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隨著資料量不斷成長，資料中心對資料傳輸量與速度的要求也跟著越來越高。對此，默升科技(Credo)已經備有創新技術的高效能、低功耗100G、200G、400G與800G埠連接解決方案的串列高速(SerDes)連接技術。 Credo總裁暨執行長Bill Brennan表示，5G與AI時代來臨，自駕車技術更是蓄勢待發，這些都需要非常快的運算速度及龐大的傳輸量。因此Credo針對高性能運算需求的應用提供解決方案，其中包括了單通道(Lane)25G、50G及100G連接的100G、200G、400G以及為了迎接更高運算需求的800G埠(Port)網路平台，提供更大頻寬的可能性。 Bill Brennan更進一步說明，2019年將是400G需求大幅上升的一年，估計在三年之後銷售額將會達到3,500萬美元。另外，2022年也將會看到800G的需求開始上升。隨著單通道傳輸量需求愈大，競爭者也將跟著減少，因此Credo做足準備，抓緊即將來臨的機會。同時，Credo的重定時器(Re-timer)與變速器(Gearbox)產品增加了安全性功能，並能夠以低功耗28奈米CMOS提供這些解決方案，使產品兼具安全性、高效能、低功耗並有良好的性價比。 Credo也提到，目前的資料中心如臉書(Facebook)、Google、FANG等都是單通道25G，使用0和1(NRZ)的編碼。但是資料量日益提升，Facebook和Google皆已開始布局單通道50G的機台，使用的編碼將變為00、01、10、11，意指對於連接技術的敏感度和容錯率要求也會更加嚴苛。 因應此趨勢，Credo宣布推出完整的PHY系列產品，其系列產品可支援從10G到400G埠連接的IEEE802.1AE MACsec(Media Access Controller Security)與IPSec(Internet Protocol Security)標準協議。新系列產品可滿足下一代高速、關鍵任務(Mission-critical)網路基礎設施中各種乙太網數據連接配置的安全性要求，包括來自於企業、雲端運算數據中心、商業和政府的網路部署服務商的要求。Credo全新的MACsec整合了最新的256位元AES技術，提高了數據安全性，以確保伺服器，交換機和路由器之間的關鍵高速數據傳輸安全。 同時，Bill Brennan更展示了旗下最新一款能連接100G對25G(4×25G)的連接方案，讓100G的設備可以直接與25G的設備連接，無需另外的轉接設備，讓連接更加彈性。

在日前宣布將旗下Wi-Fi/藍牙事業賣給恩智浦(NXP)半導體後，Marvell業務更加聚焦在資料中心等基礎建設領域。在x86架構主導的伺服器市場上，採用ARM架構處理器的伺服器數量仍相當有限，但隨著軟體大廠如紅帽(Red)、微軟(Microsoft)等對ARM架構的支援越來越完整，ARM處理器在伺服器、超級電腦市場上的能見度正在提升。邊緣資料中心更是被Marvell寄予厚望的新市場。 Marvell伺服器處理器事業群副總裁Gopal Hegde表示，如果單就硬體運算效能而言，Marvell旗下專為伺服器應用所設計的ThunderX系列處理器，不僅表現不遜於同等級的x86處理器，甚至在I/O性能、I/O數量、每瓦效能、整體持有成本(TCO)方面，還有過之而無不及。但對伺服器應用來說，除了硬體之外，軟體生態的支持也是關鍵，而這確實是一道需要時間跨越的門檻。 歷經過去數年的沉潛努力，現在已經有越來越多軟體業者看見ARM架構在伺服器市場的發展潛力，進而願意為ARM架構伺服器提供更完善的支援。事實上，跟幾年前相比，現在Marvell在推廣ARM架構伺服器CPU的時候，已經幾乎不必操心軟體問題，因為紅帽、微軟與為數眾多的伺服器應用軟體開發商，已經可以提供適用於ARM運算架構的解決方案。 軟體支援的問題獲得解決，加上Marvell現在的策略更聚焦在伺服器、資料中心、超級電腦等基礎建設市場上，使得Marvell更能專心發展最新的技術。舉例來說，Marvell在幾個月後將會推出ThunderX3處理器，採用台積電的7奈米製程技術，並支援PCIe Gen4。相較之下，目前伺服器所使用的PCIe匯流排，大多還停留在Gen3。至於支援PCIe Gen5跟DDR5記憶體的ThunderX系列處理器，則預定在2021~2022年之間推出。Hegde很有信心地表示，Marvell在產品發展時程上，絕不會落後x86陣營。 除了技術跟產品之外，在應用市場方面，Hegde特別指出，邊緣資料中心將會是對ARM架構特別有利的應用市場，且隨著串流式服務，例如串流遊戲、串流影音大行其道，相關服務業者對邊緣資料中心的需求將會明顯成長。 為何ARM架構比x86架構更適合用在邊緣資料中心？Hegde解釋，因為目前絕大多數用來接收串流服務的用戶端裝置，都是ARM架構的終端，例如智慧型手機、平板電腦。因此，對串流服務供應商來說，在邊緣資料中心採用ARM架構的處理器，在應用服務的相容性方面，是完全不必擔心的。 事實上，目前資料中心以x86處理器為主流，很大的原因之一就在於x86個人電腦(PC)的普及。資料中心跟終端採用同樣的處理器架構，是最不會產生相容性疑慮，也最具經濟效益的選擇，也是許多原本與x86架構在伺服器市場上競爭的其他處理器架構，最後紛紛敗下陣來，轉攻某些利基市場的原因。 Hegde相信，同樣的歷史會在邊緣資料中心領域重演，因為這類資料中心的伺服器要服務的用戶端裝置，大多數不是PC，而是手機、平板乃至各種OTT機上盒。

