市場話題
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邁向Level 3+自動駕駛 電源/雷達/感知設計更精進
目前市面上搭載先進駕駛輔助系統(ADAS)的車款,多處於Level 1、Level 2的階段,例如道路偏移警示系統(LDWS)、盲點偵測等功能是屬於Level 1,而ACC自動巡航系統和自動煞車等應用則歸類於Level 2。然而,在強化行車安全以及提升消費者體驗的驅動之下,全球車廠與Tier 1車電相關業者,無不勠力邁向Level 3以上的自駕等級,而ADAS功能的突破、升級,將是促成此一發展目標實現的重要關鍵;為此,產官學各界紛紛朝汽車電源架構、雷達、感知系統等方面著手,以提升ADAS性能,並早日實現Level 3以上的自駕車
汽車元件日益增加 電源設計須更注意
茂宣企業應用工程經理陳俞阡(圖1)表示,汽車電子系統設計十分複雜,特別是自動駕駛車輛(或是ADAS的車輛),因當中結合了許多數位和類比元件。像是自動駕駛除了要搭載中央運算平台,在平台之外還須連接許多閘道器(Gateway),並搭配許多感測器,如雷達、影像感測器、光達等;同時,還有著許多連網元件以實現車聯網。因有著這麼多樣功能和元件,使得現今的自動駕駛車輛產生大功率需求,且必須強化EMI防護,避免元件間相互干擾,影響到中央運算系統、閘道器等對資料收集的精確度和分析判斷。
圖1 茂宣企業應用工程經理陳俞阡表示,汽車電子系統結合了許多數位和類比元件,因此EMI防護十分重要。
為此,ADI備有Silent Switcher 2 LT8640S、LT8643S和LT8650S同步降壓穩壓器,具備可將EMI輻射降到最低的Analog Devices第二代Silent Switcher架構,並使用旁路電容器、接地平面、銅柱和其他可將所有快速電流迴路最佳化的元件組合,可在高切換頻率下高效運作。42V/6A穩壓器的靜態電流為2.5µA,1MHz下的效率高達96%,可以提供快速、乾淨且低過充的切換邊,即使是在高切換頻率下亦能夠實現高效運作和高降壓率。
陳俞阡進一步指出,隨著節能減碳意識興起,電動車和油電混合車也持續成長,使得自動駕駛的電動車和油電混合車在電源設計上,除了有著上述的挑戰之外,另一個挑戰便是目前許多車款都採用48V/12V汽車雙電池系統。
換言之,目前採用48V/12V汽車雙電池系統的電動車或油電混合車,車上既有12V的電池,同時也有48V的電池,所以在進行設計時,必須考量到能量要能夠從48V傳輸到12V,反之亦然;而若電池放電,則需要雙向電力傳輸來為電池充電,使得控制器必須能夠非常精確地控制充電電流,避免損壞電池。
基於此一需求,ADI也擁有多相位同步降壓或升壓控制器LTC3871,可在12V和48V電路板網路之間,提供了雙向DC-DC控制和電池充電。其可操作於降壓模式(從48V匯流排至12V匯流排)或升壓模式(從12V至48V)。任一模式可利用一個施加的控制訊號按需求配置。且其多達12個相位,可並聯和異相定時,以將高電流應用(高達250A)的輸入和輸出濾波要求降至最低。
打造自駕車輛 雷達/聯網是關鍵
是德科技應用工程部資深專案經理蘇千翔(圖2)表示,自動駕駛發展一直以來都備受矚目且有著龐大的商機,目前有95%的意外事故都是人為造成,而汽車產業之所以會如此積極推動自駕發展,最主要的原因便在於希望透過自駕車,大幅降低交通意外事故。
圖2 是德科技應用工程部資深專案經理蘇千翔指出,自動駕駛車輛其中一項關鍵元件是車用雷達。
而要打造自動駕駛車輛,其中一項關鍵元件便是車用雷達,有了車用雷達(及其他感測器),自駕車才能夠全面掌握周遭環境。蘇千翔指出,目前雷達主要是進行障礙物檢測或是盲點檢測,其代表著車子的感知能力,透過雷達獲取周遭環境資料後再送到中央系統進行分析、判讀。也因此,車用雷達的性能、精確度以及可靠性對自駕車而言至關重要。
因此,是德科技推出新的增強型Keysight E8740A汽車雷達訊號分析與產生解決方案。此一方案基於高效能實體層儀器,可為每個待測雷達設計提供同級中最有效的射頻(RF)和毫米波效能驗證,並具備易於使用的直覺式操作介面,能以更高效率進行測試,且還可產生各種真實條件,以解決任何潛在的汽車雷達干擾問題。
簡而言之,ADAS和自動駕駛汽車發展愈來愈迅速,而實現自動駕駛車輛需倚賴大量的感測器,有鑑於此,是德科技將持續投入資源,以實現全面協助開發人員克服雷達設計和效能驗證挑戰的目標。
另一方面,車聯網也是自動駕駛另一重點發展方向,蘇千翔表示,V2X通訊是一種汽車通訊系統,可將來自感應器和其他來源的資訊,透過高頻寬、低延遲、高可靠度的鏈路進行傳播,有助於推動完全自動駕駛的未來發展。C-V2X透過蜂巢式網路與雲端服務(如導航和車載資訊娛樂系統)進行通訊,並且透過直接連接將汽車與所有裝置相連,包括裝置(V2V)、行人(V2P)、基礎設施(V2I),以及網路(V2N)互連。
不過,目前C-V2X面臨的最大挑戰之一是跟上最新標準,該標準要求測試解決方案必須與C-V2X要求的最新發展保持同步,包括未來的5G NR版本。因此,是德科技推出新的蜂巢式V2X(Cellular Vehicle-to-everything)和先進的車載乙太網路解決方案,以因應不斷演進的產業標準並確保元件之間的互通性。
此一工具套件能夠在射頻、協定和應用層測試方面,跟上不斷演進的C-V2X標準解決方案,其5G NR V2X平台基於3GPP第16版標準,可因應未來規範並保護投資,加速新技術的部署,進而實現先進的安全功能。
自駕車輛要上路 實際模擬不可少
為了降低肇事率,確保駕駛安全(特別是未來人口老化越來越明顯),自駕車發展勢在必行。自動駕駛車輛的核心技術包括感知/定位、決策規劃、車輛動態控制等,除了這些技術之外,還有一項不容忽視的要素便是整車測試驗證。
車輛研究測試中心(ARTC)研發處經理許文賢(圖3)說明,自動駕駛實車上路之前,一定要進行所謂的模擬驗證,以確保安全性。因為某些突發狀況在真實道路上較難測試,譬如說行人不會三不五時的突然竄出衝到馬路上;因此,自駕車實車上路前勢必要先進行各種情況的模擬驗證,以確保車輛上路後能夠因應各種突發狀況。
圖3 車輛研究測試中心(ARTC)研發處經理許文賢說明,模擬驗證是自駕車上路前不可缺少的步驟。
據悉,自駕層級提升所面臨的測試問題包括:符合不同標準的測試環境(NHTSA、ISO、Euro NCAP等)、如何確保產品基本性能、測試數據的代表性、更嚴謹的測試方法、如何產生更多樣/貼近實務的測試情境、測試數據是否足夠、如何加快測試時程、如何驗證感測資訊的準確度,以及系統的強健性(Faultinjection)等。
因應這些測試需求,車輛中心有著SAE Level 0~5駕駛模擬驗證方案,包括Model In The Loop(MiL)、Software...
