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【快來抽書：重磅科幻小說】《AI 2041：預見10個未來新世界》
(送出2本)

#李開復說看完這本精彩小說你就懂AI了
#歡迎青少年與所有大人提前進入美麗AI新世界
#李開復架構10幅技術藍圖
#科幻小說家陳楸帆依藍圖築構10個AI新世界

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─────科學 + 科幻─────

➤李開復架構10幅「技術藍圖」，科幻小說家陳楸帆依藍圖築構10個「AI新世界」
➤李開復40年的AI專業經驗 + 科幻小說家陳楸帆的無邊想像
➤「虛構的敘事」與「非虛構的科技評論」完美結合
➤展現20年後被AI 技術深刻改變的未來世界。

AI時代已經開啟。在我們面前，機遇與挑戰並存。
如AI與人性特質如何共存等諸多課題，都需要深入探索和思考。──李開復

想要創造什麼樣的未來，就從想像那樣的未來開始。──陳楸帆

　　．AI能否幫助人類從根源上預防疫情？
　　．如何應對未來的職場挑戰？
　　．在AI主導的世界中如何確保文化多樣性？
　　．如何教導下一代適應人類與AI共存的新社會？
　　．面對AI帶來的社會問題所隱含的人性拉鋸戰，我們如何抉擇？

AI能創造前所未有的財富與價值，能徹底改變醫學和教育，能提升人類的工作、娛樂和交流的品質，能把人類從日常工作中解放出來。

不過，AI也會帶來無數挑戰和風險：

•演算法偏見
•安全隱患
•深度偽造
•隱私資料的侵犯
•自主武器的使用
•取代人類員工。

不過，以上情況並非AI主導造成的，而是惡意或草率使用AI技術的幕後黑手。

全球AI領軍人物李開復最關切的是，AI正飛速發展，人類的未來將通往何方？
　　
歡迎來到2041！

全球重磅推薦

　　✓劉慈欣│2015年雨果獎得主、《三體》作者
　　✓雷．達里歐（Ray Dalio）│橋水基金創辦人
　　✓薩蒂亞．納德拉（Satya Nadella）│微軟董事長
　　✓楊立昆（Yann LeCun）│圖靈獎得主

★本書有著開創性的結構，用前所未有的跨越文類的多視角，展望人工智慧構造的未來，讓我們從理性上把握未來發展趨勢的同時，也從感性上觸摸未來的質感和溫度。生動逼真的科幻想像與嚴謹深入的技術論述完美地結合，讓本書無論是從科幻還是從技術現實的角度，都具有無與倫比的魅力。──劉慈欣，2015年雨果獎得主、《三體》作者　

★對未來的解析精闢又精采。──雷．達里歐（Ray Dalio），橋水基金創辦人、《紐約時報》第一名暢銷書《原則》作者

★陳楸帆的創作實力，加上李開復的科技功底，建構出令人好奇又恐懼的AI未來世界。閱讀這本絕無冷場的好書，就能明白某些科技會在何時，又會如何發展成熟，而全體人類又會面臨什麼樣的影響。──薩蒂亞．納德拉（Satya Nadella），微軟董事長

★唯有有膽有識之人，才敢預測AI的未來。這是一位科技界的先驅泰斗，與一位洞悉未來的科幻作家，攜手打造的開示之書，對於AI科技會如何影響我們的生活，提出大膽又殷切的見解。──楊立昆（Yann LeCun），圖靈獎得主，臉書首席AI科學家

★我們能不能適應我們一心創造的奇異新世界？我們知道無從想像的改變即將到來，卻不知這些改變對人類有何影響。李開復跟陳楸帆的《AI 2041》，對於我們即將面對的未來有最詳盡的描寫，最深情的叮嚀。──班奈特．米勒（Bennett Miller），「魔球」與「暗黑冠軍路」導演，曾獲奧斯卡獎提名

★我們正處於AI發展史的關鍵時刻。我所讀過的書當中，唯有這本創意四射的佳作，才真正一語道破AI的精髓。與其思考該不該信任AI，還不如將AI當成一種工具，一種由我們人類塑造的工具。李開復在《AI 2041》的精闢分析，凸顯出這項人類必須積極承擔的責任。陳楸帆筆下的精采故事，昭示了AI可將曾經無解的問題，化為充滿新機的未來。──亞利安娜．哈芬登（Arianna Huffington），Thrive Global 創辦人兼執行長

