面對全球 #電動車馬達 激烈競爭，台灣廠商仍占有一席之地！
例如 #富田電機 持續切入特斯拉（#Tesla）馬達供應鏈，特斯拉是富田電機最大單一客戶。
電動車是 #東元集團 重點項目，#大同 也與工研院合作開發250kW高效率電動巴士動力系統，而 #鴻海集團 與旗下鴻華先進、日本電產株式會社布局電動車馬達電機系統等產品。
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永磁馬達廠商 在 環境資訊中心 Facebook 的最佳解答
沒有稀土，也能生產電動車！😲德國🇩🇪電動車廠商開發便宜、高效、不含稀土車用馬達，不僅減少開採高污染問題，還能擺脫對稀土大國──中國🇨🇳的依賴！
而且，由於少了昂貴的稀有金屬，馬達的製造成本更便宜、製程也更加永續，他們是怎麼做到的？
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AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫
2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件
【作者： 王岫晨】
物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置，在後疫情時代，企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出，我們可以很明顯看到四大趨勢如下：
新冠疫情加速 AI 部署
根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察（MIT Technology Review）>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示，超過 62% 的受訪者表示，他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織（年營收超過 5 億美元）受訪者的部署率較高，接近 80%。較小型的企業組織（營收低於 500 萬美元）的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示，2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。
企業組織正在提高對 AI 的投資
超過一半（57%）的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升，且接近四分之一的人表示，他們在 2016 年到 2019 年間，年度 AI 支出最少增加一倍。其中，大型企業在 AI 支出的增加更多，73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加，有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。
超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算
儘管對於已經使用 AI 的企業組織，雲端運算是他們最喜歡的基礎架構，不過在越來越需要極低延遲的數據存取，以及終端/邊緣處理能力的應用上，為了兼顧成本效益及運算效率，越來越多應用將往數據產生的來源靠近，邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方，相關的部署將急起直追。
對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求
AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大，讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高，但也期待企業能在公平的、高道德標準，並能顧及永續發展的條件下使用這項技術，特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上，也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。
物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」
根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示，多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制（開/關）、測量（狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等）、資產的狀況（所在地點以及狀況如何？），以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控，可參考圖一。
而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及 B2B 與 B2C（企業對消費者）的應用：震動（Vibration），語音（Voice）與視覺（Vision）。
震動
包含來自多種感測器數據的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展，產生不同應用領域，包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測（如滑倒偵測）、物質偵測（如漏水、漏氣）、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護（PdM），在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見，可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外，磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。
語音
語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其它新的電器。在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制（CNC）機器使用的電腦語音引擎正在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵，因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道，甚至拋錨服務與禮賓服務等。
視覺
終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其它實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。曳引機裝上機器視覺攝影機後可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上，包括利用熱顯影來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化，觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。
推動物聯網運算需求
隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出，更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置，會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強，同時因為對雲端與網際網路的依賴較小，也將具備更高的隱私性與可靠度。因此，Arm對於MCU核心，也 透過新的設計為微處理器帶來智能，降低半導體與開發成本，同時為想要有效提升終端數位訊號處理（DSP）與機器學習能力（ML）的產品製造商，加快他們產品上市的速度。
TinyML
微型機器學習（TinyML）的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合。它捨棄在雲端上運行複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運行經過優化的圖型識別模型，耗電量只有數毫瓦特。受惠於 TinyML，微控制器搭配 AI 已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識（例如，自然語言處理）、影像處理（例如物件辨識與識別），以及動作（例如震動、溫度波動等）。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。
簡化程式碼的轉移性
把AI函式庫整合進 MCU，將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號，導出數據的型樣，然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器（microNPU），利用像 CMSIS-DSP 與 CMSIS-NN 等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓 MCU 與共同處理器緊密耦合以加速 AI 功能。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作，並符合嵌入式設計需求，如此一來，有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中，讓裝置的設計改觀。
附圖：圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。
資料來源：https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U
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永磁馬達廠商 在 Re: [電車] 電動車有沒有辦法開20年呢？ - 看板car 的推薦與評價
※ 引述《francej (~~~~)》之銘言：
: ※ 引述《acchang (QoQ)》之銘言：
: : 標題: Re: [電車] 電動車有沒有辦法開20年呢？
: : 時間: Sun Feb 12 08:50:05 2023
: :
: : 2.第一個100萬英里的特斯拉愛好者
: :
: : 換了3次電池跟8次馬達，還是在保固內，如果過保應該炸掉比較快？
: :
: : https://reurl.cc/ml6ap9
: :
: : 只能說要買電車買全新的，快速脫手，不然碰到電池壞掉，加起來比買新車還貴。
: :
: 連結中有提到
: > 那麼大家好奇的來了，要達成160萬公里的代價是什麼？
: > 一共換了三次電池
: > 首次更換：53萬公里時
: > 第二次更換：再開了67萬公里
: > 第三次更換：行駛至今40.5萬公里
: 所以電動車電池的耐用度真的是不需要太擔心啊 除非你車都是會開超過50萬公里
: 以上才要換車的
: 電控、馬達如果設計的好，耐用度撐20年並非不可能. 你開的hybrid，也是一堆電控
: 電力電子元件。 如果電動車的電控馬達技術上不可能撐20年，那hybrid也會是類似
別太看得起電動車的壽命......
