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陣列天線/波束成形 高頻毫米波雷達又精又遠
毫米波雷達(mmWave Radar)在車用感測器領域已占有一席之地,一方面由於歐洲電信標準協會(ETSI)和美國聯邦傳播委員會(FCC)制定的頻譜規則和標準已禁止新產品使用24GHz超寬頻段,另一方面車用感測器也要求更精準的感測解析度,因此,高頻(77~79GHz)毫米波雷達開始快速發展。為提升高頻毫米波雷達精度,工研院資通所技術副組長陳文江指出,透過陣列天線與波束成形(Beam Forming)技術可以讓毫米波雷達更精準、傳輸距離更遠。
工研院資通所新興無線應用技術組組長丁邦安表示,毫米波雷達在車用感測方面的應用最初是因為先進駕駛輔助系統(ADAS)的興起,後來才進入了自駕車發展的領域。但是自駕車感測器要模仿的器官就是人眼,而人眼是一個非常偉大的器官,要用機械替代如此精密的感官有相當大的挑戰。因各種車用感測器如光達(LiDAR)、毫米波雷達、攝影機等分別有技術上的優劣勢,目前感測融合技術互補乃是車用感測器主流趨勢。
但丁邦安也提到,感測融合也有其困難,由於感測器數量多種類又不同,資訊量當然就跟著增加。資訊量大的情況下,若是不同感測器的感測結果產生矛盾,要如何判斷將是一大挑戰。以現在的技術來說,正確的感測和運算可以達到辨識物體的能力,但在車用領域同時也要求短時間做出正確的判斷,過於複雜的演算法和大量的感測器也會讓成本變得高不可攀。因此,丁邦安認為短時間內,毫米波雷達的主要舞台還是在ADAS和主動安全的領域。
針對高頻毫米波雷達如何提升精準度,陳文江進一步說明,理論上頻率越高傳輸距離是越短的,因為高頻會有衰減的問題,而77~79GHz的衰減至少是24GHz的九倍以上。而之所以會選擇高頻毫米波雷達是因為高頻的波長短,波長短就可以掃描得更精細,因此解析度就會比較高。
為了解決高頻訊號衰減的問題,可以透過陣列天線的方式讓傳輸距離提升、掃描範圍變廣。藉由開關天線改變使用天線個數的方式控制波束,即波束成形技術,集中波束便能使傳輸距離變遠,寬波束可以進行短距離大角度範圍的掃描。在IC發射功率固定的狀況之下,藉由波束控制即可以調整訊號傳輸距離。且由於高頻的天線可以做得較小,而且可直接印在PCB板上再拉到IC上做成小模組,因此增加陣列天線的成本並不會太高。
丁邦安總結道,車用對於安全性的要求非常高,萬中不能有一失,高頻毫米波雷達要在車用領域普及會遇到最大的困難在於道路實測與成本。目前藉由提升運算量、增加天線數量、提高雷達頻率都可以讓解析度與辨識度提升,技術方面和理論已足夠成熟,但是成本將會高到難以接受。在安全與成本的拉鋸之下,高頻毫米波雷達用於自駕車仍有一段路要走。但是可以肯定的是高頻毫米波雷達在車用領域取代低頻毫米波雷達將只是時間的問題。
手機廠積極切入 TWS藍牙耳機成長率達52.9%
根據TrendForce旗下拓墣產業研究院報告指出,隨著藍牙5.0的問世,解決真正無線立體聲(True Wireless Stereo, TWS)藍牙耳機的傳輸與耗電問題,加上Apple推出AirPods後市場快速成長。2019年Samsung、Sony、華為、小米等手機品牌廠也相繼推出TWS藍牙耳機,預計將帶動2019年TWS藍牙耳機出貨量達7,800萬組,年增52.9%。
拓墣產業研究院指出,TWS藍牙耳機逐漸成為市場熱門議題,其產品特色除了聲學性能之外,還強調各種功能服務,比其他耳機產品更接近手機等消費電子的產品策略,再加上具有成為出貨量達「億」級產品的潛力,使得包括Apple、Samsung、Sony、華為、小米等品牌皆積極推出產品,其中以Apple的AirPods占據主要市場,市占率約51.3%。
此外,為增加TWS藍牙耳機附加價值,手機廠也在TWS藍牙耳機上開發語音助理和語音應用,尤其若是考量到要有更快速反應的語音功能,除了強化傳輸功能外,TWS藍牙耳機中也將會搭載簡單的語音助理,讓耳機就能做到特定功能的語音辨識、分析,減少資訊資料的傳輸量和反應時間,此發展趨勢將帶動TWS藍牙耳機硬體性能的提升。因此,除了藍牙通訊晶片外,包括運算晶片、記憶體、甚至是MEMS麥克風都會是TWS藍牙耳機未來需要升級的關鍵零組件。
以目前零組件需求與供給狀況來看,TWS藍牙耳機未來若是導入語音助理,降噪或聲音辨識勢必將成重要功能,也將使得MEMS麥克風數量採用有所增加,一組至少會達到4~6顆的數量。而在關鍵的藍牙晶片模組的部分,除了Apple搭載自行開發的藍牙晶片外,品牌廠多採用國際大廠Qualcomm、Broadcom以及陸廠恒玄的晶片,另外,包含台灣廠商瑞昱、絡達、原相等也陸續推出TWS藍牙耳機晶片模組產品,並陸續吸引品牌廠採用。
中美貿易戰助攻 新漢力拓IP CAM業務迎轉單商機
中美貿易戰越演越烈,台灣安控業者也因而獲得轉單效益,並趁此擴大監控設備市占率。新漢董事長林茂昌表示,從美中貿易戰開始以來,網路攝影機(IP CAM)轉單情況便陸續浮現,該公司IP CAM業務也因此明顯成長。市場則預估,2018年新漢IP CAM業務可望年增2成,2019年上看4~5成。
林茂昌指出,新漢的IP CAM業務已發展5年以上的時間,但之前因受到中國安控業者(如海康威視、大華科技等)挾生產、製造成本優勢影響,因此經營的比較辛苦。不過,在中美貿易戰爆發,且越演越烈之後,歐美業者對於在中國生產有所疑慮,擔心在中國生產恐受到影響後,便開始將訂單轉移至台灣業者,新漢也因而收到部分歐美客戶的訂單;而因應中美貿易和轉單效應,該公司已將部分產能從中國移回台灣。