半導體產業再掀購併風，繼恩智浦(NXP)日前以17.6億美元收購Marvell藍牙/WiFi業務後，英飛凌(Infineon)近日也宣布將以90億歐元買下賽普拉斯半導體(Cypress)，藉此拓展在汽車、工業和物聯網等高速成長市場的市場潛力，進而強化並加速其盈利性成長。據英飛凌透露，雙方整合後的營運目標為：營收成長9%以上，營業利潤率19%，投資銷售比13%。 英飛凌執行長Reinhard Ploss表示，計畫收購賽普拉斯是英飛凌戰略發展具里程碑意義的一步，將會強化並提升該公司盈利成長的速度，將業務擴展至更廣泛的層面。透過此交易，英飛凌將能為客戶提供更全面的產品組合，連接現實與數位世界，在汽車、工業和物聯網領域開拓新的成長潛力。 據悉，購併賽普拉斯之後，英飛凌將會強化推動結構性成長的核心，並將公司技術應用至更廣泛的領域。這將加速強化英飛凌近年盈利成長的基礎。賽普拉斯擁有包括微控制器、軟體和連接元件等具差異化的產品組合，可與該公司旗下功率半導體、感測器和安全解決方案互補，結合雙方的技術優勢將能為電動馬達、電池供電裝置和電源供應器等高成長應用領域提供更全面先進的解決方案。 同時，英飛凌也計畫將其安全專長結合賽普拉斯的連接技術，以便更快速的進入工業、消費市場等全新物聯網應用領域；而在汽車半導體方面，則可將微控制器和NOR快閃記憶體的擴大組合，滿足先進駕駛輔助系統、汽車電子架構上等應用。 英飛凌指出，透過賽普拉斯強大的研發能力和在美國市場的據點，英飛凌不僅能加強為北美當地重要客戶提供的服務和產品，同時也能提升在其他重要區域的實力，該公司將在矽谷取得研發部門，並在戰略重點市場日本擴大布局和市場份額。 賽普拉斯總裁兼執行長Hassane El-Khoury認為，雙方結合將能提供更安全、無縫的連接，以及更完整的硬體和軟體解決方案和產品，加強客戶的產品和技術，為終端市場提供更好的服務。

預估全球傳輸、儲存、分析的數據量將於九年內成長十倍，至2023年時將達到103ZB。面對如此龐大的數據量，如何將其轉化為資訊並從中挖掘有用的洞見將是一項難題，而人工智慧(AI)在數據分析的過程扮演要角。美光於2019台北國際電腦展Computex上，表示將積極布局人工智慧領域，並讓運算更靠近邊緣。 美光運算與網路業務部門資深副總裁暨總經理Thomas T. Eby表示，美光本身就是人工智慧應用的最佳案例。透過導入人工智慧至生產廠區，美光得以增加生產良率、促進工作環境安全與提升整體效能。美光引入人工智慧打造智慧製造，所得到的成果包括達到成熟良率的時間縮短25%、提升晶圓產出10%以及不良率減少35%，效果顯著。 同時，Thomas T. Eby也提到，隨著運算越來越異質化，人工智慧在邊緣運算的重要性就更高。以前的資料中心以CPU為中心，現在則趨向異質化，有CPU、GPU、FPGA等等，在邊緣運算已經是大勢所趨。美光提供全面的解決方案，讓運算更靠近記憶體，甚至在記憶體中運算，以配合現在資料中心的需求。 Thomas T. Eby進一步指出，根據美光委託Forrester訪問建構人工智慧平台的工程師和IT專家的結果顯示，開發人工智慧系統時，首要考量並非運算，而是如何打造記憶體與儲存架構以滿足龐大運算需求。報告中有超過九成的受訪者表示，記憶體與儲存架構攸關開發人工智慧系統的成敗，儲存與記憶體吞吐量的重要性更勝於運算，且運算與記憶體間的距離越來越近。 在自駕車的記憶體需求方面，Thomas T. Eby也表示，未來每輛L5級自駕車，將會配置8~12個解析度高達4K~8K的顯示螢幕，而為了支援V2X 連結，記憶體每秒需處理0.5~1 TB的數據量，在車內娛樂系統方面，記憶體頻寬需求每秒也將達150~300 GB。未來自駕車將會像飛機一樣有黑盒子，以每30秒持續錄製片段，紀錄車內外狀況，因此記憶體頻寬需求每秒也達到1 GB。此外，在車輛生命週期中，會重複寫入的數據加起來將有150 PB(Petabyte)，所以對記憶體與儲存的效能與耐用性要求會特別高。

根據國際研究調查機構IDC預測，2019年全球物聯網(IoT)衍生的商機逼近1兆美元，其中，扮演關鍵角色的是人工智慧(AI)結合IoT所形成的AIoT新趨勢。2015~2017年，全球物聯網市場規模年均複合成長率為3.8%，但隨著AI興起，2017~2020年，估計全球物聯網商機每年將有24.2%的成長幅度，2019年市值逼近1兆美元，2020年則上看1.29兆美元。 AIoT商機蓬勃發展，加上AI技術逐漸成熟及相關應用服務持續興起，各大AI晶片國際大廠除了持續布局雲端運算之外，也致力發展AI邊緣運算，以實現智慧音箱、無人機、機器人、AR/VR與智慧監控等新興應用；AI邊緣運算晶片也因而開始走向分眾專用化，同時其架構也變得更加彈性、靈活，如此一來才可以滿足多元、少量多樣的AI應用市場。 