專訪鴻海科技集團執行副總裁特助王惠民 鴻海攜英特爾力攻Local 5G商機
鴻海科技集團執行副總裁特助王惠民表示,5G時代到來,虛擬化基礎架構需要與邊緣智慧結合,以提供更靈活的創新應用/服務,而要如何降低營運成本以實現合理的部署便成關鍵。以企業專網為例,企業專網若成功實施,代表將來布建網路的不一定就是電信運營商,而會是企業本身,因此,設備商須提供價格/成本上都相當有競爭力的方案。
鴻海科技集團執行副總裁特助王惠民指示,要如何降低營運成本以實現合理的部署便成為5G世代的挑戰。
為此,鴻海與英特爾攜手合作,透過OpenNESS、FlexRAN、OpenVINO、DPDK、QAT和FPGA等,共同開發5G、邊緣運算和AI產品技術。
據悉,在英特爾的大力支持下,鴻海第一代基於MEC的專用網路解決方案已有商業化布建和推廣,與英特爾在O-RAN的前傳介面標準的整合亦已完成,預期將可以加速Local 5G的商品化推廣。
另外,鴻海目前也正在開發第二代Local 5G邊緣解決方案,融合了接入系統與邊緣運算,同時也將AI和邊緣工作負載整合到一個平台中,可在以4G/5G無線基礎設施加速促進物聯網推廣的同時,保持合理的部署和營運成本。目前Local 5G邊緣解決方案將先在鴻海集團內部部署並在未來推廣到全球的外部客戶。
英特爾物聯網事業群副總裁Johnathan Ballon指出,5G、AI應用和運算能力的興起,以及物聯網的爆炸式成長正推動著零售、工業、智慧城市、醫療保健等產業的轉型。邊緣數據和應用程序的快速成長推動了分布式計算架構的需求,在這種新的架構中,運算將貼近於數據源或服務點。為了使企業能有效運用5G和AI邊緣運算,業界需要設計出可滿足邊緣運算獨特需求的產品和工具,具開放性且易於使用的軟體工具,更需致力於相關解決方案的開發和布建。
專訪車王電暨華德動能董事長蔡裕慶 攜手工研院布局自駕電動巴士
車王電暨華德動能董事長蔡裕慶表示,台灣產業過往最大的問題在於欠缺系統平台,使得許多零組件、軟硬體難以實際淬煉;因此,車王電與華德動能致力提供系統平台,同時串聯台灣產業鏈,讓這些車用相關技術、產品能有實際淬煉、運行的機會。
車王電暨華德動能董事長蔡裕慶表示,車王電與華德動能致力提供系統平台,讓車用相關技術、產品能有實際驗證機會。
蔡裕慶認為,台灣自產的電動車未來終須走向國際市場,由於地形限制的關係,台灣本身的汽車需求量和全世界相比,可說是微乎其微,因此不能單靠內銷,而是要拓展海外市場。因此,電動車業者必須要想辦法成為「解決方案供應商」,也就是要串聯眾多的產業鏈,以實現智慧城市、智慧交通為出發點,而非是單純銷售車體而已。
蔡裕慶進一步說明,這也是該公司積極發展電動自駕巴士的因素,因為自駕車是智慧運輸不可或缺的要角。與工研院的合作,除了會整合工研院的自駕感知與決策次系統外,也會整合台灣ICT、零組件、儲能等眾多產業鏈,以打造先進的電動公車平台;在推動電動車商業化的同時,也將台灣的產業鏈、產品推向國際。
像是上濱空調、四零四科技、車王電子、亞勳科技、佳世達、岩田友嘉、明泰科技、東元電機、宸耀科技、華德動能、勤崴國際、福華電子、銓鼎科技、輝創電子等共14家廠商,都包含在本次的合作案中,預期將在2021年完成Level 3+等級的自駕電動公車量產(目標先打造10部國產自動駕駛電動巴士),希望藉此建構台灣自動駕駛產業鏈整體發展,滿足國內自駕營運需求,進一步搶攻國際自駕市場商機。
導入預測性維護概念 智慧建築安防效率大升級
在智慧建築應用的設計方案中,除照明控制、能源管理持續朝向更多功能、智慧發展外,建築安防管理也持續精進。為實現更智慧、高效率的安全監控,系統廠和半導體廠積極推動新解決方案。
西門子力倡被動化為主動概念
西門子積極將「預警性維護」觀念帶入安防系統,期能將智慧建築安防系統「化被動為主動」。西門子認證專案經理陳晉德(圖1)表示,何謂被動式安防?舉例而言,在家附近裝設圍籬可稱為延遲損失,因為竊賊必須先翻過圍籬才能進入家中;而在家中裝設警報器,稱為減少損失,因為當警報器一響,竊賊勢將會縮短偷竊時間。最後,若裝設了監視攝影機,這稱為紀錄損失,因為可拍攝下來被偷了哪些東西。但是,以上這些都脫離不了「損失」二字,也就是仍改變不了被偷竊的情況,這就是所謂的被動式安防。
圖1 西門子認證專案經理陳晉德
也因此,西門子希望透過「預警性維護」的概念,實現預防性的安防,而非是等事件發生之時再進行「保護」。陳晉德指出,安全防護實際來說可分為四個階段,分別是保護(Protect)、預防(Prevent)、反應(Response)和恢復(Recover)。目前除了歐美地區,其餘地區像是台灣,在建築安防仍處於「保護」階段。
舉例來說,目前的監控系統若看到建築物某個區域有可疑人士闖入觸發預防的電子圍籬警戒區,系統會發出警報,請建築物內的警衛或是工作人員將可疑人士加以驅離。此種情況仍屬於被動式安防(因為可疑人士觸發警報)。
而主動式安防則是會藉由所收集的數據(例如間隔多少時間就會有人在徘徊、徘徊多久、行為舉止等),分析歸納出不停有人來徘徊的可能原因,產生早期預警事件供建築物業主參考,同時再以這些分析為基準,業主或是系統就可擬定應變SOP,進行狀況、災害演練等,進一步杜絕此一情況發生。陳晉德說明,所謂的保護,意指等事情發生時才有所動作,這透過一般的監視攝影機就可做到。
而要達到預防(Prevent)、反應(Response)和恢復(Recover)的階段,並非單純導入更智慧化的監控應用或設備(例如人臉辨識、影像辨識等)就能實現,而是要有一個整合且具開放性的系統平台,以連接建築物內各種監控設備,同時還要能有效分析、歸納這些監控設備長期蒐集而來的資訊,最後依據這些分析結果擬定事件發生前、發生時及發生後的SOP流程和應變措施。