★《AI 2041》是科學與科幻的完美融合，揭示了AI將如何全面滲透我們的生活，而我們想創造造福全人類的科技未來，又會面臨什麼樣的挑戰。──馬克．貝尼奧夫（Marc Benioff），Salesforce董事長兼執行長

★將AI應用於商業經營，通常必須先研究這項科技，再思考如何應用。《AI 2041》卻帶領讀者走上相反的道路。兩位作者李開復跟陳楸帆，透過精采絕倫的故事，引領我們走入逼真的未來世界。再以淺顯易懂的說明，闡述AI科技的原理，造就一本讓人欲罷不能又大開眼界的好書，想了解如何應用AI，絕不可錯過此書。──馬克．庫班（Mark Cuban）
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…………..【內容快速勾勒】…………

第一章 一葉知命
在印度孟買，一個當地家庭參與了一項由深度學習賦能的智慧保險計畫。為了改善這家人的生活，AI保險程式透過一系列生活應用與這家的每位成員相連，這些應用與保險演算法進行動態互動。然而，正值青春期的女兒卻發現，這套AI保險程式似乎總是在「巧妙」地阻撓她追求愛情。

【開復解讀】
一、什麼是深度學習
二、深度學習：能力驚人但也力有未逮
三、深度學習在網際網路和金融行業的應用
四、深度學習帶來的問題

第二章 假面神祇

一名懷揣電影夢想的奈及利亞影音製作者，被神祕公司招募來製作一段真假難辨的Deepfake（深度偽造）影片。如果他成功地做到瞞天過海，將引發災難性的後果，從而改變整個國家未來的命運……

【開復解讀】
一、什麼是電腦視覺技術
二、電腦視覺技術的應用
三、電腦視覺的基礎─卷積神經網路（CNN）
四、Deepfake
五、生成式對抗網路（GAN）
六、生物特徵識別
七、AI安全

第三章 雙雀

AI教師化身為韓國雙胞胎孤兒所喜愛的卡通化虛擬夥伴，分別幫助他們挖掘和發揮潛能。多虧有了AI的重要分支「自然語言處理技術」，這兩個AI夥伴才能夠用人類的語言流利地和孤兒交談，建立情感連結和信任，幫助兄弟倆在失散多年之後重新找回彼此。

【開復解讀】
一、自然語言處理（NLP）
二、有監督的NLP
三、自監督的NLP
四、NLP應用平台
五、NLP能通過圖靈測試或者成為通用人工智慧嗎？
六、教育領域的AI

第四章 無接觸之戀

在疫苗問世後，新冠病毒毒株定期變異，繼續肆虐人間。二十年後，人類不得不學會與病毒共存，家家戶戶都配有機器人管家，以減少人與人接觸的風險。在這個故事裡，身在上海的女主角患上了一種把自己與世隔絕的恐懼症。當愛神來叩門時，她內心一方面渴望擁抱愛情，另一方面卻極度懼怕和戀人親密接觸。誰能幫助她邁出這關鍵性的一步？

【開復解讀】
一、數位醫療與人工智慧的融合
二、傳統藥物及疫苗研發
三、AI在蛋白質折疊、藥物篩選及研發方面的潛力
四、AI與精準醫療及診斷：讓人類活得更加健康長壽
五、機器人技術
六、機器人技術的工業應用
七、機器人技術的商業場景和消費級市場
八、AI時代的數位化工作

第五章 偶像之死

故事描述了未來的娛樂業。到那時，遊戲都將是全感官立體沉浸式的，虛擬和現實之間的界限將變得虛實難辨。本故事發生在日本東京，主角利用AI和VR技術，讓她所愛慕的偶像復活過來，引領她去調查偶像之死背後的真正原因。

【開復解讀】
一、什麼是XR（AR⁄VR⁄MR）
二、XR技術：全方位覆蓋人類的六感
三、XR技術：超感官體驗
四、XR技術的兩大挑戰：裸眼顯示和腦機介面
五、XR技術普及背後的倫理道德和社會問題

第六章 神聖車手

二十年後，自動駕駛技術正處於從人類司機切換到全AI司機的過渡時期。在這個有著動作大片節奏感的故事中，斯里蘭卡一名電競少年被招募進了一個神祕計畫，他將要面對的並不僅僅是遊戲中的對手……

