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戰略各有千秋 美電信營運商5G蓄勢待發

率先推出的5G網路將使電信營運商能夠透過提高的容量提供更快的速度,4G案例已經證明這種能力能夠贏得消費者的青睞,以及更大的資料額度,它們是營運商圍繞高品質的行動寬頻及服務一步一步在市場上謀求發展的重要機會。目前,美國營運商正在確立不同的5G目標。 AT&T率先成為首家行動5G營運商 AT&T儘管只是在少數幾個城市以熱點方式推出,但仍將率先推出行動5G網路。AT&T在2016~2017年期間進行了多次固定式無線5G測試,但其商用5G公告僅以行動5G部署為中心,這可能是因為目前3GPP定義的唯一5G規範針對的是行動。AT&T表示將於2018年下半年在12個城市推出行動5G,包括喬治亞州亞特蘭大的部分地區、德州達拉斯和德州韋科。該部署計畫使AT&T有望成為提供該技術的第一家營運商。 AT&T將推出行動熱點終端,因為智慧手機要到2019年上半年才會推出。在2018年,最初的行動5G部署將使用毫米波頻譜(39GHz),然後再慢慢在其他頻段上部署。在AT&T宣步推出行動5G部署之前,該公司已斥資2.07億美元併購了FiberTower,從而在39GHz頻段上獲得了可觀的市占(在前100個市場中平均持有375MHz以上)來支持其5G計畫。 AT&T在德州奧斯丁、韋科、密西根州卡拉馬祖市以及印第安那州南本德進行的固定式無線5G試驗使用的是28GHz頻段,同時可能還有37GHz和39GHz頻段。AT&T在2017年12月請求了後兩個頻段來進行測試。這些試驗涉及住宅、小企業和教育客戶。在3GPP標準確定之後,固定式5G預計將很快實現商用。 AT&T需要展示即將實施的城市5G熱點的用例,這將是彌補其劣勢(覆蓋範圍較小)的最佳選擇。AT&T有望成為美國第一家提供行動5G的營運商,這將為它帶來一個重要的行銷機會,使它能夠透過高速行動網路服務鎖定早期採用者和ARPU值較高的其他客戶。AT&T應該藉此機會說服5G覆蓋區域的使用者相信該技術的好處--即速度提升和更高的傳輸量,同時讓其他地區的消費者知道「AT&T開始提供5G服務」;當5G智慧手機進入市場時,AT&T有能力為主要地區的使用者提供5G。同時,該公司應在體育場館和購物區等場所推出展示型5G微網路。這將使它能夠開發和推出利用5G低延遲和高容量優勢的服務。 Verizon獨家擁固定式無線5G商業計畫 Verizon是美國唯一一家擁有固定式無線5G商業計畫的大型營運商。其固定式無線5G將基於預標準規格的設備,但Verizon計畫在合適的時候升級到標準設備。該公司一直在大力宣傳固定式無線5G計畫,但也將推出行動5G。Verizon表示計畫於2018年在毫米波頻譜上開始部署5G;它的計畫同時提到了固定式無線和行動技術。 Verizon的固定式寬頻布局及用戶基數不及AT&T、Charter和Comcast等公司,這推動了它對固定式無線5G的最初興趣。借助固定式無線5G,Verizon可以將其固定式寬頻服務擴展到新的區域,並將以具有競爭力的1Gbps速率來達成這個目標。在美國,千兆網速的接受度目前並不高,但由於谷歌(Google)推出光纖導致寬頻提供商留意到這一點並努力提供類似的服務,它已成為一個充滿競爭的領域。 Verizon計畫於2018年下半年在加州的薩克拉門托部署第一個固定式無線5G網路。在2018年,公司計畫在三到五個城市推出這項服務。總的來說,Verizon認為其5G住宅寬頻的潛在市場包含3,000萬戶家庭。 Verizon持有大量的毫米波頻譜,並將使用該頻譜來部署固定式無線和行動5G。該公司表示能夠將其固定式無線5G基地台用於行動5G。2018年1月,Verizon完成了對Straight Path的併購,從而獲得了39GHz頻段的735張牌照,以及28GHz、29GHz和31GHz頻段的133張牌照。Verizon還透過併購XO Communications獲得了毫米波頻譜(基於租賃的形式,並可以選擇購買)。 2018年2月,Verizon和KT的首席執行長在三星原型5G平板電腦上進行了一次商用前的5G視訊通話。這通電話是在明尼蘇達州明尼阿波利斯和韓國首爾之間進行的。同樣在2018年2月,Verizon表示,它與諾基亞和高通合作,利用其毫米波頻譜在符合3GPP標準的5G新無線電(NR)系統上完成了一次通話。這次測試是在諾基亞的CloudRAN解決方案上進行的,並使用了高通的原型設備。 由於Verizon披露的細節很少,很難對Verizon的行動5G策略進行評估。基於現有的資訊,在行動5G城市熱點方面,我們給Verizon的建議與AT&T相同。 在固定式無線5G服務方面,Verizon將有機會擴大其服務區域並在固定式寬頻市場上斬獲市占率。目前,它的規模明顯小於AT&T、Comcast和Charter等其他公司。Verizon將有機會以具有競爭力的價格提供千兆級速率,這將說明它在進入新市場時贏得客戶。Verizon將需要確保固定式無線5G能夠完美地運行,並且如果可能的話,使用它的新網路來較其它大型高速寬頻競爭對手凸顯差異化優勢。它有機會捆綁5G固定式和行動服務,並在其網路中無縫地提供內容。 T-Mobile專注於最大範圍5G頻譜 T-Mobile是2017年美國600MHz頻譜拍賣中最大的贏家,贏得了45%的牌照,這使其實現了全國性的覆蓋--在美國和波多黎各平均擁有31MHz的600MHz頻譜牌照,是其低頻段持有量的四倍多。 T-Mobile在600MHz頻譜拍賣中取得的巨大勝利將在其5G網路計畫中發揮重要作用。一旦獲得牌照,T-Mobile將開始在該頻段上針對準備好支援5G的設備(愛立信的New Radio產品)部署LTE,而使T-Mobile能夠透過軟體更新啟用5G,而無需再次涉及到基地台。該公司表示,將把新的600MHz頻譜的一部分用於LTE,一部分用於全國性5G網路。 T-Mobile預計其5G網路將在2020年實現全國性覆蓋。2018年2月,T-Mobile宣步了2018年在30個城市擴建5G的計畫,其中包括紐約、洛杉磯、達拉斯和拉斯維加斯。不過,相容的手機要到2019年才能上市。 除600MHz頻段外,T-Mobile在28GHz和39GHz頻段也擁有200MHz頻譜--覆蓋主要大城市地區近1億的人口,以及數量不明(T-Mobile稱為「可觀的數量」)的中頻段頻譜來部署5G。 儘管看起來Sprint將率先擁有全國性的5G網路,但T-Mobile也有迅速推出全國性5G網路的類似計畫。對T-Mobile來說,它將利用5G的高速和低延遲,並將這些好處與新的Un-carrier產品關聯在一起。這對T-Mobile來說是一個很好的機會,可以將其新的5G網路與新的付費電視產品相結合--該產品將於2018年下半年推出。提供具有競爭力的價格,同時利用5G相對於4G的容量優勢來提供較高的資料量是T-Mobile充分利用其5G網路部署的一個不錯選擇。 Sprint致力率先推出行動5G網路 Sprint計畫在2019年成為第一家擁有全國性行動5G網路的美國營運商。該公司計畫在2.5GHz頻段快速推出大規模的5G網路;在該頻段,Sprint透過204MHz的頻譜實現了全國性覆蓋,其中有160MHz覆蓋了前100個市場。Sprint目前有一半的基地台支持2.5GHz,但該公司計畫將2.5GHz頻譜擴展到所有基地台。 Sprint進軍5G市場的最初途徑是部署2.5GHz大規模天線(Massive MIMO)無線電;該技術將於2018年部署,並將會在2019年以軟體升級支援5G NR。到2018年4月,Sprint計畫為芝加哥、達拉斯和洛杉磯的客戶提供大規模MIMO技術,並提供一些「類5G功能」,比如資料速度和容量的明顯提升(是目前LTE系統的10倍)。