明。升級完成後，無論成功與否，系統都會向使用者明確傳達最終狀態與結果，全程避免使用者因資訊不明確產生焦慮，真正做到升級過程可控、可信、可知。”以下為圓桌討論實錄，《汽車商業評論》整理，此處略有刪節。汽車網路安全的最大顛覆性變數將是什麼？繆亮豔（上海華時電科創始人兼CEO）：感謝李均的分享，我們進入論壇環節，我確實看完兩個PPT，我已經想把手上的問題扔掉，我有很多新的問題出來，所以我們盡快切入下一個主題。很高興終於讓我今天同時看到這麼大的大咖坐在一起，我自己本身15年前在沃爾沃做，是一個崇尚安全，他們不管是車身還是資訊安全非常看重。確實有一個數字，我出於好奇這兩天查了一下，2024年全球汽車因為軟體原因召回的車輛達到1340萬輛，我們每年可能新車也就9000多萬輛在賣。關鍵是同比2023年的數字增加4倍，這是讓我感覺比較驚訝的，佔全部召回總數的46%，意思就說，我的機械設計缺陷已經跟軟體的缺陷是一樣的，基本上是1：1。其實十年前Jeep切諾基，也是因為簡單的蜂窩資料就召回了差不多140萬輛車，當時轟動全產業，在去年保時捷全球高端豪華品牌Macan也是因為2018年沒有嵌入式的軟體開發進去，在歐洲被停售。所以這些問題帶過來之後，讓我感同身受，突然無形的狀態，讓我們回到了2017年我看的那部電影叫《速度與激情8》。當時有個場景，就是把所有的車從停車場開出來，場景還是挺震撼的，沒想到這麼快就到眼前。所以我今天有幾個問題，還是想請教一下各位，我主要也是這個行業裡面也想挺好學的一個人。第一個問題是拋給羅蕾羅教授的，同時我也希望陳總這邊也幫忙一起探討一下，就是說未來三年，智能汽車網路攻防領域最有可能出現的顛覆性的變數是什麼？我們都不怕我們現在設計的遊戲規則，這是我們的標準，這是我們的執行方式，這是我們的監督方式。那我們怕顛覆性的變數，就是超越你預期外的，其實在網路世界中是有可能發生的，在現實可能沒那麼快，我想聽一下兩位的見解。羅蕾（成都電子科技大學教授、TIAA網路安全委員會秘書長）：我個人覺得因為剛才你這個問題不好預測，但是整體來說最核心的我覺得可能最能夠顛覆我們的還是AI，AI既賦能，又能夠給出一些意想不到的情況。因為剛才你也提到了，汽車的軟體的量，是超越了飛機的幾億行以上，現在軟體定義已經到了AI驅動、資料驅動的階段，所以這個階段是雙輪驅動的。在這裡頭有很多AI賦能的東西，但是同時又有很多隱患，所以這裡面最不可預期的就這部分內容。就是我們車上很多軟體會被AI化，不管是AI的Agent還是自動駕駛，或者是現在提到的AI BOX等等，AI這部分的內容非常多。這部分的內容我們是不可解釋的，所以在這裡頭，我們原來的縱深防禦體系、網路安全那套機制，更多的還是基於規則的、基於軟體的工程化的那套軟硬體的體系。到了AI時代，這個的快速演進你可以說3年、5年，Robotaxi、L3和L4就成為現實了，但是在這裡面很多不確定，面向AI的安全，目前來說還是一個相對來說，我們研究是不夠的。另外李總提到攻的技術，面對攻的技術AI的賦能其實也會被利用，這個也很可怕。同時也給我們賦能，比如說AI的營運，我們現在各種報警和安全的很多事件，我們人是看不過來的，用簡單的機器分析也很難，但是從另外的角度，疊加AI的東西也許會好，所以茅和盾之間始終跟AI有關係，這是我個人的見解。繆亮豔：我對這件事情的理解，因為我要使用AI，所以它反而可能成為一個比較大的變數，現階段還是不可控？羅蕾：對，這個是最大的變數，就像自動駕駛不是都在談兜底方案嗎？其實它就認為是不可解釋的，一定會出現幻覺，所以必須有兜底。同樣我們的安全怎麼辦？在這個情況下來做安全。繆亮豔：陳總，圖靈量子現在是比較火的，在頂端的，對於這個問題想聽一下您的觀點。陳立權（圖靈量子安全事業部天機量子總經理）：剛剛主持人說到了不可預測的場景，那就是技術的突破，在當今這個AI，可能10年前，大家還不知道AI突然之間發展成這個樣子。最近幾年量子計算也發展得特別快，算力這一塊，以前大家知道摩爾定律，每年算力都會翻一番，但是經典算力隨著我們的製程、工藝的瓶頸，其實它已經到瓶頸了，就需要新的計算算力範式的出現，那就是量子計算，全球都在關注新的算力產生的技術方向。包括AI也缺算力，從安全的角度來講，無論是防，還是做網路安全，還是做密碼，最底層的就是密碼，密碼就是數學問題，數學問題最怕的就是算力。隨著我們量子計算算力大規模的發展，一種新的計算範式出現以後，對我們經典的密碼體系形成了非常嚴重的威脅。可能3年以後我的量子計算取得了突破性的進展，我們現在所有的安全技術都會面臨顛覆。繆亮豔：您的意思最大的變數是您公司是嗎？陳立權：我很榮幸能有這樣一個量子計算的方向。繆亮豔：其實很期待，3年其實也不長，也有可能30年，我覺得這個東西跟AI來的時候，時代列車駛過的時候不是以你的意志為轉移的。不管是AI還是量子計算，可能是顛覆性的衝擊，因為我之前做過工程師，但凡有好的工具過來，我肯定不會拿本子去算了，我肯定是用工具。剛才聽了李總的PPT，你那個GoGoBark，是你這邊的一個測試工具嗎？你對狗狗還是情有獨鍾。在無線的協議漏洞和晶片側攻擊，你們最近工具檢測下來整個佔比有提升嗎？就是攻擊的外部的外因，你覺得後續包括WBMS，或者是高通座艙的核心部件，外部用的最有效的攻擊手段是什麼？李均（犬安科技CEO）：我可以分享一下黑產在幹什麼，我們去年晶片工具的成果發佈之後，不斷地有人聯絡我，比如說要把特斯拉從中國便宜買過來，然後賣到外國去，我想把它的控製器裡面地域的資訊改一改，你能不能幫我把它晶片破解？因為特斯拉的安全控製器是HPC系列的晶片，所以他們會聯絡我，這是攻擊動機，有足夠的利潤吸引他們去研究。還有比如說黑產研究的後裝條件，我的電機控製器的功率可以弄大一點，我可以後裝改，我安全的保護能不能幫我繞過一下，黑產來找我們。當然還有通過聯絡來騙我們的，說裝置能不能賣給我們，有的是偷車的，這是我們裝置的用途，可以用於正向的測試，也可以用於搞違法的行為。剛才您的問題常見的方法，我們在安全圈有句話是“沒有攻不破的系統”，給我足夠的動機.所以您剛才講的從硬體很難防，比如說功耗分析、過程輸入。從軟體這一塊量子密碼這一塊，我認為還沒有到考驗量子密碼這個階段，您剛才講的我在這個地方木桶的板很高，它是銅牆鐵壁，我打不過我繞過行不行？特斯拉原來車鑰匙裡面用了一顆安全的晶片，他用硬體解決方案，這算是比較高投入的，要做韌體升級時候的校驗。結果他也計算了，硬體儲存也各種都弄了，最後比對的時候程式設計師沒有正確比對，不管這個韌體是篡改過的還是合法的韌體，都可以刷到車裡面去，駭客就可以通過這種方式改變程式碼的各種行為。所以我覺得目前來說整個安全水位，這個短板還不在密碼學，還在我們剛才講的整個系統把木桶的短板都拉齊，所以現在合規是一個好的點。大家至少不要說那個地方做得特別強，但是最起碼最短的板要高於水位才可以。您剛才講的攻擊的點這樣的例子很多，原來我在老東家的時候有一個活動，他們產品上線的時候有眾測一下，大家都來給我找問題。我們用一種手段找了一個問題，他不服，他說正常情況下你攻破之後我就把它吃了，我們這個圈子的人特別聽不得這種話，所以就拿過來攻破了。繆亮豔：專治各種不服是吧？李均：對，專治各種不服，你說你很安全，我偏要破解掉，我熬了一個通宵給它搞了一個問題，當時供應商立馬飛過來修復，幾十個人的群立馬拉起來了，這個東西就是成本的問題。包括主機廠，剛才賈老師提的短期、長期，我覺得短期大家都把這個問題當沒看見去賣車，最後你不用投入到看不見地方的成本，你賣。長期如果出了問題，其實我們經常聽到很多大廠很牛的企業，對駭客圈給點所謂的獎金，其實就是封口費，我們這個修不了，我們成本很高，你們理解一下大家到時候合作。這個長期就很痛苦了，短期是這些安全不做，只要沒出問題你都沒事。繆亮豔：原來我們更多的是很多企業有背後的作業系統，很多駭客把他們作業系統黑掉，收他們資料去處理這些事情，用一些要挾的動作。但這些我覺得畢竟是商業本質的問題，你把他上升到高度到車的環節，他是一個承載人生命的一個移動體，這就到了另外一個高度上去，我剛剛聽完三位的發言有點後背發涼，我都不知道這個車怎麼開了。如何保障智能駕駛與OTA升級的安全？正好曾總今天也在，雲馳未來在智能駕駛場景中，包括ABP、NOA你們都是有很好的一些策略，但是你架不住我前段時間還看到過一個視訊，他專門就幹一件事情。開車跑在特斯拉前面，用帶有亂碼的二維碼干擾車輛，導致特斯拉的NOA功能自動跑偏，確實有這種Case。你們在場景測試中，如何能夠避免去做到一些防禦端的工作，剛才說的這些攻擊太強，還是要靠你們防禦一下，你們在應用端怎麼去處理這些事情。曾劍雋（雲馳未來創始人兼CEO）：安全你如果從大的角度去看它，大家會覺得他很玄幻或者說很神奇，但其實任何一個問題，從正向防護的角度來說，我們叫解構。其實沒有一個問題是解決不了，只要你去解構好他，投入恰當的成本和時間，一定能去解答。在現實的社會當中，安全的問題怎麼處理呢？往往是在成本和需求之間平衡，這是一個正向工程的基本方法，所以回到你剛才的問題，例如拿AVP或者L2的場景來說，他安全問題很多。第一我們從感測器開始，簡單說這裡面會比較複雜，我簡單打個比方，例如從感測器看有雷射雷達、攝影機，毫米波雷達。第一你從感測器去捕捉到這些資料，這是一層。你捕捉到現實當中的資料，但現實當中的資料本身就可能被偽造，是什麼概念？我們特斯拉有一個經典的案例，特斯拉識別到前面一個箱式貨車的塗鴉是白雲和藍天，車輛就把貨車識別成了白雲和藍天。你說這個問題他又有資料的魯棒性和識別的精準性問題，這個問題不在傳統的現象性範疇，他是從魯棒性的角度，你怎麼保證資料進來這是第一層的安全問題怎麼解決。