應用場景陸續浮現　AI視覺占大宗 AI應用快速發展，賽靈思(Xilinx)工業、視覺、醫療與科學市場總監Chetan Khona表示，2019年人工智慧將會加速往邊緣(類比/數位邊界)應用轉移，讓AI能廣泛運用在各種低延遲且安全關鍵(Safety Critical)的應用。 CEVA客戶行銷及AI策略資深總監Yair Siegel則指出，AI結合視覺將會是2019年的主要應用。在2019年，可期待開始看到更多帶有AI功能的攝影機出現，它們的主要功能在於物體偵測和辨識，以降低當今產品的錯誤警報，並減少發送到雲端處理的數據(僅發送事件數據，不必發送所有數據)。 Siegel說明，這類應用的主要推動力是現有的產品逐步增進改良，例如門鈴攝影機、安全攝影機、邊境巡邏攝影機等產品，只要為它們增添更多一點智慧功能，就能在機器本身實現(On-device)偵測，提升設備的反應速度(在設備本身進行近端分析)，從而發送較少的數據到雲端處理，或是改善錯誤警報的情況；而此一改變也可提升用戶體驗。 Siegel補充，臉部偵測和辨識由於受限於設備的處理能力，現今還有很多設備仍然是透過雲端處理或以NVR執行。OEM廠商因為成本和工作量方面的考量，升級硬體SoC對他們而言是一項挑戰。因此，只要更低成本的SoC出現，能協助他們以非常低的額外成本來實現更多的AI功能，這類型的應用很快就會發展起來。 資策會產業情報研究所(MIC)創新應用暨智慧服務研究中心資深產業分析師韓揚銘(圖1)則說明，在語音助理逐漸被消費者接受之後，已慢慢成為智慧家庭中樞，進而提升消費者對IoT+AI的使用體驗。如今，AI漸漸擴大至其他家電產品，像是冰箱、烤箱等，而除了消費者所熟悉的語音之外，也陸續有影像辨識方案，像是掃地機器人已開始搭載影像感測器，提升其對家庭環境的辨識能力，使其在清掃過程中不再遇到家具或是死角就「卡卡的」。 圖1　資策會MIC創新應用暨智慧服務研究中心資深產業分析師韓揚銘表示，在語音助理逐漸普及之後，AI應用開始朝向視覺化發展。 總結來說，AI在視覺相關的應用於2019年將持續成長。Khona認為，視覺應用加入AI後不僅能同時處理多部攝影機的輸入資料，還具備將其智慧化的功能。此外，2019年也將出現更多非視覺的AI應用，非視覺感測器產生的資料與視覺感測器的資料比例將逐漸走向40比60，不過目前的視覺感測器(如監控攝影機)仍然是資料的主要產生來源。 應用分眾化　AI晶片朝專用領域架構發展 AI應用如雨後春筍般冒出，邊緣運算的趨勢顯而易見，晶心科技總經理林志明(圖2)透露，AI+IoT兩者結合已是必然，且陸陸續續有許多應用已經實現，小從家庭生活中的智慧音箱、智慧家電、掃地機器人、門禁監控；大至無人機、自動駕駛車輛等，都是AIoT的概念，而這些應用都有著邊緣運算的概念。 圖2　晶心科技總經理林志明認為，AI+IoT已是大勢所趨，RISC-V需求也因而增加。 韓揚銘表示，硬體、軟體技術日新月異，在軟硬體效能持續提升之下，AI功能越來越容易在終端產品上實現；也因此，對於想要創造新應用，做出差異化的業者而言，會開始想方設法的將AI整合至現有和未來的系統與產品上。所以，AI的應用場景越來越分眾。 而AI分眾化的趨勢，也連帶影響運算晶片的發展。對此，工研院IEK曾指出，邊緣端運算晶片的發展將走向分眾專用化，未來不論是智慧音箱、無人機、機器人、AR/VR、智慧監控等新興應用，都將走向分眾專用晶片。例如在智慧手機市場，蘋果(Apple)所發表的A11 Bionic晶片、海思半導體的麒麟970晶片，三星及聯發科也預計推出相關Neural Engine SoC。 簡而言之，AI分眾化已然成為不可逆的趨勢，而AI晶片設計也有所變化，不再如過往一直探究的，究竟是CPU、GPU、FPGA或是ASIC哪種晶片適合AI應用，因應各種不同的應用場景，AI晶片的設計開始走向了所謂「領域專用架構(Domain Specific Architecture, DSA)」的概念。 DSA意指針對特定領域的需求屬性，打造客製化的運算架構。此一概念是由圖靈獎(Turing Award)得主John Hennessy與David Patterson提出。在摩爾定律(Moore's Law)逐漸面臨瓶頸的情況下，通用型處理器未來的效能發展，勢必會面臨困境。僅依靠製程的演進，越來越難大幅強化晶片的性能、功耗或面積。而未來晶片業者要如何提出效能更強的產品？John Hennessy與David Patterson認為要從架構上著手，而DSA將成為未來發展機會最大的方向。 例如RISC-V便是基於DSA概念而生，其發展在AI的推波助瀾之下持續攀升。林志明表示，RISC-V開放架構可以讓IC設計業者依照需要，進行「深入淺出」的設計。若要實現較複雜的應用，可以增加特用指令集，設計性能較高的模組；當然，也可以憑藉原有的指令集因應較為簡易的應用。簡單來說，RISC-V具備靈活、開放的特性，可讓設計者依照自身的需求，針對消費電子、IoT、工業、影像監控等應用，推出具AI運算的CPU；對於想要開發專有領域架構用CPU的廠商而言，也能縮短開發時程，並降低授權所需成本。 林志明透露，RISC-V的成長與AI息息相關，該公司旗下的RISC-V授權案件數也高速成長，包含中國、台灣等亞太市場及美國市場均廣為採用。