隨著Sprint繼續為其未來的5G網路奠定基礎,它將在今年下半年將大規模MIMO擴展到更多城市,包括亞特蘭大、休斯頓和華盛頓特區。在2018和2019年,Sprint預計將部署數千個大規模MIMO無線電。 Sprint還將透過40,000個室外小型蜂窩基地台、15,000個鏈式(Strand-Mounted)小型蜂窩基地台(透過與有線電視公司的合作夥伴關係)以及多達100萬個室內小型蜂窩基地台(Sprint Magic Boxes)來增強其5G網路。Sprint將這些技術統稱為「工具箱」。 Sprint可以利用其在全國率先推出5G網路的地位來贏得客戶,並不斷提高自己的聲譽。作為5G領域的領軍者,沒有網路或服務品質問題至關重要。Sprint希望利用5G提高價格,讓它脫離低價競爭。這一切都取決於Sprint能否在提供高品質的5G體驗。 T-Mobile/Sprint合併規模創優勢 另一方面,T-Mobile和Sprint的合併將帶來規模,為一個全國性的行動5G網路提供更大的深度和廣度。兩家公司在合併公告中提到的一些優勢包括,在早期5G創新中處於領先地位,給通常沒有什麼選擇的農村地區帶來新的競爭,以及提供行動5G寬頻作為固定式寬頻的替代方案。這兩家公司合在一起比各自單獨提供服務要強,因此必須抓住這一機會,比如在早期創新領域。與此同時,合併後的公司最終制定的5G推出戰略是無法預測的,因為合併後的公司(如果合併獲得批准的話)可能會受到監管約束。Ovum預計Sprint和T-Mobile將繼續執行各自的5G推出計畫,然後在美國監管機構允許的情況下,將它們整合在一起。 (本文作者為Ovum美洲服務供應商與市場分析師)
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資安攻擊層出不窮 新創AI產品紛紛問世

新創企業研究機構CB Insights選出的2018最具發展前景的100家人工智慧新創業者,屬於資訊安全防護範疇者即有10家企業。其中,CrowdStrike在2017年市場價值已經突破30億美元,堪稱為新創獨角獸公司;CyberReason達到9億美元的市場價值,亦接近獨角獸公司。分析表現優異的AI資安新創公司,有助更加了解AI資安防護趨勢與產品發展方向。 而觀察這些資安防護業者應用AI的類型,則可分為:端點防護、網路行為分析、網站防護及其他,本文將挑選部分新創案例說明。 AI補足傳統端點防護缺點 所謂端點防護在於保護企業中各種載具的資安威脅,以避免病毒透過員工的智慧手機、企業伺服器乃至於物聯網設備,進而竊取企業資料、勒索或造成企業內資訊系統停擺。傳統端點保護的問題來自於五點: 1.架構複雜:針對不同載具部署偵測軟體太過於複雜,不易管理。 2.執行效率:針對新型病毒會定期下載病毒碼到載具端,影響載具運作效率。 3.缺乏透明:傳統端點病毒缺乏整體的分析各端點受威脅狀況。 4.缺乏智慧建議:傳統端點病毒僅會就可能安全威脅提供阻斷或其他簡單處理動作,不能提供整體防護建議。 5.缺乏積極性建議:傳統端點病毒建議是消極性的防治處理,並沒有根據威脅入侵提供積極的處理方式。 另外,傳統資安端點防護方式是以病毒碼簽名之端點防護方式,主要是針對被病毒感染的檔案,帶有別於其他檔案的執行碼,透過更新病毒碼簽名,以掃描保護的端點載具上是否有潛在威脅。然而,現在的病毒攻擊方式更加複雜,且動態地改變病毒碼簽名或者不從檔案感染進行攻擊,傳統資安端點無法防護。 CrowdStrike主要提供企業智慧端點資安偵測、監控的雲端服務方案。CrowdStrike提供輕量級的端點防護代理程式(Agent),安裝在各種設備載具中,並不須將病毒碼更新到設備載具端,減輕載具負荷,讓智慧手機、物聯網載具也可以輕易地安裝。CrowdStrike核心平台Falcon Platform運行在雲端服務上,透過蒐集各個企業的資安威脅事件(每日超過500億事件、上百萬載具、橫跨176國家),進行機器學習分析,並提供企業整體資安威脅事件的透明化檢視、威脅智慧分析與建議等。 CrowdStrike的威脅智慧分析(Falcon Intelligence)是其AI方案的主軸。Falcon Intelligence不同於傳統資安端點防護方式,是以病毒行為進行學習與分析。Falcon Intelligence運用機器學習蒐集、學習、分析病毒攻擊行為、防護策略,以提供企業資安人員分析病毒的攻擊動機、下一步動作及因應策略。 Falcon Intelligence的蒐集資料來源包括:開源社群訊息、機器訊息、專家知識、暗黑資安攻擊分享網站資料等。企業人員使用Falcon Intelligence,不僅可以運用上述各種資訊來源與專家知識進行分析、事件關聯機器學習技術分析等,也可以直接詢問CrowdStrike專家各種諮詢以及病毒樣本下載解析等。 而因為現代資安攻擊手法更為複雜,Falcon Intelligence透過圖(Graph)運算,以檢視資安攻擊手法,進而進行阻斷、防治或行為學習,由此可以讓企業資安人員檢視資安攻擊路徑與行為。 CrowdStrike的Crowd代表群眾智慧的意義,透過其SaaS服務、累積全球各企業病毒行為、防治動作以及專家的智慧,使得CrowdStrike可以快速地發現新型病毒行為,進而有效地進行防治。CrowdStrike每年營收、訂購顧客均超過100%成長,100萬美元訂單更是年成長5倍。CrowdStrike不僅在端點防護上有其專長、群眾智慧的商業模式更是吸引創投資金不斷投入的原因。 EndGame強調偵測與病毒防護不需要透過雲端連線處理,在端點的代理人程式可離線自動偵測。當企業客戶需要進一步詳細地分析病毒時,可以將相關可疑感染檔案送交至EndGame之私有雲沙盒進行分析,EndGame也不會將相關檔案分享給與其他企業。 EndGame更強調運用MITRE組織的ATT&CK病毒攻擊行為分析框架與模型資料庫,來偵測與防治病毒。MITRE是美國聯邦政府資助的非營利組織,專門協助資訊安全、國土安全、防護安全等。EndGame認為機器學習不見得能夠分類所有的病毒行為,有其限制,故更重視既有人類專家知識辨認各種病毒感染的行為,搭配機器學習來辨認未知的病毒行為。 此外,EndGame運用AI智慧聊天機器人,協助企業資安人員詢問各種防治方法,以更直覺的方式快速地解決資安防護問題。 AI分析網路行為確保資訊安全 當企業運用愈來愈多智慧手機、聯網設備來進行資料交換時,資訊安全的防護不僅可從端點載具上進行偵測與防護,亦可從網路資料傳輸行為進行偵測。特別是許多小型聯網設備如工廠聯網設備、聯網閘道器,無法安裝代理程式。因此,許多新興的方案從網路行為進行資安分析。Darktrace就是運用AI進行網路行為分析,以協助企業進行資安防護。 Darktrace主要產品為Darktrace Enterprise、Darktrace Industrial、Darktrace Cloud、Darktrace SaaS、Darktrace Antigena。其中,Darktrace Enterprise為企業一般網路環境、虛擬環境、雲及SaaS服務。Darktrace Industrial則進一步可以偵測異質設備網路環境。Darktrace Cloud針對Amazon、Google Cloud Platform、Microsoft Azure等雲端環境。Darktrace SaaS則針對Salesforce、Dropbox、Office 365等SaaS服務。Darktrace Antigena則可針對偵測狀況,立即採取隔離或其他行動方案。 Darktrace主要運用非監督式的機器學習,去學習正常與異常網路行為,快速判斷哪個載具有異常網路活動或使用者異常活動並予以提出。Darktrace Enterprise...