再下來會變成資料安全的問題，你正確識別這個問題也是現實當中的資料，你怎麼傳遞給這個演算法系統，傳遞過來資料是一樣的，不被篡改這就落入到傳統的資料安全和資訊安全的範疇。那這時候我們有密碼學的演算法，現實當中我們有硬體指紋，這些能夠保證你識別的資料進來是安全的，當然你攻擊的有很多方法我們回頭再說。跟大家先簡單來解構，你會發現第一層是魯棒性問題，第二層是傳統現象性問題，再到資料進入系統進行計算的過程中，有沒有被加嚴，這個資料進來你還要計算有沒有被加嚴，這也是傳統資料安全的問題。你會看到從L2的視角，從識別到資料傳輸過來計算，計算完了之後還有行為要下去，你的工況要不要改變資料，你加速減速要不要改變，最後變成控制訊號的問題，這就是一層一層網線走。其實這個過程它是一條鏈路，鏈路里面有很多不同的問題要去解決，所以像剛才說的。當你去看資訊安全，有攻擊你會覺得特別玄幻，其實你要是解構他都可以一點點解決，就像成本問題。其實這裡面來說的魯棒性問題成本最高，回頭我們再說。所以解構下來你會發現每個問題是可以被定義，然後可以被解決，在什麼樣的場景下解決，解決到80%、90%、100%因為它的成本的水位不一樣，所以我們基本上在處理工程的方法過程當中，我們會用二八定律，用20%的成本解決80%的問題。在這個場景下沒有問題，這就是一個基本的工程思維，我們在面對整個系統的複雜過程當中先解構再去解決問題。繆亮豔：針對剛才聊的兩個場景，您肯定在這個行業裡面也是比較資深的一家公司，你覺得我們作為消費者，現階段應該能夠相信到APV和NOA多少程度？我現在是代表消費者。曾劍雋：明白。之前有一個著名的廠家出事之後，業內有一些討論。我解構完了相信大家對這個事情就會有大概的理解，第一你的感測器的判斷是怎麼樣的，確實感測器到了，但系統也提示，但系統提示消費者接管只有一秒鐘時間，就是你人的反應速度是沒有那麼快的。現在我認為大部分系統，都是高級輔助自動駕駛，就是L3以下的系統，所以這時候從消費者的角度來說，我希望大家能夠正確地認識他還沒有到，完全自動駕駛的狀態。繆亮豔：其實這點很關鍵，行業裡一直在告訴你們，我們的策略我們的演算法，我們做的工作是有資訊安全保障的。但是我是一個重度的輔助駕駛愛好者，我用了十年，但是我身邊大部分人買了有這個功能的，但他從來不相信他，這就是我覺得也很矛盾的一個點。曾劍雋：不用那麼不相信他，因為我自己也開特斯拉，我基本上了高速之後我也是不接管。但是我一旦前方或者側方會有車匯入的時候，我會馬上手會把整個注意力接管，如果前方整個系統，確實是沒有特別多的障礙物，我覺得這個系統是可靠的，這時候不存在魯棒性問題。資料肯定是這個資料，然後整個現在從歐盟215到國內的44495，這些合規的體系又把所謂的剛才李均總講到的短板的問題就解決，不會說有一個板在地面上，合規的就是能夠把整個和業內的水平帶到一個版本上面，也就是基本問題能解決，這時候是可以信的。現在也在推進智能網聯的分類分級，所以我們也在想，我們希望將來分類分級出來之後能夠明確告訴消費者，在什麼樣的情況下相對可信。就像現在合規一樣，我相信這個產業還是慢慢進入一個相對良性和理性的發展階段，有些時候廠家可能為了促銷宣傳得過於厲害，消費者一根筋會出現一些問題，這可能需要產業方共同努力。繆亮豔：後面我們也挺關心的，因為今天兩位張總都在，去年我跟張華總也在隔壁，太巧了，帶到今天會場來了，去年還不認識，在鈴軒交流。另外一位來自廣汽的張金池，張總也是代表整車企業的，其實兩位是最終給消費者之間作為一個互動的橋樑，這邊有各種各樣產業的人。其實車輛壽命安全周期的OTA現在成為強制要求，上汽廣汽在設計OTA的時候如何確保更新過程中不被劫持？又要基於這個點的前提下，平衡使用者體驗和安全底線，想聽一下兩位的見解。張華（上汽創新研究開發總院安全體系經理、功能安全經理）：其實這是一個OTA和網路安全的問題，就是說我們在OTA的過程中肯定會確保網路安全儘量減少劫持。我們已經上了一些相關的車，雲，以及鏈路上的防護手段，確保OTA的時候你儘量是不被駭客劫持的。剛才繆總提到一個問題是說我怎麼來避免說OTA失敗，這在我們主機廠來說，我們可能會分幾類。第一類就是儘量會有一些核心的控製器給他做備份。他有兩個區域，我OTA的時候先在備份區域先做好，做好之後OK成功了我再切到另外真正使用的園區，這樣的話不成功也沒有關係，我可以用上一個版本繼續來工作，這就避免了說我升級失敗，這是一類。第二種情況是它的確可能沒有做備份分區。這種情況下會存在一些失敗的機率，這種一般來說我們會降級，保留你基本的功用，但是確保這種降級不會出現非常重大的安全事故。第三種，是那怕降級之後我們都覺得這個安全風險不能避免，它會導致車也好、人也好比較大的事故，對於這種我們可能避免OTA。今年我們也有一次OTA，本來是策劃了OTA，但是評估完了把它取消了。因為它的一個EPS控製器，它沒有做備份分區，我們評估了之後發現它裡面會有一定的小機率會出現一些安全事故，所以這類我們讓客戶直接進4S店自己刷新，不要通過OTA的方式。這種客戶體驗好嗎？其實不怎麼好，因為他得去一趟4S店。但是這種你客戶體驗和我們的安全怎麼來平衡？一般來講如果它不涉及我們的安全底線，我儘量會讓客戶的體驗好。但是你觸碰了安全底線，對不起我寧可你麻煩我要保你安全，但是如果不觸碰你安全，我們現在做了很多客戶體驗最佳化的事情。比如說OTA之前，我們可能要判斷你有沒有達到OTA升級的標準，電量夠不夠，車輛是不是在待速或者是停止的狀態，升級進度條到了10%還是50%，我們也會即時告知使用者。你升級成功了告訴你，升級失敗了也不會觸發故障紅燈警示，告訴你我已經回到了前面的狀態，讓客戶放心。所以客戶只要點選按鈕同意，第二天接收到成功還是失敗就可以了，這種客戶體驗遠比幾年前我們做得貼心一些。但是如果涉及觸碰到安全的事情，我們寧可他麻煩。繆亮豔：安全是底線，使用者體驗是在一定條件下做適配。張華：自從我幹資訊安全我一直挺緊張的，剛才聽了幾位領導、老師講我在台上更緊張了。其實安全這一塊我們做了這麼久，我們一直是在努力把我們OTA和通訊，以及我們的一些控制類的東西都在努力地做更加安全。這個過程當中，我們會設立一些安全底線、安全紅線，包括OTA這一塊。首先我們一分析一下，從我們軟體的唯一性的分發，其實我們OTA是把軟體正確升級到車上，保證使用者用得到，這個OTA是我們主機廠發出來的唯一性。如何確保軟體在車上完成驗證並成功升級，這裡邊我們從我們的後台進行軟體的簽名，包括加密，這個過程不被人破解。包括李總說了我們可能會破解一些軟體，這裡面在升級的時候，我們會做一些對這個簽名進行驗簽，啟動的時候我們還要求了自啟動和安全啟動的要求，以確保這個軟體多重保證這個軟體是我們主機廠發出來的。從資訊安全里面，最主要的是保證這個軟體是合法的，它是被認可的軟體，在這個裝置上進行了升級，這是我們一直關注的一個重點。至於說從我們的要求裡面，我們最開始要求軟體的雙備份，就是雙區。當一個沒有被升級成功，另外一個區是不會被擦除的，使用者不會感受到影響到使用者的安全，或者是影響到使用者的使用。這個不是什麼問題，雙區之後核心是說能把這個框架搭建起來，安全的鏈路可以體系化地管理管控。繆亮豔：李總，聽完你覺得，能不能破？李均：我覺得做技術有一個點，比如說我在攻破之前，我沒有辦法100%告訴你我一定能攻破，儘管我內心覺得99.9%都沒有問題，但我不能說，直到我攻破的時候我能說攻破的。我剛才說沒有攻不破的系統，是大家對這個事情是願意去嘗試的，剛才張總講的，跟我舉特斯拉的例子是一樣的，特斯拉也意識到這個地方，要做軟體簽名的保護，但是最終落地實施的時候沒有實施好。繆亮豔：實施層面出了一些情況？李均：對，張總他們提設計需求，後面他們還要驗證，還有專門的設計團隊做測試，還會開展眾測，車輛上市之後也還要持續進行安全測試。如果他能那麼有信心，設計了就安全了，他就不用做這些工作了。主機廠如何在自研與外供之間，找到最優解？繆亮豔：兩位張總，你們公司的採購策略是什麼？你們會選擇用第三方的，像犬安科技，還有我們量子的雲馳未來的方案，還是更多你們自己開發、自己檢查、自己校準，你們的營運策略是什麼？張金池（廣汽集團平台技術院車輛資訊安全負責人）：其實第三方的測試，包括眾測我們一直都有在開展，這個我們自己也會做一些測試。其實在我看來，更多地需要依靠外部的力量，為什麼呢？因為安全大家知道，每個領域都有自己的專長，我們也更想看一看，大家在各個領域專長能測出來那些問題。當然我們自己會有一些人測，因為總歸這個問題會落到我們自己的車上、零部件上，這個需要我們推動，發現它修復的方案，以及最終修復落地實施的情況，這是我們的一些策略。繆亮豔：您的意思是廣汽這邊是自己主導這一塊，有更多的合作夥伴，基本上圍繞著你們為核心，而不是完全託管模式在做這件事情？張金池：差不多，因為總要懂一點，要知其然，知其所以然。繆亮豔：張總，你們上汽比較大，你們有大量的海外出口車，還要符合全世界不同標準的一些安全規範，你們要考慮的東西更多。張華：其實我們的策略也差不多，現在應該是說以自己為主，但是也並沒有說完全捨棄我們的服務供應商。我覺得是按照階段來的，最開始我們在做車端的網路安全，這些相關的滲透測試我們比較依賴於業內，因為那時候我們的能力還沒有建立起來，我們想知道一個規範的打法，一個充分的滲透測試是什麼樣子的。最開始的幾輛車我們真的請了外包，我們想看看外包的測試用例會怎麼寫，它測試的跟我們測試的有什麼不一樣。