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【專家報告】第三代半導體在新能源汽車行業的應用現狀問題及未來展望（附PPT）

第三代半導體在新能源汽車行業的應用現狀問題及未來展望 來源：網路，作者為劉宏鑫，版權歸原作者所有 本文內容整理自公開資訊，僅用於行業交流與分享，不代表材料匯及作者個人立場，不構成任何投資建議或操作指引，請勿以此作為投資決策依據。 (材料匯)
【專家報告】第三代半導體在新能源汽車行業的應用現狀問題及未來展望（附PPT）
汽車#第三代半導體#新能源汽車#產業展望
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《台亞股東會 子公司星亞、和亞進軍資本市場 第三代半導體雙箭頭到位》 台亞半導體（tw-2340）今日(25日)召開股東常會，並首度於同一天齊聚旗下重要子公司-星亞視覺（tw-7753）和亞智慧（tw-7825）、積亞半導體（tw-7787）及冠亞半導體共同召開。面對外界關切台亞的財務虧損，台亞董事長-李國光坦然面對，直言這並非經營衰退，而是轉型升級過程中，集團主動選擇的「戰略性投資陣痛期」。台亞去年個體稅後淨損約12.6億元，這筆虧損中有高達9.67億元是來自於認列子公司的初期投資與研發布局。去年集團整體研發費用達5.72億元，較前一年大幅成長，除了備受矚目的第三代半導體外，台亞也持續探索非侵入式血糖檢測等前瞻感測領域，展現加大核心技術投入、為股東創造長期價值的決心。 在談到集團綜效時，李國光董事長欣慰表示，集團孵化小金雞的策略已迎來收割期。其中，星亞視覺（tw-7753）去年表現極為亮眼，EPS高達4.22元並成功完成IPO，成為集團第一家掛牌的上市櫃子公司；和亞智慧（tw-7825）去年EPS亦達2.81元，日前已順利通過櫃買中心審議，預計最快將於今年下半年正式掛牌。兩大小金雞的獲利實績，充分證明了台亞多元布局的戰略眼光與資金調度彈性。 面對近年中國廠商在第三代半導體產能的快速擴張，台亞集團明確拒絕陷入價格戰紅海，選擇堅守技術差異化的高階製程路線。旗下強攻SiC領域的積亞半導體，去年折舊費用較前一年大幅倍增至3.65億元，代表最先進的SiC長晶及製造設備已全面就位並運轉；而強攻 8 吋GaN市場的冠亞半導體，去年投入了高達近 2.93 億元的研發費用，隨著「8 吋 GaN」的技術紅利陸續釋放，預估今年下半年營運量能將顯著展現。
台亞股東會 子公司星亞、和亞進軍資本市場 第三代半導體雙箭頭到位
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第三代半導體（SiC/GaN）8英吋全產業鏈全景圖

第三代半導體（SiC/GaN）8英吋全產業鏈全景圖 (先元資本)
第三代半導體（SiC/GaN）8英吋全產業鏈全景圖
科技#第三代半導體#化合物半導體SiC/GaN#產業鏈
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量子PC開始開發第三代半導體了

01. 晶片製程難以求解怎麼用都不發燙的手機、續航力超1000km的電車……說不定有一天在量子的幫助下，這些「不可能」都會成真。最近澳洲國家級研究機構CSIRO與北京大學、香港城市大學等合作，首次展示了量子機器學習在半導體製造中的應用，並且證明量子機器學習要明顯優於傳統AI學習方式。在半導體新材料研發初期，資料極少、製程又複雜，尤其是在開發第三代半導體「氮化鎵(GaN)」晶片的時候。根據論文，研究者是想利用量子機器學習來解決「歐姆接觸建模」的難題。所謂歐姆接觸，指的是金屬與半導體接觸時，接觸面的電阻很小，電流電壓關係呈線性，不產生明顯的附加阻抗。CSIRO與北京大學、香港城市大學等合作的量子機器學習項目也可以理解為，金屬和半導體「握手」時最好沒有電阻。傳統的方式是利用高溫退火強行“破壁”，讓金屬原子滲透進半導體材料。但這就好比用焊槍銲接玻璃藝術品，溫度低了銲接不牢固，溫度高了又會燒穿。一般來說，半導體和金屬天生存在能量壁壘，如果不突破這個壁壘，電流就會像堵在早高峰路口，晶片性能大打折扣；如果控制不好，又會導致訊號失真。其實我們也能感覺到歐姆接觸不良的影響，例如手機處理器背後的金屬接點如果歐姆接觸不良，就會導致手機在充電時發熱。但決定歐姆接觸建模的變數特別多：金屬要用幾層、厚度幾奈米、退火溫度在830攝氏度還是870攝氏度等等，排列組合起來，新材料的製程方式有無數種。如果每一種都靠實驗來驗證，那麼成本將沒有止境。量子機器學習就在這裡發揮了作用。02. 量子比AI強在何處？研究團隊本來是想用現有AI大模型進行訓練的，但傳統機器學習需要大量資料，可惜能「喂」給AI的資料太少，僅有159組資料。「學習資料」太少，只能訓練出「死讀書」的AI，提供的答案都挑不出合適能用的，只好轉用量子機器學習（QML），其中的關鍵就在於量子核心（Quantum Kernel），它正是為解決「小資料+高維度+非線性」的工業難題而生。量子核心來自傳統機器學習中的“經典核方法（Kernel Method）”，經典核方法也能解決很多問題，但面對超高維資料，就會面臨指數級複雜度，計算難度隨維度增長而劇增。換句話說，經典核方法要試100次才能找到最佳工藝，但那耗時燒錢；但量子核心只試10次就能直接輸出最優工藝配方。就像去試菜，儘管只有幾盤，但量子核心依然能根據香味來推斷其背後的配方——可能有讀者會說，現在常見的AI學習機制也能做到這種升維判斷啊，怎麼能說只有量子核心能做到？量子機器學習能看穿隱藏維度，找到人腦和經典電腦摸不透的規律可以是可以，但傳統AI學習機制其實更像是利用透視法來做一個「假」3D模型，量子機器學則能如同一台3D印表機，真的看透隱藏維度，找到人腦和經典電腦摸不透的規律。依靠量子位元的糾纏與疊加，5個位元就能形成一個32維空間，而這個多維空間還能呈指數級增長，當然也能比傳統機器學習看得更深遠。總的來說，量子核心不是要取代經典計算，而是能為半導體研發裝上“量子透鏡”，將奈米級製程的微弱訊號在量子空間放大，讓工程師從極少實驗中洞察最優製程路徑。這項技術正從實驗室走向產線，主要的推進者之一就是Google，未來，量子機器學習或將成為晶片製造的新引擎。 （壹零社）
量子PC開始開發第三代半導體了
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全球第一！中國國產第三代半導體廠商被專利圍剿，何去何從？