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無線/感測/平台同步進擊 智慧家庭AI加持邁向康莊大道

AI技術近年引起熱烈討論,與家電結合之後,將真正打通智慧家庭任督二脈,在家中各個角落埋設的感測器蒐集溫度、濕度、空氣品質等環境訊息,透過無線技術如Zigbee、Thread、Wi-Fi、藍牙(Bluetooth)5網狀網路(Mesh Network)等與家電連結,再利用人工智慧深度學習演算法,判斷出最適合使用家電的時機,讓家裡的各項環境數值時時保持最舒適的狀態。甚至透過語音指令操作各類電器,讓家庭裡所有裝置的控制與家電使用真正智慧化。 同時,相關商機也吸引Apple、Google、Amazon等國際大廠積極布局,根據Strategy Analytics預估,全球智慧家庭硬體裝置與服務市場規模在2020年將高達1,300億美元,2015~2020年的複合成長率(CAGR)為16%,本活動邀請相關領域代表性業者與專家深入探討智慧家庭的設計與應用趨勢,並剖析部署對策及未來發展趨勢。另外,為鼓勵學生投入智慧家電並厚植相關領域能量,由經濟部工業局主辦的家電產品設計競賽,強化台灣家電產業之時尚美學與色彩運用能量,提升產品附加價值,特於會中舉辦頒獎活動,鼓勵得獎作品與團隊,並於現場展示。 感測器在智慧家庭無所不在 家庭在智慧化的過程中,感測器(Sensor)的應用將越見普遍,藉由偵測環境如光、空氣的感知與控制,改善人們的生活並提升舒適性,艾邁斯半導體(ams)台灣區總經理李定翰(圖1)表示,該公司感測器的發展與應用是以人為本,為人或是人所在的環境而服務。感測器蒐集類比世界各種訊息,並整合MCU、演算法、參考設計等與數位世界連接,同時經由數據的判斷達成自動化。 圖1 艾邁斯半導體台灣區總經理李定翰表示,該公司感測器的發展與應用是以人為本,為人或是人所在的環境而服務。 與環境有關的感測器種類繁多,李定翰說明,光感測器在家庭應用將最為普遍,因為燈具無所不在,未來燈具的自動化是光感測器主要應用之一,根據研究機構IHS Markit的數據,2017年全球光感測器市場規模達26億個。而光感測的應用不僅在燈具的感應與控制,近期愈來越被市場討論的光譜晶片與食物晶片,其實都是光感測的應用,透過光線的折射、透射與繞射現象,可以檢測水質、分析血液、油品品質,甚至感測食物中的水分,分析食物的新鮮度,應用層面相當廣泛。 另外,空氣污染近年也是人們關心的重大議題,環境中經由人們呼吸進入人體的有害物質如灰塵類的霧霾、室內裝潢散發的甲醛、無色無味的一氧化碳、二氧化碳等,李定翰解釋,氣體感測器(Gas Sensor)應用同樣深具潛力,揮發性有機化合物(Volatile Organic Compounds, VOCs)感測器可以協助發現有害氣體,還給消費者清新健康的空氣。而磁性位置感測器(Magnetic Position Sensor)是一種利用霍爾效應(Hall Effect)或磁阻(Magneto Resistive)的晶片,可搭配其他感測器來追蹤移動中的裝置元件其轉速及線性角度,透過磁場偵測功能來定位。 智慧家電高度互連互通發展 智慧家庭中,除了環境的自動化之外,智慧家電也是談論已久的核心裝置,大同家電電子事業部廠長張忠棋(圖2)指出,前一波智慧家庭中談論的智慧家電,主要是將家電導入電子化的功能,但基本上整個生態系中的各領域業者還是各做各的,因此無法發揮整合性的效益,物聯網則提供了一個新的契機,除了產品的智慧化之外,開發App,結合實體與網路門市,深化會員服務,還要連結雲端服務與共通性的網路協定。 圖2 大同家電電子事業部廠長張忠棋指出,智慧家庭高度互連互通的發展趨勢,促使家電業者朝向開放平台Open API的方向發展。 因此,張忠棋強調,未來的智慧家電發展趨勢,已經不再是單純的遠端控制,還包括節能管理、排程控制、情境控制、智慧烹調、智慧服務、智慧診斷與近期最熱門的智慧助理。而在雲端也提供家電管理、情境管理、設備分享、智慧助理、開關機提示、長時間使用提示、區域設定、用電管理等整合性的服務。而開放性平台,讓不同廠牌家電產品能夠互連互通亦非常重要。 因應智慧家庭高度互連互通的趨勢,智慧能源、智慧生活、跨平台協作的三大主軸,大同也朝向開放平台Open API的方向發展,張忠棋期許,該公司的家電產品與服務也能與各領域之物聯網聯盟與軟體服務進行整合,朝提供消費者有感的智慧生活體驗來建構AIoT物聯網生態系統。 家用無線網路混合型架構 在家庭的環境中,網路連結是另一個重要的元素,未來智慧家庭網路尤其是無線網路,是混合型的網路架構,Silicon Labs台灣區總經理寶陸格(圖3)提到,WiFi、藍牙、Zigbee、Thread、Z-Wave還有特定的無線標準等,都會共存在家庭環境中。除了目前熱門的智慧音箱之外,以美國家庭為例,平均每個家庭擁有40個燈,燈光控制的智慧化需求也陸續浮現,2019年為家庭燈座導入智慧功能可能會出現大幅成長。 圖3 Silicon Labs台灣區總經理寶陸格提到,智慧家庭混合式無線環境的應用與順暢度,是未來無線方案供應商發展重點。 另外,越來越多家用裝置具備聯網能力,也將使多對多架構的網狀網路(Mesh Network),取代過去以網路閘道器為中心,一對多架構的星狀網路。寶陸格表示,網狀網路相較星狀網路有連結距離較長、耗電量較低、網路規模較大、系統穩定性更佳,並提供更好的回應能力(Deliver Optimal Responsiveness)等優勢。目前Bluetooth Mesh、Thread、Zigbee都可以提供網狀網路功能(圖4),技術各有優劣勢,智慧家庭平台業者亦會針對自身的需求導入相關服務。 圖4 Bluetooth、Thread、Zigbee網狀網路技術特性比較 資料來源:Silicon Labs整理 而在現有混和式網路環境下,多重協議也會共存在一個環境中,寶陸格指出,多重協議主要分成切換式與動態式兩種模式,以智慧燈泡的控制為例,使用者的手機通常有藍牙功能,於是先透過藍牙把上網功能喚醒,經過10~15秒重新啟動,將網路切換到Zigbee架構下,燈泡實際運作時的控制就是透過Zigbee網路。 另外,在零售賣場,燈泡控制是Zigbee網路,因應消費者的購買行為,需要不定時發送信標(Beacons)推播訊息到消費者的手機上,推播訊息需要採用藍牙網路,這個情境是在Zigbee網路架構下,即時、動態切換到藍牙網路。現在Silicon Labs就推動支援2.4GHz與sub-GHz頻段,支援多通訊協議藍牙、Zigbee、Thread與特定協定的多重協議單晶片解決方案,與原先需要2~3顆晶片的解決方案,不但較為省電也更具備成本效益。 另外,會中也同時舉辦由經濟部工業局主辦的家電產品設計競賽頒獎典禮,執行單位電電公會毛恩洸副秘書長致詞時表示,家電是每個家庭必備的產品,市場需求不會消失,設計競賽活動的舉辦,就是為了促使家電更符合現在的應用需求,並結合技術趨勢發展新的家電,本次活動共131件 產品經過兩階段評選,選出的優勝作品,無論在造型設計、功能應用與新技術導入都有各自傑出之處,希望藉此鼓勵得獎作品與團隊,也推動台灣家電產業維持發展與創新的動力。