但是到現在這個階段我們基本上以自己為主，我們自己做需求設計，然後自己來做整車級的測試，也具備了一些滲透測試的能力。但是你說，我們現在是不是完全不需要跟業內合作，不需要跟李均總這邊合作，其實也不是，因為我們寫測試用例、我們寫需求，有的時候正向，你是看不到自己的盲區的。第二方面，我們也真的想知道在技術逐步迭代的時候，有時候別人的步調比我們快一點，像李均總講的東西我們覺得也很新鮮，這種我們也願意學習，但是肯定不是以外部為主，是以內部為主。繆亮豔：我聽下來兩位的車廠都差不多，還是把方向盤牢牢掌握在自己手上，還是要把安全的主導權放在自己手上。我剛才開題也是講現在的狀況，也是請教了幾位一些情況。我們其實在這邊討論這個話題，更關注的是未來怎麼辦。這邊剛剛正好羅教授也聊到AI的問題，其實AI在大模型智能座艙互動，自動駕駛中的使用越來越多，其實也不一定是由供應商推薦的，大部分車廠自驅的想要引入更多的大模型，來幫助它的智能座艙做一些工作。我印象中比較早的，理想用的也比較早，其實會有很多的風險在後面的過程當中出現，包括我資料投毒、包括演算法洩露。我們自己應對AI的使用，剛剛也講了一半，我覺得沒有講透，就是想用又不敢多用的感覺。什麼時候這個狀態會產生變化，大家會積極地擁抱AI代表未來的工具，特別是在車上，民用的我們都不說了，想聽一下兩位的見解。羅蕾：AI是不可阻擋的，而且現在這個車沒有AI的能力不好賣，這是必然的。但是從另外的角度，我覺得當前實際上整個從網路安全、資料安全，各種安全這個體系的建設裡頭，其實車廠，包括到零部件廠整個產業鏈大家還是已經具備了體系化的能力的。所以不管是管理體系的建立，還是技術體系都建立起來了，形成了一個體系。繆亮豔：我是不是認為已經準備好了？羅蕾：有這樣的基礎，這是針對當前的，但是面對AI這個基礎還不完全夠。因為原來的基礎，還是按照原來的體系建，但是到了AI的話首先開發模式在變，軟體的模式在變、硬體的模式在變，所以它的模式在調整，我們各個體系其實也在調整。軟體驅動的開發和資料驅動的開發本身這兩個模式是雙輪驅動的，所以它的模式是不一樣的，變化以後，它對安全整個體系還要做一些調整和升級，這是必然的。另外在這個過程中，比如說你說的資料投毒，包括模型的對外，剛才說感知不可避免的不管是魯棒性，還是真正有攻擊，它抗攻擊演算法的能力就必須加強。所以在這個模型上，它必須加強這部分內容，就是有可能誤導、有可能出錯，所以必須加強，所以整個開發的方法就不一樣。一旦開發方法不一樣以後，你的安全的團隊，咱們車廠都有安全團隊，而且涉及好多個，網路安全、資料安全、功能安全、預期功能安全。其實它們是不同的體系的，而且知識背景還不完全一樣，大家怎麼能夠協同起來？先說車廠、OEM能不能統一起來？所以這個的融合還是很重要的。我現在看下來，這一塊反而是一個難點，就是大家還沒有完全融合起來考慮，而且在設計的過程中，原來我們的微模型，現在變成資料驅動的開發，這個方法也不太一樣了，另外敏捷開發+資料驅動這個開發方式也在變化，還有很多第三方進來。所以整個從演算法安全到資料安全，包括預期功能安全，這個該怎麼做，規則兜底的問題怎麼做？因為兜底屬於軟體，不是我們傳統意義上的安全，是AI引出來的安全。比如說我自動駕駛這個兜底，就是要出現幻覺，你必須去弄。比如說這個Agent涉及我們大模型人機互動，還有很多的隱私問題，我們為什麼要放個BOX在車上，我們不能夠全部到雲端，我隱私各方面也就洩露了，也不合適。所以從這個角度來說，我們實際上汽車的軟硬體架構還要做一次很大的升級。在整個軟硬體升級過程中，我們整個體系的建設，安全是伴隨著全生命周期的，開始從設計到研發，最後到整個交付以後，這個底線雖然是滿足了，但是全生命周期怎麼保證呢？這個車有10年以上的生命周期怎麼保證呢？每次升級可能還會有帶來新的一些風險，又怎麼保證呢？所以這需要整個行業共同協同推進，技術在發展，我們各方面的技術都得要進步。另外一方面標準、底線也在變化，也不是一成不變的。還需要引入更多社會力量，我覺得眾測是必須的。就像人身體每年都要檢查一樣的，這個車也應該要體檢，不是簡單地我一次性過關就完了，這個事情一定是持續的，所以這是需要一個整體體系來考慮的。繆亮豔：謝謝羅老師。我的理解是說，您剛才講，我們現在有基本接受AI的基本能力，但是要完全擁抱和融入AI是需要一個比較久的過程。而且不僅僅是一個公司，一個政府機構或者一個行業能夠單點把這件事情往前推動的，我對這件事情您的觀點的理解還需要一個時間比較長的過程，能這樣理解嗎？羅蕾：這個就是共同進步，就是跟著產業走，產業發展是最重要的。繆亮豔：產業發展的速度。聽一下曾總的意見。曾劍雋：我從兩個角度，第一個我們自己是一個消費者，第二個我們從供應商的角度，我也反問主持人一個問題，其實這個問題我們過去出現過，淘寶你用嗎？繆亮豔：經常用。曾劍雋：我講我怎麼用淘寶，往往我在淘寶買了一個雪茄，搜尋嘛，我可能會去搜尋一個內褲，或者搜尋一個登山杖，我為什麼這麼做呢？就是我不希望被這些系統畫像把我計算出來，我從消費者過來就是這樣子的，我在淘寶上買了東西我會反向做另外一個搜尋，這就是我的習慣。繆亮豔：我有一個更好的方法，我用一段時間給我老婆用。曾劍雋：所以你比我更聰明。AI本身來說大部分是希望舒適，但是任何一個舒適會意味著什麼呢？意味著你需要對一些問題做出讓步和妥協，有一句話當然是那個名人講的我忘記了，任何讓你爽或者舒服的事情，一定會讓你有痛苦，舒適一多，痛苦也多。這就是剛才說的AI帶來的一些，我希望每一個人去思考，因為我是這麼思考的，用網際網路我也用了很多年，我站在個人角度來說希望大家對AI的一個使用者的角度的思考。但最終來說，就像羅老師說的，AI也好，或者說整個產業的趨勢也好，都在往這個方向上在走。我們有時候為整車廠或者我們開發的產品，例如在早期的時候，我們把AI當作一個工具來用。例如公司內部，我們會要求每個人都用AI工具，內部都開了ChatGPT的帳號，給大家有Token，我們還會監控大家的使用情況。其實我們會把一些AI的能力整合到產品裡，這是我們過去應該說今年年底往前，我們都是這麼看的，我們把AI當做工具來看。但實際上我們發現AI本身是一個技術，我們現在在面向未來產品的時候，我們會用AI整個產品的思路去重構我們的產品，我們是用AI相關的技術，包括Agent模型來去重構我們安全的業務的邏輯，這可能是我們未來考慮，面向下一代產品的核心思路，這就是所謂的原生的概念。我們會用AI的方式原生去做這個產品，但是剛才講到的會有很多幻覺的問題，會有很多系統的魯棒性的問題，這些問題肯定是要去解決的，但是從我們的角度來講，這就是一個趨勢。我們會用AI原生的方式思考，未來的安全的產品的形態到底是怎麼樣的，已經在推進了。所以這就是一個所謂的，從雲原生我們將來要過渡到AI原生的一個狀態，這是我認為大機率不可逆的一個狀態，所以這是我們的理解。V2X與自動駕駛，未來3-5年如何築牢安全防線？繆亮豔：感謝曾主任，看來你非常的時尚，從特斯拉的自動駕駛到全公司的AI工具的推廣。確實來說我們內心是很矛盾的，既想擁抱他，又感覺在否定很多東西，在時代潮流轉變的過程當中，自己好像又沒有完全準備好。我們說未來第一個講的是AI，第二個還有一些新的技術，問一下李總和陳總。現在車源通訊、V2X、自動駕駛，基本上這三個點成為被攻擊的重點區域，重點被攻擊的都在這個位置上。我也聽到很多的技術，包括量子金鑰分發，聯邦學習保護，包括TEE增強這些技術裡面，那些你們覺得是有落地的可能性和潛力的？我加個限定條件——在較短時間內，可能3-5年裡，我們不要聊十年二十年稍微有點遠，三五年之內有快速落地的可能嗎？從陳總開始吧。陳立權：我覺得3-5年最新的技術是這樣，剛剛繆總你提到我們防的技術是否有可能做升級。你剛才說的量子金鑰分發，這一塊中國做了很多年，我們現在提的後量子密碼技術是一種新的密碼技術，但其實也做了很多年。從2016年就開始做，去年是國際標準都已經定了，所以現在國內標準從今年開始在快速落地。未來3-5年國內的標準也會定下來，這是毫無疑問的。所以一旦國內的標準定下來，不光是我們車企，首先肯定是我們叫關鍵基礎設施，包括你的交通，V2X這時候屬於我們交通的領域，這這一塊都會有統一的後量子密碼的一些應用。另外，像TEE以及隱私計算，隱私計算也是受限於，靠你密碼、演算法運行的效率，現在隱私計算的東西大部分偏向於用TEE的方案。TEE的方案是物理保護的手段來做，在一個黑盒裡面來做，他其實跟演算法的相關性會更小，所以我個人認為，隨著未來資料交易或者資料流轉的方式，在可信的條件下用TEE的方式做資料流轉交易會是一個趨勢。繆亮豔：但我之前聽說廣汽跟吉利已經用了一些量子計算的技術了對吧？有嗎？陳立權：車企很多包括我們做安全的很多都在研究後量子密碼技術的方向，特別從去年開始國際標準定了以後，如果我們要走出去的話，必然面對著這樣一個標準化的趨勢。美國、歐盟都定了後量子密碼應用的時間節點，第一階段應用就是2030年全部是要符合標準的。繆亮豔：其實在未來3-5年是可以看到的這個東西。陳立權：就是你至少在國際上走出去，肯定是在資訊系統這一側，特別像我們車、金融關鍵的一些行業，你出去必須是要符合這樣一個標準的。國內的標準從2019年我們是徵集的第一輪演算法，今年我們在徵集第二輪演算法，應該明年6月30日，我們會結束第二輪的徵集，在2027年左右，我們國內的標準會形成徵集稿並初步落地。繆亮豔：要有個時間過程。陳立權：對，有個時間過程。在2030年之前我們國內標準肯定都會落地，所以在這個階段，防這件事我們必須走在前面。繆亮豔：如果你們這個技術再推進的話，對產業是很有幫助的，就像剛剛羅教授講的一樣，會極大地加速產業落地處理程序。