另外,據紐約時報日前報導指出,外傳美國政府下一步計畫將中國安控廠商列入黑名單,限制中國影像監控巨頭購買美國技術的能力,預計將海康威視、大華科技等公司列入黑名單。對此,林茂昌則說明,目前沒有因此而有明顯的轉單情況出現,但預期會有利於後續的接單狀況。
林茂昌補充,依照目前己接入的訂單來看,在轉單效應帶動之下,2018年IP CAM的業務將較2017年會有明顯的成長;未來若轉單持穩,2019年的成長幅度可望比2018年更高。也因此,新漢除了先將部分產能移回台灣之外,未來也不排除在板橋新建產線或擴廠,以因應轉單商機。
標準/嵌入式保護元件並行 工業系統網路安全有保障
針對工業資產與電網等基礎設施所發起的網路攻擊旨在竊取商業機密、破壞服務並損害經濟。竄改工業系統還會影響安全並可能為工作人員或一般大眾帶來傷害或災禍。攻擊者可能是獨行俠、恐怖分子或犯罪組織,也有可能是政府扶植的團隊,他們技術實力雄厚、資金來源廣泛且動機各異。
無論他們擁有多少資金或目的何在,很顯然地,駭客的能力及提供給他們的資金不斷地在提高。採用任何工業系統的組織機構都可能成為網路攻擊的目標,因此他們必須採取措施保護自己,而這不僅需要對工業網路及其薄弱環節進行清楚的分析,還需要一個全生命週期的解決方案來管理嵌入式控制系統。
工業控制包含IT/OT 安全問題須從整體分析
現代工業控制系統包括資訊科技(IT)和操作技術(OT)兩個部分,這兩部分互聯互通。安全問題不僅需要從端對端的層面解決,還可根據如圖1所示的整體安全鄰里進行分析。
圖1 工業網路中的安全鄰里
有了圖1網絡中各個環節的概念後,用2015年對烏克蘭電力基礎設施所進行的網路攻擊為例,說明IT和OT基礎設施為什麼需要適當的保護。駭客透過發送大量釣魚電子郵件,並夾帶惡意軟體感染的附件來發動攻擊。只要有一封電子郵件不小心被打開,就能為駭客帶來獲取登入細節及密碼的機會。雖然防火牆已將IT網路和電源控制系統分開,但盜用的認證資訊仍有助於駭客從遠端登入公共事業單位的SCADA系統。
駭客首先會透過攻擊IT基礎設施的薄弱環節以進入系統,隨後就會利用OT側的薄弱環節控制網路上的設備,進而最大化其破壞程度。這包含重新編寫PLC等控制器韌體,讓營運商在斷電後無法馬上重新獲得控制,營運商只能實際派人到每個現場手動控制之後才能恢復電力,這不僅需要幾個小時才能完成,而且還帶來了諸多不便和額外的電力中斷成本。
顯然,為了抵抗針對網路IT側的攻擊,替電腦操作人員進行警惕性威脅意識培訓及惡意軟體檢查是非常重要的,但保護OT側的嵌入式控制器也同樣重要。一個有效的安全性原則必須認知到IT和OT網路運作採用不同的協定,且須滿足使用者對保密性、完整性和可用性(CIA)這個安全鐵三角的不同期望。表1比較了典型高階IT和OT的工作模式,以及它們對系統安全保護的優先順序。
駭客技術日新月異 完整安全方案更顯重要
駭客使用的軟硬體技術不斷進步,已變得越來越強大且複雜。儘管採用的是部署的當下市面上提供的最好防禦技術所建構的系統,其安全性也不可避免地會隨時間推移而下降。擁有四個階段生命週期的完整安全解決方案(圖2)不僅可提供強大的保護,還能偵測未經授權的存取,進而在最大限度下幫助減少暴露的弱點。這可限制損害隱憂並促進系統恢復。
圖2 四個階段的安全生命週期
生命週期的第一階段就是在系統部署時,以當前所有的知識盡可能為系統提供最強大的「保護」。這應該以在軟硬體上提供多層保護的深度防禦策略為基礎。深度防禦策略的意思是不僅要涵蓋啟動軟體(Boot-time Software),還要包含系統運作時的工作。
第二階段是假設有一天系統會遭受駭客攻擊,其能確保運用有安全認證及用於監控任何非計畫或非授權系統的監控技術來「偵測到」系統已受損。在烏克蘭攻擊事件以及震網病毒(Stuxnet)等利用系統漏洞的攻擊中,目標系統已損壞了數個月;駭客在存取系統的某個部分之後,就能轉向系統的其它部分,擴大他們的攻擊規模。
當在正常工作及安全性為最高優先順序的工業系統中發現有系統受損時,系統必須要有「恢復力」,讓系統能恢復至安全模式或縮小工作範圍,同時通知操作人員和維修人員系統已損壞。
最後,必須把安全生命週期看作一個閉環,讓現場設備能夠反饋它們正在經歷的攻擊和受損詳情,以便讓維修人員能依據此資訊採用安全補丁來「修復」現場系統,並提高類似配置現場系統的安全性。
強化信任鏈 保護嵌入式元件扮要角
OT基礎設施的有效安全性取決於是否能夠為鄰近的控制器、控制網路和I/O上建構安全解決方案奠定基礎。雖然可使用各種不同的技術來保護每個鄰近區域的系統,但每種情況下的總體安全目標是相同的。在這些安全鄰里中,維護每個數位系統運作中的「信任鏈」(圖3)至關重要。
圖3 嵌入式元件的信任鏈始於最底層的元件硬體
當認知到系統的安全強度是信任鏈中最薄弱的環節,晶片供應商如賽靈思,便透過旗下Zynq Ultrascale+系統單晶片(SoC)所提供的特性,為硬體及啟動時的軟體層面建立強大的安全基礎。這些包括不可變的元件標誌和啟動ROM、防竄改功能、eFuses中的整合安全金鑰儲存以及用於載入安全硬體的位元流認證和加密等。受保護的啟動韌體隨後會強制執行安全啟動,並執行第一階段的啟動載入程式,如果檢測到軟體完整性受損,表示發生了竄改,就會停止該進程。在更高層次上只載入經過認證的數位簽署之操作系統影像。