為此,西門子備有Siveillance Suite解決方案,以實現主動式的安防管理。此一解決方案包含全面的安防組合(從智慧影像監視、門禁控制和身份管理到入侵探測和周邊保護等),經過適當配置,可滿足特定地點或領域中客戶的具體要求。
Siveillance Control提供了廣泛的功能,可用來管理偵測器和各種警報系統。來自這些系統的訊號可進行顯示並以專門優先順序加以處理,以確保重要事件得以優先處理;如此一來便可根據複雜的建築系統結構和層級進行調整。
除了單純顯示警報和發生事件外,每個訊號還可與預先定義、擬定的指示(像是事情發生時的處理SOP)相聯,隨後根據實際情況提供給操作人員;這麼一來就可檢視事先訂定的SOP操作是否符合現況,之後再依現場實際情況進行調整、更動,以時時改進安防系統的運作,達到更高效率。
添加高效能ISP技術 監控設備影像呈現更真實
另一方面,要實現主動式安防,不僅要有開放式平台聯接各種設備、進行數據分析、判讀、歸納外,高效能的終端設備也扮演著關鍵角色。Arm物聯網事業群業務總監粘靜芳指出,安全監控和IP攝影機正以每年20%的速度成長,預計到2021年出貨量將達5億。這些設備應用十分廣泛,其中包含智慧建築監控系統中的臉部辨識、影像擷取等,而這些應用都需要更高品質的圖像或影像。
上述裝置所採用的影像技術中,其中一個關鍵環節就是嵌入在裝置內的ISP技術。ISP的關鍵功能是在擷取影像感測器的訊號,然後處理每個畫素時,提供最精準與最高畫質的影像,特別是涉及到機器學習的作業。
以裝在戶外有明亮照明處的連網保全攝影機為例,其輸出的畫面通常交雜著極光亮以及陰暗的影像區域。人的雙眼能自動調適高對比的明亮度,而數位感測器通常需要多次曝光以捕捉這樣的場景。欲真實呈現HDR場景,採用的影像技術會要求每個畫素得具備20或24位元的精準度,然而數位系統的顯示通常只支援到8或10位元,以致能處理的資料量也受到侷限。
換言之,這也意謂著ISP之後銜接的電腦視覺引擎都侷限於8至10位元的精準度。在此情況下,ISP有必要以更高的位元深度處理HDR資料,之後再進行壓縮以利後續使用。倘若動態範圍的問題沒有妥善解決,畫面中陰暗區域影像的細節就會消失殆盡。
為解決此一挑戰,Arm便推出全新的Mali-C52與Mali-C32,以對每個畫素進行超過25個處理步驟,進而強化影像輸出品質,這些步驟包括高動態範圍(HDR)、雜訊抑制,以及色彩管理;該兩款解決方案還融入了Arm的動態範圍管理以及色調映射技術,設計目標正是要克服這些元件的侷限性,以及讓觀看者能看到更清楚的暗部影像,完全無須編修或調整影像的明亮度(圖2)。
圖2 Arm透過Mali-C52/Mali-C32處理器強化影像品質。
此兩款ISP都是完整的解決方案,其中功能特色還包括:更高的ISP影像品質,透過Iridix技術提供模仿人類視網膜對比調適的精準模型,讓攝影機能像人眼一樣看到高明暗對比的影像;更高的效能,ISP每秒能處理6億畫素,能以旗艦款智慧型手機等級的畫面更新率拍出專業級攝影畫質;完整的軟體套件用來控制ISP、感測器、自動白平衡、自動對焦及自動曝光;以及彈性調校,運用全套調校與校正工具進行客觀與主觀的調校。
綜上所述,在智慧建築應用的設計方案中,照明控制之外、能源管理、安防報警可說是智慧建築三大設計要素。照明控制、能源管理效能的提升,是為了獲得更好的營運效益;而安防系統與人身安全息息相關,也因而是系統廠商、半導體業者的發展重點,隨著人工智慧(AI)、數據分析及高效能處理器的導入,未來智慧建築的安防系統將會化被動為主動,更能即時因應災害、危機處理,實現更高的安全性。
提升建築舒適度/營運效能 智慧照明添感測/通訊技術
在當今「綠能環保」的趨勢下,打造能夠節約能源的智慧建築(不論是商業大樓、工廠或住宅),將是確保節能結構的必要先決條件,智慧照明因而受到極大關注,因為燈光系統的耗電量和空調並列為占建築物總耗能量的最大比重。另一方面,隨著WELL建築概念的興起,智慧照明也成為提升人在建築物內的體驗度、舒適度的關鍵角色,因為燈光系統可說是人們進入到智慧建築後感受到的第一個環節。基於上述原因,照明系統開始增添更多通訊技術、感測器、軟體等,以實現照明控制、空間規劃分析、依據人們心理/生理情況,自動調整色溫及亮度提升舒適度等。
施耐德(Schneider)樓宇事業部總經理郭念慈(圖1)表示,目前建築已不再只是朝著「綠建築」發展,如何讓在建築裡面的人感到舒適、自在,是另一個建築設計重點。建築和人是密不可分的,人的一天有約90%以上的時間都待在建築物裡頭(不論上班、下班),也因此,建築應該要提供一個令人感到舒服,且適合健康的環境;也因此,近來除了綠建築標章外,WELL建築的標章和概念也逐漸興起。
圖1 施耐德(Schneider)樓宇事業部總經理郭念慈表示,為了提升使用者體驗,WELL建築概念和標準也逐漸興起。
WELL建築概念起 照明系統從使用情境出發
據悉,WELL是WELL建築標準(源自美國的健康建築標準)的簡稱。WELL的管理方為美國公益性企業國際WELL建築研究院(International WELL Building Institute, IWBI)。
WELL是全球首部專注透過室內環境來提升人體健康與福祉的建築認證標準,最初於2012年9月由前美國總統比爾.克林頓向全球推廣而問世,並於2014年10月正式發佈WELL v1版。該標準從對人體健康與福祉最直接相關的空氣、水、營養、光、健身、舒適及精神這七大領域進行評估,由協力廠商認證機構GBCI獨立認證。