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千瓦應用需求有增無減 眾廠齊推GaN功率元件

隨著科技演進,如何提升能源使用效率是業界共同的挑戰。其中,無論是在消費電子、工業自動化或是雲端運算帶來的伺服器,各個領域都在追求更高的功率密度,以達到逐漸提升的電力要求。 氮化鎵(GaN)功率元件能夠使電子傳導更有效率,也能縮小元件體積,因此未來全球GaN功率元件市場將持續成長(圖1)。儘管目前功率元件依然以矽MOSFET為主流,但已有許多廠商陸續推出氮化鎵材料元件,以做到更高的切換頻率與更小晶片尺寸。 圖1 全球GaN元件市場價值 資料來源:Coherent Market Insights 電動車/伺服器率先導入GaN元件 日前於2018年慕尼黑電子展(Electronica Trade Show)上,氮化鎵半導體技術廠商Exagan發布了GaN高功率轉換解決方案。該公司也指出,伺服器與電動車將成為率先導入的兩大應用領域。 Exagan致力於氮化鎵半導體技術創新,在2018年慕尼黑電子展會上,該公司更展示了其針對千瓦級應用的G-FET和G-DRIVE兩大產品線,提供高效能、極低耗損的電能轉換,且具有增強功率的快速開關元件,適用於汽車與伺服器應用。此二最新發布的新型GaN產品解決方案,展示了Exagan的200-mm CMOS製程技術,同時也顯示出Exagan對GaN技術的充分掌握。 根據研究單位IDC的數據顯示,2018年第一季全球伺服器出貨量,相較於2017年同期成長了20.7%至270萬台。快速成長的伺服器市場電源,也將成為首批導入Exagan GaN解決方案的電源應用。 汽車電子也是另一項GaN電源轉換解決方案的重要應用。在2018年慕尼黑電子展會上,Exagan總裁兼首席執行官Frédéric Dupont表示,GaN小巧輕便與具成本效益的特性,使得該解決方案相當適合應用於電動車之中。 該公司的G-FET和G-DRIVE產品線將提供市場更為全面的GaN解決方案組合,Dupont進一步指出,該公司亦於近期在法國與台灣設立了應用中心,致力於與客戶能有更緊密的合作,進而滿足新興的電源轉換需求。 英飛凌GaN HEMT/驅動器進入量產 在2018年慕尼黑電子展會上,英飛凌科技(Infineon Technologies)也發布了氮化鎵解決方案--CoolGaN 600V增強型HEMT和氮化鎵驅動IC EiceDRIVER。 新款CoolGaN 600V增強型HEMT採用可靠的常閉概念,已優化實現快速開通和關斷。它們可在開關式電源(SMPS)中實現高能源效率和高功率密度,其優值係數(FOM)在目前市面上所有600V元件中首屈一指。 CoolGaN擁有高可靠性,品管過程不僅對元件本身,還針對其在應用環境中的性能進行全面測試,以確保CoolGaN開關滿足品質標準。 另一方面,EiceDRIVER驅動IC則是CoolGaN增強型HEMT的完美搭檔,專為確保CoolGaN開關實現強固且高效的運作所設計,同時大幅減少工程師研發工作量,加快產品上市時程。 功率密度要求持續提升  GaN新品實現千瓦應用 為滿足千瓦以上應用需求,德州儀器(TI)亦於日前推出GaN FET產品系列。德州儀器類比IC應用經理蕭進皇(圖2)表示,GaN元件能操作的切換頻率相對於MOSFET更高,在提升切換頻率後,包含電容等整體晶片體積都將縮小;相比之下,GaN元件設計重量只有MOSFET元件的六分之一。如此一來,不但能達成節省能源、降低成本,在晶片體積縮小之後,亦能擴大放置其他元件的空間。 圖2 德州儀器類比IC應用經理蕭進皇表示,GaN元件能操作的切換頻率相對於MOSFET更高,在提升切換頻率後,包含電容等整體晶片體積都將縮小。 為因應此趨勢,德州儀器日前推出新型600V GaN、50mΩ和70mΩ功率級產品組合,能支援高達10kW應用。與應用於AC-DC電源供應器、機器人、可再生能源、電網基礎設施、通訊和個人電子的場效應電晶體(FETs)相比,該產品系列能協助工程師打造更小、更高效且更高性能的設計。 蕭進皇進一步說明,目前MOSFET元件皆需要再外掛驅動控制,然而該產品將驅動控制納入同一個封裝之中,如此一來便能降低電子電路設計難度,縮短設計者的開發時間。 在未來,持續提升功率密度將是電源設計的主流趨勢。另一方面,將主動和被動零組件整合於電力系統之中,也能更可靠地實現縮小尺寸的目標。GaN元件能夠應用在個人消費電子、工業馬達驅動、電網基礎設施等不同功率等級的應用之中,功率應用範圍從瓦橫跨到千瓦等級。 德州儀器的GaN FET產品系列擁有整合獨特的功能與保護特性,不僅簡化設計,同時實現更高的系統可靠度與最佳化高壓電源供應的性能,進一步為傳統串接(Cascade)和獨立(Stand-Alone)的GaN FET提供了智慧替代解決方案。透過整合的<100ns電流限制和過熱偵測(Overtemperature Detection)功能,此裝置可防止意外的直通事件(Shoot-Through)與熱失控 (Thermal Runaway)發生,且系統介面訊號提供了自我監測的能力。 然而,由於GaN元件相對成本依然較高,因此蕭進皇進一步指出,在短時間內該公司的GaN相關產品會以滿足高效能的需求為主要目標市場;低成本的設計便不是最適合GaN元件的應用範疇。 GaN助力  磁共振充電功率/距離再提升 GaN元件不僅是在高功率應用領域能有所發揮,更能在無線充電領域大顯身手。由於GaN功率元件具備高開關速度、切換損失等性能優勢,持續為電力電子應用打開更多可能性。其中,基於氮化鎵技術的磁共振(Magnetic Resonance, MR)無線充電,將能使得50W以上無線充電功能更快實現。 交通大學電機工程學系系主任陳科宏(圖3)表示,由於氮化鎵功率元件能夠達到非常快的開關速度,因此也能近一步縮小零組件尺寸與整體體積。氮化鎵材料在中功率至高功率的電源相關應用上皆有很好的效果,在未來10年,氮化鎵功率元件的興起將改變消費者的電子產品使用行為,也將影響相關供應鏈的廠商生態。 圖3 交通大學電機工程學系系主任陳科宏表示,在未來10年氮化鎵功率元件將改變消費者的電子產品使用行為。 陳科宏表示,若無線充電功率要提升至50W以上,基於GaN的磁共振便是目前最佳的解決方案。由AirFuel主導的磁共振無線充電技術,相對於磁感應技術能夠提供更高功率電力,並且能夠同時為多台設備供電。儘管目前依然少見導入磁共振無線充電技術的商用產品,然而該技術依然持續有所進展。 基於GaN的共振式無線充電傳輸系統發射端能夠一次發出70W電力,已能夠滿足筆記型電腦的充電需求;而手機大約能夠接收10W~15W電力,因此,最遠傳輸距離可達30公分,若在5公分距離之內則可以達到快速充電標準。 陳科宏進一步說明,未來基於GaN的共振式無線充電傳輸系統也將會持續提升充電效率、拉長充電距離,並且擴充應用範圍;更將持續以提升方便性以及縮小元件體積為主要的未來演進方向。 另一方面,GaN功率元件不只能使用在共振式無線充電設備,隨著氮化鎵的應用研究增加,成本也正在逐漸壓低,預計在2020年就能看到大量產品開始使用氮化鎵材料。
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研華高舉共創大旗 WISE PaaS 3.0添馬力