一旦系統啟動並開始運作,與任何其它設備的通訊就必須使用經過認證的通訊通道進行保護,且若需要保護動態資料還應該加密。除此之外,晶片商也於FPGA採用整合式硬體加速器,為RSA-SHA和AES等這類產業標準加密演算法提供強大的安全加密通訊支援。此外,當與系統中非揮發性記憶體(NVM)晶片等其它IC進行資料交換時,也可運用使用者無法讀取的設備獨有金鑰來提供保護。最後,該SoC還支援測量啟動、測量應用程式啟動和TPM(可信平台模組)PCR擴展等監控功能的系統。這些鏈中的連結都是必備的,這是為了要保護端對端安全架構中的每個設備的運行和完整性。
這些安全特性中的互聯層,從底層設備硬體到驗證的操作系統和應用軟體,不僅可保護設備的工作狀態,也可保護與FPGA硬體設計以及在該設備上運行的代碼有關的智慧財產權(IP)。該IP若被竊,不僅有可能會為設備製造商帶來損失,還會因設備被複製而產生進一步攻擊等的其它風險。
實現最佳安全實踐 標準/軟硬技術雙管齊下
雖然駭客確實帶來越來越複雜的威脅,且背後有強大的資金支持,但安全專家也越來越瞭解發起攻擊的方法和最有效的應對措施。這方面的證據包括國際工業控制系統安全標準IEC 62443的發布、可信賴運算組織(TCG)和工業互聯網聯盟(IIC)的工業網際網路安全架構(IISF)為可嵌入式系統建立最佳安全實踐。
對此,晶片供應商如賽靈思不僅協助制定IEC 62443標準,同時也是TCG和IIC的成員。FPGA晶片和設計工具中支援的重要安全功能(圖4)不僅可幫助使用者創建符合IEC 62443-4-2標準的工業控制平台,而且還可以加速他們產品上市的時程。此外,現在還推出各種新機制,幫助在供應鏈中安全地安裝客戶金鑰和獨有的裝置識別碼。
圖4 各種服務、工具和硬體特性相結合,能協助終端產品達到IEC 62443標準
現今的工業控制系統很可能受到網路攻擊,而這些攻擊的強度和複雜程度只會越來愈高。高效的安全性原則不僅要確保強大的保護功能,還要包含四階段生命週期內的偵測、恢復力和修復。強大的硬體認證加上支援安全啟動、軟體測量及加密的特性,是能夠以最大限度降低OT設備層面攻擊的關鍵。「知識就是力量」這句名言蘊含著網路安全的真諦。OT設備開發商應花時間去瞭解網路威脅和業界最佳實踐的發展,並瞭解如何使用已經建構在最新SoC元件中的保護特性。
(本文作者任職於賽靈思)
食品產業鏈數位化進行式 「食聯網」以智慧科技展新意
以下是關於食物的幾個重要事實:全世界有四分之三的食物僅來自於十二種植物和五種動物。我們已經種植了足以餵飽100億人口的糧食,但仍有九分之一的人口營養不良。同時,這可能也是歷史上首次,有更多的人是因為飲食失衡而死亡,而不是因為飢餓。現在,請思索一下這些內容。
全球食品產業是一個非常龐大而且複雜,規模高達數兆美元的產業。從農場、牧場和果園、漁場、溫室和屠宰場到超市和便利商店,各類業者種植、採收、加工食材、運輸、包裝,並將它們配送至橫跨全球五大洲的綿密通路之中。
現今,數位科技已經在食物供應鏈中的每個環節扮演著重要角色。也就是說,如果數據是產業數位化的主要驅動力,那麼用來收集、傳輸、儲存和處理數據的技術則是關鍵的促成因素。所謂數位化,其實就是擷取數據、在邊緣或雲端進行分析、以及利用數據來最佳化開發工作。數據品質的提升,以及用來收集、傳輸和分析數據的技術通常會帶來更佳的流程,或是全新的應用。
雖然我們可能須要花幾年時間才能獲得食品產業完全數位化的成果,但其成果將是豐碩的,包括:以較低的環境成本提高農業生產力、以更高的食品安全建立更透明的供應鏈,並減少欺詐。更智慧的包裝可改善物流、延長保存期限、減少浪費,而新的配送系統可以提升便利性。到2050年時,全球人口將逼近100億大關,我們建構的「食聯網」(Internet of Food)對於支撐如此龐大的人口將至關重要。
挑戰傳統與未來
1798年,英國人口學家Thomas Malthus便大膽預言,人類的持續繁衍最終將超過地球的負荷。從20世紀初的工業革命,到本世紀中葉,更新、更強韌的植物品種、人工肥料和農用化學品,以及近年來的基因改造生物,雖然不斷在增加全球糧食的產量,但是,人口成長一直以來都是全球食品科技突破的一大挑戰。
但這次可能會有所不同嗎?到本世紀中葉,全球糧食需求預計將增加約60%。隨著中產階級的人口越來越多,他們對飲食的要求更高,需要更多樣化、更營養的食品,特別是對肉、蛋和乳製品等能量和營養密集的畜牧產品的需求會更高。
隨著氣候變遷,人口成長也對糧食系統帶來了難以預測的後果。例如,土壤的營養成分日益枯竭,影響了全球的農產收成。由於缺水地區的地下含水層日漸乾涸,也使地下水資源受到威脅。而全球糧食系統本身,由於占全球溫室氣體排放量達到驚人的20~30%以及消耗70%的淡水用量,使得問題更加嚴峻。
這種情況是前所未見的,但因應現在所面臨的挑戰,我們所擁有的科技能力也是前所未有的。根據世界經濟論壇的報告,已有十多種新興技術被視為具備重塑食品產業的潛力,其中至少有六項─包括精準農業、即時供應鏈監測以及食品感測等,都與數位科技息息相關。
在大量的低價感測器、雲端上幾乎免費的分析和儲存容量、以及新興無線通訊和定位技術的帶動下,數位化可望把農業生產力推升至全新的境界。
以最新一代的高精準度定位技術u-blox F9為例,透過利用多頻全球導航衛星系統(GNSS),並與GNSS校正數據結合,可大幅降低技術的擁有成本。此技術不僅將應用擴大至更寬廣的市場,還能為開發新的自主化解決方案奠定基礎,例如自動駕駛農用車或無人運送機等。
數據與分析提升效率/產量
從一開始,農業就是依靠經驗,隨著季節更迭,世代交替,經過艱苦的試錯過程才發展至今。但是隨著農業發展為科學,並成為一門生意,透過最佳化的機械採收並因應人們的消費需求,農業進步的速度越來越快,產量越來越高,品質也越來越趨穩定。
