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IC設計是一項極為複雜的工作，從最前段的RTL撰寫、合成(Synthesis)、繞線布局(P&R)，乃至設計完成後的驗證簽核(Design Signoff)，都有對應的設計工具，甚至是由不同的工程團隊負責。但這也使得同一個IC設計專案中，負責不同任務的團隊難以協同作戰，不利於縮短開發時程跟實現設計最佳化。為此，Cadence近期發表多項跟數位設計流程相關的產品更新，要以整合度更高的工具鏈來實現IC設計最佳化，並加快產品開發速度。 Cadence研發副總裁羅宇鋒表示，在EDA工具業內，其實大家都在談整合，以便讓設計流程中不同階段的工程團隊能更緊密地互相配合，加快IC設計的速度，並且讓晶片的功率、性能跟面積(Power, Performance, Area; PPA)進一步最佳化。但要做到這點並不容易，因為不同設計工具使用不同的引擎，甚至連同一個EDA供應商旗下的不同工具，所使用的資料庫都無法互通。這使得整個設計流程中負責不同工作的團隊，無法很緊密地協同作業。 Cadence研發副總裁羅宇鋒表示，IC設計中有許多環節必須彼此考慮，因此設計工具必須更加融合，才能協助設計團隊在更短時間內設計出更好的晶片。 為此，Cadence在數位設計流程所使用的工具中，導入了iSpatial跟GigaOpt兩項新的技術。iSpatial技術主要應用在負責合成作業的Genus，以及負責繞線布局的Innovus上。iSpatial技術將Innovus設計實現系統工具的GigaPlace布局引擎，以及GigaOpt Optimizer整合到Genus合成解決方案中，讓原本分開的兩個流程更容易的協同作業。 以往合成工具只負責進行合成，繞線布局工具則將生成的網表(Netlist)進行布局並繞線。合成沒有考慮布局，時序是使用導線負載(Wire-load)模型估計的。但隨著摩爾定律的發展，用導線負載模型來收斂時序變得越來越困難，並且難以讓P&R完全與Netlist保持一致。因此，合成必須考慮繞線布局，讓繞線布局可以比較容易調整訊號的強度，完成時序收斂。這些步驟關聯到可以置換在Netlist裡的緩衝器或其他邏輯閘，讓它們具有較高的驅動強度，也同時為長訊號線添加了額外的緩衝器。 對IC設計團隊來說，iSpatial可以帶來兩個好處，首先是執行時間可以明顯縮短，其次是晶片的PPA可以達到更高程度的最佳化。根據三星與聯發科的實際測試，採用新的數位設計流程，可以將設計的周轉時間縮短一半以上，並且得到功耗、面積減少約5%的晶片設計結果。 至於GigaOpt則是EDA中的機器學習(ML)功能，可再細分為內部ML和外部ML兩種。外部ML主要用來捕捉設計和工程師的知識，讓設計流程進一步最佳化；內部的ML則是選擇最佳的計算算法，更快地提供更好的PPA。在一個採用ML的全數位流程裡，可以大大減少模型所產生的誤差。通過每次啟動ML來運行工具，PPA都會變得更好。這可帶來很大的差距，最差的負時序餘量(WNS)下降了25%以上，而總負時序餘量(TNS)則降低了至少50%。 至於在設計簽核方面，Cadence也推出新版的Tempus工具，為七奈米製程以下的IC設計簽核提供更可靠的方案。羅宇鋒指出，傳統的IC設計簽核方法，在七奈米以下的設計專案已很難繼續沿用，因為在七奈米以下，IR Drop的餘裕(Margin)比以往更小。已有多個七奈米以下的設計專案，因為忽略這點而導致專案失敗。而這些失敗的專案，其實已通過傳統時序/IR設計簽核工具的驗證，因此時序/IR設計簽核工具的升級，對於要採用七奈米以下製程的IC設計團隊來說，是相當急迫的需求。 就跟前面提到的合成與繞線布局工作融合一樣，在時序跟電源的設計簽核方面，Cadence也提出Tempus跟Voltus無縫銜接的方案。Tempus是時序簽核工具，Voltus則是電源簽核工具，但對IC設計來說，時序跟電源常常是互相影響的兩個參數，因此時序與功率的同步簽核與最佳化，是很重要的。因此，新版的Voltus跟Tempus將採用共通的資料庫與執行模型(Runtime Model)，以便讓工程團隊可以進行時序跟電源的同步簽核，提高設計專案成功的機率。

區塊鏈即服務新創BiiLabs日前宣布與凱鈿行動科技(Kdan Mobile)合作，將分散式帳本技術(Distributed Ledger Technology；DLT) 應用於電子簽名服務，實現簡便、可追蹤的線上簽名流程，並確保資料驗證安全無虞。 圖　BiiLabs與凱鈿行動科技合作，將分散式帳本技術應用於電子簽名服務。來源：BiiLabs BiiLabs 共同創辦人暨執行長朱宜振表示：「在全面數位化以及遠端工作模式成熟的時代，傳統文件系統流程優化將可帶來更加便利且高效的工作環境。BiiLabs樂見與凱鈿行動科技的合作能夠應用在企業數位化上，實現資料安全。」 傳統紙本文件簽署對於在外或遠端的工作者無法即時有效率地處理，同時存在遺失風險，且不易追蹤簽署進度。因此凱鈿提出點點簽(DottedSign) 電子簽署服務，提供創建一人至多人簽署任務，並透過雲端追蹤所有文件進度，且嚴格確保電子簽名的法律效力及安全性。 BiiLabs Alfred API導入該電子簽名作為該服務的後端架構，強化現有技術基礎，利用DLT永久紀錄及不可變 (immutable) 特性，發展區塊鏈資料儲存及資料驗證技術，確保留存完整稽核軌跡，加深線上文件簽署的真實性與安全性。