2018年WELL v2試行版問世,截至目前,全球已有952個項目註冊了WELL建築標準,其中114個專案獲得認證;而亞洲成為WELL建築標準全球領先市場,有253個項目總共超過600萬平方米的面積已註冊,其18個專案獲得認證。
換句話說,未來智慧建築並不只是涵蓋節能、綠能等概念,同時還要能保有健康、舒適感受,讓建築物當中的人有更好的體驗;換言之,智慧建築在設計上開始轉向「以人為本」設計概念,也就是以人為出發點,眾多的功能會源自於人與人、人與建築物的互動與需求。
也因此,隨著智慧建築設計朝向以人為本的方向前進,智慧照明也已不再只是單純的創新設計或應用,而是開始從「使用情境」為出發點,將人與人、人與環境之間的互動、需求納入設計考量,以打造更舒適、有著更好體驗的照明環境,相關的應用案例也不斷浮現。
例如,目前已有商業大樓開始將照明系統結合更多感測器,像是紅外線、超音波等,以偵測辦公場域是否有人,若該區域沒有任何員工,照明系統便會自動關閉或是調整燈光亮度;同理,若偵測到區域內有員工,照明系統也會自動開啟/調整燈光亮度。另一種應用則是,在窗邊裝設照度計並與照明系統連接,讓照明控制隨著陽光大小而自動調整燈光亮度。
除了商業大樓之外,另外像是愈來愈多的五星級酒店也已陸續改成無房卡系統,也就是客房不採用插卡供電的方式,而是透過感測器(例如人體溫度偵測)偵測房內是否有人,以提供電力、空調及燈光照明等。施耐德表示,上述的應用不僅實現有助節能,同時也是以「WELL」為出發點,讓建築物裡的人(不論是員工、房客等),都感到更舒適。
然而,為了實現更WELL的照明控制,讓建築物裡的人能有更舒適的體驗,意味著照明控制系統相較於過往將變得更加複雜,像是增添了感測器、採光/日光採集、可定址配件、控制序列排程、可移動的固定遮陽裝置,同時也整合樓宇自動化系統(BAS)等,也因此,開放性系統平台重要性也日與俱增。
郭念慈指出,IoT時代到來,要接軌的產品愈來愈多,一棟建築物當中有著許多不同的設備需要連接,這些設備跟系統平台必須講「同一種語言」,也就是要能夠互相連接,系統平台須支援各式通訊協定,才得以實現更智慧化、更符合人性的應用。因此,該公司旗下的EcoStruxure平台的最大特色便是其開放式架構與極高的相容性,透過各界專家的進駐、優化與完善EcoStruxure,該平台成為一個龐大的生態系,可提供全方位的解決方案。
據悉,EcoStruxure平台根基於物聯網,透過其三層架構,第一層為聯網產品、第二層邊緣控制以及第三層雲端應用分析服務,成為樓宇、資料中心、工業以及電網等各大領域客戶的堅強後盾。其中,第三層的雲端應用分析服務會在收集建築的運作資訊後進行深度分析,並產出詳盡的分析報告,該份報告能夠針對建築的設備提供預測維護方面的建議,也能提供客戶及物業管理公司人員針對該建築的營運建議,有效簡化管理複雜度、提升決策精度與建築使用效能。
增添雷達感測器 智慧照明用途更廣泛
英飛凌電源管理及多元電子事業處資深行銷經理張文貴(圖2)則指出,照明即服務(Lighting-as-a-Service) 正引領智慧建築的數位化轉型,而隨著IoT應用興起,以照明添加更多感測器功能,提供了更多創新加值服務的發展契機。舉例來說,具備雷達感測器能偵測人員摔倒,或能偵測生命徵象的照護燈具,在台灣這樣的高齡化國家中便相當重要。為此,英飛凌便以高精準度的雷達技術,讓照明不再只是單純提供照度的功能,而是成為建構智慧建築中重要的一環。
圖2 英飛凌電源管理及多元電子事業處資深行銷經理張文貴指出,照明系統開始添加更多感測功能帶動建築轉型。
英飛凌電源管理及多元電子事業處總監梁錦文(圖3)說明,雷達能測量速度、距離和角度,包括水平和垂直、進而實現精準的位置映射和3D追蹤。當人們進入建築物時,基於雷達感測的檢測解決方案便可透過智慧照明裝置檢測人流及位置。
圖3 英飛凌電源管理及多元電子事業處總監梁錦文添說明,加雷達可讓照明系統實現更多創新應用。
以英飛凌在香港科學園設立的智慧室內照明為例,在室內照明的筒燈(Downlight)內加裝雷達感測器,除了提供照明功能之外,還能即時監測人流,提供建築物出入口的進出人數、目前建築內人數等即時數據,並可分析人員進出的尖峰時間等資訊,讓智慧建築系統可依此調整燈光或空調,強化能源管理並提升用戶舒適度。當然,除了雷達之外,智慧照明也可搭配簡易的被動式紅外線(Passive Infrared Sensor, PIR)感測器,出發點為節能考量。
張文貴透露,隨著IoT演進,聯網照明愈來愈受到歡迎,無論是採用有線、無線或混合式的連線功能,感測器技術在過去幾年裡有相當驚人的成長,而為了提升感測精確度,感測融合(Sensor Fusion)的技術也愈來愈受到關注。
張文貴說明,Sensor Fusion結合2種以上的感測器,是能進一步提升精準度的另一項技術。例如,該公司以自有的MEMS麥克風和壓力感測器為基礎,搭配英飛凌XMC MCU內建的AI機器學習演算法,開發出「智慧玻璃爆破警報系統」,可大幅降低誤報率;除此之外,英飛凌也開發了微型化的PAS CO2感測器 (PAS=Photo Acoustic Spectroscopy, 光聲光譜法),可依照光量自動調整空調或照明系統。
另外需要注意的是,隨著燈具上所安裝的感測器越來越多,LED驅動器也必須隨之變更設計,因應此一趨勢,英飛凌也備有XDPL數位LED驅動器控制器系列。該系列產品搭配CoolMOS系列,不僅提升效率,還能大幅減少外接元件的數量,而且功能組合更多樣化,能讓LED驅動器更輕易容納到空間有限的燈具內;並能迅速將即時的電源管理資料和診斷功能傳送到大樓管理系統(BMS),展現優異的系統管理效率。