根據中國貿易救濟資訊，英飛凌根據《美國1930年關稅法》第337節規定於7月26日向美國際貿易委員會（ITC）提出申請，指控中國氮化鎵（GaN）晶片廠商英諾賽科及其子公司對美出口、在美進口及銷售的特定半導體器件及其下游產品侵犯了其專利，違反了美國337條款。 此消息一經曝光，將中國國產半導體廠商英諾賽科推上風口浪尖；那具體是怎麼回事呢？英諾賽科將何去何從？ 一、英飛凌起訴英諾賽科由來已久 我們知道英飛凌是全球半導體巨頭之一，總部位於德國，尤其在汽車以及工業功率半導體領域佔據重要地位。而英諾賽科是一家致力於第三代半導體矽基氮化鎵研發與產業化的中國國產半導體企業，其是全球功率半導體的領導者，全球最大的氮化鎵晶片製造企業；也是全球首家實現量產8英吋矽基氮化鎵晶圓的公司。
全球第一！中國國產第三代半導體廠商被專利圍剿，何去何從？
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7月11日（週四）台股盤後解析 台股今（11）日開高走高，加權指數在權值股台積電大力帶動下，最高漲逾400點，衝上24416.67點，收盤時漲382.95點，收在24390.03點，漲幅1.59%，雙雙再創歷史新高。今日大盤成交量5569億元。 加權指數今日收漲382點（+1.6%），量能5569億元，跳空開高走高量能大於月均量，同時台幣今日貶值，資金回流進一步推動指數，其中台積電大漲3.35%貢獻286點漲點，與金融指數大漲1.18%同步拉抬指數，老黃在此提醒大家最好不預設高點，持續偏多看法不變。 儘管今日大漲，資金雖未集中在權值股，中小也獲有表現，但仍然有「強恆強、弱恆弱」的資金集中效應，整體上市櫃漲跌家數接近50:50，但是在半導體設備相關進入休息整理後，也明確見到資金轉往低基期族群輪動。
台股#加權指數（TWA00）#ABF載板#第三代半導體
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全球第一！將佔全球50%以上產能，中國第三代半導體材料，彎道超車？

一石激起千層浪！ 6月11日中國製碳化矽龍頭－滬矽產業發佈公告，表示將投資132億元，擴大公司積體電路用300mm矽片的生產規模；工程達產後，其300mm矽片產能將在現有基礎上新增60萬片/月，達到120萬片/月，增加了一倍。 一、佔50%，中國製碳化矽產能 隨著全球半導體產業的發展，對於材料性能的要求也越來越高；碳化矽由於其具有優越的耐高壓、耐高溫、低損耗等特性，被稱為「第三代半導體材料」的典型代表；現廣泛應用於新能源汽車、光伏發電、儲能等領域。 根據研究機構Yole數據，2021年新能源車和光伏應用領域佔全球碳化矽市場的77%，預計2027年這一比例將達到86%，按照市場佔比以1.9%的年均複合增長率提升；2025年新能源車與光伏應用領域佔全球碳化矽元件市場的83%，以兩者碳化矽市場空間反推可得2025年全球碳化矽元件市場空間達627.8億元，碳化矽基板市場空間達188.4億元，6吋碳化矽基板需求量為495萬片。
全球第一！將佔全球50%以上產能，中國第三代半導體材料，彎道超車？
科技#第三代半導體#滬矽#中國製
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第三代半導體，再生變數！

在第三代半導體產業的戰場上，群雄逐鹿，硝煙瀰漫。各大廠商紛紛加碼，力圖在這片新興領域中佔據一席之地。然而，在這個快速發展和激烈競爭的時期，變數還有很多！誰能最終勝出，尚未可知。 股價暴跌、市場被蠶食、投資者施壓，SiC老大Wolfspeed的無奈 手握全球六成SiC襯底材料供應，是第一家大型的8英吋SiC晶圓廠，也是唯一一家純粹的垂直一體化SiC公司，在新能源汽車對 SiC 材料需求旺盛的情況下，Wolfspeed 本應是一家光芒萬丈的公司。然而，Wolfspeed 的股價卻從 2021 年 11 月的峰值 139 美元暴跌至 2024 年 5 月的 25 美元，跌幅高達 82%，股價與市場地位嚴重不符。 過去5年WolfSpeed的股價走勢一覽
第三代半導體，再生變數！
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