羅蕾：我補充一下像現在晶片支援後量子密碼已經開始了。繆亮豔：晶片也支援了嗎？羅蕾：已經開始了，不管是國際還是國內的都支援了，這個東西他應該並不會遙遠會很快，就是抗量子攻擊的後量子密碼，在咱們車裡的晶片也都開始了。繆亮豔：那種這是Global的晶片廠還是我們國內的？羅蕾：Global和國內的都有，只是剛才提到的那個標準還沒有出來，現在支援的還是國際的那套體系，但是這個很快的。繆亮豔：李均總，這些技術聽聽您的看法。李均：我覺得這些技術都挺好的，並且像TEE這種現在已經廣泛地應用在微信、支付寶裡。剛才像量子密碼這種，我覺得它肯定也是很有潛力的，畢竟通過這麼多的學者論證它理論上的安全性。但是我覺得它是一把鎖，它可以是機械的鎖，可以很不安全，也可以很安全。但是我還是系統地看這個問題，它的落點還不在這兒，現在有一個像當前咱們用的密碼演算法，RSA、橢圓曲線，甚至就是AES，你說有多少人能夠從演算法正面硬剛，把這個演算法破解掉？我覺得沒有。繆亮豔：我理解你的意思，它其實是一個偏系統的漏洞？李均：對，所以大家提這個覺得比較fancy一些，但這並不是說它沒有實用價值，可能還需要一些時間。我覺得我們當前最大的問題不在這兒，我們當前最大的問題是門鎖上了，我從後門能不能進來，我從其他地方能不能進來，所以網路安全防禦的薄弱點還是整個系統層。繆亮豔：籬笆沒扎太牢，不是鎖不夠強。李均：對，它不是最弱的那個鏈條。繆亮豔：它是剛才講得最長的長板，能繞開，同意嗎？陳立權：我還闡述一下李總的想法，我這邊又做攻，又做防，但我這個攻不是挖掘漏洞像駭客的角度來做，我是純從計算破解的角度來做，就是量子計算這個方向來做。繆亮豔：您是撬鎖和裝鎖是同一個人？陳立權：對，其實我是這麼理解的，今天我們這個論壇幾位朋友都非常好，像我這邊是做的最基礎的演算法層面的，像李總等幾位都是做些方法學的，就是方案等級的，但是像兩位張總他們實際上是最終的應用方。我認為從演算法的等級來說，我們就是從0到1的過程，我們必須解決這個最基礎的問題。就像李總剛才說的沒有絕對的安全，只有代價大小的問題。當我破解演算法的代價是最小的時候，我不會再挖漏洞，不會再做守攻。但是如果量子電腦成熟的時候，會發現我們現有的ISA、ECC，你會發現它就是代價最小的，你不用花一晚上的時間挖漏洞、寫程式碼，我10分鐘就搞定了。因為今天談趨勢，所以這個未來大家，量子密碼標準能快速推進？因為對量子計算的發展有了一個共識。在未來如果我們密碼這一塊，或者是安全這一塊不做改變，未來必然會面臨到這個問題。所以說我們現在做的量子密碼，只是先把這個基礎搭好，但是我們做安全的的確是系統性的過程，你這個還有扎籬笆或者是防護這個很重要的過程。但是一樣，你籬笆扎得再好，你的基礎不牢也是不對的，所以我覺得這是一個相輔相乘，或者是逐步遞進的過程。最後我們是一個安全的堡壘，這是我的理解。繆亮豔：我太喜歡你的回答了，你們的回答把我今天一個下午最想幹的一件事馬上幹成，幹成前最後一個問題。張華：不好意思，我想說一下主機廠的態度，其實量子演算法、量子電腦出來之後我們主機廠一直在觀望，因為我們網路安全講實話發展很多年之後，一直延用的是原來IT那套打法。但是量子計算出來之後，有可能3到5年之內我們對原來的方案可能會產生顛覆性的變化，我們以前的演算法可能都是要替換掉，所以從主機廠而言我們能看到，可能目前已有搭載相關技術的車型量產上市，也有一些主機廠用後量子加密。我們覺得目前的技術那怕沒有特別成熟，但是是未來的趨勢和方向，所以我們後面可能會加入，我們還是比較持樂觀態度。李均：因為我原來十幾年前就聽同態加密要出來了，量子密碼、後量子金鑰分發演算法，原來讀書的時候大家就在聊這個問題。我不是否定這個東西不值得做，而是我們當前面臨的問題，他剛才講5年，我覺得5年這些東西都沒有辦法普及，那這5年內我們做什麼事情呢？我覺得要把系統的其他短板補齊。這些前沿的方向我非常期待同態加密，我非常期待隱私計算出來，但這些技術一次次淪為“煙霧彈”。我們前幾年RSA有幾個一等獎、二等獎，前十里面就有所謂的同態加密的演算法，大家很興奮，但是後面發現沒法落地。所以我們這個領域喜歡去幹、喜歡去追求事物最本質的東西，我們不喜歡聽特別時尚、特別未來的東西。所以我會從務實的角度，最近5年、10年把這些問題解決好就不錯了。那些前沿的問題當然值得研究，到時候我銅牆鐵壁修好了，發現鎖不夠用了，這個鎖就要靠你們，所以我是認同這個價值的。量子計算會替代傳統密碼嗎？曾劍雋：這個討論挺有意思的，其實大家不用太擔心量子計算之後，計算量大了之後傳統密碼會失效，一定會失效，我同意你的觀點。但是我們可以把密碼學用兩個維度去思考：第一，變成計算問題。如果計算問題解決了，我用抗量子密碼可以對抗量子計算以後，大量計算帶來的問題。第二，我們再考慮量子計算來了以後，物理學原理變化，因為你要疊加態的問題，因為不可複製的問題，那個演算法可以再往後放。所以其實主機廠不用太擔心。張華：太擔心了。曾劍雋：這是數學問題，因為今天生活在物理世界，我認為自己對數學問題的邏輯還是比較篤定的，因為我過去也做密碼。當你算力上來了以後，現在因為我們橢圓曲線，這些是基於傳統曲線的，因為它的算力是確定的，意味著推演出來在什麼樣的算力，這個密碼被破解它有理論值的。也就無所謂了，因為這件事情2年後才被破解，2年後已經無所謂了，因為一個風險2年後才爆發，對今天來講是安全的，所以不用太擔心它。張華：曾總我不是技術股，我對量子演算法自己也查過，比如說我們現在非對稱的演算法，以前你要破解這種非對稱，可能幾百年、上千年，現在這種量子演算法就幾個小時。曾劍雋：所以我的意思是說，我們首先把密碼當做數學問題，我們用抗量子演算法可以解決量子時代出來以後我們新的密碼學原理。因為美國已經在推進了，而且已經有公開的演算法了，所以不用著急。張華：你說量子演算法既能攻，但是我們也能防？曾劍雋：我們靠量子演算法解決量子時代帶來的密碼學的問題，這個學界已經在推進，而且抗量子演算法我們已經研究很多年了。我說你們不用太焦慮的原因，首先我們可以用計算解決這個問題，再用物理學對應它。張華：講實話之前焦慮，現在不焦慮，因為我們看懂這個趨勢之後，能確定我們的演算法肯定要換，所以我們在佈局，慢慢把它替換。曾劍雋：就是所謂的把它變成一個數學問題，我們用抗量子演算法解決它就好了。陳立權：我覺得曾總說得對，我們沒有必要焦慮這些問題，安全性的問題很多都是焦慮帶來的。曾劍雋：交給我們好了。陳立權：但是有很多現實性的問題，我們必須為它做準備，我們不怕一萬只怕萬一，這種機率的事件我們要防它。所以我們要做準備，但是在準備過程當中是需要時間、需要精力，而不是我不Care了，未來幾年我就不做了，也不是這樣。李均：問題解構就行了，先解構計算問題，再解構物理學問題，你就知道怎麼解決它了。陳立權：演算法的改變其實因為我也做密碼，所以會從使用方法上，因為我昨天還跟金融聯盟參加了一個會議，在跟支付寶他們聊。突然發現，你如果核心的演算法變了以後，發現整個體系會變，因為你的金鑰長度會變，你的通訊體制會變，這會影響到你們上層業務，也會影響ETF，所以這個也是需要我們去考慮的。李均：我再補充一句，沒有那麼焦慮，這還不是你現在最大的問題，而且它是系統問題，你關鍵焦慮也做不了什麼，怎麼真正有效系統地解決它？我覺得從務實的角度來說，技術只是這個系統性問題的一個方面。另外一方面出了問題以後，我這個演算法假設它失效了，甚至你這個演算法也OK了，比如說意法給我們回覆說，我們從來沒有在產品手冊裡面申明過能抵禦你這種攻擊方式。如果你的供應商跟你這樣講，他說我這個晶片被人曝出一個攻擊方式，他說我沒說過我能防，這種問題還有很多，所以這個問題看到是最有技術含量、最摩登、最時尚的一個點，但其實還有很多基礎問題。假設失效中還有沒有一些縱深防禦體系，我一級級地做防禦，一個是從技術系統的系統，一個是從管理和設計哲學的系統，我覺得這幾個維度解決。張金池：要不我補充兩句。繆亮豔：張總幫忙支援一下。張金池：其實我不焦慮的，我為什麼不焦慮，我先說一下，站在我目前工作的整個情況下。我更多考慮是兩方面，第一個是體系化，我不擔心一個漏洞，我擔心是有一部分是黑洞我沒有看到，我漏掉了，我有盲區。這是我們在做我們建設工作當中比較重視的一個事情，就是我們希望我們能考慮的更加的全面化和均衡化，全面地去把籬笆搭的能夠一致性，今天可能扎不密，那我明天接著扎，但是如果我這一塊我把他缺失了，那我這個就有問題了，這是我第一個。第二個我考慮的是解構化的問題，什麼是解構化的問題？就是安全的問題剛剛李總說了不能100%，他只要投入足夠的時間、人力和資源，就一定能找到系統中存在的漏洞。假設他可能已經攻破了，他會不會影響到我汽車屬性，我汽車的屬性是，安全地把人運載到目的地，他是一個交通工具，能不能影響到人的生命財產安全。如果他不能夠影響到，那我認為這塊我會盡自己最大努力去做，使用到現在所有的一些技術。但是如果說攻破的情況下不影響，那我就可以在這裡邊給他定一個標準，他不能突破這個，如果他影響到了，那無論如何他不應該具備這個功能。車輛在行駛狀態下，就不應該開放遠端控制功能，其實是沒有這種需求的，從結構化來說你的功能側和安全側應該有更清晰的架構。結構化的東西我們是不斷地探討，假如說他對某個車有一定的攻擊，這種情況下，沒有車速的情況下，可能有異常的情況我們也是可以接受的，當然是他花了很多人力、物力、財力的情況下，所以結構化地去做這些防護。另外還有剛才補充的就是量子，為什麼說不焦慮，我這幾年前一直在看量子這一塊，我們內部也討論了。