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隨著汽車廠商與相關產業積極推動Level 3等級的自駕車技術發展，光達的重要性也隨著日益提升。為此，先鋒(Pioneer)與佳能(Canon)近期協議共同開發3D LiDAR感測器。 3D LiDAR感測器使用雷射光束，能夠精確測量物體的距離，並能即時確定與物體的距離和感知周圍的環境。要實現Level 3以上等級的自駕車，即有能力操控車輛、自行加速或減速，還能在無駕駛人介入的情況下進行超車；也能避開事故或塞車路段的自駕車，光達是不可或缺的感測器。 Pioneer一直致力於開發高整合度、高性能的微機電系統( Micro Electric Memory Systems, MEMS)反射鏡，這種反射鏡已可以低成本生產，並預計於2020年開始量產。而除了開發物體識別演算法和車輛定位演算法之外，該公司在2018年9月起提供3D LiDAR感測器模型讓合作夥伴進行測試。除此之外，在2019年1月，Pioneer建立了一個新的組織架構，集合了自駕車相關的研發、技術開發和業務發展，進一步幫助加速其自駕車業務的成長。 Canon目前正透過提供其光學技術，試圖擴展其業務到各種工業領域。為此，該公司正在加強其與汽車產業的合作，特別是在自駕車的創新技術領域。 根據Pioneer和Canon之間的協議，兩家公司將共同開發3D LiDAR感測器，以實現Pioneer的大規模生產的目標。基於Pioneer在微型化技術和數位訊號處理技術以及Canon的先進光學技術和汽車設備相關的專業知識，此合作夥伴關係將促進高性能3D LiDAR感測器更快地應用於自駕車領域。

電動車龍頭特斯拉(Tesla)於日前的Tesla Autonomy Investor Day中，正式介紹了自家的Full Self-Driving(FSD)自駕車晶片，雖然說垂直整合在這個年代已經不是甚麼創新的策略，但是以Tesla目前在產業的地位，加上在這次發布之前，Tesla也進行了相當的專利布局，因此觀察FSD晶片的設計有助於一窺電動車/自駕車未來的發展趨勢。 Tesla自動駕駛晶片負責人Pete Bannon表示，從加入Tesla開始到晶片和系統在實際產品中部署，大約花了3年時間，對一個從無到有的高階處理器來說，時間並不長，Bannon認為，這歸功於Tesla有很強的電源供應設計、訊號整合設計、封裝設計、系統設計、板卡設計、韌體、系統驗證團隊。 在Tesla提出的自動駕駛運算平台設計中，FSD晶片以功耗、算力、Barch size(Latency)、安全性為主要需求。採用雙處理器晶片設計，並且以Samsung的14nm FinFET製程生產，加上深度神經網路處理器，總計以60億組電晶體運作，影像處理器約可在一秒內處理1G畫素量的數據，並且以24位元執行頻寬運作，本身則搭載128位元、總計86Gbps傳輸頻寬的LPDDR4記憶體模組，處理器配備運作時脈為2.2GHz的12核Cortex-A72架構設計。 自駕車/電動車安全性是消費者最關心的重點之一，因此FSD導入大量的冗餘設計。同一塊板卡上的兩顆晶片供電和資料通道都是獨立且互為備份的；而且兩顆晶片同時都對同樣的資料進行分析，然後對比分析結果，再得出最終結論。同時，Tesla 執行長Elon Musk也強調一旦其中一組運算晶片產生異常，將可由另一組晶片無縫接手運作，使自駕運作過程不會有意外發生。 另外，晶片中神經網路處理器(Neural Network Processor, NNP)，也是FSD的重點，每顆處理器有兩個NNP，每個NNP有一個96x96的MAC矩陣，32MB SRAM，工作時脈2GHz。所以一個NNP的處理能力是96x96x2(OPs)x2(GHz) = 36.864TOPS，單晶片72TOPS，板卡144TOPS。 Tesla FSD的策略讓人聯想到Apple的iPhone，其應用處理器應該是系統商強化核心競爭力與拉高競爭門檻的經典範例，以此對比Tesla的布局，不難理解Musk邏輯，FSD可以說是該公司必然選擇的道路，但能否複製Apple iPhone的成功，未來還有許多值得觀察的重點，Tesla在電動車領域已經取得初步的競爭優勢，尤其是在電池能量密度與平均耗電可行使里程上，FSD肩負進一步強化這部分優勢重責。另外，初代FSD雖然踏出第一步，但是上路後才是真正的挑戰，Tesla能否持續在軟硬體上優化，如製程改善、神經網路優化、推論效能精進等，讓FSD成為自駕車最佳控制模組，別忘了NVIDIA與Qualcomm這些晶片大腕，也正虎視眈眈。 Tesla FSD自駕晶片平台導入完整備援設計架構