張文貴認為,照明即服務的趨勢興起,也正引領智慧建築的數位化轉型;且隨著AI演算法與機器學習的結合在近期有長足的進展,幫助感測器或感測器中樞變成效能強大的邊緣裝置;而待5G站穩腳步後,相信商用智慧照明的市場便能加速起飛。而該公司也透過旗下高度整合化的雷達感測器解決方案,為智慧照明帶來了創新的直觀感應功能,並降低能源損耗;未來也將以旗下高可靠度及高穩定度的廣泛感測器產品組合,與合作夥伴共同開發更多元加值的應用場景,讓智慧建築更加智慧。
智慧照明身兼節能/提升營運效率要角
除了提升人的舒適度和體驗之外,智慧照明另一個為人所熟知的重要功用,便是提高建築物營運效率(節能、空間規劃等)。Arm物聯網事業群業務總監粘靜芳(圖4)表示,智慧照明不只是對節能有益,更是建築物業主提升營運效率、空間規劃、提升個人化體驗的重要手段。目前建築物業主面臨著提升營運效率(將建築物每平方公尺的使用面積價值最大化)與為居住者(或在建築物內的人)提供更佳體驗的壓力,需要具有更好洞察力的物聯網技術來預測、分析空間使用狀況解決這些挑戰。也因此,智慧照明不只是單純的提供容易、方便的照明控制,同時也是建築物節能、提升舒適度體驗、空間利用等的關鍵基礎架構。
圖4 Arm物聯網事業群業務總監粘靜芳表示,智慧照明是建築物業主提升營運效率的重要手段。
換言之,愈來愈多的業主期望智慧照明除了照亮建築物之外也能「照亮其營運業務」。也就是透過智慧照明實現自動化並收集空間數據、連結建築物內各種設備、系統(例如空調、暖氣),好達到降低能源使用效率、營運成本、實現空間優化、提供員工生產力等目標,以獲取更大的業務收益。所以,已有越來越多的建築物加快導入智慧照明系統,根據市調機構Boston Consulting Group的預測,在2020年,全球所有的照明設備將會有25%變得更智慧化。
芯科科技(Silicon Labs)物聯網資深產品經理Nick Dutton(圖5)則指出,因應氣候變化挑戰及降低能源成本,愈來愈多的產業和消費者相繼採用綠色環保和永續能源的政策或方案。對於商業建築而言,降低能源成本即意味著提升營運效益,相較於家庭消費者,商業電費要高得多,因此商業環境可從增強的照明控制中受益。舉例來說,當辦公室工作人員或建築工人不在場的時候,照明系統可以自動變暗或是熄滅;或者是照明系統可以確定能源使用熱點,以更加瞭解使用案例(或使用習性),並可以實施解決方案以減少和優化照明面積。
圖5 芯科科技(Silicon...
專訪Ansys台灣區總經理李祥宇 多物理模擬需求爆發可期
Ansys台灣區總經理李祥宇表示,2019年對Ansys而言,是收穫滿滿的一年。不僅2019年前三季全球營收成長近20%,股價成長77%,公司亦獲選為NASDAQ 100指數的成分股。除了資本市場的肯定外,Ansys在台灣的團隊規模也隨著購併跟科技業供應鏈將發展重心大舉遷回台灣而明顯成長,導致現有辦公室已經不敷使用,正在尋找更大的辦公空間。
以Ansys在台灣的客戶結構來看,由於半導體是台灣科技業的主力,因此半導體相關產業是最大的客戶群。如台積電、日月光、創意電子等晶圓製造、封裝及IC設計的大廠,都是Ansys的合作夥伴與客戶。而隨著5G、人工智慧的興起,半導體元件的功能跟結構設計將會變得更為複雜,這會使半導體業者在開發新一代產品時,必須面對更棘手的工程挑戰,並使得電磁分析、功率分析、熱分析、應力分析等軟體,成為研發工程師手上不可或缺的工具。
因此,多物理模擬工具在電子設計自動化(EDA)的流程中,勢必將扮演更吃重的角色。這也使得Ansys雖然是以多物理模擬起家,但在半導體領域,卻開始跟許多EDA工具大廠出現既競爭又合作的關係。
除了半導體之外,終端產品與系統業者對多物理模擬工具的需求,也將隨著AI跟5G應用的興起而明顯增加,因為這些硬體設備同樣會面臨類似問題,且這些問題往往環環相扣,光是靠過去累積的設計經驗,將很難應對未來的設計挑戰。
展望2020年,Ansys在台灣將會有更多新的投資。除了前面提到的新辦公室外,團隊的規模還會繼續成長,以提供客戶更完善的支援服務。
Ansys台灣區總經理李祥宇表示,從半導體元件到自駕車、5G應用的研發,都已離不開多物理模擬工具。
重新檢視媒體識讀能力
文 | 萬岳憲
資策會MIC產業躍升事業群總監
至今,我還是不認同新舊媒體的區分說法,因為從媒體的本質來看,媒體只是傳遞訊息的媒介,人際之間透過媒介傳遞的訊息內容,才是真正的溝通價值,媒介只是依附在人們的溝通需要,當某類型的媒介不再被需要,就會逐漸被市場機制淘汰。所以,我認為媒體沒有新舊之分,只有能不能跟隨科技應用發展,提升傳遞訊息品質與效率的媒體。
不過,人類大腦的天性就是喜歡分類,所以我還是要嘗試著將媒體歸類,2020年將媒體區分為「傳統媒體、自媒體、社群媒體」三類,這是以資訊的製作成本與傳播效率來區分,「傳統媒體」是高成本低效率、「自媒體」是高成本高效率、「社群媒體」是低成本高效率。
為什麼「傳統媒體」是高成本低效率?因為廣播、電視、報紙、雜誌類型的媒體,還是以組織團體的型態存在,訊息傳遞品質與組織的聲譽相互依附,組織處理訊息散佈的流程,仍然存在「守門人」機制,訊息揭露採用實名制,每位訊息製作者都必須為訊息內容負責,實體印刷出版與影視音錄製的過程,全部要預先付出高成本,甚至修改重製的成本更高,所以必須有嚴謹的製作過程,以避免發生致命的錯誤導致全面性的重製。但是,傳統媒體勢微,眾人皆知,請問正在閱讀這篇文章的你,今天有翻看過實體報紙或雜誌嗎?