從2018年到現在，RISC-V授權合約大約有30件，其中AI相關應用的案子約有13、14件(像是語音辨識、人臉辨識等)，將近一半的比例。由此可見，在過去幾年IC設計業者認為，即便無法像NVIDIA或其他大廠成為AI領先者，但也會盡量將些許的AI技術融入到原本的應用之中，RISC-V需求因而明顯上揚。 靈活/多變架構隨之興起 另外像FPGA供應商賽靈思，也在這波AI分眾化的浪潮中積極轉型，致力於提供更靈活、開放的平台，從原本的元件供應商轉變成平台化解決方案開發與供應商。 賽靈思總裁暨執行長Victor Peng也曾於2018年的北京開發者大會上表示，AI應用和AI模型的使用數量成長的速度非常快，未來已經沒有一個架構可以滿足所有的應用需求；為此，該公司積極轉型，朝靈活、彈性的平台架構發展，並提出自行調適運算加速平台(Adaptive Compute Acceleration Platform, ACAP)，運用FPGA彈性的特點滿足AI創新需求，期能打造靈活應變、萬物智慧的世界。 Khona則認為，AI晶片開發商未來面臨的主要難題在於適應AI領域的創新速度。業界於過去三年間累積可觀的創新成果，進步幅度超越之前五年的總和，而這五年間的進展更超過之前40年。由此能觀察出創新持續加速，但晶片的研發卻是個費時且耗費可觀資源的任務；因此，賽靈思藉由提供靈活應變的架構來解決此一挑戰。 韓揚銘進一步補充，簡單來說，現今AI晶片的規格發展主要由應用驅動。終端應用業者會依照自身應用場景開出所需的晶片規格。例如，目前智慧手機幾乎都有美肌功能，但要「美到何種程度」，各大手機製造商標準大不相同，因此對所需晶片的運算效能、規格也不一樣。所以，終端業者在AI晶片的選擇上，開始朝向「適合、適用」，而非一定要「最好、最強」。 總結來說，AI應用已朝分眾化發展，其晶片設計也不能依循過往思維，也就是一顆晶片適用所有應用場景的方式進行。AI處理器需保有彈性、靈活性與開放性架構，以滿足不同應用場景與終端產品；而處理器開發商跟軟體業者必須針對其鎖定的應用發展出最佳化的架構。 讓大眾買單AI　結合領域知識為當務之急 上述提到，AI應用開始走向多元化，各式創新應用逐漸興起，對於晶片設計製造商而言，除了要保持其產品靈活性、開放性之外，尋求各式合作夥伴，獲取更多領域知識(Domain Know-how)也成當務之急。 林志明說明，AI應用領域繁多，像是漁業、農業、金融、照護等。然而，要打造出符合市場需求的產品，硬體、軟體的技術發展固然重要，但同時也需這些應用領域的Domain Know-how協助，才能將獲得的資訊、數據資料發揮最大效用，研發出符合應用市場的產品/解決方案。晶片製造商或系統業者若只懂AI技術，沒有結合領域知識，自然無法讓所收集到的數據產生意義，也解決不了客戶的問題，其所設計、研發的產品當然沒辦法獲得市場青睞。 韓揚銘也認為，終端設備製造商導入AI不外乎是想做出市場差異化和提升消費者使用體驗。不過，現在販售AI產品，不能一昧強調其具有的「AI功能」，而是要結合「使用場景」。每個消費者的購買需求是很難用言語去描述的，與其不斷強調AI功能，不如從使用場景著手，好讓消費者感受到這是他們真正「會有需求」的產品或是應用，增加購買意願。 資策會MIC資訊電子產業研究中心資深產業分析師兼產品經理葉貞秀(圖3)則指出，不論是軟體業者、硬體供應商，或是新創廠商，都開始嘗試將AI結合各種不同的應用領域中。然而，這些業者無可避免的都會遇到系統、元件和應用場景該如何結合的挑戰，因為AI應用情景不斷推陳出新，且需求各不相同。可能不再像以往寫個程式，挑選通用的硬體元件(MCU、DSP等)，簡單整合後就能滿足多數應用。因此，對於想要發展AI的業者而言，需找許多合作夥伴，經過不斷的溝通後，才可將產品AI化，提供客戶加值概念。 圖3　資策會MIC資深產業分析師兼產品經理葉貞秀說明，應用情景不斷推陳出新，系統/晶片業者需更多合作。 總歸來說，終端設備業者和系統業者開始將AI整合至旗下產品之中。然而，要實現AI應用，並非軟硬體技術齊備就行，結合領域知識也是其中一項關鍵，要想辦法「挖出」各領域的Domain Know-how，將這些知識收攏到AI科技當中，才不至於打造出「知其然，不知其所以然」的AI解決方案。 AI分眾態勢成台灣IC設計產業新契機 AI熱潮發展席捲全球，在AI應用呈現分散化的時代，台灣該如何搶搭此波AI浪潮？對此，資策會MIC副所長洪春暉指出，建議產業以點、線、面的方式進行布局，發展AI首重「資料」，而台灣科技產業聚落密集的特性正是台灣發展AI的優勢，應建立涵蓋不同領域的高品質、標籤化資料聚落，加速產業內人才、技術與資金流動。另外，可以運用「平台」或「開題解題」方式，匯集不同技術利基的成果，並以解決方案產品發展為目標，避免研發成果停留在實驗室或專案化階段。 葉貞秀則表示，AI已經擴散至消費性產品，包括家電、家用物聯網產品、通訊產品等，而未來的AI消費產品，必須聽得懂人類更複雜的語言與語意、看得懂更複雜的影像辨識，最後還要會判斷人類提出的需求。為此，AI晶片的規格也隨著各種應用不斷推陳出新，「異質多核架構(Heterogeneous...

