1. 導論：台灣在全球無人駕駛革命中的核心戰略地位
儘管台灣並未誕生如特斯拉（Tesla）或 Waymo 一般聞名全球的整車品牌，但在席捲全球的無人駕駛革命中，台灣憑藉其在半導體與電子零組件領域數十年積累的深厚實力，已然成為全球無人駕駛產業不可或缺的「軍火庫」。從決定車輛智慧水平的運算晶片，到賦予其感知能力的精密感測器，這場技術競賽的核心「大腦」與「眼睛」，幾乎都在台灣製造。
本報告將深入剖析台灣供應鏈如何在無人駕駛的兩大核心層面——「運算與決策層」（大腦）及「感知系統層」（眼睛）——建立其全球主導地位。我們將基於2026年的市場預估數據，解析關鍵企業的產值貢獻與技術護城河，並展望未來的市場格局與技術趨勢。在全球汽車產業正從傳統機械製造轉向「移動超級電腦」的關鍵轉折點上，台灣的戰略價值從未如此凸顯。2. 宏觀市場分析：2026年全球無人駕駛晶片的爆發式增長
要準確評估台灣供應鏈的價值，必須先理解其所處的全球宏觀市場環境。無人駕駛技術的實現，正以前所未有的力道推升對高性能半導體的需求，使其成為汽車產業中利潤最豐厚、增長最迅猛的領域。本章節將從市場規模、成長率和區域競爭格局三個維度，描繪出2026年全球無人駕駛產業的宏觀景象。
全球市場規模與成長潛力
根據最新的產業預測，全球「自動駕駛晶片」市場正處於爆發式增長的黃金時期。預計在2026年，全球市場規模將達到 278億至297億美元 的區間，其複合年增長率（CAGR）高達 23%至30%。這個速度遠遠超過了傳統汽車半導體市場約11%的平均增長率，凸顯了無人駕駛領域非凡的成長潛力。
值得注意的是，在產值分佈上，ASIC（專用積體電路）佔據了約36%的最高份額。這反映出市場的關鍵戰略分歧：以Tesla為代表的垂直整合車廠傾向於自研晶片以最大化軟硬體協同效能，而NVIDIA等平台供應商則為廣大傳統車廠提供開放式解決方案。這場「開放」與「封閉」的路線之爭，正深刻形塑著全球供應鏈的競爭格局。
與此同時，台灣在全球半導體產業中的核心地位也日益鞏固。工研院預估，2026年台灣半導體產業總產值將突破 7兆元新台幣，其中「車用電子」已成為繼AI伺服器之後的第二大增長引擎。與自動駕駛相關的衍生產值（包含封測、模組）更將穩定超過 3,000億元新台幣。
單車半導體價值的躍升
「單車晶片價值（Semiconductor Content per Vehicle）」是衡量產業增長最直觀的指標。隨著自動駕駛等級的提升，每輛汽車對半導體的需求正呈現「幾何倍數」的增長趨勢。
• 傳統燃油車：半導體價值約為 500至600美元。
• L2+級自動駕駛輔助車輛：晶片價值顯著提升至 1,000至1,500美元。
• L4級全自動無人駕駛車輛（如Robotaxi）：半導體成本更是躍升至 3,000至5,000美元。
PwC的報告更進一步指出，全自動駕駛對晶片數量的需求將增加5倍，而對晶片「成本」的需求則將驚人地增加10倍。這意味著汽車的智慧化程度，已直接與其半導體成本畫上等號。
全球區域競爭格局
在2026年的全球供應鏈中，各大區域已形成明確的分工與核心優勢：
• 美國：憑藉其頂尖的創新能力，主導著頂層架構設計與高算力AI晶片的開發。以 NVIDIA、Tesla、Qualcomm、Intel (Mobileye) 為首的企業，定義了全球無人駕駛技術的發展方向。
• 中國：作為全球最大的應用市場，中國正全力推動晶片的自主研發與在地化供應鏈。以 華為（Huawei） 與 地平線（Horizon Robotics） 為代表的企業，正針對複雜的本地路況進行底層技術優化。