製造工廠慢慢變成儀測和連網環境，以IIoT為認知製造的核心元件，轉型成網路實體系統(圖1)。由嵌入實體資產中的IIoT 裝置和感應器提供有關這些系統功能的資料。資料經過分析後，企業便能更加瞭解其製造作業，帶來新的商機及營運機會。 圖1　IIoT技術是推動智慧化製造的基石。 電子業力求加強網路安全 製造作業是電子業價值鏈中最昂貴的部分之一。雖然IIoT能提供洞察見解，但是暴露於潛在網路攻擊和多方面損害的風險仍會增加。攻擊者會趁機利用每一端點當作新的未授權入侵點，無論是由網路駭客、競爭對手、從事企業間諜活動的國家/地區，還是心懷不滿的員工所致，一旦受到攻擊，損失就會以迅雷不及掩耳的速度排山倒海而來，風險可能包括設備故障、關鍵資料遺失以及公司聲譽受損，甚至人身傷害或失去性命。 IIoT技術可以大大提高營運效率，但是如果沒有好好保護，還是會暴露潛在的新攻擊面並成為資安目標。每台新機器一連接到其他IIoT裝置就會變成「系統的一份子」。像5G這類技術擴充，提供了攜帶大量資料所需的基礎架構，就有可能增加IIoT技術的使用率。 不過，這也會擴大攻擊面。從高價值資產或服務、雲端中的關鍵工作負載、網路實體系統中的程序控制子系統，再到關鍵業務和營運資料等等，幾乎任何事物都有可能變成攻擊弱點。想想看一家電子製造商使用安全儀表系統(SIS)控制器，從工業設備讀取資料來協助確認機器是否運作正常。若這些系統遭到入侵，有可能會造成實體損壞並中斷作業進行。事實上，2017年12月Triton/Trisis惡意軟體曾被用來對付大型電氣公司Triconex/Tricon安全系統韌體中的零時差漏洞。這導致緊急保護系統出現故障(圖2)，不僅會損失資產，網路本身也會面臨風險。   圖2　對工業控制系統(ICS)的攻擊。 組織所需的功能不僅要保護資產和網路，還要保護整個IIoT生態系統。而在發生資料外洩時快速有效應變的能力也是同樣重要。各行各業都必須設法因應變本加厲的IIoT威脅。 為了能更瞭解IIoT安全風險和影響，IBM商業價值研究院(IBV)與Oxford Economics合作訪問700名高階主管。他們分別代表了18個國家/地區700家的能源和工業公司，其中269家是電子業，這些公司都在工廠實施了IIoT。 即時設備監控和預測性維護就是兩種最普遍的應用，分別占65%和58%(圖3)。機器和程序自動化也是常見的應用，分別有45%和43%的比例在使用IIoT技術來自動化執行機器和工作流程。 圖3　IIoT技術在電子工廠和裝配線中的五大應用。 電子公司意識到網路安全風險，並設法相應地管理其安全支出(圖4)，但是他們卻不甚清楚IIoT網路安全對於保護今後業務免於IIoT威脅所必備的綜合能力(技能、控制、實務和保護等技術)。 圖4　IIoT網路安全風險對照安全支出因素。 公司在迅速採用新技術時，若沒有優先考慮適當的網路安全保護措施，就會讓自己陷入重大風險： 1.暴露機密資料：受訪高層主管將此評為風險最高，68%已強烈意識到敏感或機密資料(例如客戶和員工資料、供應商/合作夥伴智慧財產與合約)暴露，對公司成長影響甚鉅，例如損失收入、投資、率先上市的優勢，以及在競爭對手或仿冒者夾攻下流失業績。 2.企業聲譽受損和喪失大眾信心：根據60%高階主管表示，安全資料外洩對電子公司形象和聲譽造成的打擊，影響甚鉅，包括品牌的信用和信賴喪失，企業和客戶關係也會遭到無法挽回的傷害。 3.蓄意破壞導致生產中斷：45%受訪高層主管表示，此類風險可能會大幅造成實體設備受損，致使工廠從業人員受傷。網路攻擊者可能會入侵公司工業系統並操縱網路基礎架構，這樣一來，入侵就能竄改機器軟體程式或監督控制與資料蒐集系統(SCADA)。 4.智慧財產(IP)遭竊：智慧財產是未來成長的關鍵。像是工程計畫和專屬製造程序等商業機密都是競爭優勢的來源。有40%電子公司認為智慧財產(IP)遭竊可能會對未來成長造成影響，一次小小的入侵就會讓產品設計智慧財產(IP)陷入風險。 5.違反法規要求：「一般資料保護規範(GDPR)」於2018年5月生效，加上治理產品與生產程序的環境法，增加了法規暴露和風險。38%受訪高層主管非常擔心違反規定造成的潛在影響，例如可能導致巨額罰款的違規行為。雖然GDPR會保障個人資料，但也需要注重實際營運政策，例如排放、能源使用、可回收性和資產/廢棄物處置。 