然而，手機面板的面積畢竟有限，無法支撐一個顯示產業，因此，OLED從小尺寸的應用在技術成熟後進入中大尺寸的應用市場是必然的趨勢，也是主流顯示器技術能夠存活的必然途徑。 不過，未來在中大尺寸應用市場以OLED取代LCD的競爭中，目前OLED高成本的真空蒸鍍製程是降低成本的一大障礙，因此開發低成本的OLED製程成為OLED能否取代LCD的關鍵。噴墨印刷不須在真空進行，高世代大型噴墨設備價格比真空設備低廉，採用按需供給(Drop on Demand)的圖案畫方式，材料使用率高，在大尺寸世代設備價格低廉與提高材料使用率的考量下，大尺寸OLED製造採用溶液式的噴墨印刷製程是降低OLED成本的最佳選擇。 本文從顯示器發展的趨勢探討OLED技術勝出的機會，從技術面檢討目前OLED製造成本高昂的問題與噴墨印刷OLED的解決方案，同時深入的回顧噴墨OLED的發展經歷、現況與未來展望。 顯示器發展趨勢與OLED發展瓶頸 每一種新技術要產業化成產品都必須經過市場嚴苛的考驗，新產品進到市場大致可以區分為兩大類：第一類為創新性應用(Innovative Application)，另一類為取代性應用(Replacement Application)。 創新性應用產品在市場上尚無參考比較，成功與否常決定於產品功能能否為客戶帶來全新價值感受，因此市場上能夠容許比較高的產品價格。而取代性應用則以現有產品技術為標竿，勝出的機會在於新技術是否能夠帶來比舊技術更高的價值感受，這些比較的標竿包括產品的價格、功能與產業環境。若以此準則來檢視顯示器發展的歷史就可以感受各種顯示技術發展的成敗興衰。 LCD取代CRT技術關鍵在於LCD找到了筆記型電腦的創新型應用，使LCD技術存活下來並且茁壯到取代CRT。已經退出舞台的電漿顯示技術PDP就找不到創新的應用空間，在取代性應用則面臨無法超越CRT、LCD的標竿而黯然下台。 當今顯示技術是LCD當道標竿，OLED技術要存活只有找到一個可以成為創新應用的產品舞台來擺脫LCD的競爭，使技術得以有繼續發展的空間，很幸運的，在LCD生產逐漸過剩與手機通訊改朝換代的產業環境配合機緣下，折疊手機產品為OLED找到一個折疊面板的藍海，OLED將以折疊手機應用為生存基礎，逐漸建立起有競爭力的技術與產業環境。 然而，手機是以攜帶性功能設計的行動裝置，面板尺寸面積畢竟有限，以產能面積來估算，到了2022年全球OLED規劃的產能達到8,300萬平方公尺，若只應用於折疊手機，無法支撐整個OLED產業。因此，OLED從折疊手機的小尺寸應用，在技術成熟後進入中大尺寸的市場是必然的趨勢，以創新性應用為基礎，擴大到取代性應用是主流顯示器技術能夠存活的必然途徑。 因為LCD面板無法彎折，因此OLED在折疊手機的應用，是創新型應用，客戶在意的是折疊面板本身功能能否符合產品需求，產品能否為客戶帶來全新的價值感受。然而，當OLED產品進入到監視器、電視等非折疊的中大尺寸應用時，OLED變成取代型的應用，這些應用就必須以LCD為標竿，來檢視OLED各項技術指標與價格競爭力。 從技術的角度來看，OLED面板可以從輕、薄、省電、反應快、色域廣等勝出沒問題，但是最終還得面臨成本的比較，意即最終產品價格競爭力是否與LCD相當或者更低是能否取代成功的關鍵。在2000年，OLED技術剛萌芽時，我們都認為OLED的結構比LCD簡單很多(圖1)，所以理當具有成本競爭力，但是近20年過去了，最終成本競爭力這一部分仍然很模糊，以目前的製程技術、材料使用率的角度來看，有不容樂觀的理由，若是OLED的成本無法與LCD抗衡，即使有諸多影像的技術優勢，要有絕對性的取代仍很困難，因此降低OLED的製造成本是OLED在站穩折疊手機軟性面板的應用基礎上，擴大到中大尺寸應用成功的關鍵。 圖1　OLED與LCD結構比較圖 降低OLED製造成本有三個途徑(圖2)： 圖2　OLED降低成本之三大途徑 1.產業規模化：從材料、設備建立完整規模化的產業鏈，並加速生產技術的建立與良率提升，以達到降低成本的目的。這部分目前OLED產業鏈由於面板廠龐大投資的牽引，逐漸建立中，降低成本的效果指日可待。 2.模組元件結構整合優化：過去OLED發展主要著重於面板結構的優化，包括有機材料發光效率與壽命提升、增加封裝製程的生產力等，未來對於包括圓偏光片、觸控與蓋板等功能性膜材的整合優化將有助於進一步降低成本。 3.新製程：開發新製程以取代目前昂貴的真空蒸鍍與薄膜封裝製程。 OLED在2000年左右萌芽時，就有溶液印刷與真空蒸鍍製程方向兩大流派，這兩大製程方向各有其優劣。當時溶液印刷製程僅有荷蘭飛利浦與台達電投資的翰立光電有生產線，在2007年，翰立光電結束後，全世界也就沒有溶液印刷製程的OLED生產線；另一方面，投入真空蒸鍍製程的廠家較多，目前大部分投入OLED生產的廠家也都採用真空蒸鍍方式，因此，真空蒸鍍製程技術相對成熟很多，帶動相對應的材料與設備技術也比較成熟。 成本昂貴為OLED真空蒸鍍製程發展瓶頸 OLED是自我發光的顯示機制，透過電子(Electron)與電洞(Hole)在有機發光材料複合，使發光材料發光，OLED元件是一種將電能轉換成光能的機制。為了增加光電轉換效率，OLED的陽極與陰極分別置入電洞注入層(Hole Injection Layer, HIL)、電洞傳導層(Hole Transporting Layer, HTL)、電子注入層(Electron Injection Layer, EIL)，以及電子傳輸層(Electron Transporting Layer, ETL)。彩色主動矩陣有機發光顯示器(Active Matrix OLED, AMOLED)每一個像素(Pixel)都需要有控制驅動電路，這個電路以目前用於高解析度LCD的低溫多晶矽(Low Temperature Polysilicon, LTPS)薄膜電晶體(TFT)技術最適合。其結構與製程如圖3所示： 圖3　典型主動驅動的AMOLED結構 AMOLED的製程可分為三大部分，驅動的LTPS TFT、OLED蒸鍍製程與封裝製程。驅動AMOLED的TFT與驅動LCD結構雖然有些差異，但是基本上都是塗布、顯影、蝕刻的黃光製程，採用的製程與設備與LTPS...