日前德國宣布將透過智慧型手機追蹤新型冠狀病毒(COVID-19)的感染狀況，但卻主張採用集中式架構，與蘋果(Apple)、Google所提出的分散式架構相反。但在兩天過後，德國政府態度大轉變，決定改採蘋果跟Google所主張的作法。為了對抗COVID-19，各國政府均緊急投入App開發，以蒐集COVID-19傳染的資訊，但卻也引發公眾利益與隱私權保障孰輕孰重的爭議。德國總理辦公室主任布勞恩(Helge Braun)與衛生部部長斯潘(Jens Spahnz)在聯合聲明中表示，柏林將採用分散式管理使用者足跡，協助衛生單位取得COVID-19的相關感染數據。 圖　德國宣布將透過智慧型手機追蹤COVID-19的感染狀況。來源：Unsplash 目前大部分的歐洲國家不開放提供使用者的位置資訊，也無法透過短距藍牙來聯繫可能感染的民眾，而且他們不同意將聯繫人的資料記錄在任何設備上，因此無法有效連絡有感染風險的對象。而若是採用分散式管理，使用者可以選擇共享他們的電話號碼或現在的身體症狀，藉此與衛生單位建立聯繫管道，並由衛生單位在發現危險情況時提供建議。上述功能必須透過下載App執行。 德國原本支持泛歐洲隱私保護追蹤(PEPP-PT)計畫，而此計畫需要iPhone改變設定才能實行。但蘋果在日前已拒絕配合修改iPhone，因為PEPP-PT採用集中式架構，政府將藉此擁有大量使用者的個資。因此，經過一個周末的討論後，德國總理辦公室主任布勞恩與衛生部部長斯潘在聯合聲明指出，該國將改採行分散式架構，App的內容必須在符合資訊安全的情況下自願公開，目標是盡快釐清並打斷感染鏈。使用智慧型手機的藍牙追蹤使用者與他人之間的親密程度及接觸時間，如果其中一個人的COVID-19測試為陽性，密集接觸者即須就醫、檢疫或自主隔離。 德國決定改採分散式架構後，蘋果與Google都將開發新工具，以支援分散式的連絡人追蹤。不過，法國及英國仍支持PEPP-PT，因此法國與英國政府開發的接觸史追蹤App，或將無法在iPhone上正常運作。

隨著雲端科技興起，能源短缺與高齡化社會的來臨，未來半導體產業需與其他異業整合，如能源科技、醫療科技，以面臨未來人類的需求。以醫療產業為例，過去醫療器材主要對象為病人，使用單位主要為醫療院所，然隨著人類生活品質的提升，若能將醫療器材從治療，擴大為健康照護與管理，將有助於降低國家醫療資源的浪費與成本。因此透過雲端人工智慧提供醫療服務，與半導體實現穿戴式物聯網(IoT)醫療電子產品，以達到隨時隨地健康照護的功能，將有機會帶動國內另一波的產業契機，走向「醫電園」藍圖。 建構穿戴式物聯網系統暨平台 智慧型裝置的普及以及半導體技術的進步，帶動許多穿戴式的裝置因應而出，如搭配耳機、手環或手表進行血氧濃度偵測、搭配心率帶進行心跳偵測、呼吸帶進行呼吸偵測，且搭配智慧裝置進行人機介面的互動與雲端資料的傳輸，進而透過雲端大數據分析，了解使用者健康狀況，提供醫療照護服務。通常建構此服務情境，主要需具備三項技術(圖1)，包含： 1.穿戴式裝置端：透過系統晶片或晶片系統整合技術，可縮小生理訊號檢測裝置，利用穿戴載具如耳機、手表、衣服，進行生理訊號檢測。 2.智慧型裝置端：透過App軟體的開發，進行生理訊號的顯示與即時的分析，提供使用者隨時監控健康指數，達到即時健康照護的目的。 3.伺服器設備端：透過人工智慧的學習，進行健康大數據的分析，提供健康指數預測的資訊，達到長期健康監控與預防疾病發生的目的。 圖1　穿戴式物聯網系統與平台 建置此穿戴式物聯網系統與平台，可以透過不同訊號的檢測，如心率、呼吸、血氧、血壓與體溫等；不同載具的整合，如智慧衣、寵物衣、智慧手表；不同無線傳輸系統，如藍牙、Wi-Fi、4G，將所檢測的生理訊號傳輸至智慧型裝置，如智慧手機或平版電腦，以及雲端健康照護系統，如人工智慧伺服器。應用至生活不同層面上，提供相關的健康服務。 本文將透過「具人工智慧之穿戴式物聯網系統與平台」應用，介紹相關產品應用之雛型，如24小時無線心律監控晶片系統、智慧衣、智慧寵物衣、智慧醫療聽診器、癲癇腦波偵測與刺激系統、智慧穿戴式物聯網開發模組、車用電子疲勞偵測系統、智慧寶貝衣、具可攜式無線尿液檢測與預防心血管疾病之晶片系統與平台、智慧畜牧牛隻穿戴系統。透過以上產品雛形的介紹，將有助於實現智慧醫療普及的目標。 無線ECG系統不間斷監控人體健康 「24小時無線心律監控晶片系統」(圖2)為即時檢測人體心電訊號(Electrocardiogram, ECG)之感測系統，透過生理檢測晶片的核心技術，構成貼身感測模組來偵測配戴者的心電訊號，並藉由藍牙傳輸系統將資訊無線傳輸到智慧型手機端，再由手機應用程式完成後續的分析與計算，並將主要結果呈現於手機螢幕上。