農業的施作方式不斷地進化推展。以農曆時程為基礎,傳統的農民曆已被更合理的科學方法所取代。在可能的範圍內,播種、耕種、施肥和噴灑農藥等所需的體力勞動也都可由機械設備代勞。現今,分散式感測器、高光譜相機和衛星定位的結合,可使所需的農業勞動投入降至最低。它們還有助於保護環境,節約用水,並使消費者更少接觸到具毒性的農藥。
感測器、數據和自動化也改變了畜牧業。今天,有些連網乳牛已配備了計步器和牛隻行為追蹤項圈來監控放牧時間,還有其他的感測器可安裝在它們的乳房、尾巴,甚至胃裡。數位科技和精準畜牧不僅可以提高牧場的效率,還可以更輕鬆地達到高品質標準。
透過配備可捕捉窄頻帶光線(Light Narrow Frequency Bands)的高光譜相機,農民可利用無人機在田野上飛行來遠端監控農作物。由瑞士的Gamaya等新創業者提出的解決方案能讓農民繪製各類地圖(圖1),包括農作物類型、壓力因素,用水量和生化品數量等。有了這些資訊,農民可以進一步最佳化農業投入的利用率,同時,也能透過幾近手術精準度的無人機來進行噴灑肥料或農藥。
圖1 由瑞士公司Gamaya等新創業者提出的高光譜影像數據,可讓農民繪製各類地圖,包括農作物類型、壓力因素、用水量以及生化品數量等。
改造食物供應鏈
供應鏈的發展歷史與貿易一樣地古老。最早的貿易商品特點是它們不易腐壞。例如,鹽和乾燥香料,它們能夠穿越撒哈拉沙漠或絲路不會變質。今天,我們對於商店所提供的商品有著更高的期望。易腐壞的商品通常必須在幾天內設法通過食品通路到達最終消費者(圖2)。如果未能如此,全世界所生產的糧食中,大約有三分之一都可能面臨風險,也就是說,會有高達13億噸的食物可能被丟棄。在食物供應的過程中,它們被運輸、加工、測試品質、儲存,包裝並運送至全球各地,最後到達消費者附近的超市或餐廳。
圖2 當一顆草莓被摘下、一條魚從水裡被撈出來,或者母雞下了一顆蛋的那一刻,一場對抗時間的比賽就開始了。
數位技術可使供應鏈達到前所未有的資訊透明度。無線資產追踪裝置、智慧包裝和射頻辨識(Radio-Frequency Identification, RFID)標籤都可用來確保商品能準時、完整無缺地透過食物鏈來運送,而且低溫供應鏈不會中斷。蜂巢式數據傳輸和硬體的成本,長期以來一直是廣泛部署無線感測器網路的瓶頸。最新一代授權的低功耗廣域網路,包括LTE-M和NB-IoT,如u-blox SARA-N3 NB-IoT模組,透過提供增強的地理覆蓋範圍、低成本硬體和數據資費方案,以及在某些使用案例中超過10年的電池使用壽命,正迅速地掃除這些限制,包括農作物監測、牲畜監測和車隊追踪等,將會是首波獲益於此技術的應用。
此外,透過利用區塊鏈(一種分散式分類帳Distributed Ledger),遵循性報告(Compliance Reporting)可以大規模地自動產生,以確保供應鏈中每個步驟的資料準確度。
食物供應鏈智慧化流程革新
雖然食品供應鏈對消費者來說是不透明的,但超市和其他賣場的變化卻很難不被注意到。Amazon Go超市是第一個完全取消人工結賬的超市,沃爾瑪首創的貨架掃描機器人也是自動化的新概念。在不久的將來,物聯網、人工智慧和虛擬實境的結合將提供全面改造和強化購物體驗,並使用互動式表格為消費者提供有關食品出處、營養價值和廢物處理說明的訊息。
透過讓網路中的各個節點傳遞資訊,網狀網路(Mesh Network)技術提供了一種可有效擴展無線感測器網路的新方法,使其能擴展覆蓋範圍,並實現包括連網超市在內的廣泛應用。藍牙網狀網路這類的標準化平台可確保裝置保持互通性,即使它們來自不同的供應商。此外,透過能夠利用行動通訊網路傳輸訊息的節點─形成所謂的毛細管網路網狀網路還能進一步擴展,以實現雲端應用。
然而,若決定在舒適的家中購買生鮮雜貨,那麼,消費者可能會錯過這些發展。據Tetra Pak的研究,有14%的消費者會在網上購買生鮮雜貨,而且有59%的消費者打算這樣做。到2021年,預估電子商務將占所有食品購買量的10%。
不過,購買的產品仍然可以識別,但包裝方式會有所革新。屆時,智慧包裝將告知消費者食物何時過期,以減少被丟棄的過期食物數量。此外,了解顧客在用餐後的體驗也一樣重要,具備特定數位程式碼的個性化智慧包裝將能與顧客互動、提供學習和娛樂特性。而且,生產廠商也可藉此更深入了解他們的消費者。
食聯網將帶動破壞式創新
食物最初是一種生存的手段。當衣食無虞時,它成為身分地位的表徵、情感安慰的來源、全球暖化的貢獻者,甚至有時是有害的成癮物質。社會趨勢都指向了更加豐富的食物多樣性。根據Accenture的報告,對健康的期望已成為消費者的最高目標,他們願意為更健康的食品花更多的錢,同樣地,他們希望食用具備透明資訊和永續來源食材的食品。
那麼十年後,我們會在餐盤上看到什麼呢?或多或少,會與今天吃的東西相同嗎?或者,我們可能會從基於微生物的高營養和可持續食物中獲取主要營養素?還有很多問題尚待解答。未來,人們是否會像過去渴望節慶家庭聚餐一樣地渴望明天的Food X.0?或者,是否會堅持烹飪傳統,只是使用更有效率的種植、加工和運送食材?有一點似乎是肯定的:食物鏈中每個一步驟的量化、數位化和整合都只會加速進行。與此同時,營養基因學和個人化營養、實驗室培養的「肉類」和食用昆蟲等新趨勢也都即將出現。從農園到餐盤─以及在食品工廠、實驗室和商店中─「食聯網」已經推翻了許多習以為常的做法。我們可以深具信心地說,未來,將會出現更多的革命式創新!