為了特定用途，企業或組織自行付費建置限定區域內之行動網路基礎設施，如LTE、5G等，而該網路也只有特定用戶可以使用。因應網路使用需求的提升，行動專網未來幾年將持續穩定成長，根據產業研究機構資策會MIC的研究指出，該市場在2018年產業規模約113億美元，2025年將成長至372億美元，平均年複合成長率(GAGR)高達18.5%。 5G時代，一般消費者的行動上網能為營運商帶來的營收持續萎縮，因此，電信商將營收成長寄望於企業垂直應用，此趨勢帶來行動專網需求，包括營運商及各專網系統整合業者均爭相搶進。資策會MIC認為，行動專網五大特性包括：網路涵蓋廣、網路延遲低、網路容量大、網路安全高、自主網路控管等。 以各區域市場的發展來觀察，美洲市場規模最大，領先歐洲/非洲與亞太市場。頻譜的應用模式約可分為三種：授權頻譜(Licensed Spectrum)、分享頻譜(Shared Spectrum)、非授權頻譜(Unlicensed Spectrum)，授權頻譜是電信營運商將其頻譜授權給企業或第三方使用，也可以為企業或組織建構及營運專用行動網路；分享頻譜是企業或組織可以在擁有或共享的頻譜中營運自有專用行動網路，如美國CBRS、德國3.7~3.8GHz、日本1.9GHz、4.6~4.8GHz、28GHz等；非授權頻段則是企業或組織可以在非授權頻段頻段中運行專用行動網路。  

隨著USB與Thunderbolt介面融合的趨勢底定，USB-IF正在加快USB 4標準的制訂作業。USB-IF主席Jeff Ravencraft表示，按照目前的時程規畫，USB 4標準可望在2019年中，也就是未來兩個月內發布，對應的相容性測試規範則正在同步制定中。USB 4將納入Thunderbolt協定，並一舉把頻寬拉高到40Gbps，同時向前相容USB 3.x與Thunderbolt 3。 為了進一步拓展USB介面的應用場域，使其成為真正的通用介面，USB-IF正在加速推動USB與Thunderbolt標準的融合，預計將在6月或7月正式推出USB 4標準。USB 4將具備40Gbps的通訊頻寬，除了可滿足各種資料儲存設備的連線需求外，還進一步瞄準多螢幕互聯等顯示應用商機。 Ravencraft表示，藉由USB 4，使用者將可很輕鬆地建置出多螢幕作業環境，例如在這次採訪過程中，其所使用的簡報資料就是存放在一台平板電腦上，並利用USB介面將螢幕訊號傳送到另一台顯示設備，以便和記者進行討論跟交流。 除了新的協定標準之外，由於訊號傳輸頻寬更高，因此訊號衰減的速度將變得更快，必須用品質更好的線纜，甚至主動線纜來補償。因此，USB-IF將進一步推動更嚴格的線纜認證規範，並計畫推出進階版的主動式線纜規範。目前USB Type-C的主動式線纜可讓使用者在5公尺以內得到USB標準所要求的通訊頻寬、電力傳輸與顯示功能，但USB-IF技術長Rahman Ismail表示，未來的目標是要讓USB在50公尺外仍可提供10Gbps的傳輸頻寬。這對於USB介面進入工廠自動化等其他應用場域，是相當關鍵的。 除了傳輸性能外，由於快速充電的崛起跟普及，現在USB纜線上承載的能量越來越大，這也使得線纜的品質不僅攸關傳輸性能，還會影響到使用者的生命財產安全。因此，USB-IF也呼籲，業界不要在產品設計上偷工減料，推出無法通過USB-IF驗證的線纜產品，消費者也應該認清一分錢一分貨的道理，不要為了貪小便宜，購買品質低劣的線纜。 但USB-IF也理解，光靠道德呼籲無法解決問題，而且許多USB-IF的成員，也深受劣質充電器、線纜所帶來的困擾。舉例來說，當使用者用劣質的充電器、線纜為平板電腦充電時，若發生火災意外，第一時間一定是找平板製造商要求賠償，而不是劣質線纜、充電器的製造廠商。因此，USB-IF在2019年初已正式推出Type-C安全驗證機制，只有在主機、充電器跟線纜三方彼此認證通過後，才會進入快速充電模式，否則只會用標準充電速度，以策安全。此外，安全認證機制也有助於防範來自USB裝置的惡意嵌入式軟體/硬體攻擊，提升資訊安全。 USB-IF預估，從2019年開始，在品牌設備製造商帶頭下，Type-C安全驗證機制將開始大量普及，即便這項機制並非強制標準，採用的品牌業者也會相當多。

2018年底，美國晶片製造商Xilinx曾與英國第二大銀行巴克萊銀行合作，向Mellanox提出50億美元的收購報價。同時，Microsoft則是聘請了高盛集團進行收購談判，提出55億美元。此外，Intel為併購Mellanox，更是提高價格到55至60億美元。Intel欲收購的原因是，2012年Intel收購了QLogic的無限頻寬技術部門(InfiniBand, IB)和CRAY物聯網部門，成立了Intel的高速互聯部門。Mellanox的InfiniBand技術對於Intel高速互聯部門正在發展的Omni-Path架構(OPA)將能產生顯著效益。 NVIDIA資料中心業務從2016年營收8.3億美元占比12.0%，持續成長至2017年的19.3億美元占比19.9%，直到2018年的29.3億美元占比25.0%。