透過此生醫檢測晶片及相關軟硬體之結合應用，便可隨時隨地監測與關注使用者之生理狀況，並成為使用者的貼身守護神。即時偵測、便於攜帶、易於使用將為本系統之特色。 圖2　(a) 24小時無線心律監控晶片系統、(b)手機顯示平台、(c)雲端人工智慧辨識平台 智慧衣藉大面積接觸提供多種訊號 在高齡化社會中，結合穿戴式系統與物聯網概念建構成穿戴照護系統，為一極具市場潛力的發展方向。而在穿戴照護應用中，智慧衣占有許多先天上的優勢。首先，與大部分穿戴物品如手表、皮帶等不同，衣物為日常生活中必需品，所以此穿戴裝置較能被一般人所接受。同時，衣物與人體有著較大面積的接觸，能提供較多種類之生理訊號量測，有效發揮穿戴式系統的潛能。因此，透過電子檢測與紡織衣物的結合，可發展智慧衣系統(圖3)。此系統需使用高舒適度的紡織電極來提供心電訊號與呼吸訊號的量測，並透過藍牙將訊號傳送至手機，最後進行身體相關資訊分析如卡路里消耗、心跳變異率等情緒分析。 圖3　(a)智慧衣物與人體實測情境、(b)心律檢測結果、(c)呼吸檢測結果 智慧寵物衣助飼主確保毛孩健康 智慧寵物衣之設計，可結合動物衣與感測器，建立一無線生理訊號感測系統(圖4)，利用前端偵測器偵測寵物心電訊號以及呼吸訊號，並透過演算法將其轉為情緒、心跳變異率(HRV)等多項資訊，提供寵物主人以及獸醫在動物醫療方面的參考，而情緒指標，更能讓飼主進一步了解寵物的心理狀態。此設計主要採用穿戴式及物聯網的概念，並搭配完整軟體平台，可以讓使用者藉由網頁(Web)或應用程式(App)平台，讓飼主即時掌握寵物之生理資訊，同時將資料儲存於雲端資料庫中，可瀏覽寵物之歷史生理狀態，更可以透過這樣的訊息平台與獸醫交流，進一步關心寵物的健康狀況。此系統不僅運用在寵物醫療方面，更可以與其他愛寵人士建立互相交流的平台。 圖4　(a)智慧衣物與寵物實測情境、(b)手機顯示平台、(c)雲端寵物照護平台 智慧聽診器使醫療診斷快/狠/準 為了協助醫師更迅速且準確地診斷，以及幫助醫學院學生在聽診經驗之養成與學習上有更可靠的依據，智慧聽診器提供醫師學習與健檢照護的輔具(圖5)。此裝置具備同時量測心音訊號與心電訊號之能力，並將訊號視覺化呈現於智慧型手機上，進而確認心音訊號的狀態。倘若有異常情形出現，傳統上只能完全仰賴醫生之經驗，但利用智慧聽診器能夠視覺化記錄之優勢，醫師可能夠即時藉由訊號結果來判斷可能的心臟疾病。倘若病患於診斷期間有心律不整之情形發生，如心室頻脈，也能藉此驗證理學檢查上所可能衍生之異常心音表現。 圖5　智慧聽診器實測情境：(a)無線聽診器、(b)無線心律偵測器、(c)手機顯示平台 癲癇腦波偵測與刺激系統經藍牙傳輸訊號 癲癇為常見的神經系統疾病之一，主因為腦部神經細胞不正常放電所引起之症候群。目前癲癇之治療以口服藥物為主流，但藥物治療效果不彰。近期許多研究中，以顱內植入式電刺激為發展方向，「癲癇腦波偵測與刺激系統」包括腦波訊號量測及電刺激模組(圖6)。透過B6小鼠進行動物實驗，系統使用植入式電極收集小鼠腦波訊號，並經由藍牙(BLE 4.2)將訊號傳送至電腦，於電腦端配合客製化的軟體進行演算法分析數據，即時進行癲癇辨識，並利用電流式數位類比轉換器於確認癲癇訊號進行神經刺激，實現量測腦波及以光、電刺激抑制癲癇之系統。此植入式系統亦可作為神經調控系統，穿戴在體外載具上進行體外刺激，在醫療的研究上已證明適當的體外刺激具有減緩疼痛、提高睡眠與減肥的效果。 圖6　人工智慧辨識系統與採用光、電刺激治療癲癇疾病老鼠試驗示意圖 智慧穿戴式物聯網開發模組引領生醫進展 智慧穿戴式物聯網開發模組(圖7)是一個具有穿戴式物聯網設計的生醫晶片開發模組，具有低功耗、微小化以及物聯網化的設計，並且能提供高品質的生理訊號檢測，包括心電訊號、腦電訊號、肌電訊號等十餘種人體的生理訊號。開發者透過此產品，可以快速地開發出應用於生醫領域之穿戴式產品，縮短產品的開發時間並降低開發成本。 圖7　(a)智慧穿戴式物聯網開發模組包裝、(b)模組大小、(c)實際應用場域 除此之外，不同的訊號以不同的模組進行訊號處理，開發者可以依據自身之開發需求，自由地組裝模組，如同組裝「智慧積木」一般。透過此模組可以幫助開發者能更輕易地實現其設計構想，開發出產品雛型，蓬勃生醫穿戴式產品之領域發展。 車用電子疲勞偵測系統提升交通安全 「車用電子疲勞偵測系統」(圖8)是一種能夠檢測駕駛員真實疲勞程度和生理狀況的即時系統裝置，能擷取、整理駕駛的生理資訊並顯示於線上監控平台。此系統可以監測駕駛員的基本生理訊號，如心電訊號、光電容積描述訊號(PPG)、血壓和血氧飽和度，並透過人工智慧/機器學習(AI/Machine Learning)演算法計算後，得知駕駛員的真實疲勞指數。透過物聯網技術，本系統可以將駕駛員各項生理數據，即時地儲存在雲端資料庫。除了可以在線上監控平台顯示相關資訊外，隨著生理資料的更新與積累，還可以進行機器學習，進一步訓練疲勞指數的判斷演算法，以提升判斷準確率，讓線上監控平台可以精準掌握所有駕駛員的疲勞資訊，以便提醒、監控、調度司機，期望能夠提高大眾運輸交通安全。 