「自媒體」泛指個人運用網路科技傳遞資訊的方式,顧名思義,自己就是媒體,自己就能夠隨時透過網路平台,傳遞資訊給特定的對象,或是透過平台的特定規範,運用議題設定的方式,經營特定資訊以群聚特定的資訊需求族群,經營者就是所謂的「網紅」。
當群聚的資訊族群規模超過數十萬或百萬時,資訊傳遞的效率就高,影響力也不容小覷。但是,為什麼是高成本呢?因為網路資訊快速的流動,就是資訊快速的落伍,網紅想要維持不墜,就必須不斷的尋找吸睛的社會議題,使用自己最寶貴的人生與時間,不斷去迎合一群從未謀面的追蹤者,若能變現謀生,還算是經營得法,若不能變現謀生,十分耕耘,二分收穫,娛人二分,自損八分,怎麼不是高成本呢?
「社群媒體」的快速興起,始於人際關係的濫殤,快速的社群連結,讓許多人誤以為自己的人脈寬廣,免費的App、免費的連結、免費的群組,讓每個人更快速容易的參與虛擬社群,隨著群組數量或群組人數的持續擴張,訊息傳遞的效率及影響力就愈來愈高。為什麼人們會樂於在社群裡分享,真正的原因在於「不會失去擁有」,想想看,如果人們每傳遞一張相片,這張相片就會被刪除消失,當然就不會輕易的傳遞訊息,效率自然就低了。
透過這樣的分類觀察得知,低成本高效率的媒體偏向個人經營,高成本低效率的媒體傾向組織經營,兩者的訊息可信度,又應該如何判別高下?
不妨讓我們先來看一個上世紀的假訊息擴散故事。
1938年10月30日,美國CBS電台正在播放「太空劇場」廣播劇,由於廣播效果過於逼真,當電台傳出美國正受到火星人攻擊,政府呼籲民眾儘快保護自己,讓許多聽眾深信不疑,認為美國正受到火星人的攻擊而進入戰爭狀態,對自己的生命受到威脅而恐慌,受到驚嚇的群眾,驚叫、躲藏、禱告或逃到郊區。事後學者研究評估,大約有600萬的民眾受到廣播劇內容的誤導,完全相信廣播劇傳遞的訊息,這是20世紀大眾傳播媒體引起社會恐慌的重要事件紀錄。會發生這種狀況的主要原因,在於當時的「廣播」媒體是美國人收聽國家重要訊息的主要媒體,尤其在經濟大恐慌的時代,美國羅斯福總統藉著廣播節目「爐邊談話」讓國人對國家重拾信心。
其次的原因,是製作團隊的推波助瀾。當時「太空劇場」廣播劇的製作團隊,想盡辦法要增加廣播劇的臨場效果,希望能創造出高收聽率,因為與同時段競爭對手的收聽率相比較,「太空劇場」只有3.6%,競爭對手的收聽率卻高達34.7%。
沒想到當天同時段競爭的廣播節目,邀請的來賓不太有名氣,多數聽眾紛紛中途轉台改聽「太空劇場」,結果沒有聽到開場時的「廣播劇」說明,只聽到逼真的廣播劇內容,當聽到政府呼籲民眾不要使用23號公路,改走其他公路的訊息時,真實的地名、真實的天文學教授接受訪談、真實的指揮作戰的將軍提供目前雙方對峙的最新情形說明,紅十字會的某先生說明搶救傷患的情形,甚至還有內政部長描述災情,並呼籲民眾該如何自保及撤退的訪談。
這些完全符合美國民眾日常生活習慣的細節,被戲劇化的強化訊息傳遞的可信度,有絕大多數的人是從最逼真的進攻時段開始聽,受到驚嚇誤信訊息的聽眾,紛紛打電話向親友求證,或叫他們趕快收聽廣播,口傳的擴散效應預估影響近200萬人。
但是也有許多沒有受到假廣播訊息影響的人,傳播學者研究歸納出有四個類型的人,沒有受到假訊息的影響而產生恐慌逃避的行為。
1.仔細查對廣播的真偽者,他們成功的從劇情中分辨真假。
2.進一步向其他聽到訊息的人求證,成功的從其他消息分辦真假。
3.絕望失敗的求證者,他們曾經試圖求證,始終相信假訊息是真的。
4.被驚嚇到沒有去求證真偽,這些人被嚇得關掉收音機,在家裡感到憤怒與震驚,甚至很絕望的認為,無論做什麼事都沒有用了。
進一步分析發現,受到驚嚇而產生行動的恐慌百分比,教育程度愈高的愈低,多數接受過大學教育(28%)的人,選擇先求證再相信,高中(36%)與小學(46%)程度的人,則普遍無意求證或查證錯誤而受到驚嚇。研究顯示,凡是受到驚嚇的聽眾都是「耳根極軟」(Highly Suggestible)的人,他們非常相信自己所聽到的訊息,而且不會再去求證正確與否;但是有些人則不會妄自下結論,他們會細心的查證,然後發現這些都不是真的,這些人被認為是具有「評判能力」(Critical Ability)的人。
看完這個上世紀的媒體傳遞假訊息引起民眾恐慌的故事,再對照本世紀的媒體濫殤,或許假訊息的出現是網路媒體的必然,複雜的人際訊息傳遞意圖,很難讓我們能充份的要求所有可以透過媒體傳遞訊息的人們,要善盡媒體社會責任或接受媒體自律的道德勸說。最好的方法就是每個人要重新檢視自己的「媒體識讀」能力,從不疑處有疑,小心解讀查證每一則從「傳統媒體、自媒體、社群媒體」收到的訊息,檢視訊息來源的可信度。
曾經在一場研討會中,有人問我應該如何檢視假訊息?我的回答很簡單:「你問問新電子雜誌的社長或總編輯,雜誌裡的內容有假訊息嗎?」。
高效/節能為王道 功率元件材料/架構/設計翻新
在資料中心、車用電子、工業等眾多應用驅動之下,全球能源使用量大增,如何有效提高能源使用效率,同時兼顧可靠性與安全性,已是電源設計人員共通的開發課題。大數據和人工智慧(AI)興起,使得資料中心的雲端儲存/運算需求增加,導致耗電量大增;預估至2020年,資料中心的耗電量將突破730億度。另一方面,隨著工廠智慧化程度攀升,自動化設備的大量導入,使得整體工業用電量維持逐年上升的趨勢。
