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液晶應用藍海再現 汽車天窗採光更智慧

為因應綠能建築之大趨勢,默克(Merck)充分發揮其領先全球液晶市場的專業能力,開發液晶技術的新藍海應用。在2018年推出液晶玻璃窗戶模組,並已開始導入建築窗戶與車窗應用。該模組能讓窗戶在透明度不變的情形下改變透光率,營造出融合大自然景觀和室內氛圍的舒適環境。 默克顯示器科技事業資深副總裁Michael Heckmeier指出,默克非常期待液晶窗戶在未來的應用表現,這也將是默克未來的推廣重點之一。Heckmeier特別點出,默克的技術能使建築物變得更永續且低能耗,窗戶模組所提供的多種顏色和形狀,能賦予建築師廣泛的設計發揮空間;目前在德國已有多個初期建案開工,其中將導入結合默克液晶窗戶技術的全玻璃牆面。 另一方面,Heckmeier也提到,除了在建築應用之外,默克也正在發展用於汽車產業的液晶玻璃窗,也正在與德國汽車大廠合作研發液晶天窗應用。然而,基於車規的考量,默克目前暫不考慮發展液晶前車窗應用。 除了積極拓展液晶應用藍海之外,默克也持續深耕在高階顯示器領域越來越受到重視的有機發光二極管(OLED)技術。近期十分受到注目的可折疊或可彎曲的OLED智慧型手機顯示器應用,默克亦是材料供應商。 Heckmeier指出,默克OLED 材料能兼顧可撓式和可摺疊的顯示應用,並能結合新式反應型液晶所帶來的反射保護和更高的影像品質。OLED顯示器的薄型設計能為電池留出更多空間,將電池壽命延長10%以上,對於行動終端裝置特別有吸引力。  
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3D封裝/GPU/CPU架構盡現 Intel六大領域戰略力拓市場

英特爾(Intel)日前舉辦「架構日」(Architecture Day 2018)活動,除了於會中展示多樣基於10奈米系統,用於PC,數據中心和網路的解決方案之外,更於會中宣布未來將聚焦於六個工程領域的技術策略,分別為先進製程和封裝、加速AI和繪圖的新架構、超快速記憶體技術、高頻寬網路晶片互聯、嵌入式安全功能,以及統一/簡化編程;期能透過這些技術為更加多元化的運算時代奠定基礎,強化英特爾的創新及市場領導力度,並擴大潛在市場商機。 Intel核心與視覺計算高級副總裁Raja Kodur表示,運算技術在過去十年中發生了巨大的變化,數據生成的速度不停加快,因而可看見未來對於運算的龐大需求,使得這些運算架構快速發展並以指數的方式擴張。而該公司有著大膽的工程願景,期望在未來五年能夠在10毫秒內為每個人提供10 Petaflops的運算和10 PB的數據,而這六大工程領域技術將是實現此一目標的關鍵。 會中英特爾也說針對幾項亮點技術進行說明,首先是全新3D封裝技術「Foveros」。繼2018年推出嵌入式多晶片互連橋接(EMIB)2D封裝技術後,英特爾也於今年發布名為「Foveros」的全新3D封裝技術,其具備3D堆疊的優勢,可實現邏輯對邏輯(Logic-on-logic)的整合。 據悉,Foveros可將晶片堆疊從傳統的被動矽中介層(Passive Interposer)和堆疊記憶體擴展到高效能邏輯,如CPU、繪圖和AI處理器,為結合高效能、高密度和低功耗晶片製程技術的裝置和系統奠定基礎。 同時由於設計人員希望能在新的裝置設計中混合和匹配(Mix and Match)技術IP模組與各種記憶體及I/O元件,因此該技術提供更大的彈性,允許將產品分解成更小的「小晶片」(Chiplet);I/O,SRAM和電源傳輸電路等可建置於底層晶片(Base Die)中,高效能邏輯晶片則堆疊其上。英特爾預計將於2019年下半年使用Foveros技術推出一系列產品。 此外,英特爾也展示了次世代CPU微架構「Sunny Cove」。該架構可提高一般運算任務的單一時脈效能和功耗效率,包含加速AI和加密等特殊用途運算任務的新功能;且可以減少延遲並促進高流量,提供更大的平行運作能力,進一步改善從遊戲到媒體到資料導向應用程式等領域的體驗。