圖8　(a)車用電子即時疲勞偵測裝置、(b)呼吸與心律偵測訊號、 (c)手機監控介面 智慧寶貝衣貼近嬰兒感受 「智慧寶貝衣」之設計，可結合嬰兒包巾與感測器，建立無線生理訊號感測系統(圖9)，利用前端偵測器偵測嬰兒心電訊號、聲音訊號以及姿態訊號，並透過AI演算法將其轉為情緒、哭聲原因等多項資訊，提供給父母參考以及嬰兒照護方面上的用途。而情緒指標及哭聲原因，更能讓照護者進一步了解嬰兒的心理狀態。此設計應用穿戴式、物聯網及人工智慧的概念，並搭配完整軟體平台，可以藉由網頁或應用程式平台，讓父母即時掌握嬰兒之生理資訊，同時也將資料儲存於雲端資料庫中，可瀏覽嬰兒之歷史生理狀態，更可以透過這樣的訊息平台，與醫生交流，進一步地關心嬰兒的健康狀況。 圖9　(a)智慧寶貝衣穿戴裝置、(b)智慧手機顯示平台 可攜式無線尿液檢測/抗心血管疾病IC護健康 過去十年，心血管相關疾病持續占據全球死因之首，且維持在國人死因的前三名，顯示這是一個世界各國尚未找到有效預防方法的棘手疾病，由於這是一個致死率相當高的疾病，如何早期發現疾病便成為相當重要的課題。若能建構一套應用於居家照護/社區篩檢的「可攜式無線尿液檢測與預防心血管疾病之晶片系統與平台」(圖10)，可方便且快速監控心血管的健康狀況，預防心血管病症及其併發症發生。此系統需透過整合系統晶片、微電極與微流道晶片感測尿液中多項心血管疾病相關危險因子的濃度，並將資料無線傳輸到平台，結合臨床醫學的研究成果評估心血管疾病的風險，由合作的醫療機構人員透過平台給予使用者專業的醫療建議，即可達到預防診斷與居家照護的效果。 圖10　(a)可攜式無線尿液檢測裝置、(b)整合智慧馬桶與手機APP顯示 智慧畜牧牛隻穿戴系統減少資源浪費 台灣最常見的乳牛為具有黑白斑點的荷蘭牛，這些來自歐洲的牛種，適應於溫帶的氣候，也就是攝氏4.5度~15度的生活環境，不過台灣為亞熱帶氣候，高溫時有可能超過36度，加上潮濕的氣候，可能會讓牛隻食慾不振，或是產乳量下降，也可能使牛隻生病，所以建構一個牛隻照護系統至關重要。「智慧畜牧牛隻穿戴系統」主要偵測、分析乳牛身上的生理訊號，並進一步為乳牛建構一個完整的照護系統，該系統能探測牛隻的健康情形，進而了解母牛發情的狀況，以利畜牧場掌握牛隻生理資訊，讓管理者管理牛群上更加輕鬆，減少不必要的人力與資源浪費。與寵物衣系統一樣，此系統需要建構生理檢測裝置、手機平台顯示裝置、雲端分析設備，如系統架構圖便可使用溫度感測、陀螺儀與心電感測器。 其中，溫度感測可得知牛隻的體溫，陀螺儀能了解牛隻的運動狀態、反芻的情形，藉由心電感測器可分析乳牛當前的身體情況。透過牛隻穿戴裝置的隨時偵測，能在第一時間得知牛隻的身體狀況，並可以運用於發情偵測。經過時間累積數據，即可獲得牛隻長期的身體狀況，確保牛隻的健康，獸醫在健檢時也可以更快速掌握問題牛隻。牛隻穿戴裝置也讓畜牧場可以靈活調動人力，透過系統的管理平台，減少人為疏失。 生理訊號感測帶動醫療電子發展 隨著科技不斷演進，如前面所介紹的各種穿戴式裝置與應用，此晶片系統與物聯網整合技術，已經成為相關應用領域的顯學。在醫療電子相關領域，更是受人注目。由於穿戴式裝置可以長時間收集資料，並可將資料回傳到雲端服務，更可以於第一時間，將相關分析資料顯示給使用者，讓使用者以很簡單的方式，清楚知道自己身體的狀況。因此穿戴式裝置中內建生理訊號感測裝置，將可帶動醫療電子的成長，並改變人類未來的醫療行為，且可降低政府未來在醫療照護的支出，透過穿戴式裝置與身體感測網路的開發，將可實現穿戴設備貼身守護健康的願景。然而此目標尚有需多技術門檻需要克服，包含： 1.低功耗與高解析度生理訊號擷取系統晶片技術，其中移動(Motional Artifact)與低頻雜訊的濾除為首要目標。 2.低功耗無線傳輸與接收系統晶片，可採用低功耗藍牙(BLE)或自行開發低功耗振幅調變(OOK)或頻率調變(FSK)傳輸系統，以增加穿戴式模組的使用時間。 3.數位訊號處理疾病辨識系統晶片，透過人工智慧邊緣運算(Edging Computing)技術，可即時提供初步訊號辨識結果，作為使用者健康照護之參考。 4.高效能電管理系統晶片，可提供晶片系統內部不同方塊所需不同電位的電源，亦可發展為無線充電，提高使用者的便利性與增加使用的長效性。 5.「貼身守護神」晶片系統模組，主要以生理訊號檢測晶片為核心，構成貼身感測模組來偵測配戴者的生理訊號，並藉由藍牙傳輸系統將資訊無線傳輸到智慧型手機端，再由手機應用程式與雲端分析完成人工智慧疾病演算法，即時進行相關疾病的辨識，並將主要結果呈現於手機螢幕上，完成貼身照護的目標。 透過此生醫檢測晶片及相關軟硬體之結合應用，便可隨時隨地監測與關注使用者之生理狀況，並即使記錄使用者的健康狀況。其應用範圍包含長照中心之年長者、居家生活之慢性病患、工作場所之忙碌工作者與偏鄉地區的居民，因此，透過「具人工智慧之穿戴式物聯網系統與平台」將可實現智慧醫療普及的目標。 (本文作者為國立成功大學電機系教授)