(本文作者為u-blox台灣區總經理)
PCBECI標準搭橋 電路板產業走向工業3.x
PCB走向智慧製造 通訊標準化是關鍵
TPCA專案經理張致遠表示,台灣的印刷電路板產業普遍都已經進入工業2.0,也就是導入自動化機台的階段,但要在這個基礎上繼續向前行,將遇到許多挑戰(圖1)。
圖1 PCB產業邁向工業4.0的各階段將面臨不同挑戰
目前還在工業2.0階段的廠商要走向工業2.5,也就是打破設備孤島,讓機台彼此互聯、擷取資料,最大的挑戰有二:一是缺乏導入的動機,因為不知道收集好這些資料之後,該如何進一步應用;二則是機台設備沒有標準化的、經濟的通訊介面。有些新一點的機台所採用的可編程邏輯控制器(PLC),採用的是供應商自己發展出來的專有通訊標準;有些舊機台則只有非常陽春、甚至沒有通訊介面。事實上,很多PCB板廠使用的設備,機台年齡都已達20~30年,比平常操作它的作業員年紀還大。
至於從工業2.5走到工業3.0,甚至進一步提升到工業3.0+,大多數業者所面臨的問題則是缺乏足夠的IT人才。因為在實現機台互聯,取得大量資料之後,業者必須要具備相對應的IT開發能力,才能做好資料整合、分析的工作。有些已經走到3.0階段的業者,下一步要面臨的挑戰則是要建立數據模型分析、預測的能力,同時也要開始思考企業流程改造,以及和外部供應商資料流程整合等更棘手的問題。
簡言之,從工業2.5開始,IT人才、資料科學家對企業營運的重要性會越來越高,同時企業主事者也必須開始思考企業內、外部作業流程的改善。對於缺乏IT相關人才是常態的PCB產業而言,智慧製造是一條漫長且考驗眾多的道路。
但千里之行,始於足下。PCB產業的智慧製造升級,必須優先解決機台聯網的問題,後面才能進一步談資料採集跟分析,最後才能進展到數位決策。也因為如此,TPCA與國際半導體產業協會合作,將半導體機台互聯所使用的SECS/GEM介面標準簡化成適合PCB設備使用的PCBECI標準。
軟/硬板大廠帶頭示範
不過,張致遠也提到,半導體產業花了20年時間,才讓設備聯網全面普及。PCB產業即便可以學習半導體製造業的經驗,也不會在短短一兩年內就看到機聯網在PCB產業全面普及。
也因為如此,TPCA才會與多家設備、系統整合業者合作,推出20家中小型板廠、100台機台互聯的示範計畫,希望藉此點火,讓PCB機台聯網的概念能夠開始擴散到中小型板廠。台灣有數百家PCB業者,其中絕大多數都是中小企業。因此,讓中小企業開始動起來,是讓PCB產業整體向上提升的重點。
至於大型PCB或大型軟板廠,則是扮演領導者的角色。例如2017年TPCA就跟廠商攜手,結合政府計畫,成立了PCB A-Team跟PCB智慧製造軟板聯盟兩個示範性計畫。
A-Team是PCBECI的第一個應用實例(圖2),由研華、迅得、欣興、敬鵬跟燿華組成,主要是針對單一廠商內部的智慧製造,提出示範性的數據整合平台跟解決方案服務平台,包含產線動態排程、良率預測、設備監診與預防性維護等應用,展現出PCB製造智慧化的一個可能發展路徑。
圖2 針對硬板生產所設置的PCB A-Team示範團隊
軟板聯盟則是以跨企業的資訊整合為主,由嘉聯益、聯策跟柏彌蘭金屬化三家廠商參與(圖3)。其中,柏彌蘭金屬化是嘉聯益主要的原材料供應商之一,其所提供的原料對嘉聯益的軟板製程良率會產生影響,但因為每批原料在特性上多少都會有些差異,因此嘉聯益的生產線必須因應來料的特性調整生產參數。三家廠商藉由開發智慧預處理技術與建置跨公司聯網平台,實現了製程參數動態調整,讓產品良率明顯提升了50%;當良率下降需要排除狀況時所需的時間,也縮短了50%,從而讓相關業者得以藉由智慧製造技術擺脫競爭者的威脅。
圖3 針對軟板生產所設置的PCB智慧製造軟板聯盟
上述兩個示範性計畫是從工業2.5走向工業3.0、甚至工業3.5的領導計畫,目前執行起來的效益相當顯著。因此TPCA相信,很多中小型板廠可以藉由這兩個由大廠帶頭執行的計畫,對自家的智慧製造產生更具體的想法跟目標。
智慧製造開始向中小型板廠擴散
而為了推動智慧製造在PCB產業進一步擴散,TPCA號召多家設備廠商與系統整合業者共同成立設備聯網示範團隊,將協助台灣中小型20家板廠做100台設備機聯網IoT升級。經過1年籌備,PCBECI設備聯網示範團隊於2019年2月21日正式啟動。
示範團隊是由沃亞科技、志聖工業、東台精機、揚博科技、群翊工業共同組成,並在工業局楊志清副局長蒞臨見證下,宣示以共同的PCB設備通訊協定協助台灣中小型板廠做智慧製造升級,並在政府支持下,強化本土設備商之技術研發能力,進而穩固台灣在全球PCB領域之領先地位。
PCBECI是TPCA與國際半導體產業協會(SEMI)共推的產業標準。因為PCB製程繁複,設備種類繁多,為解決底層設備溝通的問題,因此有PCBECI的產生,並在台灣本土設備商率先採用下,以示範團隊形式做產業的扎根推廣,於此同時,團隊在2018年更獲政府計畫支持,加速協定的普及。
整體來看,目前PCBECI四家設備廠商(志聖、東台、揚博與群翊)所推出的智慧型PCB製造設備,除了最基本的機聯網功能外,多還將資料可視化、設備監診及配方/製程參數中央管控列為主打功能。由此也不難看出,PCB的智慧製造設備要解決的問題,輪廓已經越來越明晰(圖4)。
圖4 目前PCB板廠在曝光、鑽孔、蝕刻與烘烤製程所遇到的問題。
台灣電路板協會梁茂生副理事長指出,機器聯網收集資料象徵PCB智慧製造正在打通任督二脈,也希望透過此次計畫能建立有效且具效益的商業模式,未來能很快地在PCB業界複製擴散,讓業界得利。