算力是一個很根本性的問題，算力到底什麼時候能夠即時破解，這個問題到底有沒有路線圖。如果有這個路線圖，我覺得我們就會有路線圖，比方說我們量子路線圖，我覺得我們的防護是要依託於攻擊和防護是共同的相互螺旋式的上升。然後如果說我們算力的大型電腦在某一時刻突然可以小型化了，我不需要量子電腦的產生，銀河一號、銀河二號突然小型化，口袋裡一揣就達到這樣算力的情況下，一樣會出現問題。然後我們從量子方面來說，首先這三五年看量子一定會發現的，一定會往前面走的，它影響的絕不僅僅是汽車行業，它影響的是整個網路的信任架構。往前面走的時候，我當然憑我個人的一些看法，抗量子方面未來會更快地落地，但是量子通訊依託的很多是物理特性是暫時很難解決的，你現在只能解決金鑰分發，金鑰分發不是一個核心的東西。包括羅老師說的大模型我們很擔憂，從安全形度來考慮，算力提升的情況下，其實很多的應用是可控的，但是應用的一些安全出現不可控，輸入的因素是很難理解清楚的。包括我們現在在汽車上做的一些分析，我們可以看得到攻擊的路徑方法，跟大模型的攻擊路徑方法到底能不能可控，它的內部的產生，內部的關聯度這些能不能夠可控。如果這個我們能夠清晰的有把握的情況下，我們努力花人花錢花資源把他做，但是現在大模型可能會出現一些不可控，可能我的認知也是有限的。陳立權：我剛研究過，有客戶說能不能幫我測大模型，我把輝達的那些開放原始碼專案都研究過，我覺得目前來說在測大模型沒有大家想得那麼高深。你真的去把程式碼翻出來看，他的實現原理好像大家也沒有什麼好的解決問題，不管是幾千Gstar的項目還是說輝達官方提出來的，我覺得測試都還沒有伸到模型裡面把一個複雜的你可以理解有很多參數的數學公式解構出來。張金池：如果解構不出來，就會變得非常不可控。陳立權：我覺得這個問題長期都解決不了，只能通過嘗試各種測試用例去驗證。張金池：不斷積累測試用例和實戰經驗。汽車行業需要一個怎樣的安全聯盟？繆亮豔：謝謝各位。我剛說了做這個論壇主持人是所有論壇裡面最難的，為什麼？做了好幾屆主持人，就這一屆到第八個問題你們才交流。前幾屆都是兩個問題點下來就開始PK，到不了後面說明你們都是技術大拿比較i一點，比較向內一點，但是確實我們找到了一個共同點。今天校長給到我們的核心主題還是在攻跟防兩端，核心的目的是為了我們今天問的最後一個問題。我把立意稍微拉高一點，核心問題是為了我們最後的一個問題，為什麼我們要坐在這裡，為什麼我們要一群人聚到一起，我們的目的是什麼？當後續的攻擊防守以及標準制定，其實今天沒有聊太多標準的事情，因為時間也沒了。在這種三角關係在後續的包括自動駕駛、智能座艙到來的更高要求的情況下，他們如何重構？誰應該主導智能汽車網路攻防應急的響應聯盟？是政府部門、行業協會還是頭部企業，還是安全廠商，還是整車廠。問題不是這個，問題是我們需要這樣一個組織和機構，我們什麼時候需要？李均：這個事我有很多吐槽點。繆亮豔：其實就是順著剛才羅教授問題來的。李均：提到聯盟我的吐槽點很多，我覺得很多事情本來想說以政府來主導，但是政府來主導最後參與的還是具體的人，具體公司的人，具體行業裡面的人，大家都有各自的利益在裡面。我寫標準，我把自己埋在裡面，我做聯盟，我做個什麼東西我要卡別人，最終又回到商業競爭上，從最理想情況下和做得最好的美國來看，是美國政府在主導，美國的國防承包商比如說現在我們Mater，是美國國防承包商，他營運全球最大的網路，像大家熟知的CVE漏洞，就是他在營運，但是國家給錢。但是在中國來說，比如說我們汽車行業有這樣的漏洞庫存，像CIVD，您剛才講的跟圖片文章裡面有個AUTOSAR（音）中國要自己要搞個AUTOSAR（音），我也不知道為什麼我去申請加入AUTOSAR（音）人家要說。對方以我們是中國企業為由，拒絕我們加入，但是我也有辦法我現在在裡面混進去了，每次開會都有我。但是問題就在於說別人的AUTOSAR（音）開會你會發現他講的都是很具體的問題，大家這個聯盟之間的漏洞的共享，但是中國的AUTOSAR（音）自己還挺封閉的，他被別人排除了之後他自己還挺封閉。完了之後，你發現我們這種從業者沒有辦法拿到他資料，他還拿著資料在招投標裡面去卡你，沒有這個東西你就是不能參與。所以我覺得這個變味兒了，在中國是有特殊國情，所以我也不應該是由政府還是？繆亮豔：我的問題是你是不是覺得需要？李均：肯定是需要。繆亮豔：什麼時候？李均：現在就需要，而且現在已經有了，有一個畸形的存在。比如說工信部有個漏洞庫叫CIVD是中汽中心在主導，那他就拿著個資料說我招投標的時候，我產品裡面要整合這個資料，但是他又不給別人開放，他要寫到招投標裡。所以在中國做這種東西，我認為很多時候大家的動機不純。繆亮豔：商業氛圍更重是吧？李均：對。繆亮豔：但是現在我們又需要他。李均：不需要這種畸形的。繆亮豔：需要一個良性的。李均：需要有那種所謂的國家單位一類二類，就是靠國家養著的單位來，你不要是由下廠去做生意拿項目的單位來營運這不合理。繆亮豔：我們聽聽車廠的意見。羅蕾：我也覺得有需要，有必要。繆總說的聯盟是不是今年已經有的中汽協牽頭的聯盟，華為引望都在裡面是有這樣一個聯盟的。繆亮豔：我知道有很多機構都在這個運作過程中，但不少機構都在醞釀籌備，卻都還游離在核心協作之外，我也想聽聽你們從車廠到合作方的一些想法。羅蕾：我也有關注這個聯盟，本身這個聯盟它裡面有這麼幾項作用或者它成立的目的，有這麼幾項還挺有意義的。第一個是說首先你這個車企被網路攻擊之後，你本來應該是單點來彌補這個相關漏洞，那你現在要把這個漏洞進行一個共享，來避免說你單車單企業的漏洞成為整個行業的漏洞，你要把它共享出去，尤其是你如果有一些措施非常有效，所以我覺得共享機制挺好的。第二，你這些車企可以聯手一起來形成一些行業規範，標準或者白皮書，他們已經有一些主機廠以及中汽協在醞釀，這個聯盟如果是那個聯盟今年已經成立，目前是處於一個雛形正在起步，我覺得蠻好的。第三，但是我也是跟李均總意見是一樣的，我是覺得能夠良性發展，對主機廠，對這個行業裡面的……繆亮豔：包容性更寬廣，更共享，能這樣理解嗎？李均：所有的聯盟成立的時候利益都是很好的，但是你成立之後在實際干的事是什麼呢？你有漏洞，你上汽漏洞會跟廣汽去說嗎？不會，說完之後人家消費者，是他洩露出來的，上汽有漏洞，廣汽後面到處宣傳。我認為要怎麼做呢，法規要求強制上報，強制上報由國家監管單位，把資料脫敏，提取出相關資訊。他真的可能會影響到廣汽的供應鏈的安全再公佈出來，把這個事情過濾，但是後面做評判的這幫人必須得是國家養著的，不要是被企業包養的。繆亮豔：我們其實最終需要的是一個商業化利益影響更小，更注重對於行業安全，行業信任度這樣的一個機構。曾劍雋：其實這個問題比較簡單，就是運動員和裁判員，裁判員做好裁判員，運動員做好運動員，裁判員就不要下場做運動員了，只要能秉持這個基本理念我覺得還是可以的，沒那麼複雜。繆亮豔：順序到了羅教授了。羅蕾：確實非常有必要，確實需要更具公信力的聯盟，其實在我們國家其他行業都有一些辦法去解決，在其他行業已經做過了。繆亮豔：其實是很成熟的？羅蕾：對，他確實需要比較功利來得做，一定需要。陳立權：汽車是行業性的，從大的方向，從標準來說國家是有專門的機構、專門的標準研究院，包括我們密碼方面，行政方面是由國家密碼管理局來牽引投入，由密碼標準研究院牽頭制定相關標準，這就是純國家的。當然，會有些人情關係大家熟一點，但是企業在密碼層面會有這樣的標準，更多地會有地方標準，地方標準更多會有企業參與進來，這可能會有更多地域性的東西。在行業裡面可能也會存在這樣的現象，但是怎麼做到更公開、公正、透明，這是需要整個行業一起來努力的。張金池：大家意見都比較一致，這裡面整個的推進過程能夠更加從行業性去出發，完全公益性可能也不太現實，但是這裡面至少分得清誰的責任、誰的權利、誰的義務，不能全都攪到一塊兒，這樣走著走著可能會變樣。或者更長遠的發展，更多的我覺得協會都是為了行業的發展，都是為了大家能夠更好的進步，更好的提升技術，讓技術的歸技術，行業在技術上面突破當中不斷的前進。繆亮豔：感謝，我聽下來今天我們坐在這裡，就是有agree和disagree，但我們至少有一個共同的期望，今天我們開這樣一個論壇，坐到一起我們討論了很多技術問題、行業問題、標準問題，關於各個方面的。最終在這個點上，我們都希望有一個機構能夠幫助汽車網路安全，或者這個行業、這個賽道、這個產業能夠有一個依靠，更平穩地往前順利地發展。不管新的技術怎麼來，至少是有一個偏官方的機構幫助我們推動這個行業發展，散亂在外面，在美國有比較好的一家公司在這樣做，但如果我們做得沒人家好就會落後，類似這樣的概念。今天拖堂比較嚴重，不是從我開始拖的，是從上一個論壇就開始拖了，我只是稍微跟著拖了一下。其實汽車網路安全的核心難題，本質上是源於物理世界和虛擬世界、數字世界之間深度的融合，帶來了一些問題和風險。我們不能簡單地認為是一個IT問題或者是工程師的問題，我覺得我看到更多的想法是我們需要一個技術革新、流程再造、標準統一、生態合作、法規完善和人才培養的多管齊下的環境，來應對更複雜的後續行業的終極目標。因為我們相信最後的最後，其實安全永無止境，感謝大家！謝謝！ (汽車商業評論)