【開復解讀】
一、自動駕駛
二、真正的自動駕駛什麼時候才會出現
三、L5自動駕駛車輛將帶來的影響
四、阻礙L5自動駕駛的非技術性難題

第七章 人類剎車計畫

策劃〈人類剎車計畫〉的惡魔是一名歐洲電腦科學家。他在經歷了一場與氣候變化有關的家庭悲劇後，精神失常，開始利用量子計算、自動武器等突破性技術作惡，對人類進行史無前例的瘋狂報復。駭客與反恐特警聯手力挽狂瀾，人類命運將何去何從？

【開復解讀】
一、量子計算
二、量子計算在安全領域的應用
三、什麼是自主武器？
四、自主武器的利與弊
五、自主武器會成為人類生存的最大威脅嗎？
六、如何解決自主武器帶來的危機？

第八章 職業救星

隨著AI向愈來愈多的行業穩步進軍，愈來愈多職位逐漸被AI技術取代，那麼人類接下來能從事的工作是什麼？一場發生在舊金山的建築業大震盪，帶領我們走入一個新的行業──再就業服務。如何幫助結構性失業人群找回屬於人類的價值與尊嚴感，也許同樣需要AI的幫助。

【開復解讀】
一、AI將如何取代人類員工？
二、AI取代人類員工背後的潛在危機
三、UBI會是一劑良方嗎？
四、從事哪些工作的人不容易被AI取代
五、如何化解AI時代的人類工作危機？
六、迎接AI新經濟以及制定全新的社會契約

第九章 幸福島

一位中東的開明君主想試驗將AI做為給人類帶來終極幸福感的靈丹妙藥。然而，幸福是什麼？幸福如何衡量？這位君主邀請了各界名人聚集在一座私密的島嶼上，讓這些名人共享他們的個人資料，並成為探索這個奇妙命題的小白鼠。然而，試驗卻出人意料地走向了失控……

【開復解讀】
一、AI時代的幸福準則
二、如何利用AI衡量和提升幸福感
三、AI數據：去中心化 vs. 中心化
四、誰值得我們信賴並有資格儲存我們所有的資料？

第十章 豐饒之夢

在布里斯班一座由AI管理的養老社區中，一位原住民女孩如何幫助罹患阿茲海默症的海洋生物學家解開身世之謎？故事中勾勒了在澳大利亞的未來社會的兩種貨幣：一種是錢，其重要性日益減弱；另一種是代表聲譽和尊重的價值的新貨幣，其重要性與日俱增。

【開復解讀】
一、可再生能源革命：太陽能＋風能＋電池技術的有效結合
二、材料革命：走向無限供給
三、生產力革命：AI與自動化
四、豐饒時代：技術發展的必然結果
五、稀缺時代與後稀缺時代的經濟模式
六、豐饒時代的貨幣制度
七、豐饒時代的挑戰
八、豐饒時代之後，會是奇點時代嗎？
九、AI 的故事會是圓滿的結局嗎？

•關於2041年的預測

【書訊】https://www.books.com.tw/products/0010895593?sloc=main

谷歌也扛不住了：醫療AI探索再遇重挫，科技公司們節節敗退

2021年6月20日

又一科技巨擘，在醫療AI行業面前鎩羽而歸。

一度被視作裡程碑式項目、准備借助AI在醫療領域“火力全開”的谷歌健康，被美國媒體BI曝光正陷入重重危機之中，不得不大規模裁員重組。

此時，距離谷歌當初合並DeepMind健康業務、成立健康部門，並挖來蓋辛格醫療中心CEO領軍僅僅過去了三年時間。

當初IBM的沃森醫療陷入困境被群嘲，沒想到谷歌也逃不過類似的命運。

實際上，國內諸多的明星AI獨角獸，也相繼陷入了裁員、倒閉、資金鏈斷裂……等等窘境之中。

醫療AI賽道全球范圍內的大潰敗還在繼續。

谷歌健康，“雷聲大雨點小”

2018年11月，谷歌成立谷歌健康部門（Google Health），合並了DeepMind旗下的健康部門DeepMind Health、和負責推進“Streams”醫療APP的團隊。