PCBECI示範團隊中唯一的一家系統整合商(SI)--沃亞科技,則是整個示範團隊的代表。沃亞總經理郭一男表示,20家中小型板廠的機聯網升級只是PCB智慧化的起點,後續示範團隊將與整個產業鏈攜手合作,擴大PCBECI的應用範圍,以提供產業更好的服務內容。
智慧化帶來標準化 良率更有保障
機台聯網除了是實踐大數據分析,進入智慧製造時代的必要基礎建設之外,對許多中小型板廠而言,也能帶來生產作業標準化的效益。目前有許多中小型板廠的生產線,為了提高作業效率,給了操作機台的作業員非常大的控制權限,甚至可以直接調整機台的生產參數。
工業生產必然有誤差,但在生產參數統一的情況下,誤差範圍是可以被控制的。如果讓作業員自己調整生產參數,將會帶來良率失控的風險。過去就曾經有中小型板廠的作業員為求提升其所負責的工站生產效率而自行調整參數,結果造成最終產品不良率明顯增加的情況發生。
但在機台全面聯網之後,所有機台的生產配方、參數將統一由系統指派,作業員對機台的操作權限將受到更多限制。雖然對第一線人員來說,這麼做可能會帶來些許不便,但中央控管的配方跟參數,意味著整條生產線將更加標準化,這對於提高最終成品的良率,可帶來顯著的效益。
設備監診精準度必須經歷實戰驗證
除了良率之外,產線稼動率也是每家板廠所關切的營運指標。稼動率由兩個主要因素影響,一是機台故障、歲修所導致的停機,二則是生產排程或生產線設計有瓶頸,造成某些機台容易處於閒置狀態。生產排程跟產線的改良,都可以靠大數據分析來精進,藉由排程最佳化或針對生產瓶頸進行產線重新配置,來提高機台的使用效率,但歲修或故障所造成的無預警停機,則必須靠預防性維護來予以改善。
整體來說,PCB關鍵製程有曝光、鑽孔、蝕刻與烘烤四大程序,每類機台的關鍵零組件健康狀況,都會影響到機台的正常運作。因此,曝光機的光源元件、鑽孔設備的機械耗損、蝕刻設備的幫浦與烘烤設備的溫度變化,都必須密切監控。
而且,當這些設備即將故障停機時,上述關鍵零組件的數值常常會先出現異常。因此,藉由收集、監控這些關鍵零組件的數值,往往可以提早發現問題,進而避免故障所造成的無預警停機(圖5)。
圖5 由PCB設備廠針對中小型板廠提出的智慧化曝光、鑽孔、蝕刻、烘烤設備
不過,由於資料分析必須建立在可靠的數據模型基礎上,而數據模型又必須經過實戰驗證,通過大量累積數據的檢驗,才能證明其可靠度。
因此參與此一PCB智慧製造推動計畫的機台供應商,雖然都將預兆監診、預防性維護當作智慧PCB機台的一大主打賣點,但實際上要讓這些功能發揮效益,還是需要讓機台上線,開始蒐集跟累積資料,才能讓預防性維護越來越精準。
而這也是20家、100台PCB智慧製造機台推廣計畫最重要的價值之一,藉由累積實戰經驗,讓設備跟PCB板廠的智慧製造系統越來越聰明。
建構完善生態圈 騰訊要讓AI無所不在
由於組織過於龐大,自2012年開始,騰訊根據管理顧問公司麥肯錫的建議,將組織梳理重組成了7個事業群,現有業務劃分成企業發展事業群、互動娛樂事業群、移動網際網路事業群、網絡媒體事業群、社交網絡事業群,技術工程事業群、微信事業群,後續因應組織調整,將移動網路、網絡媒體、社教網絡三個事業體合併成平台與內容事業體,統整騰訊業務資源。
為因應未來的人工智慧以及5G的發展,騰訊進行組織架構的調整,整合平台與內容事業群,並在2016年於技術工程事業群下成立人工智慧研究團隊AI Lab,成為騰訊各事業相關AI技術的發展團隊,透過平台與內容的整合,讓AI的應用更加多元;騰訊的組織也在不斷的擴大,現階段的騰訊不僅擁有平台(內容)、微信(社交)、互動娛樂(遊戲)等大數據以及AI可應用場域,並且透過異業合作發展至零售、醫療、教育等產業。
騰訊建立AI生態圈 壯大陣營影響力
騰訊在AI的技術團隊主要有三個,分別為「Tencent AI Lab」、「優圖實驗室」、「微信AI」,皆為騰訊重要的AI技術團隊,其中「Tencent AI Lab」較偏學術領域的研究團隊,「優圖實驗室」則是專注在圖像處理、人臉辨識等技術,「微信AI」則是語音識別、翻譯等與微信通訊軟體相關的應用。
為實現AI無所不在的戰略,騰訊欲建立AI的生態圈,透過AI開放平台,讓各業者皆能夠加入騰訊AI的生態體系中,開放技術、市場、資金、空間、人才等資源吸引合作夥伴加入,壯大騰訊陣營的影響力。
騰訊要讓AI無所不在,因此積極建構生態圈,拓展各式應用。
圖片來源:騰訊
技術共享為生態系發展基石
騰訊AI生態系強調技術共享的概念,AI開放平台上提供包含視覺、翻譯、圖片辨識、語意語言判讀等技術,讓騰訊的產品、合作業者能夠透過此平台產生新的技術應用,進入騰訊的AI生態體系內,而平台內技術的提供大多是由AI Lab所研發,在圖片識別相關的應用則是透過騰訊「優圖實驗室」提供,騰訊以這兩個AI技術單位作為整體AI生態體系發展的基石。
騰訊AI開放平台成為騰訊與眾多業者建立生態體系的串接橋梁,透過技術合作發展出跨領域的產品,目前的應用在於硬體以及人事系統上,推出多種場景應用的智慧硬體及智慧招聘系統。
智慧硬體拓展應用
騰訊具備有技術團隊以及大量的客戶數據等資源,各業者透過與騰訊的技術介接,以拓展各種場景的應用,並共同推出軟硬整合的實體產品,其合作對象包括香格里拉飯店、中國光大銀行、BMW等知名業者。
智慧招募更省時
在人才招募上,騰訊與新創公司倍羅(Bello)合作,透過語意解析的應用進行履歷的篩選,將人才分別歸類,並進行自動標籤,將不同來源的履歷自動標籤化,降低人工歸納整理的時程,並建立排名模型,能進行偏好設定;目前的合作夥伴包含創新工廠、Career Executive等。