受惠AI應用基礎設施建設百花齊放，世界半導體貿易統計組織（WSTS）昨（2）日上修今年全球半導體產值預估至7,720億美元，創新高，年增22%，最新產值預估比原預期調升7%，看好明年整體產值將再成長25%以上，達9,750億美元，逼近1兆美元大關。外界認為，全球半導體產值持續向上，主要來自晶圓代工龍頭台積電，以及三星、SK海力士、美光等記憶體廠成長驅動。WSTS分析，由邏輯和記憶驅動的強勁增長，其他應用也顯示逐漸恢復，今年第3季半導體市場比預期強勁之後，全球半導體市場預計到2025年將增長22%，達7,720億美元。與2025年夏季更新資料相比，調升近450億美元或7%。WSTS預估，2025年全球邏輯IC營收可望增長37.1%，是增幅最大的產品類別，其後依序為記憶體營收成長27.8%，感測器營收成長10.4%、微處理器營收成長7.9%、類比IC營收成長7.5%、光電子元件營收成長3.7%；受汽車領域需求疲軟影響，分離式元件營收恐下滑0.4%。區域市場方面，該機構分析，美洲和亞太地區預計年增幅將擴大到25%至30%，反映邏輯和記憶力的實力；歐洲估年增6%，日本則恐下降4%。展望2026年，WSTS預測，全球半導體市場將成長25%以上、達9,750億美元，所有地區和產品類別都有增長。半導體裝置出貨量同比增長11%SEMI今天在其《全球半導體裝置市場統計報告》（WWSEMS）中宣佈，2025年第三季度全球半導體裝置出貨量同比增長11%，達到336.6億美元。2025年第三季度出貨量環比增長2%。營收增長主要得益於對先進技術的強勁投資，尤其是在人工智慧計算領域領先的邏輯晶片、DRAM 和封裝解決方案。此外，對中國地區的裝置出貨量也顯著增長，進一步推動了整體的增長勢頭。“今年迄今為止，全球半導體裝置出貨量已接近1000億美元，創下前三個季度的歷史新高，這反映了該行業持續強勁的發展勢頭以及對技術創新投資的堅定承諾，”SEMI總裁兼首席執行官Ajit Manocha表示。“人工智慧的強勁需求持續推動著先進邏輯和儲存器領域的支出，以及面向節能封裝應用領域的支出。這一積極的發展趨勢凸顯了半導體在建構一個更智能、更互聯的世界中發揮的關鍵作用，而這個世界正是下一代數字解決方案的基石。”以下是按地區劃分的季度帳單資料（單位：十億美元），包括環比和同比變化：（來源：wswt）(半導體行業觀察)

導讀無人駕駛飛行器（UAV）或無人機在國防安全領域的重要性正在迅速增長。雖然美國在軍用無人機研發方面一直處於領先地位，但目前全球商業市場由成本更低的兩用型號主導，其中許多由中國公司生產。出於對供應鏈依賴和中國出口管制的擔憂，美國政府正優先發展自給自足的國內無人機產業，川普政府的行政命令"釋放美國無人機優勢"和國防部的"複製者計畫"就是例證。近期，CSET發佈報告評估了美國無人機產業的現狀，重點關注在美國市場銷售的型號類型和美國總部無人機公司的財務狀況。通過使用國際無人車輛系統協會（AUVSI）的無人系統與機器人資料庫（USRD）和PitchBook的資料，分析發現大多數美國無人機公司專注於小型無人機，只有少數大型國防公司開發更複雜的軍事系統。美國市場銷售的無人機分類分類依據與資料來源為了勾勒美國無人機產業的輪廓，研究團隊首先鎖定了美國無人系統協會（AUVSI）維護的“無人系統與機器人資料庫”，該庫收錄了截至2025年1月仍在美公開銷售的593款無人機型號，並提供了其中456款的重量與作業高度資訊，使其能夠被歸入國防部定義的五大UAS組別：Group1（0-20磅，1200英呎以下）、Group2（21-55磅，3500英呎以下）、Group3（1320磅以下，18000英呎以下）以及Group4和Group5（兩者均大於1320磅，區別在於是否高於18000英呎運行）。按市場類型和應用進行的分類分析結果顯示，美國市場呈現出明顯的小型號主導格局，Group1-3合計佔據可分組型號的九成以上，而能夠執行長航時、高載荷、強抗干擾任務的Group4-5僅33款，這與高昂的研發費用、嚴苛的適航認證以及有限的軍方訂單直接相關。更耐人尋味的是，仍有137款型號因關鍵參數缺失無法分組，背後多為初創公司技術文件不全或刻意保密，暴露出行業資訊披露的隨意性。用途方面，Group1-2的廣告標籤集中在商業與民用場景，如測繪、巡檢、精準農業和應急救援，但其硬體架構極易被改裝為俄烏戰場上大放異彩的第一視角（FPV）攻擊機；相反，Group4-5型號幾乎全部面向軍用，只有區區12款嘗試進入物流或精準農業市場，可見大型無人機在國內空域的法規壁壘和營運成本之高。應用統計還揭示了一個“行銷滯後於戰場實踐”的現象：儘管Group1小型機在烏克蘭被大量綁上火箭彈執行自殺任務，它們在USRD資料庫的前十大應用裡卻找不到“攻擊/武器投送”標籤，原因並非技術不可行，而是資料錄入時間早於FPV武器化潮流，廠商尚未及時調整宣傳口徑。值得注意的是，其中12個型號面向商業市場銷售；這包括Volodrone和R550X等型號，它們面向物流和精準農業應用銷售。此外，只有一個5組型號不面向軍事銷售。Avius Air Delivery（Yates Electrospace Corporation的民用子公司）設計的Mercy型號僅面向民用部門的災害響應和物流銷售。另一方面，1-2組型號的大多數銷售給商業和民用部門，儘管也有相當一部分用於軍事用途。也就是說，大多數無人機，無論屬於那個無人機系統組，都可以用於多種應用，這使得它們可以面向一系列行業銷售。這種雙重和多用途特性反映在圖1中，該圖顯示了型號銷售的行業。圖1 按市場類型劃分的美國無人機型號數量 來源：CSET對AUVSI USRD的分析無人機主要應用與組別適配性分析USRD還提供了型號銷售的應用資訊，表示主要製造商打算如何使用其型號。每個無人機系統組的型號都可以用於情報、監視和偵察；成像；以及測量，因為它們擁有必要的相機和感測器。然而，不同的組往往面向特定的應用銷售，如圖2所示，該圖顯示了每個無人機系統組銷售的主要應用。例如，1組無人機很少用於物流或通訊，因為它們的有效載荷能力極其有限，而只有4組和5組無人機在其前10大銷售應用中有攻擊和武器投放，因為它們可以處理更大的彈藥和有效載荷。值得注意的是，儘管小型無人機在烏克蘭等衝突中越來越多地用於攻擊和武器投放，但這些並不是1組無人機的前10大應用（由開發商銷售）。這可能是因為USRD中的大部分資料是在烏克蘭等衝突中武器化FPV無人機擴散之前填充的；因此，1組無人機並不經常用於武器投放，儘管它們已被用於攜帶少量彈藥。圖2 按無人機系統組別分類的美國市場推廣無人機型號數量 註：在USRD的型號中，有137個無法歸類到無人機系統組中，因此未在本圖中反映 來源：CSET對AUVSI USRD的分析結語美國無人機產業在“小而散”的格局中艱難求存：九成以上在售型號蜷縮於Group1-3的“低慢小”區間，利潤薄、門檻低，卻憑藉軍民兩用硬體成為戰場“速成武器”；真正能擔當高端情報、打擊與穿透任務的大型平台，卻因認證、訂單與資本三重高牆僅剩33款。137款參數空白的“黑箱”型號，則暴露出初創企業融資與治理的脆弱，也提醒政策制定者：再宏大的“複製者”願景，若缺乏可信資料與持續投入，仍難擺脫“實驗室—秀場—倉庫”的循環。 (稻香湖下午茶)

分享一份SEMI（國際半導體產業協會）在「SEMICON Korea 2025 會員日」 發布的主題報告，針對短期經濟不確定性的背景，分析AI 對半導體裝置、材料市場的變革性影響，同時給出裝置與材料市場的區域動態、細分領域預測及增長驅動與風險。報告主要內容短期經濟不確定性AI 的變革性作用半導體器件市場展望材料市場展望關鍵資訊摘錄1. AI 的全鏈路變革報告指出，AI 是半導體行業成長的核心引擎。雲廠商對AI 基礎設施持續投入；2020-2030 年，AI 相關半導體收入佔比從不足10% 攀升至48%，非AI 半導體收入成長放緩；2023-2030 年，AI/HPC（高效能運算）相關裝置投資佔比從37% 上升至55%，其中7nm 晶程及先進核心裝置及先進裝置及相關開發廠相關設計現在，「雲- 邊緣- 終端」 三級AI 計算體系逐漸明晰，雲側負責大規模資料處理與存儲，邊緣側實現本地即時決策以降低延遲，終端側聚焦個性化應用與資料隱私保護，三者共同推動裝置與材料需求。2. 半導體器件市場預測2025 年全球半導體裝置市場預計成長7.4% 至1,250 億美元，2026 年再增加10% 達1,380 億美元，創歷史新高。台灣地區、韓國年增強勁（台灣達130%），驅動因素為AI 相關GPU、HBM（高帶寬記憶體）投資；中國大陸市場年減11%，歐洲因汽車/ 工業需求疲軟同樣下滑。在細分領域，晶圓製造裝置（WFE）2025 年成長6% 至1,110 億美元，2026 年成長10% 至1,220 億美元，先進製程與儲存裝置為核心驅動力；測試裝置2025 年激增23% 至93 億美元（AI、行動應用需求推動），2026 年機位增速85%（P5%）。億美元，2026 年成長15% 至63 億美元，先進封裝（3D-IC、Chiplet）是關鍵驅動。3. 材料市場核心資料半導體材料正在復蘇與成長，2025 年晶圓製造材料市場預計達454 億美元，2026 年增至489 億美元，核心驅動為先進製程與AI 需求。其中，矽片2024 年觸底（131 億美元），2025 年復甦至132 億美元，2026 年達143 億美元，300mm 矽片是增長主力（2025 年預計增長6.5%）；濕化學品2025 年增長16% 至37 億美元，2026 億美元，製程需求是核心；光刻材料持續成長，2026 年光掩膜市場達62 億美元，EUV 光刻推動負性光刻膠需求。其他主要頁面展示（銳芯聞）