IC Insights近日發表最新報告，預期2020年IC出貨量將衰退3%。由於2019年全球半導體業IC出貨量已下降6%，今年若再衰退3%，將寫下史上首次全球IC出貨量連兩年下滑的紀錄。 IC Insights表示，從1980年開始有統計數據以來，半導體史上共出現過5次全球IC出貨量下滑的年份，分別是1985年、2001年、2009年、2012年及2019年。 2008年全球IC出貨量較前1年僅成長2%，但因市場沒有太多的庫存需消化，當年下半年受金融海嘯衝擊，使得全球經濟發展放緩，造成2009年全球IC出貨量衰退7%。但從2013年到2018年連續六年間，全球IC出貨量持續呈現增長走勢，直到2019年因為貿易戰影響，導致IC出貨量出現6%年衰退。 IC Insights預估，衰退後會有成長的走勢不會發生在2020年，因受疫情衝擊，全球經濟衰退，終端需求下滑，預期除了日前將全球IC產值從成長8%調降為衰退4%之後，今年IC總出貨量將下降3%，這也是史上首次出現全球IC出貨量連續兩年出現下滑的情況。  

日前Facebook取得深度感測的專利，該專利特別針對涉及使用光偏振跟相機組件的深度量測(Depth Determination)技術，該相機組件的像素增加，且每個像素都具備多重閘極(Multiple Gates)與本地儲存。Facebook的新專利前景可期，未來有機會超越蘋果(Apple)及Google的智慧眼鏡技術。 Facebook的專利指出，為了實現吸引使用者的擴增實境(AR)及虛擬實境(VR)系統的使用者體驗，必須仰賴精確且高效的相機來感測3D環境。然而設計兼具高性能與低耗能的深度相機並不容易，還須同時滿足在不同環境中保持穩定，且尺寸精巧、操作靈活的需求。此外，用於深度感測的傳統方法是三角測量或飛時測距(Time of Flight)的深度量測，但這些方法有諸多缺點。例如，三角測量通常需要高昂的計算成本來生成深度地圖(Depth Map)，而深度地圖則使用兩個立體圖像來校正與尋找對應點。 Facebook的解決方案是透過深度鏡頭裝置(DCA)確定本地區域中，與一個或多個對象的相關訊息。DCA包含光源組件、相機組件與控制器。光源組件可以將光脈衝投射到本地區域，而相機組件有多個增強像素，其中每個增強像素具有多重閘極，部分閘極具有各自的本地儲存位置。控制器則用於根據本地儲存位置中的圖像數據之相關的偏振類型，來確認與本地相關的深度資訊。 此眼鏡平台是一個近眼顯示器(Near-Eye Display, NED)，或者可以視為整合DCA的耳機。NED搭載顯示器與光學組件，可能成為AR系統的一部分。NED的顯示器會將圖像光投影到使用者眼睛位置所在的眼盒中，圖像光可能會夾帶DCA所確認過的本地區深度資訊。 圖　近眼顯示器(NED)。來源：Patently Apple  

時至今日，全球各地，從制定相關決策的政府機關，大型上市公司與夾縫求生存的中小企業，無一不提出數位轉型、扶植新創、組織創意轉型等方向。而此篇文章將試圖探討在現今的技術條件與市場期待心理下，是否能夠因為使用新技術、或者開闢新賽道進行聊天機器人的市場突圍？ 聊天機器人無法滿足使用者期待 科技的快速發展來自人追求快速、方便的本性，但人類的想法與思緒十分複雜，因此聊天機器人難以全面滿足使用者的需求。回想日常生活的溝通情境，當人們在日常溝通的時候，除了說出口的字句，對方的肢體動作與眼神有沒有影響到自身的判斷？讀者是否會自行腦補一些情境？尤其跟老闆、同事或下屬進行具目的性的談判對話時，語句之外的線索顯得更重要。 聊天機器人不夠聰明的原因，是它距離人類多模態交互的能力還很遙遠。現今最普遍和流行的生活應用，當屬智慧音箱(如Amazon的Echo)，一般人在買回去的當下充滿興奮感，嘗試各種指令來挑戰智慧音箱的極限後，就將它放置在屋裡的某一角落，成為一個可有可無的家用品，無法實際融入使用者的生活情境中。即便仰賴大數據和人工智慧(AI)的相關技術持續更新，用戶體驗也漸入佳境，但仍缺乏具代表性的現象級App，無法滿足多數人的使用需求。另一方面，若人們嘗試降低自己對產品的期待，單純利用聊天機器人詢問明確的問題(如天氣)，請它做一件明確的事情(如播放音樂)，這樣的基本需求可以被滿足。 聊天機器人技術發展三向剖析 聊天機器人是一項技術整合的產物，其中牽涉的技術範圍有電腦視覺、自然語意、機器學習(Machine Learning, ML)與深度學習(Deep Learning, DL)等。本文根據市場調研機構Gartner所提供新興科技發展週期報告，來審視各個技術目前位處的位置、困境、與待解決的問題。 電腦視覺 電腦視覺(Computer Vision, CV)目前處於泡沫化的谷底階段，意即此技術無法滿足使用者的期待，導致大家對於它的創新了無興趣。CV從實驗室的前沿技術，到如今能夠聽懂人類的指令，花了整整半個多世紀，產生瞄準在新零售、醫療、工業製造和網路娛樂等應用的期待。然而，人工智慧情緒識別離開人類的干預，對複雜情感的理解和表達能力，仍須持續的技術突破。