電池就不講了
這邊講另外兩個現代電動車壽命不如以往的老家電的部分。
第一個是馬達驅動器裡的IGBT衰退，另一個是永磁馬達的退磁衰退
現代的電動車為了得到較高的轉換效率，通常使用IGBT作為變頻器，
但是IGBT作為半導體元件，熱循環與熱負荷的條件下就會衰退。
一般來說包括導線的熱循環金屬疲勞、
功率循環造成內部金屬層產生晶粒重構，使內電阻提高、
還有焊接層退化。
IGBT的效率高，但是壽命不如老式的BJT變頻器，
而且IGBT是到接近千禧年才成熟放入市場裡，
大量應用IGBT也不過20年出頭，壽命預估很多都還只是紙上的計算，
實際上還不知道能不能達到，
所以拿那些能運作30年的老電器來講電動車變頻器的壽命，
真的就是拿黃瓜比雞腿了。
另一個問題就是永磁馬達退磁的問題。
像特斯拉過去的電動車使用感應電機，感應電機基本上不需要磁鐵，
所以沒有什麼退磁的問題。
但是到了Model 3之後，為了提高低速時的效率（或省錢）,
改用永磁同步馬達，而永磁馬達就會遇到磁鐵退磁的問題。
磁性材料會有所謂的居禮溫度，隨著溫度提高越靠近距離溫度，
分子磁極就越鬆動，白話一點講就是溫度越高，磁鐵的磁性越容易受外界磁場同化，
在磁場方向不斷變化的馬達裡，就代表磁鐵的極性容易越來越錯亂，
馬達磁鐵的磁性慢慢消退。
一般的老式家電用的多半是AC感應馬達（19世紀天才特斯拉的發明），
裡面是使用線圈與電流產生的電磁力，取代磁鐵的磁場，
所以一般的老家電不會遇到退磁的問題。
但是使用永磁同步馬達的會，而且馬達負載越重溫度越高，退磁的情況越容易出現，
尤其特斯拉用的是永磁轉子，而轉子是最難冷卻的，也就更容易遇到這個問題，
所以特斯拉也集中了大量的專利在永磁轉子冷卻上。
不過退磁的問題也只能減緩而無法徹底解決，
尤其是電動車馬達先天就比家電馬達更容易出現短時間高負載升溫的情況，
所以使用永磁電機遇到退磁的問題也會更嚴重。
如果買電動車回去就是當個三寶，起步非常平緩，時速不超過80公里，
那電池、IGBT和永磁馬達過熱導致衰減的問題當然會變少，
不過要這樣開電動車，還不如去開摳普拉斯......
: 情況... 照此邏輯，難不成這年頭只能買"純油"車了. 只要有電的(包括hybrid)都不能
: 碰囉
一般來說，冷氣的變頻器保固通常會比馬達少三年，
然後市面上似乎還沒有家電狗敢用上永磁同步馬達。
--
亂餵流浪狗的人其實和渣男沒什麼兩樣
一個是讓狗以為自己是有主人的狗，一個是讓人以為感情有了歸宿
但都只是做半套不想完全負責而已
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.72.171.223 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/car/M.1676204660.A.91A.html
SiC元件的優點是比矽元件還能承受較高的功率，
現在不做SiC IGBT是因為還做不出來......
但是SiC MOSFET上800V壽命還能剩多少，就還要先叉腰等等看才知道。
永磁同步馬達是轉子是磁鐵，一般DC馬達是定子是磁鐵，
換個地方擺磁鐵，磁鐵受到的熱負荷就不一樣。
不然祖伯克的FB衛星也不會馬斯克炸掉，
炸掉就算了，等練功練完後馬斯克自己射星鏈上去，
祖伯克連再射上去的機會也消失了。
沒這規定，但是同步馬達的磁場是由轉子產生，所以永磁馬達就會把磁鐵放在轉子。
而DC直流馬達把磁鐵放在轉子是在自找麻煩，
低效且設計複雜。
但是退磁是長時間的過程。
如果是居禮溫度低的氧化鐵磁鐵，3到5年就能出現明顯的衰減。
如果溫度高到短時間就看到衰減，那差不多和油車的縮缸一樣，
但是應該沒人幻想油車不過熱馬力就永不衰減一樣。
就不要用永磁同步馬達阿........
一般做永磁同步馬達轉子的廠商，在一般工況下給的保固是20年，
但是電動車的工況通常不是廠商20年保固範圍內的那種工況。
而且記得看清楚，我講的是家電不敢用永磁“同步馬達”......
而且在低功率時，SiC的效率也沒比矽高，哪個效率高還要看是在哪個負載條件下。
Q:為什麼軸承那麼容易掛掉？
A:因為裝在轉子上的兩塊磁鐵磁力和重量有公差時，轉子受的力就不平衡，
高速轉動時對軸承造成很大的負荷。
尺寸和重量公差容易克服，磁力有公差，用銼刀再怎麼磨也修不回來。
這玩意兒不就需要大扭力高負載？？
戴森就是靠著他家的馬達有極高的輸出率，才敢賣那麼貴。
我很遜，即使知道磁化曲線，只能用大家聽的懂的東西來類比，沒辦法像你一樣賣弄知識
※ 編輯: ewings (42.72.171.223 臺灣), 02/13/2023 00:09:29
你以為他們使用與一般DC馬達相反的配置不用付出工程與價格的代價？？
別自己想當然而以為轉速極限高低轉扭力就低。
而且BH曲線是會受溫度影響的，
溫度也是影響材料退磁率的重要因素，
不然你以為車廠拼命在搞馬達冷卻是吃飽太閒阿？
※ 編輯: ewings (42.72.171.223 臺灣), 02/13/2023 00:33:13
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