以共創思維促成物聯網應用落實 研華董事長劉克振(圖1)日前在該公司所舉辦的物聯網共創峰會中指出,物聯網產業的商業模式發展可分成三個階段,第一個階段的主力是自動化與嵌入式運算,以硬體產品的銷售為主力;第二個階段則是由解決方案扮演主角,硬體跟軟體必須進一步整合成可以解決客戶問題的完整方案,而物聯網的概念也在這個階段開始發展。到了第三階段,雲端跟服務的元素會更被凸顯,如此方能落實智慧製造、智慧城市、智慧醫療等各種智慧應用,將物聯網的價值完全發揮出來。 圖1 研華科技董事長劉克振指出,單一公司的力量不足以促成物聯網應用落實,在價值鏈中廣徵合作夥伴一同共創,是研華未來將持續採行的發展策略。 但物聯網產業要走到這一步,對特定垂直應用非常熟悉的系統整合商,也就是DFSI,會扮演非常關鍵的角色,因為這些具備領域專業知識的SI,可以協助用戶進行應用布署、實現應用客製化跟提供後續服務,而這正是落實各種智慧應用所不可或缺的。事實上,根據研華的預估,在智慧物聯應用的價值分配裡,負責將應用落實的DFSI,將占據高達50%的價值,軟、硬體則分別占20%、30%(圖2)。 圖2 產業用物聯網的價值分配 劉克振認為,在物聯網跟智慧應用的世界裡,能獨力實現整條價值鏈的廠商非常稀少。因此,大多數廠商都必須思考自身在價值鏈中的定位跟分工,並與其他合作夥伴緊密合作。這也是他在最近幾年一直倡導共創理念的原因。 作為硬體供應商,研華具備獨特的優勢,可以成為實現智慧應用價值鏈的賦能者(Enabler)。嵌入式硬體產品的破碎,是研華從創業至今三十多年來,一直面對的市場環境。紛亂的硬體平台是應用開發商最大的痛點,因為同一款應用可能得針對不同硬體平台開發多個版本,才能滿足不同客戶的需求。研華在這方面已累積三十多年經驗,相對於許多廠商,更知道該怎麼解決硬體破碎的問題。 共通平台加快應用開發速度 研華技術長楊瑞祥(圖3)進一步說明,嵌入式硬體產品的破碎,是研華決定開發WISE PaaS平台的原因。唯有打造一個共通的平台,才能在這個基礎上快速開發出各種應用,不用把心力放在處理硬體的分歧上。因此,在WISE PaaS平台推出後,研華進一步推出Solution Ready Platform(SRP),並與眾多合作夥伴進行共創,針對個別垂直應用需求推出基本功能已經大致完備的設計平台,讓軟體跟SI夥伴得以專注在個別客戶的需求,進行高附加價值的客製化。 圖3 研華技術長楊瑞祥指出,完善的開發平台對於推動共創理念十分關鍵。 楊瑞祥表示,在發展WISE PaaS的過程中,研華本身也學到很多,並且將這些經驗融入新一代的WISE PaaS平台。他在回顧WISE PaaS發展的過程時指出,學資訊工程的人在開發應用的過程中,很容易落入功能思考的陷阱,但隨著應用需求不斷拓展,功能越加越多,原本以單一功能為出發點而構思的專用系統架構,很快就會遇到瓶頸。 早期的WISE PaaS就是一個由功能驅動的平台,因此研華很快就發現問題,並決定更換架構,把WISE PaaS改成數據驅動平台,把資料跟應用切割開來。事實證明,當初的決定是正確的,因為數據驅動的平台架構有更大的擴充性,可滿足使用者跟開發者不斷增加的功能需求。以資料視覺化為例,現在WISE PaaS平台的支援已經非常完整,企業主管想看到任何資料報表,開發者都可以在兩三天、甚至幾個小時內做出來。如果是功能驅動型的平台,不容易具備如此大的彈性。 最新發表的WISE PaaS 3.0(圖4)則是數據驅動平台的進一步延伸。與WISE PaaS 2.0相比,3.0版本並沒有拿掉舊功能,而是明確地區隔出通用型PaaS與應用型PaaS,因此開發者不用擔心既有應用會因為WISE PaaS版本升級而失效。而且在3.0版本上,不論通用型PaaS或應用型PaaS,功能都有所升級。 圖4 WISE PaaS 3.0平台架構 楊瑞祥所說的通用型PaaS,是指所有物聯網應用都會用到的基本平台功能,主要是運算資源管理、資料庫服務與客戶管理;應用型PaaS則是跟個別應用開發有關的平台功能,包含資料視覺化/儀表板、資產效能管理與AI框架服務。 上述功能在WISE PaaS 2.0上大多都有,只是到了3.0版本獲得進一步強化,例如資料庫服務開始支援Ceph。新增的平台功能則是資產效能管理,導入了符合ISO 55000框架的資產管理服務。資產管理是產業用物聯網很常見的需求,大多數應用都會涉及到資產管理。 從2.0版本到3.0版本的改變,可以看出未來WISE PaaS的發展方向。楊瑞祥指出,WISE PaaS的定位是解決方案開發者跟SI的支援平台,因此只要是產業用物聯網常用到的基礎功能,未來WISE PaaS會逐步納入,但需要進一步客製化才能滿足客戶需求的部分,則是留給合作夥伴、SI發揮的舞台。 最後,楊瑞祥總結說,為了呼應公司的共創戰略,吸引更多開發者跟SI加入,研華的WISE...
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專訪Ovum研究團隊負責人Nicole McCormick  5G商用帶動不降速吃到飽方案

Ovum寬頻與多合一服務研究團隊負責人Nicole McCormick表示,到了5G時代,將產生相較於4G更多的數據流量,因此目前已經看到全球各國眾電信營運商紛紛開始規畫不降速的吃到飽方案,以迎接2019年5G行動服務商業化。 目前各國電信營運商皆有推出4G吃到飽方案,但多有數據流量限制,一但超過流量便會降低連線速度。但是在5G時代,真正的不降速吃到飽方案將會成為市場主流。McCormick說明,除了來自傳統的數據流量之外,5G也將帶動更多串流內容服務(Over The Top, OTT)、AR/VR電競、3D影音甚至是車聯網相關應用,使得網路服務的範疇更加多元。因此,該如何因應各種需求推出不同的不降速吃到飽資費方案,將是營運商在2019年的巨大挑戰。 同時,也由於加值服務日趨多樣,較小型的電信營運商恐難提供所有5G應用需要的套裝方案,因此,未來電信營運商規畫資費方案時,將會依照該公司在5G生態鏈中的定位,及該公司的業務規模,提出不同的內容包套方案。例如,較為小型的電信營運商將會以行動數據的吃到飽方案為主;大型的電信營運商則較有能力針對AR/VR、電競、車聯網這樣的高階應用推出相關服務。 McCormick也提到,儘管不降速的吃到飽資費方案與內容加值服務是眾營運商經營5G市場的重要發展方向,但是目前就連預計在2019年推出5G行動網路服務的韓國營運商,至今依然尚未發布確切的資費方案,由此可見,對於營運商而言,在5G上路第一階段該針對何種應用、如何定價皆還在討論當中。 Ovum寬頻與多合一服務研究團隊負責人Nicole McCormick表示,各國電信營運商開始規畫不降速吃到飽方案以迎接5G。  
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NLU成就智慧金融投顧