Sunny Cove將成為2019年稍晚推出的伺服器Xeon及PC客戶端Core處理器的基礎。 值得一提的是,英特爾也於會中宣布推出全新Gen11整合式繪圖晶片,配備64個增強型執行單元,浮點運算性能超過1 TFLOPS,並採用最新媒體編碼器和解碼器。英特爾也於會中重申將在2020年前推出首款獨立繪圖晶片的計畫,並表示從2019年開始,以10奈米為基礎的處理器將採用新的整合式繪圖晶片。 除了上述之外,英特爾也於活動上說明Optane技術進展、新的One API軟體以及深度學習參考堆疊等內容。Raja Kodur指出,運算需求的不停成長,使得該公司有機會以前所未有的方式進行改變,隨著我們為客戶,邊緣和雲運算環境推動一波又一波的創新,累積了各種差異化的技術,未來將能夠在這六大領域中持續發揮作用,為各種創新應用奠定基礎。
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2019~2020半導體設備市場先蹲後跳

國際半導體產業協會(SEMI)發表年終整體設備預測報告(Year-End Total Equipment Forecast),內容指出2018年全球半導體製造新設備銷售金額為621億美元,較2017年所創下的566億美元歷史新高再成長9.7%。不過,2019年設備市場將微幅下滑4%,到2020年才重拾成長動能20.7%,達到719億美元的歷史新高。 SEMI報告指出,2018年晶圓處理設備銷售將增加10.2%,達502億美元;晶圓廠設備、晶圓製造以及光罩/倍縮光罩設備等其他前段設備,今年銷售金額可望增加0.9%,達25億美元;封裝設備預計將成長1.9%,達40億美元,而半導體測試設備預估將增加15.6%,達54億美元。 就2018年來看,南韓連續第二年成為全球最大設備市場。中國大陸排名將首次上升到第二,將台灣擠至第三名。除了台灣、北美和韓國,調查所涵蓋的所有地區都將呈現成長。中國大陸將以55.7%的成長率居首,其次為日本32.5%、其他地區(以東南亞為主)23.7%、歐洲14.2%。 展望2019年,SEMI預測南韓、中國大陸和台灣將維持前三大市場地位,且三者相對排名不變。南韓設備銷售估計將達到132億美元,中國大陸125億美元,台灣118.1億美元。預估明年只有台灣、日本和北美三個地區呈現成長。  
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先進訊號演算法展妙用 汽車雷達抗干擾能力大增

汽車雷達通常會遭受拒絕式或欺騙式干擾。拒絕式干擾會致盲因而損害車輛雷達。這種技術會降低訊號雜訊比,導致目標檢測的概率降低。另一方面,欺騙式干擾會讓車輛雷達「認為」存在虛假目標,使車輛雷達失去追蹤真實目標的能力,故而車輛的行為受到嚴重影響。 這些干擾可能源於汽車雷達之間的相互干擾,或者是使用廉價的硬體簡單地將強連續波(CW)訊號指向車輛雷達而故意發生的攻擊。雖然目前的避干擾技術可能足以因應這些情況,但隨著雷達感測器的激增,汽車將會需要使用彈性類型的緩解技術,或者此類技術與避干擾方法的結合使用。相關彈性技術包括時頻域訊號處理或複雜雷達波形。 依據雷達波形判定有無干擾情況 雷達波形是判斷感測器在有干擾情況下性能的關鍵系統參數之一。當今77GHz頻段的汽車雷達主要使用FMCW型波形。在FMCW雷達中,CW訊號在射頻段的頻率上線性掃描。圖1顯示了一個FMCW Chirp序列(CS)波形例子。 圖1 FMCW CS示例 回波訊號的頻率差(fb, 拍頻)與到目標的距離R成比例,可透過以下公式(1)確定: 公式(1) 密集環境產生之干擾影響 在密集射頻環境中,當FMCW雷達感測器在頻帶的相同部分中工作時,就會發生干擾。一個典型迎面而來的汽車干擾範例參見圖2。 圖2 a為FMCW拒絕式干擾;b為FMCW欺騙式干擾。 拒絕式干擾 落入接收機頻寬的任意FMCW型強干擾訊號會提高受害雷達的本底雜訊。這種拒絕式干擾可能導致小目標(即雷達散射截面(RCS)較小)因為SNR很差而消失。拒絕式干擾也可以是故意為之,簡單地將一個強CW訊號射向受害車輛FMCW雷達就能做到。