對於部門合並，DeepMind創始人表示，這將是一個“重要的裡程碑”。

而當時的輿論媒體，對於谷歌健康也非常看好。

據Forbes當時發表的一篇文章預測，谷歌健康將會在醫療健康的5個領域大展身手：

促進家庭健康，包括管理用戶健康狀況、監控獨居老人等；

通過運輸解決醫療保健問題，包括自動駕駛業務對醫療領域的支持；

利用大數據對抗疾病，通過算法讓人們更容易獲取健康信息；

發明下一代可穿戴設備和跟蹤器，擴大相關市場份額；

成為醫療AI的領導者，將AI引入醫療保健中。

沒錯，當時媒體普遍認為，在AI領域已經成為巨頭的谷歌，同樣能將AI完美地應用到醫療中，並實現“引領行業”的目標。

加上谷歌還從蓋辛格醫療中心挖來了David Feinberg就任主管，後者是全美最好的成人專科醫院之一。

有著UC伯克利學歷加持的David Feinberg，曾經主持了整個賓夕法尼亞衛生系統Geisinger的成立，並統一了這個系統在醫療領域的各個分散項目。

當時，行業普遍認為，David Feinberg的加入能讓谷歌在醫療健康領域如虎添翼。

但現實情況是，直至2021年，谷歌與醫療AI相關的創新業務也沒有做起來。

谷歌最新一期2021 Q1季度財報顯示，谷歌包括人工智能DeepMind、智能醫療Verily在內的創新業務，仍然處於虧損狀態。

具體到業務上來看，一項名為糖尿病視網膜病變篩查的業務，一直是谷歌健康對醫療AI重點宣傳的核心。

谷歌此前發表在《美國醫學會期刊》（JAMA）上的研究顯示，AI算法在這一研究中起到的作用極大，使得這一工具的准確率達到了90%，理論上幾秒就能出結果，“足以和眼科專家的診斷結果相媲美”。

然而，這一工具在實際應用中卻出現了“水土不服”的情況。

2020年，谷歌與泰國公共衛生部門合作，在泰國的11所診所安裝了這一工具。

由於算法對檢查照片的要求極高，導致准確率不如預期；此外，當地醫院的網絡信號不好，從上傳照片到出結果往往需要相當長的時間，病人更願意找醫生診斷。

即使如此，這次在重組時，David Feinberg還是宣傳了這一核心項目：

當我們在談“全球影響力”時，我指的不是收入，而是讓糖尿病視網膜病變篩查這樣的產品，在印度和泰國以外的其他世界地區也能得到推廣。

對於這次變動，David Feinberg回應：

這將提高部門的影響力和執行速度……我們重點考慮的不是營收。

消息傳遞的信號，其實已經非常明確——

谷歌這個成立近3年的健康部門，根本不賺錢。

這次的谷歌健康部門重組，再次把醫療AI推上了輿論浪尖。

AI公司在醫療賽道節節敗退

畢竟，不止是谷歌，知名科技公司的醫療AI業務，面臨重組、收購的情況還有很多。

國內某家在2017年B輪獲2億投資成為AI醫療影像領域亮眼明星的公司，還沒有挺到C輪就在2019年底左右面臨資金鏈斷裂。

醫療影像輔助診斷是當時醫療AI公司扎堆投入的領域。這家公司最大的賣點肺結節診斷，則是紅海中的紅海。

一家醫院接入4、5家AI肺結節診斷產品成了司空見慣，曾有影像醫師笑稱：

中國人的肺結節都不夠用了。

以免費提供的形式進入醫院只是一張入場券，遲遲找不到盈利路線的這家公司，靠燒錢最終無以為繼。

另一家知名AI獨角獸，雖然醫療不是全部業務，但之前聲勢浩大，一度前景光明，可最近也傳出收縮業務、相關團隊整組整組地調整。

IBM的Watson Health部門，是IBM佈局醫療AI的窗口，主要利用AI幫助醫院，保險公司和制藥商管理數據、輔助診斷。

但成立6年，年收入才為10億美元，佔公司總收入2%以下，至今尚未獲得盈利。然而之前，IBM光是收購Waston就花了40多億美元。

與谷歌健康幾百人規模不同，Watson Health在2016年甚至達到過一萬人的規模。

然而，據IEEE Spectrum統計，2011-2019年期間，IBM Watson與其他機構合作的25個具有代表性的項目中，卻僅有5個合作項目推出了AI醫療產品。