從支出角度來看，61%受訪電子業表示，他們主要是為了保護機密資料才會花錢設置IIoT網路安全機制，超過50%受訪者主要也是為了減少安全事件、事故和資料外洩才這麼做。 確保工業聯網安全　早期領導者率先動作 調查發現有一群早期領導者已經採取措施在保護IIoT環境。所謂早期領導者是指各行各業中受訪的公司，包括電子業。受訪的700家公司中有76家屬於早期領導者，其中36家都是電子公司，此一族群係依照以下三項指標評比為表現一流的前25%企業。 雖然早期領導者離真正保護環境還有一段距離，但是他們確實比其他公司更精準地掌握了IIoT部署和連網工業控制系統(ICS)的安全需求。47%受訪者制定了正式的網路安全計畫，以便建立、管理及更新所需的 IIoT 網路安全工具、程序和技能，而其他電子公司僅占13%(圖5)。   圖5　瞭解IIoT網路安全和採用正式的網路安全計畫。 早期領導者在業務和作業流程中整合IIoT網路安全方面也表現出更高的成熟度，有99%不僅僅只是投資該領域(圖6)。有20%的早期領導者已優化了IIoT網路安全功能並看到了效益，其他電子公司則占6%。早期領導者各自使用網路安全解決方案來保護資料和裝置，並使用自動化與認知技術來偵測和回應以下三個領域的安全威脅(圖7)，分別為保護整個IIoT生態系統的資料、在整個生命週期保護裝置，使安全系統保持最新狀態，以及運用自動化與認知智慧增強偵測和回應。 圖6　IIoT網路安全整合成熟度。   圖7　早期領導者各自差異。 在保護整個IIoT生態系統的資料方面，電子供應鏈共享大量機密資料和智慧財產，如果遭到暴露或是遭竊，那麼公司、供應鏈及合作夥伴的未來事業都會陷入風險。值得注意的是，33%的早期領導者與14%的其他電子公司已領先實施特定的網路安全解決方案。 而在整個生命週期保護裝置，使安全系統保持最新狀態方面，未受保護的感應器和裝置會使營運技術(IT-OT)IIoT的網路遭到攻擊，對實體和財務造成不堪設想的後果。37%的早期領導者已領先保護他們的IIoT裝置，其他電子公司則占23%。 至於運用自動化與認知智慧增強偵測和回應，則是因應保護和預防無法解決所有問題，請備好系統以偵測資料外洩並減輕損害。傳統偵測系統可以解決已知的攻擊和威脅傳染媒介與漏洞。而人工智慧(AI)、機器學習和進階行為分析等認知能力，則有助於因應未來可能出現和遭到利用的「未知狀況」。28%的早期領導者已領先實施這些綜合實務，其他電子公司則占19%。 運用九大基本實務降低安全風險 早期領導者應用了風險型和規範型的安全方法，著重於九大特定實務(圖8)。   圖8　早期領導者採用各自不同的安全實務。 保護IIoT生態系統資料 電子公司最大的IIoT相關風險就是機密資料暴露。事實上，電子工業發生的各種IIoT 網路安全事故中，包括疑似、未遂和成功入侵等，資料洩漏排名第一，占總數的26%。以下做法有助於解決類似事件。 1.實施IIoT裝置使用者隱私控制：如果使用資料能鏈結到裝置，就可以推斷出有關公司生產和流程機密的資訊。為了解決這個問題，公司應該實施控管措施，讓使用者指定裝置資料的儲存方式，以及與第三方使用和共享資料的方式。在其他情況下，類似的策略也很重要，例如變更擁有權。 2.實施驗證使用者的IIoT鑑別：有兩倍之多的早期領導者(30%對15%)已領先採用這種做法。鑑別IIoT裝置身分的能力非常重要，特別是經常無人看管的IIoT機器對機器(M2M)情境。 3.定義明確的服務水準合約(SLA)以確保安全和隱私：有三倍之多的早期領導者(28%對10%)以這種方式監控和執行安全要求。為了對抗內部攻擊並防止資訊遭到盜用或外洩，就要實施資料存取控管。清楚掌握誰有權存取機密功能或資料，並密切監控和審核這些授權使用者的行為。 時時更新安全系統　 有23%的受訪者表示，電子IIoT部署中最易受攻擊的部分就是平台，而22%受訪者則表示是裝置和感應器。解決此點主要挑戰的四種做法包括： 1.庫存授權和未授權軟體：務必控管驅動IIoT元件的軟體版本、審查與版本相關的威脅並建立安全基準線。這些措施應該還要加上深入瞭解端點的作用與通訊對象。每個端點都要建檔、加到資產庫存中並進行監控。 2.部署內建診斷功能的IIoT裝置：早期領導者都有實施偵測裝置，能發現因元件故障或篡改企圖而引起的故障。IIoT端點經常要在惡劣的環境中運作，且長時間無人為操作。雖然端點的安全和隱私至關重要，但是卻不常在軟硬體中增設加密安全功能。 3.