其中，利用AI判斷並理解實體環境的CV，不僅是辨識情緒的關鍵技術之一，也被公認為未來三至五年最重要的技術之一，不僅眾多新創企業投入，大企業也紛紛利用自己既有的優勢企圖先布局並搶占先機，現階段大約聚焦在下列4個發展方向： 1. 服務平台：提供機器學習開發工具和雲端服務的商業型平台，讓開發者毋需從頭自行建構。 2. 影音資料庫：利用海量資料進行機器學習的模型訓練，將使用者上傳的相片和影音資料，與個人特徵資訊進行連結，大量使用電腦視覺技術客製化廣告投放以增加營收。 3. 硬體製造：如NVIDIA、英特爾(Intel)的晶片製造。 4. 消費性產品：近期可期待者為手機人機互動的介面。 自然語意 自然語意(Natural Language Procession, NLP)與CV處於泡沫化谷底階段。自然語意發展分為兩大階段，一種是應用傳統的分詞執行自然語言處理，第二階段則是近年由於機器學習快速發展，大家開始應用機器學習執行NLP。透過NLP所能實現的功能包含神經機器翻譯(Neural Machine Translation)、智慧人機交互(就是所謂的聊天機器人，受限於技術，目前只能在特定場景實現多輪次的對話)、機器閱讀理解與機器創作。但如前言所述，現實狀況下，人與人當面溝通，仍會有語意上的誤解，在此情況下，如何期待科技可以奇蹟似地解決這一切？自然語言處理首先透過斷詞、理解詞，接下來是分析句子，包含語法和語義的自然解析這兩個步驟，再轉化為電腦容易處理與計算的形式。上述在處理時，需耗費大量的人力成本，除此之外，還牽涉建構者本身對於所屬領域的專業度、邏輯與理解能力(所謂的人工智慧訓練師)。此外，NLP毫無疑問的是一個未來巨大的市場，無論電腦視覺或是語音識別，想要實現更人性化的功能，就需要NLP的加持，同時可預期隨著NLP技術的不斷發展，將會逐漸呈現NLP、語音與視覺融合發展的趨勢。 機器學習/深度學習 機器學習與深度學習位處在過度期望的高峰階段，各方話題與議題熱度竄升。機器學習指的是可以從資料中歸納規則的方法，是第三波人工智慧發展的代表技術，而在眾多機器學習演算法中，深度學習則是近幾年成長最快，表現最好的技術。遺憾的是，截至目前為止，幾乎每個深度學習實踐者都認同的一件事是：深度學習模型數據效果有限。要實現真正的深度學習需要滿足下列三點，這三點可以協助讀者辨別此項技術到底是人工智慧還是科幻小說。 1. 大量的數據與活動：為了使神經網路能發現新的模型，就需要有大量的數據，這些數據可以透過反覆試驗來處理和分類。 2. 運算能力：假設已有一定量的有意義數據，則需要運算能力，所幸目前已有一系列更低成本的選擇，如微軟Azure等雲端託管服務。 3. 新的敏捷方法：最後，也是最重要的一點，需要採用新的敏捷方法思考和解決問題。 大型資料庫用於訓練精確模型的必要性已成為一個非常重要的問題，同時，需要低效的人工標注數據成為一個更大的挑戰。在當前的深度學習應用中，數據的問題無處不在，由於建基於大規模數據，當滿足所需環境和約束條件時，這些系統會產出令人驚豔的成果；但若不符合上述場景，它也可能完全失效。舉例來說，若有人試圖解決大量翻譯或無人駕駛的問題，則需花很長時間來思考重要數據中的所有因素，需先建構演算法，而在過程中有很高的失敗機率。雖說如此，深度學習和先進模型的興起仍是一次革命性的進步，加速了那些針對以前無法解決的問題之技術解決方案出現，在思維上邁出重要的一步。 聊天機器人短期內破局可能性具困難度 產業中的廠商若以業務角度分析，主要分為三類： 1. 2C公司：產品直接面對用戶，如Amazon的Echo，由於未能滿足人類對於AI的美好想像，距離規模化應用上有大段距離。 2. 2B公司：如金融領域的智慧監管系統、醫療領域的醫療問答和診斷助理等。但是實際效果仍牽涉上述自然語意建構的縝密度，與場景應用設計的順暢度而有不同。 3. 2G公司：為面向政府執行行政業務類的知識庫建構和問答業務，如政府服務大廳的引導型聊天機器人、一站式辦公機器人等。 從生態系統來看，聊天機器人可分為產品，框架(Framework)和平台三類；其中框架是為了加速產品的研發，以SDK或SAAS服務的型態，提供有市場敏感度，或創意點子的需求者可快速架構特定場景和領域的聊天機器人。 短期若要大規模地拓展市場，恐怕有一定的困難度，除非在上述的關鍵技術中突然有突破口，縱然如此，各式場景應用與垂直深化探索仍不斷地激起人們對未來的想像。相信未來的聊天機器人與虛擬生命，將會以更好的體驗和型態呈現在人們面前。 (本文作者任職於優拓資訊)  