不僅如此，在2018年，Watson還被曝出給患者開錯了藥物，嚴重的話可能會致人死亡。

IBM的路線不是醫學影像，而是用NLP去理解醫學文本。就連圖靈獎得主Yoshua Bengio，也不看好IBM的這種模式，他認為：

在醫學文本文件中，人工智能系統無法理解其模糊性，也無法瞭解人類醫生注意到的微妙線索。

目前醫療AI公司落地情況

事實上，據動脈網調查，在醫療AI領域中，目前真正落地並成功上市的公司，基本都處在“大數據管理”和“語音錄入”這兩個方向。

然而，這兩個方向對於技術的要求，其實都與醫療本身沒有直接關系。

關系到患者隱私的臨床數據分散在各個醫院難以互通共享，是AI醫療發展面臨的最大障礙。

除了數據歸屬權問題，行業內目前也缺少數據的標准化規范，在訓練數據上的投入是AI醫療公司一大成本構成。

吳恩達2020年在斯坦福HAI研討會的演講中也分析過，醫療領域AI研究的算法難以投入到生產，因為以部分數據訓練出的模型，難以泛化到其他情況。

吳恩達的這話，多少有點反思的意味。

畢竟想當初，他可是最看好AI變革醫療的大牛之一啊。

所以醫療AI這件事，之前或許都太樂觀了。

你怎麼看？

附圖：△谷歌健康部門主管David Feinberg
△圖源：動脈網

資料來源：https://tw.news.yahoo.com/%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E4%B9%9F%E6%89%9B%E4%B8%8D%E4%BD%8F%E4%BA%86%EF%BC%9A%E9%86%AB%E7%99%82ai%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%86%8D%E9%81%87%E9%87%8D%E6%8C%AB%EF%BC%8C%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%85%AC%E5%8F%B8%E5%80%91%E7%AF%80%E7%AF%80%E6%95%97%E9%80%80-070128623.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cDovL20uZmFjZWJvb2suY29tLw&guce_referrer_sig=AQAAAIAJo6RyvAR-fbjyTvJiXDlKx1Y86j3IV8GomZbfHnPjfFfU3XKaZVCoJIVrXyzaZeTdmrHJbL14Kgej1_WzHugjoNsei24ErgEM2b9ri3nPuGjwlR3tL5ZkSBnNnshUIFKM7nE_UZEkLZu7_f4TikrHNrDUdT4RZc3m-tBK0J_q

這個趨勢跟我們夏季班第3堂課提到的股票有關係，
大家知道是什麼嗎？？

#車輛電動化趨勢　MCU、CIS需求上升
車用半導體擴張的推動力，來自於自動駕駛、輔助駕駛系統等汽車控制相關需求，例如微控制器（MCU），也就是目前車用晶片缺貨之中的大宗，還有感測用的雷達與CMOS影像感測器（CIS）等外 就來自於環保車輛與節能減碳的趨勢，也就是功率半導體領域。

在微控器方面，Semiconductor Portal報導，市占率最高的是日廠瑞薩電子（Renesas），先進的微控制器良率控制可將瑕疵品壓低到0.1 ppm以下，也就是1,000萬分之1以下。瑞薩已量產搭載28奈米製程Flash Memory的微控制器，在車輛的電控系統（ECU）幾乎都搭載微控制器，而且傾向於加強安全性的效能冗餘，使微控制器的需求將進一步提高。

而10年來年複合成長率（CAGR）達16%的CIS市場，雖然在2020年受疫情衝擊，據IC Insights統計成長率僅3%，不過預估2021年，將成長19%，達228億美元，未來5年年複合成長率約12%，到2025年達336億美元。若以數量計算，2020年67億件的CIS，將以14.9%的年複合成長率，到2025年可年產135億件。

雖然CIS的主要需求，仍來自於5G普及帶動的手機銷售，手機鏡頭CIS的年複合成長率6.3%，2025年可達157億美元市場規模，但以成長速度來說，車用CIS成長最快。IC Insights估計，未來5年車用CIS的年複合成長率可達33.8%，到2025年可達到51億美元。

其他應用領域，如醫療與科學系統、安防監控、機器人與物聯網等工業用途，雖然2025年預估的市場都比手機用與車用CIS來得小，但成長速度都高於手機用CIS。

在車用CIS相關的市場，富士奇美拉總研（Fuji Chimera Research Institute）的報告預估，先進駕駛輔助系統（ADAS）與自動駕駛所需的車用攝影模組，由於環繞影像系統（Surround View）普及，使觀測攝影機（View camera）被採用的數量增加。