人工智慧技術已逐漸滲透到金融領域,國內外金融機構紛紛搶占風口。舉例來說,摩根大通和高盛公司均表示要在人工智慧領域進行大規模的投資;中國的四大銀行也分別攜手網路公司,開啟智慧金融的合作。 智慧投顧逐漸崛起,是否導入市場商用化只是時間問題,而關鍵的驅動要素,當然還是技術的突破。由過去我們談到的自然語言處理(NLP),轉換到自然語言理解(NLU),其中的進程不只是數據結構處理的差異,重點還是在目標性的差異。過去的重點是轉換結構來做分析,所謂的自然語言理解則是希望從語意得到理解,而我認為理解語言的內容在投資市場是非常重要的。 金融投顧領域的機器學習時代已經到來,我們必須開始思考,人類能用機器學習預測股價嗎?借由智慧投顧的推進,能否讓自然語言理解(NLU)走得更快些?自然語言理解又如何實現預測股價漲跌?本文將探討NLU在智慧投顧領域應用的全新解讀,並探索NLU在金融領域的創新應用。 機器也能感測情緒 在過去,投資金融產業普遍依賴各式各樣的人工。可能是一個天資聰穎的分析師,每天晨起讀報、蒐集資訊,依照其個人經驗去理解、歸納訊息,進而提出對於產業的看法。這些分析師們的經驗其實難以被流傳、被傳遞。若要幫助分析師解決這個問題,我認為透過人工智慧的幫助來做,就是一個很重要的方式。 我們都知道,人們時常會由於新聞報導恐慌性的買入賣出,到底哪些消息會影響人們買賣股票的意願,其中都是有關聯可循的,但是卻又沒有人可以將其道理整理清晰。因此,「情緒偵測」便是在智慧投顧應用中非常重要的一環。因為消息與人們的情緒反應之間是一個弱關聯,但是透過深度的規則,還是可以幫助我們去挖掘出其中的連結。 在語言建模應用中使用長短記憶模型LSTM)並不是太稀奇的事,相信很多人都已經有使用該模型的經驗,但是如果討論到股市漲跌,就必須進一步考慮股民的情緒反應;必須要知道在新聞出來之後,股民會有什麼感受,而不同的狀況又會對股價有何影響。另一方面,也由於在金融市場時常看到的資料不只是短文章,然而使用LSTM處理長文章是非常痛苦的。因此,目前我們的處理方式是把文章切斷成為短篇,或是分句處理,從其中找出情緒。 在NLP方法中,有很多技巧可以協助我們做到一些簡單的情感識別。當然現在也有許多新方法與新技術,然而不變的是,我們該如何從稀疏的語言表徵裡面找到情緒的關鍵、找到有意義的結果,這才是最重要的。因此,Word Embedded是一個在語言模型當中至關重要的部分(圖1)。另外一部分,我們希望了解這些關鍵是甚麼,並從過去的文本中,找到引發情緒的關鍵要素,了解人們究竟為何恐慌。這時候就會使用到Attention Model,也就是注意力的機制。 圖1 Word Embedded確保LSTM能在稀疏的語言表徵中找到規則。 詞向量?字向量? 另一方面,在語言識別的討論之中,大家最常問的問題還是在於詞向量與字向量的使用選擇。到底該用詞向量模型還是字向量模型,也始終是我們一直遇到的問題。 在一整篇的文章結構裡面,我們必須透過不同層級,其中包含字的層級、詞的層級,去把我們擷取到的特徵作建模。但通常這裡會有一個疑慮,就是要使用字模型好?還是詞模型好? 而語言對於機器來說非常困難,因此要用甚麼方法做其實也沒有正確答案;關於這個大哉問,總是有各式各樣的思考與討論。但我認為,由於英文是基於26個字母的排列組合,因此使用字模型依然不太有效率,因此在英文的語意理解應用中,建議走詞模型。 但如果是中文,我的答案是兩者皆可。在中文語境中,如果我們使用較為常見的詞模型,因為詞本身已經是一個凝聚語意的常見單位,所以能夠讓我們有效率的保持句子語意。但是,也由於中文的最小單位依然是字,因此就算走字模型也不會有OOV(Out of Vovabulary)的問題。詞模型與字模型,皆為中文語意理解適用(圖2)。 圖2 英文建議使用詞模型;中文則詞模型與字模型兩者皆可。 然而,金融投顧是一個很特別的產業,股票市場對於不同產業都必須要有相當深入的觀察,因此在相關新聞報導中,非常容易遇到專業詞彙。當語意理解應用到金融市場中時,不在字典裡的詞將會讓人非常頭痛。這也是我們目前所在努力的方向,希望能夠做出一個有效率的字模型並開放使用,進而推廣中文語意理解的發展。 (本文由尹相志口述,記者程倚華整理)
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精進SNR/相位一致性/AOP MEMS麥克風聽聲辨位更有感

語音助理已然躍居智慧家庭關鍵應用。根據IDC研究指出,包括亞馬遜Echo和Google Home等智慧喇叭,在所有智慧家庭裝置當中,將會是成長速度最快的類別;預估,2022年智慧喇叭市場值將可達174.31億美元,從2017年至2022年的年平均複合成長率達32%。而隨著智慧型裝置持續進化,語音控制的發展將可使智慧生活更貼近人性,MEMS麥克風的重要性也與日俱增,MEMS麥克風供應商因而加速提升其性能。 SNR/相位一致性為麥克風關鍵參數 鑫創科技市場行銷二處技術經理曾建統(圖1)表示,要提升麥克風性能,主要目標便是提高訊號雜訊比(SNR),以及提高單體間相位一致性。 圖1 鑫創科技市場行銷二處技術經理曾建統表示,提升麥克風效能,SNR和相位一致性是兩大關鍵參數。 由於麥克風為聲波轉電訊號的感測器,於轉換過程中會有時間上的延遲;若每個麥克風的時間延遲一致性越高,而非有些麥克風延遲大,有些麥克風延遲小,對於聲音來源的判斷準確度就會更高,這也就是所謂的相位一致性。 換言之,相位一致性是能保證遠距收音的指標特性,可讓指向性收音的波束成形演算法計算誤差降低,若要使搭載多麥克風的裝置能準確判斷聲音來源,便須設法將裝置內麥克風的訊號轉換延遲性趨於一致。 除了相位一致性外,提高SNR也是強化麥克風性能的關鍵指標之一。曾建統指出,麥克風本身存在著所謂的「底噪」,而當收進來的聲音小於這個底噪時,就會隱藏在底噪中無法聽到;而提高SNR,便是為了降低底噪的干擾。 曾建統說明,底噪來源分為兩種,一種是電訊號(電路訊號干擾),這須靠半導體製程和電路設計加以克服;另一種則是熱擾動。由於麥克風的震膜相當敏感,接收到很輕的聲壓就會產生震動(確保收音靈敏性),卻也因此容易受到空氣中的粒子隨意碰撞而產生震動,因而產生雜訊,這也就是所謂的熱擾動。而要克服熱擾動,便須改善麥克風震膜的結構設計,使其仍可符合聲音系數,收到很輕的聲壓,卻又不會因熱擾動的影響而過度震動產生雜訊。 綜上所述,提高SNR與提高單體間相位一致性目的均是為了提高語音辨識正確率,而相位一致性仍是能保證遠距收音的指標特性,再來是SNR。兩者功用不同,相位一致性可讓指向性收音的波束成形演算法計算誤差降低,提高系統SNR;至於提升單體SNR也會有效,但麥克風仍會收到周圍環境的噪音,所以相較之下,相位一致性對於麥克風收音的實際影響較高。 雙背板設計展妙用 AOP參數更上層樓 英飛凌(Infineon)大中華區行銷經理鍾至仁表示(圖2),毫無疑問的,MEMS麥克風的設計重點在於追求更高的SNR。聲壓位準隨著距離而下降,以智慧音箱為例,當在近距離下指令給智慧裝置時,聲壓約有55dB,當距離拉長至2~5m時,聲壓約降至45dB, 距離大於5m時,僅剩下25~30dB,而25dB已是定義中的Whispered Voice。換句話說,隨著距離變遠,音量亦呈現衰減,因此如何避免距離和音量衰減因素影響收音成效和準確度的問題,提升麥克風靈敏度遂成為主要設計架構重點,也是未來麥克風的發展趨勢。 圖2 英飛凌(Infineon)大中華區行銷經理鍾至仁指出,聲學過載點也是麥克風重要的設計參數之一,為此,該公司採用雙背板設計,可最大幅度減少失真。 