半導體廠商SK海力士(SK Hynix)/賽靈思(Xilinx)/德州儀器(TI)陸續公布Q1營收以及Q2的營收預測。其中，除了賽靈思Q1營收低於預期，SK海力士及德州儀器Q1的收入雖低於去年同期，但仍高於原先的Q1營收預估，受新冠疫情影響較小。然而德州儀器下修第二季的營收預測數字，可推測新冠疫情已在今年Q2明顯衝擊半導體產業。 SK海力士做為蘋果及華為的晶片供應商，Q1利潤下降41%，但是與原先因疫情而來的保守估計相比，大幅超出預期。1~3月的營利為8000億韓元(6.49美元)，高於Refinitiv SmartEstimate推估的4470億韓元，但遠低於去年同期的1.4兆韓元。 賽靈思Q1的收入則約在6.6億至7.2億美元之間，低於分析師預期的7.388美元及去年同期收入則為8.496億美元。受限疫情所帶來的不確定性，賽靈思並未提供年度營收預估。而德州儀器Q1盈餘為每股1.24美元，多於市場預期的1美元，營收下降7%來到3.33億美元，仍高於預估的3.17億美元。而德州儀器預計Q2營收將低於華爾街的預期，為每股1.04美元、盈利64美分，營收落在26.1億至31.9億美元之間。 圖　德州儀器預計Q2營收將低於華爾街的預期。來源：TI  

測量和監測是對1型糖尿病和2型糖尿病有效管理的關鍵。典型和傳統的測量技術透過使用血糖儀(BGM)進行。市場上1型和2型糖尿病患者使用的另一種技術選擇是連續血糖儀(CGMS)。連續測量的優點很多，其中之一是更瞭解人體，或者隨著時間推移，血糖如何藉由各種日常活動，如體力活動、飲食甚至睡眠不斷變化。隨著持續而非間歇式更深入瞭解人體行為，可進行相應治療和改善。 由於這些儀器通常在皮下測量組織液，直到最近還需定期校準血液，也就是「老派」的戳手指。然而隨著技術進步，部分CGM現在毋需對全血進行校準。 連續血糖監測系統的微電子性質通常相同，僅有少數例外。且由於這些裝置通常為穿戴式，因此尺寸問題亦須顧及，意味著需要高度整合加上有效電源管理，以提高所用半導體元件的最佳效能。 除了測量和監測外，胰島素輸送技術也在推進，閉環系統將連續監測結合藉由人造胰腺輸送的胰島素，為數以百萬計的糖尿病患者帶來更好、更方便的醫療保健及更樂觀的前景。 血糖測量技術層層遞進 傳統的BGM可以在藥房或任何藥店連鎖店購買。使用附帶的刺血針裝置(非常小的細針)刺破手指、流出一小滴血，再將血與插入血糖儀的試紙接觸。 當血液樣本與試紙產生化學反應時，會向血液樣本施加AC或DC激發電壓或電流，而結果由數據轉換器讀取。短暫等待微控制器完成計算後，最終的血糖水準將在螢幕上顯示(圖1)。 圖1　簡化的血糖儀(BGM)框圖 更先進的血糖儀具有藍牙低功耗(Bluetooth Low Energy, BLE)連接功能，可將分散的血糖結果傳輸至智慧手機，其通常支援雲端連接的應用程式。而結果可予以儲存，且家庭成員或護理人員可隨時查看，以改善治療效果。 CGM電路系統/電池選擇考量因素 當今，連續血糖儀的系統架構將類比/數位(A/D)和數位/類比(D/A)以及輸入/輸出功能整合到單片矽中，通常是特殊應用積體電路(ASIC)類比前端(AFE)或專用標準產品(ASSP)，通常在一個小的晶圓級晶片尺寸封裝(WLCSP)中結合1個藍牙低功耗(BLE)和微控制器(MCU)，如RSL10有助於解決挑戰，使長期穿戴的裝置對用戶來說盡可能不顯眼和實用。 除了電路外，另一個影響尺寸的主要因素是所需的電池。如掌上型BGM中，通常使用一個或兩個AA、AAA或AAAA電池。這些對於CGM而言太重且太大，因此，電池的尺寸和化學性質通常決定鈕扣電池的外型尺寸。 為了切實可用，必須審慎管理系統電源。峰值電流和總電流必須最小化，因為從鈕扣電池獲得的最大電流比AA電池大大減小。另一個考慮因素是放電曲線。如若使用氧化銀化學電池，通常會產生最大1.55V的電壓，使用壽命降至1.2V；若使用二氧化錳化學電池，則額定電壓為1.5V，使用壽命降至1.0V。 胰島素注射趨向智慧化 胰島素以往是在需要時使用臨床級注射器和針頭自行注射，就像在診間接受注射一樣。現在有很多種胰島素已經上市銷售，快速、短、中、長效類型的胰島素可以單獨注射或根據需要混合使用。 最近皮下注射的替代品已進入市場。有一種替代方法是噴射式注射器，其以細流將胰島素輸送並進入皮膚。另一種是注射器筆，藉由一根超細針頭自動分配胰島素，使利性和舒適性大幅提升，同時還能減少注射恐懼感(圖2)。 圖2　智慧注射器筆架構示意圖 這些替代裝置實際上更趨於機電化和「智慧化」，就如同傳統血糖儀。至於注射筆的設計採用微控制器和藍牙低功耗無線電，目的是捕捉和報告離散的注射時間、注射量等等。 胰島素泵浦改善輸送效率 胰島素泵浦可精確控制1型和某些2型糖尿病患者的胰島素輸送，但更常針對1型糖尿病患者。這些泵浦是方案的關鍵部分，最終在「閉環」系統—人造胰腺中發揮作用；其採用胰島素泵浦接收連續測量血糖數據的系統，再加上適當輸送控制和演算法創建人造胰腺，此為糖尿病管理的關鍵。 使用CGM代替多次刺手指，這是一種利用連續數據而不是幾個離散數據點的較佳測量方法。同樣地，能避免一整天低血糖和高血糖是一大進展，有了人造胰腺意味著患者不再需要擔心夜間低血糖、睡眠期間低血糖水準或測量/注射的頻率。這可以大幅改善他們的健康、生活品質，還可能延長壽命(圖3)。 圖3　簡化的胰島素泵浦系統圖 合理想像，採用自動輸送胰島素需要依靠系統的安全性、可靠性和準確性，這使得裝置製造商於選擇技術、系統和元件供應商的過程至關重要。 人造胰腺連結雲端監測健康 人造胰腺的物理設計有很大差異，儘管戴在身上或配置在使用者的皮帶上。