全球範圍內變壓器產能告急，中國卻靠完整、自主可控的產業鏈，在海外市場殺瘋了。去年，在博世連結世界大會上，馬斯克預言：變壓器，可能會出現供應危機。如今，這一判斷已從預言照進現實。全球範圍內變壓器產能告急，關鍵部件交貨周期延長至18個月以上。在這場全球“變壓器荒”中，2025年1-8月，中國變壓器出口大增51.42%！中國變壓器，出口殺瘋了！01. 出口大增海關總署發佈的資料顯示，2025年1-8月，中國變壓器累計出口金額為297.11億元，同比大增51.42%！其中，8月出口金額為47.18億元，同比增長57.90%。中國對亞洲、非洲、歐洲、北美的變壓器出口金額分別為20.27億元、4.76億元、15.09億元、2.68億元，分別同比增長65.39%、28.03%、138.03%、下降4.35%。除北美外，其他地區都實現了高增長。如果將時間線拉得更長一些，會發現，自2021年以來，中國變壓器出口金額已連續4年高增長。● 中國變壓器出口金額統計情況圖片來源：中商情報網中國變壓器，出口為何如此之猛？先介紹一下變壓器。提起變壓器，很多人可能會想到，矗立在路邊的大型變電站。其實，變壓器種類繁多，大小不一。就拿我們最常用的手機充電器來說，裡面也含有變壓器。中國家庭插座提供的是220V高壓交流電，手機需要的則是5V、9V、12V等低壓直流電。從“高壓→低壓”的轉換，必須通過變壓器完成。這枚名為“高頻微型變壓器”的關鍵部件，被整合在充電器內部，默默守護著人們的用電安全。簡單地說，變壓器是電力系統中“電壓轉換器”和“電能搬運工”，是電力傳輸、分配與使用的核心裝置。● 變壓器裝置電力需求增長和智能電網升級，推動全球變壓器市場需求飆升。隨著全球能源轉型加速，太陽能、風電、水電等可再生能源產業實現快速發展，可再生能源裝機規模不斷提升。與傳統的火電發電系統相比，可再生能源發電系統需要更多變壓器，約為火力發電的1.5-3倍。這主要是因為，可再生能源發電系統具有“分散化、不穩定、多電壓轉換”的特性，決定了從發電單元到並網的全鏈路，需要更多分佈式、多級次、定製化的變壓器。以百萬千瓦級規模為例，火電機組通常配套1-2台主變壓器，太陽能電站僅分散式變壓器數量就達數百台。與此同時，發達經濟體的電氣化處理程序較早，部分發達國家的電網面臨老化的問題。根據美國商務部2020年發佈的報告，美國變壓器的平均使用壽命已達到30-40年，遠超25年的預期壽命。受電網強化和老化資產更換的推動，到2030年，美國對電力變壓器的需求有望增長近50%。目前，美國和歐盟已啟動資助計畫以推進電網現代化，帶動變壓器需求大漲。● 全球變壓器市場空間 資料來源：GMI、東北證券國際能源行業分析機構“聯合市場”公司發佈的最新預測顯示，到2031年，全球變壓器市場規模將達到1030億美元，較2021年的586億美元翻番，從2021年至2031年的近10年複合增長率達6.1%。這是一個穩健增長的市場。02. 全球短缺電力市場需求端的變化，也在凸顯變壓器的重要性。這一點，馬斯克看得很清楚。早在2022年，馬斯克就在社交平台表示：美國的製造業基礎設施已經嚴重老化，變壓器這種關鍵裝置都要靠進口。在2024年的博世連結世界大會上，馬斯克再次預言：人工智慧與電動汽車的快速擴展，將導致世界在2025年面臨電力和變壓器的供應危機。先看電動汽車。根據國際能源署（IEA）發佈的《2025年全球電動汽車展望》報告，2024年全球電動汽車產量為1730萬輛，較2023年增長約25%。● 2020-2024年全球電動車產量電動車本質上就是“帶著輪子的巨型電子裝置”，動力系統、充電系統、輔助系統等多個方面都依賴電力轉換和電壓調節，需要大量的變壓器來實現這些功能。一般來說，每台電動汽車至少需要5-6個變壓器，遠高於燃油車用量。電動汽車還要配建龐大的充電網路，對變壓器的需求也會水漲船高。再看人工智慧。AI資料中心的耗電量巨大，隨著算力需求的增長，未來資料中心的耗電量很可能呈指數級增長。CPU和GPU的運行需要用到不少降壓變壓器，以滿足低電壓高電流的用電需求。● Meta正在建設的資料中心美國全國可再生能源實驗室2024年上半年發佈報告指出，到2050年，配電變壓器供應量應較2021年提升160%至260%，才能滿足美國的居民、商用、工業和交通能源需求。需求暴增，供給能否跟上？馬斯克的答案是，未來，變壓器的供應可能短缺。這一論斷，獲得了業內龍頭企業日立能源的證實。作為全球最大的變壓器製造商，日立能源發佈公告警示，當前變壓器行業已面臨“產能不堪重負”的困境，電網裝置需求呈爆發式增長，而行業現有產能根本無法匹配這一需求增速，這種供需錯配或將導致全球範圍內一批重要基礎設施項目被迫延期。全球研究和諮詢公司伍德麥肯茲指出，全球變壓器交貨周期也持續上升，目前平均交貨周期在115—130周，超過2年。細分品類方面，大型變壓器交貨周期上升至120—210周，即2.3—4年，而此前交貨周期為30—60周。供需失衡，導致變壓器價格上漲。資料顯示，2020年以來，全球變壓器均價上漲60%以上，個別品類甚至超過80%。變壓器，迎來了屬於自己的風口。03. 中國機會為了應對供應缺口，國際巨頭們紛紛投資擴產。日立能源計畫到2027年投資60億美元擴產，新招1.5萬員工。2025年2月，伊頓宣佈將投資3.4億美元，在美國南卡羅來納州瓊斯維爾打造一座全新的三相變壓器製造工廠。同月，施耐德電氣基礎設施有限公司宣佈投資1.36億印度盧比（157萬美元），擴大位於印度巴羅達的變壓器製造能力。巨頭動作頻頻，遠水卻解不了近渴。這是由變壓器行業特性決定的。變壓器生產涉及鐵芯加工、線圈繞制、整體裝配等多道複雜工序，產能從規劃、建設到正式落地需1年至2年周期，短期內難以快速釋放。全球變壓器行業供需偏緊的態勢，至少會延續至2026年底。特別是，美國禁止使用中國變壓器等電力裝置後，本土供應鏈未能跟上需求，導致全美變壓器缺口高達30%。馬斯克看的更透徹，為了避免“卡脖子”，決定自研自產變壓器。● 社交媒體上，網友問及“特斯拉真要開始自己做變壓器了”時，馬斯克明確給出肯定的答覆今年9月，特斯拉宣佈推出兩款儲能系統新品——Megapack 3與Megablock，已將自研變壓器整合到儲能系統中。這一舉措被視為特斯拉對馬斯克多次預警的“變壓器短缺危機”的直接回應。海外企業擴產動作緩慢，為中國企業進入海外市場創造了寶貴窗口期。中國是全球最大的變壓器製造基地，2023年產量佔全球60%以上，出口規模連續多年位居世界第一。特變電工、中國西電、保變電氣等龍頭企業連續多年躋身全球變壓器製造商前十強。統計資料顯示，近5年，中國每年出口的變壓器都在30億個左右，數量之龐大，可見一斑。● 中國變壓器出口數量 圖片來源：中商情報網中國變壓器的強大之處，還在於完整、自主可控的產業鏈。中國擁有全球唯一“從礦物到整機”全鏈自主、最大規模、最快響應、最低成本的變壓器供應鏈體系。變壓器製造業上游主要為相關原材料，包括取向矽鋼、銅導線、絕緣紙板等，而中國恰恰是最大的銅、鋼鐵原料生產國。中游的規模化生產製造，更是中國的強項。在技術創新上，中國企業也實現了從跟跑到領跑。一個案例是，今年8月，全球首台500千伏植物油變壓器，在廣州500千伏增城變電站成功投運。這是目前全球運行電壓等級最高的植物油變壓器，填補了500千伏天然酯絕緣油變壓器實用化領域的國際空白。● 全球首台500千伏植物油變壓器在全球供應緊張的大背景下，歐洲變壓器的交貨周期長達18個月以上。憑藉著供應鏈優勢，中國供應商能將這一時間壓縮到10-12個月。與此同時，成本還能低20%-30%。中國變壓器出口大增，正是供應鏈優勢的集中體現。未來3–5年，中國變壓器還有機會！ (最華人)

半導體儲存：積體電路第二大市場在5G、AI、AIOT等新興戰略產業的快速發展帶動下，資訊資料呈現爆發式增長，資料規模從原來的GB、TB、PB 上升到EB、ZB 級，儲存器作為資訊資料的儲存媒介，其重要性不言而喻，半導體儲存作為當前主流儲存技術，在經歷了半個世紀的發展後，構成了以DRAM 和DRAM 。1966年IBM 發明的DRAM 標誌著半導體儲存時代的開啟，在產業發展的早期，市場主要以DRAM 產品為主，當時單顆晶片容量僅為1Kb，現在已擴容至32Gb 以上，DRAM 儲存技術已發展超過半個世紀，技術創新主要以製程推進為主。1980年代初入市場的NAND Flash 只有4Mb容量，發展至今單晶片可達2Tb，Flash 儲存技術已發展40 餘年由2D NAND 向3D NAND 技術路徑演進。儲存媒介發展歷程半導體儲存也稱為儲存晶片，根據資料儲存原理的不同，半導體記憶體可以分為隨機記憶體（RAM）和唯讀記憶體（ROM）。RAM是與CPU 直接交換資料的內部記憶體，可隨時進行資料讀寫且速度較快，斷電後保存資料會遺失，是易失性記憶體，通常用作作業系統或其他運作中程式的暫存資料儲存媒體；ROM是一種只能讀取事先所存資料的記憶體，斷電後也能保存資料，是非揮發性記憶體，常用於儲存各種固定程式和資料。RAM 可進一步細分為靜態隨機記憶體（SRAM）和動態隨機記憶體（DRAM）。相較於DRAM，SRAM 讀寫速度非常快，但價格較高，通常用作電腦中的高速緩衝儲存器，即CPU、GPU 中內部L1/L2 快取或外部L2 快取記憶體，容量只有幾十Kb至幾十Mb。DRAM 常用於電腦中的主記憶體，由於結構簡單成本相對較低，作為系統記憶體具有很高的性價比優勢。ROM依內容寫入方式可分為PROM、EPROM、OTPROM、EEPROM 和Flash等。Flash 又稱為快閃記憶體，是現階段主流記憶體，擁有可擦除可程式化的特點，在斷電的環境下也能保證資料的保存完整性，成本低且密度大，廣泛應用於嵌入式系統。