• 歐洲：依託其深厚的汽車工業基礎，在功率半導體（IGBT/SiC）與傳感器雷達晶片領域保持傳統強項。Infineon 與 NXP 等老牌半導體廠商依然是市場的關鍵參與者。
• 台灣：在全球供應鏈中扮演著無可替代的製造核心角色，壟斷了高階自駕晶片所需的 3奈米/5奈米先進製程與先進封裝技術。以 台積電、聯發科 與 日月光 (ASE) 為首的企業，是所有頂尖晶片設計公司實現其產品的基石。
在全球市場高速增長的宏觀背景下，台灣作為製造核心的地位顯得尤為關鍵。接下來，我們將深入剖析台灣供應鏈的核心——「運算與決策層」。
3. 台灣的核心優勢（一）：運算與決策層（無人車的大腦）
「運算與決策層」是無人駕駛汽車的「大腦」，負責處理海量的感測器數據並做出即時決策，是整個供應鏈中產值最高、技術門檻最嚴苛的部分。台灣企業憑藉在半導體領域數十年的技術積累，在此領域建立了全球性的壟斷地位，成為所有頂尖車廠與科技巨頭實現其無人駕駛藍圖的關鍵夥伴。
台積電 (2330) - 全球晶圓代工的絕對壟斷者
台積電是無人駕駛晶片領域的絕對霸主。預計在2026年，其IC製造產值將衝破 4.8兆新台幣，其中車用電子營收佔比正穩步提升。其技術護城河在於其無可匹敵的先進製程能力，全球所有旗艦級自駕晶片，包括 NVIDIA Thor、Tesla AI5、高通 Snapdragon Ride 等，均依賴台積電的 3奈米/5奈米 先進製程進行代工生產。這建立了一個戰略性的產業瓶頸，意謂著全球無人駕駛汽車的發展路線圖，已在根本上依賴台積電的製程技術領先地位與製造產能。
聯發科 (2454) - 移動算力市場的挑戰者
作為全球移動晶片的領導者，聯發科正積極透過其「Dimensity Auto」平台，將其技術優勢延伸至車用領域，目標是在2026年將車用電子營收推升至 數百億新台幣 的規模。聯發科的市場定位非常清晰：專注於智慧座艙與中階自動駕駛晶片市場，旨在搶佔非Tesla陣營的廣大市場份額，為全球汽車製造商提供一個兼具高效能與成本效益的解決方案。
研華 (2395) - 工業電腦領域的隱形冠軍
研華成功地將其在工業電腦領域的龍頭地位，延伸至無人駕駛的利基市場。其在自動駕駛巴士與物流車的「邊緣運算電腦」市場中產值領先，透過整合高效能的AI運算平台，研華已成為全球無人巴士運算單元的關鍵供應商，為公共交通與物流領域的自動化提供了穩定可靠的運算核心。
台灣不僅製造了無人車的「大腦」，更為其提供了洞察周遭世界的敏銳「眼睛」。下一章節，我們將探討台灣在感知系統層的完整佈局。
4. 台灣的核心優勢（二）：感知系統層（無人車的眼睛）
如果說運算晶片是無人車的「大腦」，那麼感知系統就是它的「眼睛」。這個系統由光學鏡頭、雷達和光學雷達（LiDAR）等多種感測器組成，負責即時捕捉周遭環境的動態資訊，是實現安全自動駕駛的基礎。台灣在此領域擁有技術成熟且供應鏈完整的巨大優勢。
亞光 (3019) - 特斯拉供應鏈的關鍵鏡頭供應商
亞光在車載鏡頭市場中佔有重要地位，特別是其作為特斯拉供應鏈的關鍵成員，使其直接受惠於特斯拉全球產量的增長，以及單車搭載鏡頭數量不斷增加的趨勢。亞光的技術優勢在於其高階全玻璃鏡頭，這種鏡頭具備優異的耐熱性與高解析度，能夠在各種嚴苛的行車環境下提供穩定清晰的影像，是實現高階自動駕駛視覺感知的核心元件。
啟碁 (6285) - 雷達與車聯網技術的整合者
啟碁在4D影像雷達與**車聯網（V2X）**模組領域的產值正顯著成長。其V2X技術是實現「車路協同」的關鍵，它能讓車輛即時與交通號誌、周邊車輛及基礎設施進行溝通。這項技術不僅能大幅提升交通效率，更能預先規避潛在的道路危險，對於未來智慧城市的交通管理與行車安全具有不可或缺的戰略意義。