對受害雷達的影響類似於FMCW干擾情況(圖2)。 欺騙式干擾 如果干擾訊號掃描是同步的,但與受害雷達一同延遲,那麼其影響將是在固定距離產生欺騙性假目標,這種技術在電子戰干擾機中很常見。類似類型迎面而來的汽車雷達將成為非故意的干擾機,然而,受害雷達和干擾雷達之間時間對齊的概率將非常小。小於受害雷達最大距離延遲的干擾機延遲偏移看起來可能像真實目標。例如,200m最大距離要求掃描對齊誤差小於1.3μs,然而,將複雜的類似電子戰的設備安裝在迎面而來的汽車平台上,便可故意開展這種欺騙式攻擊。 更一般地的是欺騙式干擾基於對受害雷達訊號的重新傳輸,不過其延遲和頻率發生了系統性改變。這可以是非相關的(這種情況下的干擾機被稱為應答器),或是相關的(這種情況下的干擾機被稱為中繼器)。中繼器接收、改變並重新傳輸一個或多個干擾訊號,而應答器是在干擾機檢測到目標受害雷達訊號時傳輸一個預定訊號。 基於中繼器的複雜攻擊通常需要數位射頻記憶體(DRFM)。DRFM能夠執行協調距離延遲和多普勒波門拖引攻擊,因此,它會維持虛假目標距離和多普勒特性以欺騙受害雷達。 干擾緩解技術 基本的雷達干擾緩解技術主要依賴於避干擾方法。其目標是降低空間、時間和頻率重疊的可能性,例如: .空間: 使用較窄電子掃描波束可降低干擾風險,遠端汽車巡航控制(ACC)雷達典型視野為±8O,儘管如此,強干擾訊號仍可透過天線旁瓣造成有效干擾。 .時間: 隨機生成FMCW啁啾斜率參數以避免週期性干擾。 .頻譜: 隨機生成FMCW啁啾起始和停止頻率,以降低重疊和干擾的概率。 隨機化的基本方法會避免與其他雷達意外同步,但是在密集射頻環境中可能不那麼有用。因此,越來越多的雷達感測器需要更複雜的彈性技術來緩解干擾。 檢測並修復為另種避干擾方法 另一種避干擾方法是利用訊號處理演算法修復接收到的波形。時頻域技術可以有效應對拒絕式干擾攻擊,在迎面而來的汽車FMCW干擾情況下,干擾機掃描所有頻率槽的時間非常之短。這種快速時變訊號在常規FFT域中表現為升高的本底雜訊,時頻域訊號處理技術將該訊號轉移到另一個域,與FFT域相比,在該域中更容易濾除干擾(圖3)。 圖3 雷達回波IF波形的FFT和STFT域 對於時變訊號,短時傅立葉轉換(STFT)比常規FFT能提供更多資訊,基於STFT的技術可用於消除窄帶干擾;STFT基本上是讓一個視窗移動通過訊號,以獲取視窗區間的FFT。在頻域中對訊號進行濾波以去除干擾分量,然後將其轉換回時域。圖4顯示了重疊射頻啁啾序列的典型FMCW干擾情況,以及由此產生的STFT域中的IF拍頻訊號。 圖4 STFT域,左為FMCW雷達和干擾機,右為IF域。 可以看到,圖4的右側顯示了IF域,其為雷達①和干擾②訊號混頻的最終結果。水平線表示目標,而V形垂直線表示存在干擾訊號。類似或相反方向的干擾FMCW,甚至類似CW的慢速啁啾,對IF訊號有類似的影響。在所有這些干擾情況中,快速移動的V形IF訊號會提高常規FFT域中的本底雜訊。可以使用基於幅度的遮罩來濾除STFT域中的干擾訊號。當然,前提是受害雷達前端和量化部分具有足夠的動態範圍來同時線性地處理較強的干擾訊號和較小的預期目標訊號(圖5)。 圖5 STFT域中基於幅度的遮罩。 圖5上方圖像顯示了一個強干擾訊號,而下方圖像顯示了處理後的STFT。在有強干擾的情況下,如上方圖像所示,多個真實目標不可見。在下方圖像中,V形干擾訊號被消除;當轉移回時域時,低SNR目標現在已可辨識。在拒絕式干擾情況中,可以利用基於STFT的干擾緩解技術來應對強干擾,不過,針對欺騙式干擾攻擊,單憑STFT無法驗證返回訊號是真還是假。 運用加密射頻以驗證訊號真實度 降低中繼器欺騙式干擾攻擊影響的基本對策是使用低概率攔截(LPI)雷達波形。LPI雷達的主要目的是將輻射能量擴散到很寬的頻譜上以規避檢測,通常採用准隨機掃描、調製或者是跳頻序列。FMCW是一種LPI波形,如果將相位編碼或是加密引入頻率啁啾,則可以進一步降低DRFM攔截汽車雷達訊號的機率。 每個雷達感測器獨有的加密射頻特徵可以驗證返回訊號的真偽。圖6顯示了一個使用案例,其中兩個相同雷達(安裝在不同汽車上)之間有頻率偏移和延遲,在受害雷達中產生一個假目標,干擾雷達與受害雷達在時間上是對齊的(相同的啁啾斜率且偏移較短)。 