Flash 又可進一步劃分為NAND Flash 和NOR Flash，NAND Flash 是市場主流Flash儲存產品，寫入和擦除的速度快，儲存容量大，是高資料儲存密度的理想解決方案；相較於NAND Flash，NOR Flash 可以直接在Flash 快閃記憶體內運行應用程式，容量較小，讀取速度功能，主要應用於汽車、手機、快閃記憶體裝置等小容量程式碼儲存。DRAM篇依產品分類DRAM 可細分為DDR、LPDDR、GDDR、HBM 等DDR（Double Data Rate SDRAM，雙倍速率同步動態隨機記憶體）主要應用於PC和伺服器上，目前已發展至第五代，每一代的升級主要體現在工作電壓越來越低、晶片容量越來越大、傳輸速率也越來越快。DDR5 於2020 年上市，相較於DDR4，DDR5 傳輸速度提升約2 倍，同時耗電量降低約20%，當前價格較高成為限制DDR5 發展的主要因素，隨著產品單價和產能逐步達到市場要求，加上各大廠商的積極推動，DDR5 滲透率將進一步提升。LPDDR（Low Power DDR，低功耗雙通道同步動態隨機存取記憶體）以低功耗和小體積著稱，簡稱「低功耗記憶體」主要應用於行動電子產品。為了滿足智慧型手機等行動電子產品在功耗和體積方面的需求，在DDR 的基礎上誕生LPDDR，當前LPDDR發展到LPDDR5X，相較上一代標準，LPDDR5X性能提升同樣非常顯著，擁有更快的速率、更高的頻寬和更低的延遲。GDDR（Graphics DDR，繪圖用雙頻道同步動態隨機存取記憶體）專為高端顯示應用程式所打造，具備高頻寬、高延時特點，主要適配於類似顯示影像這種需要大數據傳輸而對時延不敏感的場合，當前GDDR 已發展至GDDR7DRAM Technology Roadmap十奈米級DRAM:第一代1x(18~19nm)、第二代1y(17~18nm)、第三代1z(16~17nm)、第四代1α或1a(14~15nm)、第五代1β或1b(12~13nm)、第六代1γ或1bnm(δ或1d(10~11nm)、第八代1ε(10nm)第四代1a和第五代1b工藝美光反超:三星在1x、1y和1z過程技術領先，並在1a採用EUV,但美光延續採用DUV機台，反而搶先量產1a和1b製程.1c過程競爭激烈:美光已送樣1γ DDR5只用一層EUV加速量產並降低成本·SK海力士1c過程2025上半年量產·應用於DDR5、LPDDR6、GDDR7等。三星的1c過程可能2025年下半年量產.1d過程:2027年左右將量產第七代1d製程、2028年後將量產第八代1ε工程.HBM（High Bandwidth Memory，高寬頻記憶體）是3D DRAM 的主要代表產品，採用矽通孔（TSV）技術將多個DRAM晶片進行堆疊，並與GPU 一同進行封裝，形成大容量、高位寬的DDR 組合陣列，從而克服單一個裝內的頻寬限制。HBM Technology RoadmapSK海力士(市佔4~5成):2025年3月提供主要客戶12層HBM4樣品，正與台積電就16層HBM4進行密切合作三星(市佔4成):打算用1c製程DRAM於HBM4之中，也與台合作。美光(市佔1成~2成):HBM4於2026年量產·HBM4E在2027~2028年亮相，採用台積先進的邏輯代工製程技術。HBM的邏輯控制晶片(Base Die)朝向先進製程發展·HBM4已經從12nm推進到4/5nm·未來HBM5可能採用3nm甚至更先進的製程，以提升資料吞吐量和降低功耗，推動向外部品圓代工模式轉移，例如跟台積合作。HBM堆疊層數8/12層為主流往16/20層邁進，由於封裝厚度受限於775微米(um)，因此混合鍵結(HybridBonding)成為一項重要技術。HBM價格比一般DRAM高數倍(如16 GB HBM3單價約200美元、24 GB HBM3e單價約400美元)，2024年全球HBM市場規模近200億美元，佔DRAM整市場約二成，預估2025年佔約四成。NAND Flash篇NAND Flash 屬於非揮發性儲存設備，基於浮柵電晶體設計，即使斷電儲存的資料也不會遺失，NAND Flash 作為當前低成本和大密度資料儲存的主要儲存解決方案，廣泛應用於智慧型手機、伺服器、PC 等電子終端市場.在早期，NAND Flash主要以2D 平面形式存在，其擴展容量的原理主要透過在一個平面上將多個存儲單元進行拼接，存儲單元的數量越多，存儲容量就越大，隨著存儲晶片廠商將2D NAND 的單元尺寸從120nm微縮至14nm 時，2D 結構在容量擴展方面的侷限性開始顯現，其微縮可靠性會隨著微縮可靠性下降。為了克服2D NAND 技術的自身缺陷，2007 年東芝（現在的鎧俠）提出了3D NAND 結構的技術理念，3D NAND 主要透過在垂直堆疊中將多組儲存單元進行相互層疊，以實現儲存容量增加的目的，堆疊層數越高則意味著容量就越高。目前3D NAND 為NAND 技術的主流發展趨勢。依儲存方式的不同，NAND Flash 又可分為SLC、MLC、TLC 和QLC依儲存方式的不同，NAND Flash 又可分為SLC、MLC、TLC 和QLC，對應儲存單元分別可存放1、2、3 和4bit 的數據，儲存密度越大，其壽命越短且速度越慢，但容量越大成本越低。以SLC 和QLC 為例，SLC 相對於其他類型NAND 快閃顆粒單位容量成本更高，但其資料保存時間更長、讀取速度更快，反之，QLC 擁有較高的儲存密度且更低的成本，但是其壽命短、讀取速度慢，目前NAND Flash 主要以TLC 為主。SLC（英文全名為Single-Level Cell——SLC)即單層式儲存SLC技術特點是在浮置閘極與源極之中的氧化薄膜更薄，在寫入資料時透過對浮置閘極的電荷加電壓，然後透過源極，即可將所儲存的電荷消除，透過這樣的方式，便可儲存1個資訊單元，即1bit/cell，速度快寫壽命最長，價格擦貴（約MLC 3倍以上的價格），約1000天壽命。MLC（英文全名為Multi-Level Cell——MLC)即多層式儲存英特爾（Intel）在1997年9月最先開發成功MLC，其作用是將兩個單位的資訊存入一個Floating Gate（閃存儲存單元中存放電荷的部分），然後利用不同電位（Level）的電荷，透過記憶體儲存的電壓控制精準讀寫。即2bit/cell，速度一般壽命一般，價格一般，約3000-1萬次擦寫壽命。MLC透過使用大量的電壓等級，每個單元儲存兩位數據，資料密度比較大，可以一次儲存4個以上的值，因此，MLC架構可以有比較好的儲存密度。TLC（英文全名為Trinary-Level Cell）即三層式儲存TLC即3bit per cell，每個單元可以存放比MLC多1/2的數據，共八個充電值，即3bit/cell，也有Flash廠家叫8LC，所需訪問時間更長，因此傳輸速度更慢。TLC優勢價格便宜，每百萬字節生產成本是最低的，價格便宜，但是壽命短，只有約1000–3000次擦寫壽命。QLC（英文全名為Quadruple-Level Cell）四層儲存單元全名為Quad-Level Cell，四層式儲存單元，即4bits/cell。QLC快閃顆粒擁有比TLC更高的儲存密度，同時成本上相比TLC更低，優勢就是可以將容量做的更大，成本壓縮得更低，劣勢就是壽命更短，理論擦寫次數150–300次（傳統2D）1000+次（3D） 。-- SLC 儲存一個 bit 數據，也就是二個狀態 (0，1) ;--MLC 儲存二個 bit 數據，所以是四個狀態 (00，01，10，11) ;--TLC 三個 bit，八個狀態 (000，001，010，011，100，101，110，111) ;--QLC 四個 bit，十六個狀態 (0000，0001，…. 1111)如下圖所示。性能優先：SLC > MLC > TLC > QLC，但實際體驗受主控和快取設計影響顯著.SLC/MLC：適合高頻寫入場景（如資料庫、AI訓練），但MLC已逐步被企業級TLC取代。TLC：主流選擇，平衡速度與成本，支援PCIe 4.0/5.0介面，滿足遊戲與創意設計需求。QLC：適用於大容量存檔（如影片庫、備份），但需避免頻繁寫入.讀寫速度：SLC > MLC > TLC（快取內）> QLC（快取內）緩外速：SLC ≈ MLC > TLC > QLC壽命：SLC > MLC > TLC > QLC（傳統）≈TLC（3D QLC）容量/成本比：QLC > TLC > MLC > SLC選購建議：一般用戶：TLC性價比最優，QLC適合大容量需求。專業用戶：高階TLC（如附獨立快取）或企業級MLC。企業級：3D QLC用於冷存儲，SLC/MLC用於高頻寫入場景.NAND儲存廠商技術路線圖三星:2025年量產第九代的286層3DNAND(V9)，預計2026年推出400層的第十代3DNAND(V10)SK海力士:2025年量產第8代321層NAND Flash，預計2026年推出第9代400層NAND Flash美光:2024年量產276層TLCG9 NAND Flash鎧俠(Kioxia)與威騰電子(Western Digital):2024年量產218層NAND flash產品，下一步正開發332層長江儲存(YMTC):2023年成功開發量產232層3D NAND Flash旺宏:3D NAND已發展至192層技術·採用96+96層堆架構，可提供512Gb至1Tb容量，其中512Gb良率已達量產標準。旺宏與IBM合作開發300層NANDFlash，未來佈局高密度儲存市場.嵌入式儲存：eMMC、UFS、eMCP、uMCP（存儲圈）