不過,為提高SNR,從物理特性上來說麥克風的體積也需要跟著變大(薄膜振盪空間需求變大),然而現今有越來越多的小型化設備也需求高SNR品質,因此如何在追求高SNR時,同時滿足這些小型化裝置體積的需求,將是未來的主要挑戰。 然而,除了SNR外,聲學過載點(AOP)也是麥克風重要的設計參數之一。對此,鐘至仁指出,此參數決定麥克風能夠偵測出的最高訊號位準。舉例來說,在演唱會現場的聲壓可達128dB,如果以目前市面上通用型(未達128dB)的手機麥克風在現場錄音,就會因為超過其AOP而產生失真,無法擷取完整音訊,產生破音;但若是採用高動態範圍的麥克風,甚至在搖滾演唱會的第一排,都能夠錄下高音質的聲音。 也因此,繼SNR之外,提高AOP也是MEMS麥克風供應商致力發展的方向之一;不過,要提升AOP,還須克服當處理較大聲壓位準時,薄膜產生大程度震動,在薄膜移動至極限時造成失真的挑戰。為此,該公司便採用雙背板(Dual back-plate)MEMS結構,將薄膜嵌入在兩個背板之間,成為對稱式結構,可最大幅度減少失真。雙背板裝置也更為強固,可對抗風聲問題。 鐘至仁說明,由於AOP較高的單背板(Single back-plate)裝置製造商一般使用濾波器消除低頻風聲,會對音訊品質造成影響;同時濾波器也會移除低音,這在錄製音樂時會產生影響,畢竟低音是一切重點所在。而雙背板設計能獲得更佳的高頻抗擾性,實現更出色的音訊訊號處理,並將10%總諧波失真(THD)的聲學過載點提升到130dB聲壓,產生更佳的訊號品質。如此一來可讓使用者從兩倍遠的距離說出語音指令,但麥克風仍截取到同質的音訊。 邊緣運算興起 智慧麥克風蓄勢待發 另一方面,麥克風於設計上除須考量SNR、相位一致性及AOP之外,隨著各式語音創新應用服務興起,加上日漸增加的資料處理需求,MEMS麥克風的設計,也開始導入邊緣運算。 為此,樓式電子(Knowles)不久前所推出的新一代智慧麥克風「IA-610」便是結合邊緣運算設計。該產品將高性能SiSonic MEMS技術與先進DSP整合到單顆微型封裝中,使得原始設備製造商(OEM)和第三方軟體開發人員可以創建和制訂更先進的功能,並簡化了音頻設計,大幅降低系統整體成本;且該產品還可實現語音命令喚醒、空間錄音及聲學事件探測等功能,如玻璃破碎或嬰兒啼哭等。 另外,該產品還是首款使用MIPI SoundWire介面的嵌入式元件,因而簡化整合設計過程,降低設計複雜性,並降低成本、pin腳數和功耗;並支援主要的音頻和數據介面,如PDM、I2S、SDW、UART以及I2C等,且包含一款低功率聲音探測器(LPSD),以及一款包含聲學活動探測技術的音頻處理演算法。 樓式電子高級產品管理總監王宇飛表示,語音應用將越來越廣泛,未來將不僅限於智慧音箱,諸如電視機、遙控器等電子產品都有可能添加語音功能。SNR和AOP依舊是提升單顆麥克風性能的要素,但在應用逐漸擴展和資料持續增加的情況下,麥克風也進入了「邊緣運算」的世代,資料處理從雲端慢慢轉至裝置端;再加上某些裝置是屬於近場應用(如電視遙控器、手機),須具備常時開啟功能(Always-on),因此也須有低功耗、高可靠度等特性,為此該公司便將MEMS麥克風結合DSP,提升整體效能。 另一方面,除了IA-610外,樓式也備有新一代音訊處理器平台「IA8508」,以提升多麥克風遠場應用裝置(如數位語音助理、智慧喇叭或是電視等家電)語音辨識率和處理效能。 樓式電子中國區董事總經理陸文杰指出,音頻處理(如SNR、AOP)是MEMS麥克風一直以來的發展重點,然而,隨著語音助理需求增加,服務也越來越多元化,使得多麥克風的遠場應用,也成了未來值得關注的事情之一。且如上所述,現今的資料運算慢慢從雲端轉至裝置端,也因此,需要一個更高效能的平台因應資料處理需求。 新款音訊處理器平台特色包括:支援多達八個麥克風的陣列,並配有四個異構核心,利用其5.7MB的記憶體可同時執行高效能演算法;具優化的單樣本處理器(SSP)核心,以確保低延遲;具有低功耗核心,可以同時監聽各種關鍵短語;以及經優化的指令集,可使複雜的音訊處理和機器學習執行更有效率等。 麥克風市場競爭烈 找出差異化是關鍵 綜上所述,各大MEMS麥克風供應商皆致力提升MEMS麥克風效能,而隨著麥克風需求增加,市場競爭也越來越激烈,如何為MEMS麥克風找出更佳的「賣點」,是供應商的一大挑戰。意法半導體(ST)便採用SiP封裝的方式,將麥克風與其他感測器相整合,除了因應更多創新應用之外,還可降低終端產品業者的開發時間和複雜度。 意法半導體亞太區產品行銷經理陳建成(圖3)指出,提高SNR、AOP和相位一致性等參數是MEMS麥克風不變的發展趨勢,而在各家業者技術和產品規格相差無幾的情況下,如何找出新的「賣點」,是供應商須不停思考的事情。 圖3 意法半導體亞太區產品行銷經理陳建成指出,與其他感測器相整合,可讓MEMS麥克風更有賣點,並簡化終端產品設計複雜度。 陳建成進一步說明,以遙控器為例,為了提升消費者使用體驗,遙控器上面可能不僅有語音功能,可能還增添了體感功能,讓消費者揮動雙手也能操控(例如換頻道、遊戲互動等)。而要達到上述功能,遙控器上不只需有MEMS麥克風,還需要有加速度計;而ST的優勢便在於有完整的MEMS感測器產品線,如麥克風、加速度計,或是溫度/環境感測器等皆涵蓋其中,因此可採用SiP封裝的方式,整合麥克風與加速度計,進而減低終端產品業者的商品開發時間與複雜度。 陳建成表示,原本用SiP封裝整合MEMS麥克風與其他感測器多是用於工業市場(測機台震動頻率和噪音等),但隨著語音控制在大眾消費市場快速興起,從原本的手機、電腦慢慢擴散到其他裝置,如電視、喇叭等,且隨著各種消費裝置上的感測器愈來愈多的情況下,便逐漸將此一作法移至消費性產品,不僅簡化終端產品的設計難度,也藉此在競爭激烈的MEMS麥克風市場中找出差異化的優勢。
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掂掂自己的社群影響力

  文 | 萬岳憲 資策會MIC產業躍升事業群總監 多數研究顯示,人們對社群媒體的依賴和沈溺,也是網路上癮的病症之一,長時間接觸社群媒體,反而會在心理產生更高度的孤寂感。英國管理大師韓第(Charles Handy)認為,孤獨是現代社會的新貧現象,手機上空蕩蕩的收件匣已經成為寂寞的代名詞,人們過度的與外界溝通,忙於投射自己無法達到的夢幻自我形象,反而成為傷害自己的利器。21世紀的數位原住民與新移民,都扺抗不了社群媒體的致命吸引力,每天持續在社交網絡中拋灑訊息誘餌,就是想知道他們是誰?要到哪裡找到他們?怎麼樣才能留住他們? 英國在今年成立「孤獨部」,任命「孤獨事務大臣」組織團隊,就是要協助總是感覺到孤單的900萬位民眾;美國前衛生總署署長穆吉(Vivek Murthy)也曾經表示,寂寞已經是美國民眾的普遍病狀;美國心理學教授霍特朗斯戴(Julianne Holt-Lunstad)的研究發現,寂寞與罹患心理和生理疾病有關,甚至會提高死亡率;日本政府統計,近年來「孤獨死」人數的比例愈來愈多,往往被發現時已經化為白骨。 韓第(Handy)認為,孤獨和手機通訊錄的姓名數量、社群媒體的連結人數無關,但是也絕對不會和排除孤獨有關,真正能夠遠離孤獨的原因,是來自人際之間,大家為了共同目的而努力的連結關係,並因此產生互相關心的因子。