自動掃描連網裝置：持續評估和補救弱點的做法非常重要，但是主動掃描漏洞對ICS網路通訊不利，還會進一步影響產品和系統可用性。如果自動掃描不適用，也可以改用被動監控工具。 4.部署安全強化的裝置硬體與韌體：更換裝置通常成本高昂，而且新版裝置還可能不適用於提升的安全性。公司應該持續執行協調性修補和更新，雖然所要更新的裝置通常每天整天都在執行，還是要克服這種本質上的挑戰。這對不少製造時缺乏安全性的舊版設備尤其重要。 運用自動化與認知智慧增強偵測和回應 保護和預防無法解決所有問題，即使是安全開發和部署的系統也不能保證絕對受到保護。攻擊者不斷會伺機滲透系統，因此必須採用自動化機制來偵測和補救資料外洩。 據44%受訪高階主管表示，保護電子IIoT部署安全的最大挑戰，就是缺乏高技能的網路安全資源。電子公司可以實施AI驅動的自動化調查程序來減少以人工方式偵測威脅。若要有系統地為自訂警示訂定威脅的優先順序，可以定義機密資料與資產、網路分段和雲端服務。採用AI威脅偵測和補救措施共有兩種做法： 1.應用進階行為分析來偵測資料外洩並做出回應：有兩倍之多的早期領導者都在使用機器學習的行為分析。他們能應用企業級 AI支援的威脅偵測，找出異常的使用者活動，並排定風險的優先順序。早期領導者也已領先採用機器學習，自動執行正常行為的調適性模型、追蹤這種正常行為，並標記可能示意有新威脅的異常活動。 2.實施AI技術即時監控安全並做出回應：若能應用資料驅動技術，從外部和內部來源建立即時饋送的威脅情報，就能更快偵測出威脅並進行補救。 綜上所述，IIoT需要融合IT和OT這種能監控和控制實體環境的系統，但是過程相當複雜，且有一定的風險。不過IIoT技術務必要好好保護，否則其直接的營運和財務效益，可能會以整個生態系統的未來為代價。

數位時代來臨　帶動五大營運創新模式 若將目前數位技術與需求驅動而生的新營運模式加以彙總歸類，分為產品即服務、論次計酬、論質計酬、證券化及共生參與五個方向。 產品即服務是指例如購買工業機器人時，並非只購入硬體本身，還包含機器人的全產品生命週期健康狀態即時監控服務、遠端升級更新服務、維修保養及最佳化服務等。如此，用戶買的不是工業機器人這個產品，而是可靠的彈性自動化生產服務。 論次計酬則是用戶依據使用次數來付費，而毋須先付出高額成本購入設備資產。對供應商而言，能吸引客戶用得多，自然收入越多。同時因為首用成本不高，更能促使用戶嘗試新產品與新服務，加速新產品進入市場，刺激產業發展。 論質計酬意指依據實際的績效指標來支付產品服務費，例如提高可靠運轉時數、製成品良率、能耗節省率等，將目標具體化，再論質計酬。對供應商來說，挑戰增加，但也增加對市場需求的真實了解，發掘真正能帶來價值的解決方案。 證券化則是將大型資產專案拆解為較小的投資標的，讓零售用戶也能參與批發市場交易，這樣的改變稱之為證券化。反之，將小型資產專案整合入大型投資標的，讓批發用戶能瞄準較小的市場區塊，則是稱為反向證券化。金融市場的共同基金即是反證券化的代表性例子。 共生參與意指供應商的解決方案對間接的第三方造成影響，而吸引第三方也加入數據共享，挖掘商機的行列。例如保險公司提供健康手環、減重目標達成獎金等，激勵用戶越活越健康，一方面大數據分析可提供總體健康分析，更重要的是降低醫療機會，降低理賠機率。 數位轉型推升整合方案需求 因應數位轉型需求，工業自動化技術業者也紛紛開始整合技術資源，推出新一代的整合性解決方案，以藉此搭上數位轉型的風潮，好開創新的營運模式與高效。例如，由ABB所推出「ABB Ability」，其累積超過210項數位解決方案，包含設備裝置、軟體、服務與系統平台，以協助用戶提升數位能力。ABB Ability解決方案，由下至上，可分為四個層級： ．Know More 其核心即是「數據收集」，讓設備數據可被採集、可互聯、可儲存、可量測、可送出通知訊息，讓設備主得以知道更多資訊，即Know More。例如線上型連續式氣體分析儀AO2040，其動態QR Code功能，讓用戶透過手機即可獲取關鍵操作參數及錯誤碼，縮短檢修時間。 ．Do More 獲取數據之外，運用數據得到更多洞察，執行虛擬訓練、設備檢驗、狀態監控、任務監控、遠端支援、備援管理等。例如ABB Ability低壓馬達智慧感測器、ABB Ability工業機器人互聯服務。 ．Do Better 顧名思義即是「最佳化」，加上模擬技術、預測、自動化等應用。具體來說，包含虛擬試陣、營運績效及能源使用最佳化對策、資訊安全系統、預防性保養、資產健康管理等。