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Trendforce認為,2023年電動車產業將進入新賽局,主因在於能源成本大增,使得零組件、運輸、人力成本多方上漲,車價難逃在2023年再度調升。 經濟日報視覺設計中心/設計

 

揮別多事之秋的2022年,曙光乍現的2023年仍充滿挑戰。近期多家市調機構、科技大廠都已針對2023年產業變化發表預測,《經濟日報》彙整各方看法,歸納出今年科技產業界的四大趨勢,及其背後即將帶來的滾滾錢潮。

 

 

趨勢1、供應鏈重組朝「多鏈」發展

 

 

台積電創辦人張忠謀去年12月出席台積電美國亞利桑那州新廠機台進廠典禮時示警,「全球化與自由貿易幾乎已死。」語驚四座,但從電子業兩年多來因應客戶要求,陸續將生產線搬往越南、印度,顯示過去的全球化,已逐步轉變為區域布局,供應鏈重組在2023年將持續發生。

 

過去在全球化的浪潮下,企業多不需為了喝牛奶,在家養頭牛,不過,資策會產業情報研究所副所長楊中傑表示,「現在大家想把牛(尤其半導體廠),養在自己家裡面。」當然,現今的全球化也有人認為是「中國化」,而非真正的「全球化」,下個階段談全球化可能是新的開始,與發展方向的再思考。(延伸閱讀:逆全球化來了/全球化大改版, 2023年3大趨勢一次看)

 

IDC分析師盧怡均表示,過去三年,全球供應鏈歷經前所未有的中斷危機,並重新脫胎換骨,在新地緣政治、新原物料供應、新產品架構,與新消費型態挑戰下,「供應鏈已開始從過去的長鏈,轉向短鏈,並加速朝多鏈發展。」

 

多鏈,指的是,供應商、客戶與夥伴的關係,從一對一、 到一對多,甚至變成多對多關係,客戶可能是買方,也可能是賣方,「這樣的多鏈生態圈發展,將會觸動新的科技布署」,包括區塊鏈、雲端應用、數據串流等,跨平台串聯成為供應鏈重組的重要方向。

 

深度內容中心/製作
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趨勢2、「淨零轉型」浪潮延伸到供應商

 

 

楊中傑指出,面對品牌客戶要求及國際法規,台灣資訊電子業大廠已逐漸完成範疇一、二的調查,也就是自身的直接碳排放與能源間接排放,接下來將積極跨入範疇三(其他間接排放),也就是供應鏈的碳盤查。

 

中小企業初期雖因內部資源缺乏及未受監管規範,綠色轉型步調較慢,不過,在大廠「獨善其身」後也要兼善供應鏈,預期中小企業2023年將加速尋求外部資源進行淨零轉型投入。

 

舉例來說,在佳世達日前的供應商大會上,除了公布自身的淨零時程,也特別與供應商共同宣示,希望供應商在2030年做到減碳20%。

 

佳世達董事長陳其宏表示,以液晶顯示器產品從搖籃到廢棄,佳世達製造僅占碳足跡約1%,其他是在供應鏈、消費者身上,因此佳世達會協助供應商一起減碳,供應商的減碳行動也將列入供應商評核,要與供應鏈「共創共好,發揮100倍的力量。」

 

 

趨勢3、通膨來了,電動車產業進入新賽局

 

 

而在全球淨零力道的推升下,電動車無疑是最受矚目的產業。Trendforce認為,2023年電動車產業將進入新賽局,主因在於能源成本大增,使得零組件、運輸、人力成本多方上漲,車價難逃在2023年再度調升。

 

其次,全球性通膨使民生花費增加,並在利率調高下,車貸負擔加重,增添市場不確定性。

 

第三,地緣政治對車輛市場的影響已超越過往的關稅箝制,進一步要求供應鏈本土化和產地限制,尤其是最關鍵的零組件如電池,促使汽車產業著手重新布局供應鏈。

 

預測2023年全球新能源車市場銷售量將挑戰1,500萬輛大關,並帶起充電市場的軟硬體商機。

 

專家預測到2023年,將有35% 的企業會持續在AI上投資,以提升自動化,解決缺...
專家預測到2023年,將有35% 的企業會持續在AI上投資,以提升自動化,解決缺工問題。 美聯社

 

 

趨勢4、缺工浪潮不止,「AI」應用遍地開花

 

 

在高齡化、少子化推波助瀾下,面臨缺工窘境的企業紛紛建立「關燈工廠」,採用更多的機器手臂、機器人等,達到自動生產的最大化,這當中的關鍵技術,就是人工智慧(AI)應用。

 

IDC研究經理呂孟蘋表示,全球有過半企業面臨嚴重的人才與技術缺口,自動化成為重要課題,不過,目前企業自動化應用,仍面臨AI應用擴展及協同串接的難題,且目前單模態的AI應用,已不足以滿足企業在即時決策、預測能力的需求。

 

呂孟蘋分析,未來的資料處理需求,要能同步處理文本、視覺影像、音訊等,屆時,多模態AI將有機會幫助企業解決難題。多模態AI的自動化應用,已逐漸應用在智慧能源與晶片開發設計,預測到2023 年,將有35% 的企業會持續在AI上投資,以提升自動化,2026年將有40% 的 AI 模型可涵蓋多模態的數據演算,成為未來企業具備營運韌性不可或缺的要件。

 

除了製造業已逐步透過AI進行製造流程的優化,金融業、電信業甚至醫療產業,也大量運用AI處理複雜的資料比對等應用。OpenAI、Google等所開發的AI語言模型,正改變消費者搜尋習慣、文本的產出以及未來商業行銷的模式。

 
 

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