顯而易見,如何實現高效率的電源轉換已成當務之急,因此,新材料和新技術趁勢崛起,像是48V供電架構、電源模組、可程式/數位電源,及SiC/GaN寬能隙功率半導體等新技術,以達到高功率密度、縮小尺寸、提升能效、減少升溫,甚至可降低系統閒置時所需耗費的電力,壓低能源需求。本活動邀集代表性電源技術方案供應業者,深入探討提升電源系統能源轉換效率的設計關鍵。
SiC將發展高電壓/電流應用
半導體技術持續在各領域攻城掠地,羅姆半導體(ROHM)台灣技術中心資深工程師蘇建榮(圖1)表示,業界對電源技術的要求為節能、小型化與寬能隙(Wide BangGap)。由於傳統的矽(Si)已經達到物理極限,需要新的半導體材料以提供更優越的性能表現,碳化矽(SiC)與氮化鎵(GaN)為最常被提到的兩種新興功率半導體材料,其中碳化矽的矽與碳是1:1比例結合的IV-IV族化合物半導體,在高溫高壓的環境下長晶,熱、化學、機械等特性表現穩定。
圖1 羅姆半導體ROHM台灣技術中心資深工程師蘇建榮表示,碳化矽SiC被視為未來高電壓功率元件的明日之星。
因此SiC具有高擊穿電場強度、寬能隙與高熱傳導率三大特性,蘇建榮強調,SiC崩潰電場(Breakdown Field)是矽的10倍,能隙是矽的3倍,熱傳導率也是矽的3倍。所以有低導通電阻、高耐壓600~1200V;且可以快速切換,具備低開關損耗、可在超過150℃的環境工作,及可以流過大電流的優點,被視為未來高電壓功率元件的明日之星。
因此SiC MOSFET近年發展迅速,在其內部閘極電阻部分,該元件內部閘極電阻(Rg)與柵電極材料的表面電阻及晶片尺寸有關;如果是相同設計則與與晶片尺寸成反比,晶片越小閘極電阻越高;同等特性下,SiC MOSFET的晶片尺寸比矽元件小,因此閘極電容小,但內部閘極電阻增大,因此若要實現高速開關,外接閘極電阻要盡量小。蘇建榮認為,SiC在大電流與高電壓的應用前景備受看好,如馬達的牽引逆變器(Traction Inverter)、電動車充電系統、SiC不斷電系統、太陽光電逆變器(PV Inverter)等。
48V系統降低電源傳輸損耗
資料中心與AI邊緣運算近年高速成長,帶動高壓直流化趨勢,美商懷格(Vicor)資深技術支援工程師張仁程(圖2)指出,電源系統技術需求包括:更寬與更高的操作電壓、高輸出功率、高效率、高能量密度/小尺寸、低雜訊、高功率重量比(Power to Weight)、散熱(Thermal Dissipation)與遙測(Telemetry)設計等。為提高電源轉換效率,48V傳輸架構取代12V架構的呼聲越來越高。
圖2 美商懷格Vicor資深技術支援工程師張仁程指出,為提高電源轉換效率,48V傳輸架構取代12V架構的呼聲越來越高。
相較12V的架構,48V電壓提高4倍,傳輸耗損降為1/16。張仁程說,在相同瓦特數下,48V電流僅有1/4,阻抗損失為原本的1/16,以750W的供電實例而言,12V系統電流達63A,傳輸使用2AWG電源線,每公尺重量約273公克,3公尺線路損耗約13.6W;而48V系統電流降到16A,使用12AWG電源線,每公尺線路重量僅27公克,3公尺線路損耗8.6W,重量剩下1/10,損耗降低37%。
電源效率除傳輸效率之外,高低壓轉換也會產生耗損,目前一般的電壓轉換效率大概為97%~98%,努力的目標是提升轉換效率到99%,甚至零耗損轉換,包括雙向升降壓。張仁程解釋,零電壓切換(Zero-Voltage Switching, ZVS)是一種將電流引導到開關中以在開關打開之前均衡任一側電壓的技術,ZVS利用箝位開關和電路諧振,通過柔性切換有效地操作高端和同步MOSFET,避免了其在常規PWM操作和定時期間產生的損耗。另一種正弦振幅轉換器拓撲(Sine Amplitude Converter, SAC)是一個處於BCM模組核心位置的動態、高效能引擎。
工業/車用電源轉換器設計強化效率
在升降壓與電源傳輸時,都需要應用高效率電源轉換器,這也是另一個電源設計的要點,ADI代理商茂宣的應用工程副理洪家成(圖3)提到,在電源轉換器設計時,需要考量的重點如:輸出鏈波(Ripple)/雜訊、輕載效率、關機電源正常、大小/高度限制與環境溫度等。設計重點則為:瞬態響應(Transient Response)、線性調整率(Line Regulation)、輸入/輸出保護、電流限制/短路保護、安規保護、EMC/EMI等。
圖3 茂宣應用工程副理洪家成提到,Silent Switcher具有高效率、小體積與低EMI,即使在高切換頻率下亦能高效運作。
在工業環境,基於安全、接地迴路與能階位移(Level Shifting)等理由,採用隔離電源(Isolated Power)設計相對普遍,洪家成解釋,ADI經過簡化的Isolated Flyback電路,效率超過90%。在車用部分,降壓-升壓拓撲(Buck-Boost Topology),車輛行駛時電子系統會進行升/降壓,伴隨許多電流突波與雜訊,如何協助電壓轉換非常重要;另外車輛運行時會產生高溫,電子系統的散熱與抗熱也很重要,並且需要避免電磁干擾。
ADI發展Silent Switcher 2同步單片降壓開關穩壓器,為汽車與交通運輸應用所設計。洪家成說明,Silent...