穩懋 (3105) - 光學雷達（LiDAR）核心元件的製造者
穩懋在光學雷達（LiDAR）產業鏈中扮演著核心角色。作為全球砷化鎵（GaAs）晶圓代工的龍頭，穩懋為LiDAR所需的核心光源——VCSEL功率元件提供代工服務。隨著L3/L4等級的自動駕駛車款逐漸普及，對高精度LiDAR的需求將迎來爆發性增長，穩懋的產值也將因此水漲船高，成為推動高階自動駕駛普及的關鍵力量。
除了強大的「大腦」和敏銳的「眼睛」，一個完整的無人駕駛生態系還需要穩固的基礎設施來支撐。
5. 產業生態的基石：基礎設施與整車平台
無人駕駛的全面實現，不僅依賴於核心晶片與感測器等尖端硬體，更需要強大的基礎設施、開放的開發平台以及底層零組件的協同支持。台灣企業不僅在核心技術上領先，更在構建完整產業生態的關鍵環節中扮演著重要角色，為全球無人駕駛的發展提供了穩固的基石。
鴻海 (2317) - 以MIH開放平台重塑汽車製造
鴻海憑藉其數十年在電子代工領域的經驗，透過獨特的「代工製造」模式切入無人車組裝市場。其主導的「MIH開放平台」旨在將傳統汽車複雜的供應鏈標準化、模組化。儘管鴻海的整車產值仍在爬坡階段，但其以「底盤搭配軟體」為核心的平台產值已開始貢獻營收，為全球汽車產業提供了一種全新的、更具彈性與效率的開發模式。
勤崴國際 (6616) - 高精地圖的數據霸主
高精地圖（HD Map）是無人駕駛車輛的「隱形軌道」，提供超越傳統GPS的公分級精度，是車輛進行精準定位與路徑規劃的基礎。勤崴國際作為台灣圖資市佔率的龍頭，其產值主要來自於軟體與數據服務。它所提供的公分級地圖，詳細記錄了道路的曲率、坡度、交通標誌等關鍵資訊，是實現「軟體定義汽車」不可或缺的一環。
欣興 (3037) - 晶片性能的隱形推手
隨著自駕晶片算力的飛速提升，如何高效地封裝並確保其穩定運行，成為一大挑戰。ABF載板正是在此背景下應運而生的關鍵材料。欣興作為全球IC載板的領導者，其車用PCB與IC載板的產值，隨著自駕晶片算力的提升而同步增長。算力需求的指數級增長，帶來了複雜的多晶粒封裝需求，並在信號完整性與熱管理方面構成巨大挑戰。ABF載板正是解決這些挑戰的關鍵賦能材料，使其成為高性能系統單晶片（SoC）不可或缺的組件。特別是其為 NVIDIA 與 Tesla 的旗艦晶片供應ABF載板，使其成為高性能運算背後不可或缺的隱形推手。
在全面了解台灣供應鏈的廣度與深度之後，接下來，我們將深入解析驅動這一切變革的底層硬體技術革命。
6. 技術深度解析：驅動2026年無人駕駛的底層硬體革命
到了2026年，無人駕駛汽車已不再是傳統的交通工具，而是一台裝有輪子的「移動超級電腦」。其性能的飛躍，源於底層硬體的根本性突破。本章節將深入解析兩大核心硬體技術的革命：一是晶片內部從單一處理演變為複雜的協同運算架構，二是感測器技術實現了跨世代的升級。
6.1. 核心大腦的運作機制：從單一處理到異質運算
一顆先進的自動駕駛系統單晶片（SoC），如NVIDIA Thor，其內部並非由單一處理器包辦所有工作，而是採用「異質運算（Heterogeneous Computing）」架構，由三大核心運算單元協同分工，各司其職：
• NPU（神經網絡處理器）： 可被形容為「直覺大腦」，專職執行海量的矩陣運算以實現高效的深度學習推論（Inference）。它的任務是從鏡頭畫面中快速完成「物件識別」，例如判斷前方物體是行人還是路標，其低功耗與極低延遲的特性，能在一秒內處理數千張影像。