倍羅為騰訊AI加速器所培育的業者,騰訊透過加速器讓更多具有潛力的新創業者也能進入AI生態系內,倍羅透過騰訊協助,不僅獲得資金與資源,也獲得更多資料/數據訓練其AI模型。
騰訊近年積極地進行AI領域的投資布局,主要分為騰訊AI加速器以及騰訊投資部門兩種資金類別,針對新創業者由騰訊AI開放平台底下的AI加速器,負責尋找具有潛力的新創業者,而騰訊投資部門則是針對業務合作對象投資,透過跨領域的合作讓騰訊的AI版圖更加龐大。
騰訊AI加速器的投資範圍相當廣泛,從醫療影像判斷、無人駕駛、語音辨識等,到各領域別的應用,如零售、藝術、能源,以及人像機器人等,騰訊皆有投資。在醫療領域中,主要朝向兩個方向,其一為提升準確度的AI醫療影像處理,其二為AI輔助醫生進行判斷,提高醫療品質。
騰訊AI的投資在機器人領域的比重相當高,大多應用在小型服務以及娛樂性質的應用上,而智慧交通則是選擇在美國以及中國大陸市場為主的成車業者,跨足高價以及中低價位的智慧汽車;智慧醫療領域上,應用在醫療圖像辨識以及新藥開放配比;而智慧生活則與騰訊的內容服務以及微信結合,增加其附加價值。
自2016年起,騰訊成立人工智慧技術團隊Tencent AI Lab,目的為從集團本身業務出發,增加人工智慧應用,如微信、QQ上增加智慧助理及客服機器人,在騰訊遊戲上增加圍棋AI應用等;而以AI技術而言,Tencent AI Lab透過與學術機構合作、學術論壇等機會,發展在AI領域的專利與技術,結合騰訊的平台與內容,讓AI應用更加多元。
而騰訊在微信的AI應用最為多元,在語音、音頻、自然語言、圖像、文件內容理解及分布式機器學習平台等,皆嘗試AI的應用,並成立微信AI團隊專門負責在行動裝置、即時通訊領域的AI專利及技術。
技術合作讓AI無所不在
騰訊建立AI生態系的概念,是以技術合作為基礎,透過AI技術串接為實現騰訊「讓AI無所不在」願景的重要環節,騰訊透過開源的方式,讓許多業者能夠介接騰訊在AI技術領域的研究成果,達到互利互惠。
而騰訊的AI技術是以「AI Lab」、「優圖實驗室」、「微信AI」三大實驗室為核心,其共享平台上提供程式碼、API文檔等,讓開發者能夠進行介接,開發者能選擇騰訊雲、AI開放平台、騰訊加速器上選擇不同的方案,目前主要方案為圖像辨識(光學字元辨識、人臉、圖像特效、圖像識別)、文意判讀(敏感訊息審核、智慧助理、翻譯)和語音等。
騰訊AI的合作方式大致可以粗分為兩種,一種為與騰訊目前既有的服務結合,達到跨領域的應用,另一種則是與騰訊AI技術以及各種資源結合,提供加值的服務。以真實科技以及新樂視智家而言,分別能在其硬體裝置上獲得騰訊所提供的服務,而以倍羅而言,該公司則是透過騰訊所提供的API訓練其履歷解析的精準度,騰訊透過釋放其資源,讓其服務範圍不斷的增加,建立起騰訊的AI生態體系。騰訊近年積極投資AI領域,綜合騰訊投資部門以及新創加速器的投資內容,主要的應用方向為機器人、智慧交通、智慧醫療等領域,此外也有投資少量的智慧電視以及穿戴式裝置、數據分析以及資訊安全等領域。
機器人領域投資多
以騰訊在AI領域的投資家數而言,以機器人的比例最多,將機器人的型態分成人型以及非人型的兩種類型,其中以非人型的機器人應用較為多元,以人型機器人而言,著重在於移動平衡以及完成人類的動作。
非人型機器人中,目前有競技比賽型的機器人,主要應用在娛樂的競技比賽中,如工匠社、Marble等。另一種應用則是在移動運輸裝置,通常用於取代外送人力、店內物流運輸上,外型大多類似推車的樣式,搭配密碼解完成交易流程,如雲跡科技。而人型機器人的發展方向主要有兩種,一種為模擬人類的動作,達到平衡穩定,如優必選,專注在完成人型機器人的各種動作,而另一種則是透過人型的樣式再加上語音助理等功能,達到陪伴、互動的效果,如Wonder Workshop。
騰訊也投資多種智慧交通領域的業者,目前投資了三家品牌電動汽車成車,從中低價位的蔚來及威馬汽車,以及特斯拉皆有投資,而在無人車方面的投資在低速清潔車中,如庫哇機器人,目前已經獲得首張商用自動駕駛的牌照。
騰訊所投資的醫療領域應用相當多元,有透過影像判別進行檢測的業者,如匯醫慧影應用在胸片、肺癌篩檢、骨折診斷,以及胸部斷層掃描、心臟冠狀動脈掃描的體速科技。也有應用在新藥比例成分配比,如Atomwise,目的為降低新藥配方的配置時間及成本。而醫療照護方面,透過數據分析提供使用者個人營養素攝取建議的碳雲智科技。以及學術研究方面,能夠將醫學相關文獻翻譯的艾特曼科技。
資策會MIC資深產業分析師童啟晟
NI聚焦半導體等三大垂直產業 力推專用測試系統
美商國家儀器(NI)的PXI量測設備和LabVIEW軟體向來以配置靈活和簡單易學為其最大特色,並廣泛應用在科學研究與各種工程領域。但隨著應用變得越來越複雜,加上客戶的開發時程壓力與日俱增,使得NI在最近幾年,逐漸開始針對特定垂直產業的需求,推出完整測試系統。半導體測試、汽車測試與航太國防系統測試,是目前NI最重視的三個垂直產業。
NI執行長Alex Davern指出,該公司作為一家研發投資占公司營收19%的企業,對於兩大核心產品--PXI量測模組與LabVIEW軟體的新技術投資,一直不遺餘力。而這種軟硬兼顧的經營策略,也使得NI的產品組合構成一個完整的平台,並擁有廣泛的使用者社群,從基礎科學研究、學校教育到工業自動化、電子系統設計/製造等各種產業,都有穩定的客戶族群。