圖6 存在頻率偏移和延遲的相同雷達所引起之干擾 在這種情況之下,相位編碼FMCW雷達可以提供很高的抗干擾強固性。使用正交碼還能讓MIMO雷達操作變得可行,從而支持多個波形同時發射。而編碼要求則是包括以下幾點: 1.碼長:目標是利用短序列實現最小距離旁瓣位準。1024的PRN序列長度導致峰值旁瓣電平(PSLL)約為30dB。可以優化發射碼和接收濾波器權重,以SNR為代價來改善PSLL。 2.良好的交互相關特性:為實現感測器之間的良好隔離,一個集合的成員的交互相關係數應為零。 3.抗多普勒效應能力:相位編碼雷達性能可能受多普勒頻移的影響,二進位碼對多普勒效應的耐受能力差,多相碼的性能衰減速度比二進位碼要慢。 4.可用的不同碼數量:規模大的比較好,可以為每個雷達感測器分配唯一編碼。 圖7顯示了無相位編碼的雷達回波。干擾訊號顯示為一個假目標,當利用PRN序列對發射機FMCW波形進行相位編碼時,可以抑制干擾訊號,如圖8所示。 圖7 未對真偽目標進行相位編碼的雷達回波 圖8 有和無相位編碼之雷達回波 這種方法會影響動態範圍。然而,雷達訊號處理器可以對幾個啁啾訊號使用相位編碼FMCW以標記假目標,然後切換回正常操作。 強化雷達抗干擾能力 緩解技術不可或缺 使用先進訊號處理演算法和複雜波形生成技術,可以緩解擁擠汽車雷達感測器環境中的干擾。基於STFT的訊號處理技術可用來因應拒絕類型的攻擊。相位編碼FMCW借助處理增益和避免攔截措施,對非相干和相干欺騙式攻擊均提供額外的抵禦層,表1是對緩解技術的總結。 上述針對汽車雷達的干擾緩解原則也適用於其他雷達感測器環境,例如機器人、道路收費、GPS、無人機著陸或防撞系統。目前,汽車雷達感測器在非合作模式下運行,彼此之間不通訊。雖然合作運作模式需要整個產業協調,但雷達感測器之間的仲裁可協助解決干擾問題。 包括感測器合作在內的未來雷達概念將是通訊節點和雷達感測器的融合。使用複雜波形的未來雷達也可以將資訊包含在雷達訊號中。同一硬體可以同時用於雷達和通訊(RadCom)。RadCom為雷達和通訊功能同時執行的單一系統,特性包括: .多用戶能力,無干擾。 .利用OFDM或類似通訊碼對雷達訊號進行編碼,為在雷達訊號中包含資訊提供了可能性。 .基於OFDM的雷達發射訊號使得二者可以同時進行。 基於上述原因,汽車雷達供應商積極研發相關解決方案,以ADI為例,該公司旗下5G毫米波收發器訊號解決方案具有超過GHz的頻寬和波束引導能力,可能成為RadCom系統概念的潛在候選者。像是Drive360 28nm CMOS雷達平台,支援多種高階訊號處理整合,甚至是自訂IP整合,使設計人員能夠區分其系統,而且搭載高整合電源管理輔助晶片。該平台可使一級供應商產品和原廠產品具備優良的性能,以打造可靠的解決方案。 (本文作者為ADI資深射頻系統工程師)
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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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宏正產品布局日益多角化 智慧製造/建築商機不漏接

以資訊跟專業影音設備連接管理方案為主力業務的宏正自動科技,日前正式啟用位於台北市內的展示中心。該展示中心除了展示其所研發的資訊與影音連接解決方案外,連展示中心內的照明與空調控制也採用宏正自行研發的控制系統。此一展示中心的落成,也顯示宏正已具備進軍智慧製造、智慧建築等垂直應用市場的能力。 宏正自動科技財務長暨發言人陳健南表示,創業即將滿40年的宏正,在2018年繳出相當亮眼的營運成績,不僅營收屢創新高,獲利狀況也是歷年最佳。公司營運展現強勁成長的原因,要歸功於IT架構管理的遠端管理產品、專業影音產品與USB週邊設備。這三條產品線的營收分別較去年同期成長15%、12%與40%。智慧製造與專業影音製作的需求,是帶動遠端管理跟影音產品線成長的原因,而USB周邊設備則是以擴充底座跟充電產品為主。 