然而，NVIDIA資料中心業務營收表現放緩，特別是2018 Q4資料中心業務營收6.79億美元，低於預期的8.39億美元。 NVIDIA資料中心業務低於預期的原因之一，是旗下最新的高階GPU銷售業績不及預期，加上近期資料中心的預算支出減緩，導致庫存過剩。其中，導致銷售業績不如預期的原因是，雖然NVIDIA在GPU架構中加入了人工智慧應用的張量核心(Tensor Core)，針對深度學習操作的數學運算進行了優化，但是特殊應用積體電路(Application-Specific Integrated Circuit, ASIC)在部分人工智慧方面確實要比GPU要更有優勢，因此越來越多廠商決定自行設計人工智慧ASIC處理器。 例如Google的張量處理器(Tensor Processing Unit, TPU)、Fujitsu的深度學習處理器(Deep Learning Unit, DLU)、Intel的神經網絡處理器(Neural Network Processor, NNP)、阿里巴巴的阿里神經處理器(Ali-Neuronal Processing Unit, Ali-NPU)等等，而這也正是NVIDIA資料中心業務未來的一個危機。 Mellanox總部位於以色列和美國，成立於1999年，現有員工約3,000人，主要業務為生產資料中心的通訊晶片及硬體設備，包括網路晶片、網路介面卡、網路交換器以及網路電纜等。 Mellanox的主要業務有積體電路、主機板、交換器系統、電纜與其他。其中。對應於網路介面卡的主機板業務在收入比重和年成長率都是最重要的業務，從2016年營收3.3億美元占比39.3%，持續成長到2018年營收4.9億美元占比45.5%。 此外，Mellanox是InfiniBand的先驅之一，更是InfiniBand貿易聯盟(InfiniBand Trade Association, IBTA)9大主要董事會其中一員，IBTA成員包括了CRAY、Emulex、HP、IBM、Intel、Mellanox、Microsoft、Oracle、Qlogic。起初IBTA聯盟中只有Mellanox和Emulex專門生產製造InfiniBand產品，然而2012年Intel併購Qlogic InfiniBand部門，2015年Emulex也已經被Avago收購。如今，InfiniBand技術大廠只剩Mellanox與Intel。 InfiniBand是高性能聯網的產業標準架構之一，與高速乙太網路(Ethernet)、光纖通道和其他專有技術競爭，例如克雷公司(Clay)的SeaStar技術等。關鍵的是，無論是InfiniBand或乙太網路等領域，相較競爭大廠Intel、Broadcom、Marvell，Mellanox皆有相當完整的專利與技術布局，而成為本次眾多廠商積極併購的原因。 NVLink結合Mellanox技術推升資料處理效能 面對資料中心市場，NVIDIA本身已具有關鍵的GPU高速通訊互聯技術NVLink，可支援用於CPU與GPU之間的連接等，甚至推出NVSwitch交換器晶片組來加速大量GPU之間的通訊連接。重點是，NVLink技術相較主流的快捷外設互聯標準(Peripheral Component...

  文 ｜ 萬岳憲 資策會MIC產業躍升事業群總監 有一次，我想要描寫一對帶著幼童的年輕夫妻，在餐廳用餐時的彼此互動情形，最好的方法，當然就是去坐在餐廳裡，鎖定對象默默的觀察紀錄互動細節，描寫的內容會比想像的，更細膩動人。但是我突然好奇的想要試試看，用本身經驗值所想像的情境描述，與實際觀察紀錄的結果，會不會產生很大的差異？所以我就先寫了一段想像中的互動情境，然後再外出找個餐廳觀察對象。 猜猜看，結果如何？你猜的沒錯，果然和我預先想像的情境描述有差異，但讓我驚訝異的是，竟然會出現風馬牛不相及的差異。雖然這個結果讓我有點兒沮喪，但是也再次提醒自己，想要避免受到框架思考的束縛，最有效的方法就是要練習跳脫習慣性思考，重新回到本質思考，從問題的本質尋找答案。 《本質思考》一書作者，日本早稻田大學教授平井孝志認為，本質思考就是要不受限於現象或事物的表層，從容易被「黑箱化」的本質，進行思考的態度。平井孝志教授將思考慣性分為九大類，人們只要瞭解跳脫習慣性思考的方法，關注形成問題模式的因素與關係，就不會掉入慣性思考的陷阱。隨著我們對思考慣性依賴程度的深淺，反而可能讓我們走入進退兩難的思考情境，或完全無法思考的症狀。 這個理論可以解釋，為什麼在長時間的會議之後，往往會無法得到具體的結論，或是事後檢視會覺得有點粗糙的結論，因為討論時間愈冗長，我們就會愈依賴慣性思考，而距離創新思維就會愈來愈遠。平井孝志教授認為，被習慣性思考忽略或忽視的現象，就是一個將本質給予「黑箱化」的過程，在這個過程中，我們習慣很有自信的使用經驗值，嘗試推論目前已知人事物的未來發展，這就是《黑天鵝效應》(The Black Swan)作者塔雷伯(Taleb)提出的「知識傲慢」(Epistemic Arrogance)現象。 