但從許多產業界客戶提供的意見回饋,NI發現這種只提供核心儀器和軟體開發環境,讓用戶或系統整合商再依照自己的需求進行二次開發的作法,在某些垂直產業已經無法滿足客戶需求。這些客戶通常需要進行高度複雜的量測作業,而且對量測的速度有一定的要求,這使得NI無法光靠提供通用型儀器,就能滿足其工作需求。
有鑑於此,NI在最近幾年開始在半導體測試、汽車測試與航太國防系統測試領域,和其他合作夥伴一起攜手合作,共同推出完整的測試系統。這些完成度很高的測試系統,還是以NI現有的軟硬體產品為測試核心,但因為有完整且針對性的周邊配套,使其特別適合應用在某一個垂直產業上。本次NIWeek期間,NI、Reid Ashman、FormFactor與東京威力科創(TEL)所聯合發表的毫米波晶圓測試系統,就是這種針對特定垂直產業所提出的解決方案。
當然,這種策略也會使NI與原本針對這些垂直產業提供完整測試系統的業者,變成潛在競爭對手。因此在策略上,NI會慎選題目,只做目前的解決方案供應商無法有效滿足客戶需求,但NI的測試平台有發揮空間的題目。例如RF晶片測試、光通訊/矽光晶片測試等混合了類比訊號、光、電的多物理測試。至於純數位的處理器或記憶體測試,則是NI不會跨入的領域,因為現有的ATE設備,已經能有效滿足這類測試需求。
NI/蔚華科技結盟 加速推動大中華區半導體測試業務
美商國家儀器(NI)與台灣半導體測試解決方案專業品牌蔚華科技在NIWeek 2019年期間宣布結盟,未來蔚華將負責NI大中華區的半導體測試系統(STS)經銷,搭配蔚華科技現有之分類機、針測機、探針卡等產品,提供客戶更多元的半導體測試解決方案及服務。
以模組化量測儀器起家的NI,產品可應用於半導體、電子、能源、無線、汽車、航太、工業機械等多種不同產業。NI以量測儀器的技術能力發展STS半導體測試系統,採用開放式的軟體平台,搭配模組化儀器,提供智慧且具備成本優勢的測試解決方案,滿足客戶過去以傳統方式進行類比、混合訊號及RF訊號測試難以突破的測試範圍門檻。NI智慧化的測試解決方案在RF與混合訊號IC愈趨複雜的5G時代,將可在測試成本及應用範圍上突破傳統測試設備的藩籬。
NI半導體事業首席行銷David Hall表示,蔚華科技在大中華區擁有廣泛的通路,並且有相當深厚的技術累積,有能力協助IC設計業者與專業封測廠(OSAT)打造完整的測試解決方案。中國半導體市場擁有雄厚的發展潛力,蔚華在此市場深耕多年,不僅有完整的通路布局,亦有一流的技術支援服務能力。因此,與蔚華合作,將對STS業務在大中華區的推動產生相當大的助益。
蔚華科技總經理陳志德則表示,NI在RF相關測試領域在業界居於領先地位,因此雙方的合作將由射頻測試作為起點,逐步擴大到MEMS、PMIC等其他類比/混合訊號IC測試上。至於在推廣策略方面,將先以IC設計業者為起點,再逐漸擴展到專業封測廠(OSAT)。
陳志德解釋,IC設計業者在完成晶片設計,並從晶圓代工廠取得工程樣品後,也會有內部的晶圓測試需求,故通常會購置少量測試機台。而OSAT業者的測試機台採購,通常是跟著IC設計客戶走的,若IC設計業者使用某家晶圓測試設備供應商的產品,OSAT往往也會跟著使用同樣的測試設備。因此,協助IC設計業者導入NI的STS,將是蔚華現階段的主要目標。
大型IC設計業者通常會有一小組專門人力,負責某些比較機密的測試程式撰寫,其他較不具敏感性的部分,則交給像蔚華這種具有測試程式開發能力的晶圓測試解決方案供應商接手;如果是比較小型的IC設計業者,則往往是完全外包給解決方案供應商來撰寫。因此,晶圓測試解決方案供應商,不管是設備原廠或代理商,都必須具備相當的技術服務能力,才能滿足客戶需求。
Hall則指出,NI與蔚華的技術團隊將密切合作,以確保大中華區的用戶能獲得最完善的技術支援,並期待雙方的合作範圍能擴展到RF以外的其他晶片測試領域,且在地理區上能進一步擴展到大中華區以外的市場,例如東南亞市場。不過,中國的5G RF測試市場潛在規模可觀,目前雙方最重要的工作,是確保STS能夠抓緊5G RF測試需求的熱潮,在市場上取得一席之地。
物聯網裝置高成長2030年達500億
根據產業研究機構Strategy Analytics的最新研究,截至2018年底,全球聯網設備數量達到220億。企業物聯網仍然是領先的市場,占據一半以上的市場比重,行動/PC占據四分之一以上。然而,該報告預測,在智慧家庭採用率進一步快速成長的推動下,家庭將成為未來幾年成長最快的領域,特別是在尚未開發的地區。該報告得出的結論是,物聯網收入機會仍然不確定,特別是對於服務供應商而言,希望從物聯網中受益的公司最重視他們應該優先考慮哪些項目、活動和營收模式。
Strategy Analytics預測到2025年將有386億台設備聯網,到2030年將進一步成長至500億台。某些部門(如聯接的運算設備)將出現低成長或下降,而其他部門(如媒體設備)將繼續穩步成長。可穿戴設備和聯網汽車將維持高度成長動能,但相對於其他細分市場,也會維持一定的成長性。
服務供應商可能會關注物聯網的大規模,並假設收入會自動流向他們的方向。Strategy Analytics認為,哪些應用和服務將推動營收成長,以及增加多少。此外,還需要進行更多的研究,以了解此生態系統將如何發展以滿足未來消費者的需求。到2025年,隨著全球連網裝置的安裝量接近400億,半導體顯示器製造商、相機、記憶體、電池和其他支援技術供應商將面臨巨大的商機。人工智慧將在行動、家庭、汽車和運算平台上普及。優化跨多個設備、作業系統和使用者界面的用戶體驗將是一個關鍵的戰場。