此外，在日本、歐洲、美國都開始強制採用自動緊急剎車系統（Autonomous Emergency Braking），也讓車前攝影機使用量上升。

2021年後疫情時代車市慢慢恢復，上述兩種車用攝影機的需求也會明顯攀高。預估到到2026年，車用攝影機模組的市場規模，將達到9,930億日圓（約合91億美元），與2019年相比，增加93.8%。

同樣使用攝影機的行車紀錄器，全球需求也在成長，不過各地區對於行車紀錄器對隱私的影響看法不同，部分國家增加速度較慢，但整體來說在安全性的需求下出貨仍會逐步上升，富士奇美拉總研預估，一般車輛使用的行車紀錄器的市場規模，到2026年會達到3,200億日圓（約合29.5億美元），比2019年增加2.2倍。環繞影像系統與行車紀錄器，都會拉高車用CIS的出貨量。

#車用功率半導體廠擴產　#追趕電動化商機
車用半導體之中，另一個項目是功率半導體。功率半導體在車輛與電機設備等都有使用，不過在車輛電動化的趨勢下，車用功率半導體的推升作用更加明顯。

國際半導體產業協會（SEMI）曾在2019年預估，以8吋晶圓估算的半導體產能，會在2022年達到月產650萬片。不過，在純電動車（BEV）與油電混合車（HEV）需求與產能不斷提升，功率半導體可能出現供應不足問題，使相關廠商開始加大投資。

例如英飛凌（Infineon Technologies）目前是最早投資功率半導體12吋晶圓廠的廠商，位於德國東部德累斯頓的第1座工廠已經開始量產，目前第2座12吋晶圓功率半導體廠，則在奧地利南部Villach興建中，預計將量產功率MOSFET與IGBT。車用零組件一級供應廠電裝（Denso）則是英飛凌的出資者之一，以穩定功率半導體供應來源。

電裝在車用半導體的投資布局，也包括針對瑞薩電子，逐步提高持股比例，到2020年底為止，占瑞薩股份8.84為第2大股東。電裝也與功率半導體新創Flosfia建立資本合作關係，在氧化鎵（GaO）功率半導體的車用領域進行研發合作。而占有電裝股份20%以上的豐田汽車（Toyota），也正在把車用半導體、電子零組件等硬體的研製，轉移到電裝。

安森美（ON Semi）則是以收購方式取得GlobalFoundries的美國紐約州Fishkill的12吋晶圓廠（fab 10），總價4億3,000萬美元，2019年已先付1億美元，到2022年底前會支付剩下的部分3億3,000萬美元。這座12吋晶圓廠雖然還沒有完全讓渡，但依據協議已開始為安森美生產半導體。

目前看來，歐美的功率半導體場對於12吋晶圓廠較為積極。而在日廠方面，三菱電機（Mitsubishi Electric）預定會在日本熊本縣工廠引進12吋晶圓的量產產線。三菱電機在廣島縣福山工廠目前只有後段製程，不過熊本工廠將來如果產能已滿，福山工廠設置12吋晶圓產線也將成為選項。

富士電機（Fuji Electric）在2021年度（2021.04～2022.03）的半導體設備投資額會拉高到410億日圓（約合3億8,000萬美元），年增1倍以上，以因應電動化車輛對於功率半導體的旺盛需求。而原本預計在2024年3月前的5年間，要完成的半導體設備投資1,200億日圓（約合11億美元），會在2023年3月前完成。

雖然這些投資主要集中在8吋晶圓的前段製程，不過，富士電機也正在研發12吋晶圓製程。至於何時設置12吋晶圓量產產線，由於12吋產線所需投資額是8吋產線的2倍～3倍，因此要依據市況再來評估。但比起12吋矽晶圓產線，富士電機可能對新建碳化矽（SiC）產線更感興趣。富士電機的2021年度半導體研發費，將年增6%，至130億日圓（約合1億2,000萬美元），研發車用IGBT、SiC功率模組，以及工業用第8代IGBT技術。

2021年第1季，富士電機的電動化車輛（BEV、HEV等）功率半導體訂單額，年增51%，金額與2020年第4季大致相同。預計到2021年第2季，也會維持第1季的同等級訂單額，此後則開始逐季成長。

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