例如ABB Ability電氣設備預防性保養服務、斷路器預防診斷服務等。 ．Together 意即「協同運作」，也是工業4.0下的核心價值之一。透過生態系內的數據共享，將數據洞察帶來的創新思維化作轉型基礎。可想而知，這類的數位方案目前占少數。 以「Do More」為例，ABB Ability低壓馬達智慧感測器內含多組感測器，可採集振動參數、運轉參數以及馬達健康狀態參數。採集數據在智慧感測器內初步運算，再送上ABB雲端伺服器，與ABB馬達資料庫內的模型進行比對與深度分析，藉以判別馬達健康狀態，並將結果即時呈現於智慧型裝置App與專屬網頁平台，協助現場人員採取因應行動並評估節能對策。 「Do Better」方面，則有應用於石化天然氣產業的虛擬多相流量計。以油井地質物理量及現場既有儀表數據，如溫度、壓力、流量等為數據分析基礎，在毋須額外加裝各式分離器、感測器及客製化工業儀表等高昂設備的情況下，透過現場運轉數據建模，虛擬多相流量計可提供更快捷、有效且經濟的數位多相流量量測。此外，透過即時數據回饋與機器學習，可持續精進並最佳化模型。 搶占數位轉型商機　產業大打團體戰 數位轉型之路沒有一招必勝的絕妙秘笈或一體適用的標準作業程序；多數時候，是一段供需雙方共同腦力激盪的旅程。 而這趟旅程的起點，來自工業現場數據的收集、彙整、分析、進而得到洞察。同時，供需雙方透過一次又一次的反思與自問，層層挖掘並逐步定義數位轉型或升級的根本目標，設立短中長期里程碑，一步步迎向數位時代。 (本文作者為ABB台灣行銷傳播經理)

工業4.0持續蓬勃發展，為加速實現智慧工廠，並提升工業自動化設備的效率和可靠性，打造安全工作環境，意法半導體(ST)推出新款智慧功率開關(Intelligent Power Switch)「IPS4260L」，可在一個節省空間的散熱加強型封裝內整合四個260mΩTYP RDS(ON)的功率開關和保護功能，在TAMB = 85°C環境溫度下最大輸出電流2.4A(每通道0.6A或單通道2.4A)，並能透過外部電阻器設定限流閾值，還可並聯通道。 意法半導體技術行銷工程師Michelangelo Marchese表示，工業4.0的特色在於使用網路實體系統(Cyber-Physical System, CPS)、通訊技術、物聯網技術以及分散式決策(Decentralized Decisions)等，使工廠運作更有效率。然而，在使工廠自動化或更智慧化的過程中，打造一個更安全的工作環境，確保設備運作穩定，避免出現工安意外而使工廠財產、人員受到損害，也是工業4.0其中一個重要環節。 Marchese指出，「安全性」 一直都是個很熱門的話題，像是日常所使用的智慧家電，包括空氣清淨機、掃地機器人等設備，為生活帶來了便利性，而在工廠領域，則可以改善生產效率。上述的一切，其實都有關使用者的安全，因此，不僅生產製造與電器產品的安全規範持續推陳出新，ST也會持續透過旗下產品提供更高的安全防護。 而智慧功率開關IPS4260L適用於伺服驅動器、馬達控制、工業PC週邊、可程式設計邏輯控制器(PLC)和通用下橋開關(驅動與正電源相連的負載)。此外，IPS4260L可為智慧工業/工業4.0智慧製造應用帶來豐富的診斷功能，包括開路負載檢測和限流保護。 據悉，開路負載檢測在輸出處於關斷狀態時運行，以防止因為線路斷開等故障導致的危險。當電流過大時，非耗散式截止限流功能可在使用者設定的時間後關閉輸出級。限流時長可以用一個外部電阻器來設定，限流時間結束後，輸出級自動重啟。至於其他診斷功能包括兩個用於指示負載開路和超載/熱關斷的共開路汲極針腳，以及用於指示單個通道超載/熱關斷的四個輸入/輸出汲極針腳。

安森美半導體(ON Semiconductor)與格羅方德(GLOBALFOUNDRIES)近日宣布，安森美將以4.3億美元收購格羅方德位於紐約東菲什基爾(East Fishkill, New York)的12吋晶圓廠，其中1億美元已在簽署最終協議時完成支付，其餘3.3億美元將在2022年年底支付；之後，安森美半導體將獲得該晶圓廠的全面營運控制權。藉由此次收購，安森美能獲得豐富的12吋晶圓製造和開發經驗，進而使自身的開發技術與產品產能更上層樓。 安森美半導體總裁暨執行長Keith Jackson表示，收購12吋東菲什基爾晶圓廠是使該公司強化電源和類比半導體市場競爭優勢一大關鍵。本次收購將使公司未來幾年增加更多的產能，以支援電源和類比產品的成長，遞增生產效率，並加快實現我們目標財務模型的進程。 