專訪OnRobot執行長Enrico Krog Iversen 共通前端平台加速手臂應用部署
OnRobot執行長Enrico Krog Iversen表示,由於每家機器手臂業者都有自己專屬的軟硬體介面,因此目前絕大多數的機器手臂前端工具,例如夾爪、吸盤等,常常得採用高度客製化的設計。但高度客製化也使得這類前端工具的一次性工程(NRE)成本增加,並使其不容易因應產線需求改變而調度。這些問題使得機器手臂的應用受到極大限制,也讓OnRobot看到機會。
為打破各家機器手臂品牌無法互通的限制,OnRobot提出手臂前端工具統一平台的概念,要讓所有機器手臂的前端工具都能跨廠牌通用,進而使SI跟使用者能更快實現應用導入。在硬體層面,針對不同手臂品牌,OnRobot推出對應的快拆式法蘭轉接器,並內建通訊協定轉換晶片,以便讓前端工具跟手臂建立通訊連線;在軟體層面,OnRobot則提供專門用來控制前端工具的應用軟體或軟體開發環境,讓自動化工程師得以快速編寫程式。
Iversen表示,目前OnRobot的前端工具已經跟Universal Robot(UR)的手臂實現深度整合,在UR的軟體環境裡,可以直接呼叫OnRobot的前端工具App,以非常直覺的方式控制前端工具參數。預計到2020年五月,OnRobot將會與大多數手臂品牌業者實現類似的深度整合。
除了打破手臂品牌之間的藩籬外,OnRobot目前還有另外兩項重要工作正在推動中,其一是擴大通路合作夥伴的數量,另一個則是增加前端工具的品項,以滿足更多樣化的手臂應用需求。目前OnRobot產品只透過通路夥伴銷售,全球約有400家合作夥伴。預計到2020年底前,全球合作夥伴的家數將達到800家。另一方面,OnRobot也計畫在2020年結束前,再推出30種不同的新產品。
OnRobot執行長Enrico Krog Iversen認為,通用的前端工具平台,將是加快機器手臂應用導入的關鍵。
專訪英特爾資料中心事業群副總裁Lisa Spelman 用完善生態系優化資料中心負載
英特爾資料中心事業群副總裁暨行銷總經理Lisa Spelman表示,目前有著三大技術趨勢不斷推動資料中心的發展,分別為雲端運算、5G/Edge擴展,以及人工智慧(AI)。首先是雲端運算,雖說此一技術是三種裡面最為成熟的,但由於新興應用愈來愈多,驅使雲架構的規模和效率須不停提升,並從本地擴展到邊緣。
而在5G/Edge部分,5G的革命性在於可謂每個使用這、行業帶來新的體驗,企業能透過5G創造新的商機。而與5G相結合,愈來愈多的運算、數據產生和服務應用的位置出現的轉移,也就是從雲端轉向邊緣,且發展力道十分強勁。最後,人工智慧則是在以數據為中心的應用中迅速傳播,並將塑造整個產業、人類生活的未來。AI的顛覆性創新已從數據中心轉移至邊緣,可說已遍及各式雲端、邊緣架構,衍生各式創新應用,預計在未來的兩年中,將會有近75%的應用程序整合AI。
簡而言之,這三大趨勢的出現,驅使資料中心的工作負載出現了全新的變化,有了新的應用意味著數據的產生、收集、運算需求也愈來愈高;也因此,優化工作負載成了關鍵任務,如此一來才能實現更高的性能、新功能和更高的服務品質。
Spelman指出,為此,多年來英特爾的硬體一直在追求更高效的分析和機器學習演算法。借助第一代Xeon可擴展處理器,可透其整合的Intel AVX 512引擎賦予CPU更大的AI實力,進一步為深度學習訓練和推論工作帶來顯著的性能提升。至於新發布的第二代Xeon可擴展處理器,內建可使推論加速的DL Boost技術,以進一步促進深度學習效率。
據悉,英特爾新推出的Xeon可擴展處理器代號為「Cooper Lake」,將在每個插槽支援高達56個處理器核心,並且在標準插槽式處理器內建AI訓練加速器,該處理器預計在2020上半年問市。
Cooper Lake高核心數處理器將會沿用原先內建於Intel Xeon Platinum 9200處理器系列的功能,帶來突破性的平台效能,這些功能已經被許多要求嚴格的高效能運算系統(High Performance Computing, HPC)客戶,包括HLRN、Advania以及4Paradigm等所採用。
值得一提的是,新款Intel Xeon可擴充處理器,與標準的Intel Xeon Platinum 8200處理器相比,提供兩倍的處理器核心數(最高56核心)、更高的記憶體頻寬、以及更高的人工智慧推論(Inference)與訓練效能。透過在Intel Deep Learning Boost(Intel DL Boost)中最新加入支援的bfloat16技術,Cooper Lake將提供內建高效能人工智慧訓練加速功能的x86處理器,該產品亦與即將推出的10奈米Ice Lake處理器擁有平台相容性。
除了提供高效能的晶片之外,Spelman也說明,要妥善的利用這些數據,降低工作負載,所需的不僅僅是高效的運算方法,也須從數據的移動、儲存著手強化。為此,該公司近期收購了Barefoot...