• GPU（圖形處理器）： 堪稱「空間感知器」，憑藉其強大的並行計算能力，負責處理LiDAR產生的大量點雲數據，或將多個鏡頭的畫面即時拼接成360度的鳥瞰圖（Bird's Eye View, BEV），為車輛建構出完整的周遭環境模型。
• CPU（中央處理器）： 扮演「理性邏輯家」的角色，負責執行最終的邏輯判斷與路徑規劃。當NPU識別出前方是行人後，由CPU根據交通規則與路徑規劃進行決策，決定是應該減速繞行，還是完全煞停。
為了確保這三個單元協作順暢，底層的數據傳輸架構也至關重要。10Gbps車載乙太網路取代了傳統線束，成為數據傳輸的高速公路；而LPDDR5X/HBM等高頻寬記憶體，則能確保AI模型在處理複雜數據時不會出現「大腦卡頓」的情況。
6.2. 感測器的革命性突破：4D影像雷達的崛起
4D影像雷達最核心的革命性貢獻，在於它徹底解決了傳統雷達系統長期存在的「幽靈煞車」問題。其與傳統3D雷達的區別，就如同從「單格漫畫」進化到「立體電影」。
• 硬體構造的質變：傳統雷達的天線僅在水平方向排列，如同「一條線」，只能感知距離和方位。而4D影像雷達採用了MIMO（多輸入多輸出）技術，天線陣列同時涵蓋了水平與垂直方向，構成了一個「面」。透過多組發射與接收天線的組合，得以模擬出數千個點的「虛擬陣列」（Virtual Array）。
• 功能上的跨代升級：這種硬體升級帶來了功能上的質變——增加了對物體「高度」維度的感知。這徹底解決了傳統雷達最大的痛點，例如無法分辨前方的「天橋」與靜止在路上的「車輛」，從而導致誤判煞停。4D雷達能清晰地判斷天橋在上方，道路暢通無阻。
• 2026年的技術趨勢：透過先進的RFCMOS製程，過去體積龐大、成本高昂的4D雷達已能實現單晶片化。成本的大幅下降使其得以應用於平價車款，成為推動高階自動駕駛普及的關鍵技術。
技術的飛躍進步是產業發展的基石，這些底層硬體的革命，共同奠定了2026年無人駕駛產業蓬勃發展的基礎。
7. 結論與未來展望
綜合本報告的分析，可以明確地看到，台灣在2026年的全球無人駕駛產業中，扮演的角色早已超越了單純的零件供應商。憑藉在半導體與光電領域的深厚根基，台灣不僅是產業鏈中不可或缺的一環，更是定義其技術核心與發展速度的領導力量。
以下是台灣供應鏈在2026年所呈現的三個關鍵結論：
• 結論一：壟斷核心算力。 以台積電為首的半導體製造業，憑藉其在先進製程上的絕對優勢，壟斷了全球所有頂尖自駕晶片的代工訂單。這使得台灣在全球無人駕駛的「大腦」供應鏈中，擁有無可替代的戰略地位。
• 結論二：掌握關鍵感知。 從特斯拉供應鏈中的高階鏡頭，到實現車路協同的4D雷達與V2X模組，再到高階自駕不可或缺的LiDAR核心元件，台灣在感知系統的各個層面都擁有技術領先且佈局全面的供應鏈。
• 結論三：構建完整生態。 除了核心的晶片與感測器，台灣從鴻海的MIH開放平台、勤崴國際的高精地圖，到欣興的ABF封裝載板，已形成一個從上游到下游、從硬體到軟體的完整產業生態系，為無人駕駛的發展提供了全方位的支持。
展望未來，產業的終極價值捕獲將超越硬體銷售。隨著Robotaxi車隊的商業化落地，產業將迎來向「硬體＋軟體訂閱」的經常性收入模式的根本性轉變，這是價值創造的必然終局。此一戰略支點將重新定義企業的長期估值，偏好那些能為其晶片提供持續軟體更新堆疊的企業。預計到2028年，台灣有望將無人載具的產值成功轉化為新的出口動能，而在這場全新的商業模式變革中，台灣在硬體製造上的卓越地位為其提供了強大、但並非無懈可擊的起點。