據悉，該協議將使安森美半導體未來幾年增加在東菲斯基爾晶圓廠的產量(如大量金氧半場效電晶體(MOSFET)和絕緣柵雙極電晶體(IGBT)等產品)，而格羅方德會將其眾多技術轉移至另外三座同規模的12吋晶圓工廠。根據協議條款，格羅方德將在2022年年底前為安森美半導體生產12吋晶圓，預計將於2020年開始為安森美半導體製造首批12吋晶圓。 另外，該協議還包括一項技術轉移和開發協議，以及一項技術授權協議，安森美能藉此獲得更豐富的12吋晶圓製造和開發經驗，使公司晶圓製程從8吋晶圓轉至12吋晶圓；同時，安森美半導體將立即獲得先進的CMOS能力，包括45nm和65nm技術節點，這些製程將為安森美半導體未來的技術開發奠定基礎。 格羅方德執行長Tom Caulfield指出，本次合作使格羅方德能夠進一步最佳化在全球的資產，並加強投資於促進增長的差異化技術，同時確保Fab 10製造工廠和員工的長期發展。

協助布局儲能電池關鍵材料與技術，工研院材化所推出新款高能量鋰金屬固態電池(Li Metal Solid State Batteries)。相較於傳統鋰電池(140Wh/Kg~180Wh/Kg)，此高能量鋰金屬固態電池能量密度高出了一倍(大於350Wh/Kg)。同時具備了高續航力跟安全係數，可增加產品單次使用時間。 此項技術初期應用在3C產品(手機、平板、筆記型電腦等)、穿戴式裝置(手表、眼鏡等)上，與傳統鋰電池相比，使用時間可提高一倍，未來還可裝載於電動車、電動機車或電動巴士上，使其續航里程增加一倍。現在此電池已成功與德國材料廠商、國內電芯業者簽屬合作計畫研發，協助加速布局下世代儲能電池的關鍵材料與技術。 電動車要量產化仍面臨許多挑戰，工研院研究主任方家振表示，目前國際車廠如豐田(Toyata)，大概把電動車的量產化時程預定在2025~2030年。從電池的角度來說，一個3C產品或穿戴裝置可能只會用一個電池，但比方說ㄧ台特斯拉(Tesla)可能就需要6000顆。加上電池管理的複雜程度，或是整體成本的規模計算都相對龐雜，所以現在這顆電池要應用在汽車載具的話，仍有其困難。由於電池在穿戴裝置所占的成本很低，但ㄧ台電動車的電池可能占總成本的六成以上，若電池成本高居不下，將是電動車商用一大挑戰 此款高能量鋰金屬固態電池使用高傳導無機固態電解質材料技術，其材料表面改質技術可以改善高電壓結構穩定性，有機/無機連接技術能優化異質介面相容性，進而提升電池離子導電度並降低正極板阻抗。另外搭配超薄鋰金屬負極，使重量能量密度可高達300Wh/Kg。

根據TrendForce旗下拓墣產業研究院報告指出，由於vivo、小米、華為、OPPO、三星等手機品牌大廠，皆將FOD(Fingerprint on Display)指紋辨識技術從旗艦機向下延伸至中高階手機，進而帶動市場規模提升，並使得FOD技術的售價及成本快速下滑，預期包含光學及超聲波的FOD指紋辨識方案滲透率有望於2022年超過傳統的電容式方案，成為智慧型手機的主流指紋辨識技術。 拓墣產業研究院分析師陳彥尹指出，自iPhone改採Face ID技術以後，智慧型手機指紋辨識市場僅剩安卓陣營獨挑大樑。另外，雖然各手機品牌並沒有如外界最初所擔心，在所有機種都採取「棄指紋辨識，改人臉辨識」的策略，然而，市場上確有部分品牌商針對成本最敏感的入門級機種上，僅採用以演算法執行「人臉解鎖」的功能，捨棄成本較高的指紋辨識模組，而實際上面對使用行動支付時仍須靠傳統數字或圖形解鎖以確保資訊安全問題。但這樣的手機產品卻侵蝕電容式指紋辨識的部分市場占比。 隨著新思(Synaptics)、匯頂(Goodix)於2018年推出光學FOD方案，除能兼容手機的全螢幕設計外，成本上也較具優勢，不少的手機品牌廠因此競相投入此技術的導入，再加上三星於2019年初發布搭載高通(Qualcomm)超聲波FOD方案旗艦機種，因此預估2019年搭載FOD技術的智慧型手機數量將挑戰2億支，其中光學及超聲波方案占整體FOD技術市場比重分別約82%、18%。以整體手機指紋辨識市場發展來看，若蘋果未來沒有計畫重新導入指紋辨識技術，那麼手機指紋辨識技術的滲透率要至2021年才有機會突破七成。  