美國耶魯(Yale)大學心理學教授(Laurie Santos)開設的「心理學與美好生活」(Psychology and the Good Life)課程,鼓勵學生放下社群媒體,重新感受觀察紀錄身旁的人事物,目的也是要藉此重建人與人之間的連結關係。 部份學者大聲疾呼,要避免沈溺在社群媒體,才能讓自己的生活更美好!但是再仔細想想,如果現在就完全放開社群媒體,真的會讓自己的生活更多采多姿嗎?當所有社群媒體裡面的群組互動,都與你沒有關係的時候,會不會適得其反的讓你更接近孤獨?我認為答案是「會」,千萬不能假借「斷捨離」的方法,快速的讓自己離開群組,有時候默默的潛水閱讀群組內訊息,也是排除孤獨感的方法之一。 但是過於依賴社群媒體,長時間沈溺於群組訊息,又會讓自己產生更高度的孤寂感,不論參與或不參與,最後都會讓孤獨感夜襲上身,現代人對於社群媒體的感受,就像「溼手抓麵粉」,想甩也甩不掉。 不如,就以樂觀正能量來看待參與社群媒體這件事,凡是使用智慧型手機的人,應該都會使用社群媒體,甚至離不開社群媒體,因為社群就是一個從我(Me)到我們(We)的社交發展過程,這段過程是個人決定要不要參與的重要里程碑,一旦決定參與之後,自己就會受到社群力量的影響,或是社群受到你的力量影響。想想看,你的手機裡面有多少群組,是為了完成共同目標而連結,當目標完成後,連結的必要性是不是還存在?你在群組裡有沒有社群影響力(Social Influence),或是你的生活步調,已經被社群影響力主導。 其實,人們在社群媒體中揭露的不是資訊,是不自覺的洩露自己的個性、習慣與風格。學者認為這是一種自我揭露(Self-disclosure)的人際互動過程,是任一方蓄意洩露跟自己有關的個人私密或公開資訊,有目標性的主動傳遞資訊給特定的個人或群體的過程。資訊傳遞的自我揭露程度高低,會影響彼此的瞭解與認知程度,同時也會對雙方的人際關係建立,產生正向或負向的影響。 美國心理學教授德雷格(Valerian Derlega)定義「自我揭露」是同意讓對方接近隱私與秘密的過程(Process),一般可區分為面對面(Face-to-face)、非面對面(Non-face-to-face)與第三者(Third Party)等三種型態。「與人交談」是最普遍的面對面揭露過程,但是往往會因為談話過程中的非個人意願對話,而影響揭露的內容;「寫信或電子郵件」是最常使用的非面對面的揭露型態,過程與內容較趨向禮貌性溝通,雙方訊息揭露的多寡,容易受到蓄意的限制或控制;第三種型態是指多數人,會在不經意或非故意的情形下,把個人隱私透露給「第三者」知道,甚至絕大多數的自我揭露行為,都是發生在親朋好友之間。 想要順利的產生任何一個類型的自我揭露過程,就必須創造出一個讓雙方都能感受到「自在尊重」的揭露空間,而社群媒體就是因為符合這樣的需求,所以才會快速的成為人們社交互動的主要溝通空間與型態,自我揭露者與他人或群體,在資訊揭露過程中,雙方都必須產生關注(Concern)、理解(Understanding)與接受(Acceptance)的外在表達,要讓資訊接收方明顯的感受到善意,甚至產生視對方為親密夥伴的感受,就會更有利於雙方建立友好或親密的關係,而親密關係感受的高低程度,也會影響下一個自我揭露的決定,影響雙方關係建立的深淺程度。 值此歲末之際,不妨花點時間檢視自己在群組裡的社群影響力(或是被社群影響力主導),瞭解自己為什麼要擁有或停留在這個群組裡,別再讓閱讀群組內容成為自己每天的社交負擔,甚至主動的設計自我揭露資訊內容,逐步提升自己在群組中的社群影響力。社交就是一個人際互動的過程,你不理人,人就不理你。也不要再抱怨群組裡,有人喜歡亂發圖文、愛抬槓拌嘴、講話不算話、只准自己講不准別人講、總是已讀不回......,這些,都代表有那麼一段時間裡,你是群組的一份子,你不孤獨。如果真的受不了,那就大方的退出群組,你可能會成為群組退出跳板,你也不孤獨。
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IEK迎2030年人才大勢 AI驅動新就業市場

有別以往以歐美先進國家為主的觀點,工研院近日於亞洲國家調查各國對2030年各領域前瞻科技的布局與影響,藉此了解亞洲與全球在中長期技術前瞻與市場需求之差異,期盼以科技創新帶動產業翻轉,進一步打造台灣產業競爭力。 科技人才的培育與人才及產業之間的銜接,亦是未來將面對的重大課題。展望2030年,國際人力資源與企業管理顧問公司萬寶華認為,有將近七成的未來工作至今尚未出現。儘管如此,但隨著科技創新已經可以明顯感受到企業營運、人才職能與學院教育皆已開始隨之變化。 AI創新工作型態 工研院產業科技國際策略發展所產業分析師黃筱雯(圖1)指出,透過輔助型人工智慧(AI),能夠為人類節省更多時間心力,快速完成SOP工作。然而,隨著人工智慧自主能力越來越強,會由現在正蓬勃發展的人機協作,逐漸走向機器自主的時代,屆時,人類與機器之間的角色將出現大變動,可自主感知、分析、評估與決策的機器將成為主流。 工研院產業科技國際策略發展所產業分析師黃筱雯指出,透過輔助型人工智慧,能夠為人類節省更多時間心力,快速完成SOP工作。 儘管AI將在某部份取代人力,然而,AI也將驅使創新工作型態出現,創造更多工作機會。根據麥肯錫全球研究院(MGI)研究指出,科技創新對於就業機會將造成影響,其中由短期看來確實會帶來工作消失、人類失業等衝擊;然而若以長期影響看來,科技創新所創造的工作數將遠勝於消失的工作數。原因就在於科技創新除了催生原產業的新商機,還會促使其他產業轉型升級,創造新的工作機會。 黃筱雯舉例,個人電腦的出現曾為就業市場帶來了龐大的衝擊。然而回顧這段歷史,我們可以看到自1980年代至今,這40年來美國當地所創造的淨工作數達到1,575萬;其中,在PC產業出現的全新型態工作大約占了其中的20%,若是將範圍擴大到所有產業來看,其實個人電腦創造了將近八成的全新型態工作。 麻省理工因應AI需求打造學院 根據PwC資誠研究報告指出,近年來,有越來越多的全球企業執行長開始擔心無法獲得數位經濟時代所需要的關鍵技能;並且有超過九成的執行長認為,現今人才需要特別強化快速學習、傾聽與溝通這類的職場軟技能;除此之外更有過半數的執行長擔心無法招募到優秀的數位人才。在數位經濟、科技創新浪潮下,企業該如何掌握商機成為關鍵所在,對於人才而言亦是如此。 在產業的變動下,未來企業所需要的職務分類、工作內容、人才價值皆必須重新定義。「人機協同而非取代」將是未來產業發展的重要關鍵因素。端看企業如何在數位科技與人之間取得最佳平衡點。 黃筱雯進一步分享,為因應未來的工作環境,跨足雙重領域的整合型人才在未來將更加重要,也因此,美國麻省理工學院(MIT)於今年開始,耗資10億美元打造AI學院。該學院的目標在於將AI應用於所有研究領域,並鼓勵學生雙重領域的學習與應用,同時幫助學生系統性學習與思考。該學院企圖打破傳統大學教職聘僱的傳統機制與思維,同時打造MIT全學院的共享結構。也就是說AI學院將扮演其他五所學院(理學院、工程學院、建築學院、管理學院、人文藝術與社會科學院)的跨域橋樑。該學院預計將於2019年9月正式招生營運,屆時便能看到人工智慧教育的新典範出現。
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