塔雷伯指出，人們天生就有傾向於，對獲得的知識範疇產生驕傲的態度，認為自己比實際狀況還要多懂一點點，而這個態度會影響我們觀察人事物的視野。一點點的傲慢，影響一點點的視野，往往這一點點就會讓我們不小心陷入困境，傲慢會隨著知識成長，當知識在增加的時候，自大也同時伴隨著茁壯，就愈容易引導我們將問題「本質」黑箱化。 唯有瞭解知識極限的人，才會謙虛的對待知識，並時時刻刻對自己的知識產生懷疑。義大利文學家安伯托艾可(Umberto Eco)擁有三萬本的藏書，當訪客看到成堆的藏書時，都會驚訝的問：「這些書您都讀過了嗎？」，艾可教授風趣的回答，卻讓訪客更驚訝，他說：「沒有，這些都是我還沒讀過的書！」。原來這浩瀚的書架，不是要展示擁有者的博學，而是在提醒擁有者，世界上還有許多應該要學習的知識。 時尚品牌香奈兒創辦人卡爾拉格斐(Karl Lagerfeld)，個人也擁有超過30萬本的藏書，我不知道他是不是全部都讀過，但是巨量的藏書，展現出他對知識的尊重與謙虛。塔雷伯(Taleb)認為，擺滿「等待閱讀」的書籍，是一個「反圖書館」(Antilibrary)的概念，使用「反」(Anti)字的用意，就是要提醒世人，隨著年歲增長，閱讀過許多的書，學習許多的知識，就要更明白自己還有更多的不了解與無知，要時時刻刻的將自己圍繞在大量「等待閱讀」的書堆裡，持續提醒有限的生命，在面對無限的知識時，應該展現的謙卑態度，其實這也是《禮記-學記篇》裡所闡述的「學然後知不足」的道理。 也許，創意就是來自於放棄知識的傲慢。 我發現許多的「滿意度問卷調查」，就是掉入「本質黑箱化」的陷阱，這個現象在服務業特別明顯。許多連鎖餐飲業，將實體問卷改為數位問卷，完全忽視隱藏在事件背後的本質，直接將現象的反面或對立面視為問題的答案，然後再根據這個答案的脈絡，構思推展許多的附加作業流程。 其實，只要重新檢視「滿意度問卷調查」與「顧客」之間的因果關係，就會觀察到顧客使用「數位問卷」的過程，這個過程很容易形成「回收率」的障礙，而「回收率」是滿意度問卷調查的本質。也就是說，顧客意見要回收得愈多愈好，從統計的觀點來看，愈多的樣本數，才能愈有信心的推論母體，然後再將分析的結果，作為日後改善精進的參考依據。 問卷回收率的稀少，易導致顧客回饋意見的代表性不夠堅強，就會影響一點點企業營運的視野，然後企業就會一點一點的認為，顧客都沒有回饋負面意見，所以慣性的接受反向的結果，就是「顧客都很滿意」。有時候，企業會偶發性的放棄知識的傲慢，突然發現問卷回收率不足的問題，然後內部就會引發一連串的「刺激問卷回收率」行動方案，投入更多的人力物力之後，可能得到的是「十分耕耘，二分收穫」的問卷回收率，因為所有的行動方案，都還是在忽略本質的錯誤方向進行。 想要瞭解人事物的本質，就要確實探討彼此的因果關係，但是我們經常誤認人事物之間的相關形態，就是因果關係。在學術領域，要找出因果關係的最好方法是隨機實驗研究，需要一段時間的資料蒐集與驗證，但是一般企業講求時效性，較難凡事都透過實驗研究，最簡單又快速的方法就是實地觀察。 韓系品牌LG新設計的冰箱，輕敲兩下冰箱門，內部的就會亮起，讓你一眼就能看到冰箱裡面，有沒有你想要拿的物品，不需要打開冰箱門就能確認，讓使用者又方便又環保省電；日本物流業者大福集團(DAIFUKU)在為企業顧客運送新購電腦的過程中，會依顧客的需要提供安裝軟體的服務，讓顧客在收到電腦之後，就能立刻開機使用，而且還能跟目前的工作內容及環境無縫接軌，完全沒有更換新電腦所帶來一連串更新設定值的困擾。 我透過實地觀察，才瞭解自己對年輕夫妻互動描述的盲點，我認為LG和DAIFUKU提供與人性需求本質貼近的魅力服務，應該也是透過深刻觀察「人事物」三者互動的因果關係，所發想的新設計、新服務，有人稱為是創新創意，但是我卻比較喜歡稱它是「放棄知識傲慢的本質思考」。 最近，我就親身體驗了第一線服務人員的魅力服務。因為我想更換家用WiFi的無線分享器，可是我對分享器的設定實在不在行，心想不如就問問店員有沒有更好的辦法，結果店員立刻反問我的家用網路環境，然後很親切的問我要不要幫忙設定，我點點頭說：「太好了！謝謝」，店員又很專業的問我：「可以現在幫你打開包裝盒嗎？」，我知道他是要我當場監視安裝過程的意思，再次點頭說謝謝後，店員就開始一連串很俐落的動作，期間只要求我協助輸入網路名稱及密碼，我選擇使用目前已經在使用的網路名稱及密碼。然後我只記得自己看了幾封電子郵件，回覆幾個Line訊息後，就聽見店員跟我說設定好了，我一抬頭，看到店員正準備著要在我眼前重新包裝這台產品，眼神示意要我再次監視包裝過程。 果然我回到家裡，插上電源與寬頻網路線，所有的設定都沒有改變，家中成員也沒有重新設定的困擾。我不知道這樣的服務，是個人臨時起意，還是公司的政策，但我認為這就是從使用者需求提供服務的本質思考，3C賣場不應該再要求顧客講出完整精確的規格需求，而是要根據顧客的使用情境，提供最符合顧客需要的產品及無困擾服務，這樣就會形成差異化服務的魅力品質。 這家3C賣場以讓顧客「足感心」為經營理念，我這次的體驗，真的是「足感心」啊！