針對製造管理日益數位化及智慧化,宏正自動科技研發處暨企劃處資深副總經理林勇達指出,ATEN的智慧型工控解決方案可針對面積範圍廣大的工廠或進出不便的無塵室,提供可遠端控制管理(RCM)的方案,突破機台與人員的距離限制,更以光學字元辨識(OCR)技術,協助大數據蒐集,提供客戶進行分析或預測,降低人為錯誤並提高生產良率,已成功協助許多國際知名的電子廠商客戶往智慧製造邁進。 除了掌握智慧製造關鍵能力外,宏正也鎖定企業協作環境及中央控制兩大應用需求,推出對應的解決方案。隨著企業會議越來越強調溝通與協作體驗,加上自攜設備(Bring Your Own Device, BYOD)的普及,對企業會議的進行與管理也帶來新的挑戰。為有效促進資訊共享並活絡商業合作,宏正為各種商業簡報環境及協作會議推出全新矩陣式簡報切換器系列 ,讓使用者輕鬆整合AV影音及控制不同介面的設備,無論商業或教學環境,皆能提供量身打造的多合一解決方案,更可透過ATEN環控系統於行動裝置上操控會議設備與設定會議環境,輕鬆實現即時資訊共享。 而在會議場域,除了影音設備的控制跟互聯之外,針對會議室的照明跟空調,宏正也已經有對應的環控解決方案,可以控制LED的亮度、色彩,甚至編排燈光特效,都可以在環控系統中解決;空調的溫度也可以在環控系統中進行遠端控制。 至於在專業影音部分,高階與中高階產品占宏正影音產品營收的比重持續成長,2018年前10個月的營收占比已達70%。林勇達分析,這跟內容業者持續投資4K製播環境有關。過去宏正在4K領域的布局速度較快,早在很多一線設備業者還在觀望之際,就已經投入4K設備的研發,如今成果已開始顯現。 接下來在8K領域,宏正為了打響自身在廣電領域的領導品牌定位,會繼續進行相關投資,但目前8K的技術還不是很成熟,雖然日本2020年東京奧運將有8K轉播,但其所使用的影音傳輸設備料將是由多路4K拼湊而成,而非真正的8K級設備。在關鍵技術還沒到位的情況下,宏正在8K領域的投入,會相對審慎。
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只欠東風 Li-Fi有望2021年起飛

開放標準將成Li-Fi成長關鍵推手。市調機構Yole Développement近期針對Li-Fi技術發布一份研究報告,對Li-Fi的技術,行業和市場趨勢進行全面的描述。當中提到,目前已有多家業者投入Li-Fi發展,並已研發相關元件;然而,未來趨使Li-Fi快速成長的動力仍是通訊標準,才得以確保不同的元件、軟體、功能都能整合至同一個解決方案中。目前IEEE正著手制訂802.11bb標準,若如期於2021年發布,Li-Fi將會快速成長。 Li-Fi是由英國愛丁堡大學哈斯教授(Prof. Harald Hass)於TED演講時,所提出的室內照明光源兼顧通訊用途之概念,為雙向性高速的無線通訊技術,利用可見光通訊(VLC),而非傳統的無線射頻技術(RF)發射訊號,因此頻寬更為廣闊,可以傳送更多資料。Li-Fi的優勢包括:在多次演示中實現了高傳輸數據速率,甚至有時比Wi-Fi快10到100倍;且安全性高,使用現有的技術便可輕易控制可見光和強度等。   Li-Fi雖具備許多優勢,但仍與大多數通訊技術一樣,需要一個能促進生態系統發展的開放式通訊標準,才能加速其市場發展。對此,Yole Développement SSL與Displays業務經理Pars Mukish表示,目前Li-Fi行業仍處於起步階段,但在標準確立之後,2021年Li-Fi將有望顯著成長,2021年到2023年的複合年增長率為53%,市場產值到2023將達1.1億美元。 Pars Mukish進一步說明,許多應用可望從受益於Li-Fi技術,像是工業、醫療保健、零售業、教育、住宅、辦公大樓或是飯店等,將會是Li-Fi主要的應用領域。未來這些應用將會持續推動Li-Fi技術整合,使成本和價格再降低,進而驅動市場再向上發展,市場產值到2028年或許可達2.7億美元。
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