虛擬實境系統 虛擬實境(VR)頭盔電路框圖如圖1所示。VR頭盔屬於高密度運算應用環境。圖像顯示要求專用的圖形處理器(GPU)和影像處理器(IPU)來增強用戶體驗。音訊處理部分則要求高速數位訊號處理器(DSP)，而整個系統由中央處理器(CPU)協調。 圖1　VR頭盔電路框圖 VR系統需要經過優化的電源管理方案，以支援資料處理、通訊和感測器功能。負載是動態的，並趨向於使用更低的供電電壓，這對負載瞬態電壓的跌落要求將更加嚴格。由於處理器所在設備會包裹在頭部周圍，散熱成為選擇電源管理IC的另一個關鍵指標。  AP電源管理方案 圖2所示為典型的VR電源管理方案，以及系統運行所必需的協助工具。須要多路電壓輸出為CPU、記憶體及其他功能電路供電。即時時脈(RTC)和32kHz晶振(XTAL)支持高精確度計時。GPIO擴展器提高通斷控制靈活性以及模組和感測器管理。 圖2　典型AP電源管理 如果使用分離IC實現這些複雜功能，將面臨多方面巨大挑戰： 1.AP系統要求嚴格的上電順序，以便在電壓和溫度變化條件下成功啟動。這一要求很容易造成系統被過度保護、體積龐大。 2.如果在正常工作期間遭遇系統或穩壓器故障，系統必須能夠發出處理器報警並確定下一步操作。這種優先順序和順序檢測至關重要。 3.較大的方案面積、較長的PCB走線將對穩壓器效率產生不利影響，縮短設備的執行時間，增加系統發熱程度。 4.分離式設計方案增加了電路板的元件數量，事實證明這種情況會因為裝配問題造成較高故障率，以及較差的訊號完整性。 5.分離式方案中使用IC非常多，占用更多的I2C匯流排資源，造成額外的處理器資訊讀取延遲。 整合方案 全整合方案能夠克服分離式電源配置所面臨的挑戰。圖3所示為單晶片整合PMIC為AP供電的示意圖，可有效減小PCB尺寸、重量和體積，且不會犧牲效能。 圖3　全整合式AP電源管理 MAX77714為完備的電源管理IC，特別適合運用於系統單晶片(SoC)應用處理器功能。兩路大電流降壓調節器(SD0和SD1)優化用於AP的CPU和GPU供電，且輸出電壓支援動態電壓調節(DVS)，範圍為0.26V~1.52V。輸出級MOSFET的RDS(ON)經過優化，提供優異的轉換效率，如圖4靜態分析所示。這些調節器也支援強制脈寬調變技術，大幅降低輕載條件下的紋波。另外兩路調節器(SD2和SD3)具有較寬的輸出範圍，通用性更強。全部四路開關穩壓器均具有內部補償，將外部元件需求降至最低。 圖4　效率優勢 MAX77714還提供9路可靈活配置的低壓差(LDO)線性穩壓器，電流範圍為150mA~450mA，適用於系統的雜訊敏感電路供電。全部LDO都具有兩種軟啟動速率，以限制啟動期間的浪湧電流，支援較寬的輸出電壓範圍。8個GPIO接腳可靈活配置。其中4個GPIO接腳可配置用作電源排序(FPS)控制，3個GPIO接腳可配置為32kHz時脈輸出，用於同步外部系統。最後，第8個GPIO接腳則可配置為系統喚醒接腳。 即時時脈配合外部晶振工作，提供計時和喚醒功能。如果不使用該功能，則可使用內部矽振盪器，以節省BOM成本。可靠的開/關控制狀態機驅動FPS實現上電/斷電、故障處理和電源模式控制，最大程度減少AP的介入。此外，整合看門狗計時器用於系統監測，避免AP操作掛起狀態。 PMIC採用70焊球、4.1mm×3.25mm ×0.7mm、0.4mm焊距晶圓級封裝(WLP)，是空間受限應用的理想選擇；此外，較高的工作頻率允許使用小尺寸被動元件，最終獲得PCB面積僅為230mm2的總體方案(圖5)。 圖5　PCB 230mm2 PMIC具有多個可配置暫存器，可以透過I2C進行自訂，實現眾多產品的量身定制。 虛擬實境應用中的AP供電在靈活性、效率和尺寸方面都帶來了諸多設計挑戰。高度整合的PMIC方案提供靈活配置，非常適合各種空間受限的應用處理器供電。低RDS(ON) FET提供優異的轉換效率，同時高頻工作允許使用小尺寸被動元件，進一步降低PCB尺寸和成本。 (本文作者為Maxim半導體工程師)

隨著未來5G、車用、物聯網、人工智慧等新應用蓬勃發展，迎來更多市場機會與挑戰，將是影響PCB版圖發展的關鍵。 台灣電路板協會(TPCA)近日舉辦「展望2019 PCB產業關鍵趨勢研討會」，會中邀請Garmin亞太區行銷協理林孟垣、工研院產科國際所研究員林松耀和資深研究員董鍾明進行專題演講。 PCB景氣走緩　2018產值仍創歷史紀錄 觀察2018年第4季全球PCB產業表現，林松耀指出，2018年第4季台商兩岸PCB產值為新台幣1,810億元，比上季衰退0.9%，亦較2017年同期下跌3.2%。全年來看，2018年台商兩岸PCB產值為新台幣6,514億元，創下歷史新高紀錄，相較2017年成長5.2%。 在海外部分，日本2018年第四季境內硬板產量年增5.1%，產值年增10.2%；軟板產量年減17.6%，產值年減23.9%；載板產量年減0.2%，產值年減11.1%。北美地區2018年第四季接單與出貨比(B/B ratio)貼近1.0，反映2018年底美國電路板市場需求趨緩。 林松耀引用IMF於1月21日所公布的最新世界經濟展望，預估2019年全球經濟成長率為3.5%，略低於2018年的3.7%，也比2018年10月所公布的預估值下調0.2個百分點。IMF對2020年全球經濟成長率也同步下修至3.6%。由於經歷連續兩年的穩定擴張之後，全球經濟成長腳步放緩的速度比預期為快，包括美國、日本、歐元及中國等，加上歐洲政治紛擾、美中貿易戰等因素干擾，全球風險正在升高，不可不慎。 伴隨著全球經濟成長趨緩，造成銅等原物料價格下跌；而全球政治風險提高，帶動近期金價上揚。原物料價格波動，不僅增加全球經濟展望的不確定因素，也將拉高產業界潛在風險。 展望2019年，受到美中貿易協議不明，中國經濟降溫，英法政治紛擾等大環境影響，以及手機等終端產品市場成長趨緩，林松耀預估2019年台商兩岸PCB產值將較去年微幅成長1.5%左右。 針對2018年全球PCB產業表現，董鍾明說，其實就是2017年經濟復甦帶來高度成長的延續，成長率雖然降為6.31%，但產值達到691億美元，再度創下歷史新高紀錄。他表示，產值持續創高，主要受到「三個趨勢」及「三個意外」影響，三個趨勢包括高階PCB(Advanced PCB)、大數據(Big-data)和汽車(Car)等需求興起支撐；三個意外分別為PC出貨量緩跌、IC載板供不應求、蘋果(Apple)智慧手表與藍牙耳機等週邊成長爆發所帶動。 台灣仍為全球PCB龍頭中國急起直追 就各國在PCB產業排名變化分析，2018年台灣廠商仍以31.3%的市占率穩居全球龍頭地位；中國廠商則已擠下日本，躍升為全球第二大，2018年市占率為23%。董鍾明說：「(中國)本來看不到(台灣)車尾燈的，現在快要撞上來了。」以此形容中國廠商逐步進逼台灣全球PCB龍頭地位，台廠後續仍宜審慎觀察。至於位居第三的日本市占率則降至為19%；韓國則為14%，排名第四。 2018年全球PCB產品約有51.7%在中國生產，而在中國生產的PCB產值中，陸資PCB廠占有36.1%，2014年僅為28.6%。董鍾明認為，陸資PCB廠營收成長動能仍強勁，且幾乎全部都在中國本土生產；加上美中貿易戰、環保法規等因素，外資PCB廠開始考慮移往其他生產基地。在上述情況一來一往下，他預估陸資PCB廠所占比重仍有可能持續上升。 董鍾明指出，陸資PCB廠因成長動能強勁，仍積極擴廠。在此同時，併購案頻傳，藉此擴大產能、增加產品線，這是成長最快途徑(表1、表2)。 被中國擠下為第三的日本，受到全球PCB製造重心在台灣和中國，日本PCB製造的產值持續遭到壓縮，日廠思考結構轉型，抱持訂單寧缺勿濫的心態，將擴張重點放在材料和設備，因而相關廠商擴產動作頻頻(表3)。 韓系終端電子品牌仍具市場影響力，具有引導未來產品開發走向的話語權，國內產業鏈穩固不易打破，因此，包括PCB在內的零組件廠商皆須依靠品牌大廠帶領，進行打群架策略模式。 觀察2018年全球PCB應用分布，由於智慧型手機週邊像是無線藍牙耳機及智慧手表成長帶動，仍以通訊30%占最大宗；其次為PC的20%，2018全球PC出貨量雖然衰退幅度縮小，甚至一度出現單季出貨量成長的情形，但PC市場逐漸萎縮的態勢仍未改變。 董鍾明認為，未來新產品及新應用或將改變PCB版圖。2018年高階電腦處理器對於ABF載板需求大幅增加，加上人工智慧運算和伺服器處理器搭配的記憶體需求增加，整體IC載板市場擺脫前二年市場衰退的陰影，產值比重提升至12%左右。至於伺服器，受惠於網路應用多樣化，仍具成長性。除此之外，雖然全球汽車市場成長放緩，但仍有3%左右的銷售量成長率，使汽車應用於PCB市場占比可望提高至12%。 智慧穿戴式裝置可以說是未來受到關注的電子產品新應用之一。Garmin亞太區行銷協理林孟垣指出，智慧穿戴在醫療方面的應用，將會是革命性的突破，相較於一次性數據的健康檢查，智慧穿戴數據的累積，更有助於在醫療上更深度的追蹤與觀察。 林孟垣點出智慧穿戴裝置六個未來可能會發生的趨勢，包括活動追蹤、生理量測、運動訓練、行動支付、智慧物聯。再者，因智慧穿戴裝置屬於個人用品，如能著重個性穿搭的特色，會更容易被消費者接受。惟在這個方向下，對於相關供應鏈將存在著庫存管理、生產彈性等多項挑戰。 為了迎合上述正在發生或未來可能發生的趨勢，林孟垣認為，智慧穿戴裝置將會跨界整合賦予智慧穿戴裝置更多的想像空間。