圖4所示架構描述常見的方案，利用高度整合的ASIC，含所有類比前端模組、電源管理、MCU或控制模組以及一個整合的藍牙低功耗無線電以幫助通訊。所有系統都包括某種類型的胰島素儲存裝置，提供適當驅動器機制的泵浦或致動器系統，藉由皮下針頭輸送胰島素的導管或套管系統，以及各種類型的感測器(如運動、壓力、溫度、血糖)。離散或未連接的測量系統主要區別，在於連續和閉環回饋。 圖4　人造胰腺圖 除了血糖感測器以外，還可以使用幾種感測器，如用於人體穿戴裝置的低重力加速度計和溫度感測器來監測活動水準，以改進劑量演算法。這些感測器持續提供有關身體運動和外部環境的資訊，同時還提供有關血糖水準的相關資訊。人工智慧(AI)可用來估計所需的近期和中期胰島素治療。 大多數系統使用藍牙低功耗與連接到雲端的智慧手機進行通訊。但有些人使用無外觀設計的可攜式Pod與單獨的控制系統，亦稱為「個人裝置管理器(PDM)」的系統通訊，在此情況下，PDM用於用戶間交互作用，並可作為開環(非閉環)控制系統，其亦通常藉由Wi-Fi或LTE提供雲端連接的功能。 藉由雲端連接，護理人員可收到通知並介入追蹤。此外，藉由雲端運算，可從大數據分析和人口管理獲得更多的功能。而在某些情況，除IC整合外，甚至被動元件也與高度整合的半導體ASIC整合在3D混合模組中，體現尺寸、重量和性能等優勢。 低功耗藍牙供電　實現高效傳輸 回到對鈕扣電池運作和低功耗工作需求，諸如安森美半導體(ON Semiconductor）的RSL10藍牙5認證的無線電系統單晶片(SoC)之類的元件可提供適當選擇方案實現與人造胰腺方案的通訊。 RSL10提供低功耗，經嵌入式微處理器基準協會(EEMBC)驗證，且近期獲用於可植入式及生命相關的醫療應用認證，適用於低功耗電池供電的裝置；該元件搭載Arm Cortex-M3處理器和LPDSP32數位訊號處理器，提供所需的穩固性以支援複雜設計；板載384KB快閃記憶體和160KB RAM為用戶提供靈活的編程選項。此外，RSL10還為藍牙低功耗提供機會，並具有開發韌體空中升級(FOTA)應用程式的能力(圖5)。 圖5　RSL10系統框圖 此外，該元件具備額外好處，如安森美的藍牙低功耗矽智財(SIP)可用於低功耗的ASIC，進而滿足涵蓋各感測器和介面的需求。由於測量系統和胰島素輸送系統中的數位/類比(D/A)和類比/數位(A/D)轉換很普遍，因此需客製化，像是在胰島素輸送系統中，可能僅需藍牙低功耗傳輸，進而減少基頻RF和控制器成本。許多應用皆為大體積或一次性，因此關鍵在於矽，需盡可能使其具高效能以節省成本和尺寸。 (本文作者為安森美半導體無線及醫療分部訊號處理業務行銷)

5G時代甫揭開序幕，行動通訊首次進入30GHz以上高頻毫米波頻段，也帶動高頻技術的研究，前瞻研究團隊紛紛著手5G下世代行動通訊的研究，其中，比毫米波頻段更高的太赫茲(THz)就是最主要的研究標的。而不僅是在通訊領域，該技術在國防、國土安全、天文、醫療、生物、計算機等領域都具備高度應用與商業價值。 太赫茲技術被美國評為「改變未來世界的十大技術」之一，被日本列為「國家支柱十大重點戰略目標」之首。太赫茲頻率上高於微波，低於紅外線；能量大小則在電子和光子之間。由於此交叉過渡區，既不完全適合用光學理論來處理，也不完全適合用微波理論來研究。所以，過去一度被人遺忘，因此也被稱為「太赫茲空白」。基於技術的進步，近年該頻段範圍被認為有高度技術價值，吸引許多團隊投入研究，本文將簡單討論太赫茲技術概況與產業應用潛力。 THz技術具低能量/高穿透特性 太赫茲泛指頻率在0.1~10THz (100~10,000GHz)頻段內的電磁波，與30~300GHz的毫米波頻段部分重疊，波長範圍為0.03~3mm，處於電子學與光子學的過渡區域(圖1)。具有可酬載大量訊息資料、亞皮秒(ps)量級脈衝、高時空同調性(Coherence)、低光子能量、穿透性強、使用安全性高、指向性好、頻寬高等特性。1THz電磁輻射的光子能量只有4.1meV，不及X光電磁輻射能量的百分之一，在醫學檢測上深具應用前景；另外，非極性材料在THz頻段沒有明顯的吸收，因此太赫茲對這些材料有非常強的穿透能力，可以應用在公共場所的安檢。 圖1　太赫茲THz頻段位於電子與光子之間 由於太赫茲輻射的典型時間寬度大約在皮秒或亞皮秒量級，利用其時域光譜技術，可以得到大於104的訊噪比(SNR)，遠高於傅立葉轉換紅外線光譜(FTIR)；太赫茲的同調性具有相位訊息，在成像、感測方面能提供更多厚度與距離的資訊。由於太赫茲技術深具應用潛力，根據統計目前已有超過300個前瞻技術研究單位投入相關研究，如美國的國防先進研究計畫署(Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA)、貝爾實驗室(The Bell Labs)、噴射推進實驗室(Jet Propulsion Laboratory, JPL)等知名研究單位，DARPA自2004年起，已先後投入超過20億美元，確保其掌握的相關研究水準居全球領先地位。 歐洲與亞洲部分，也有包括歐洲太空總署(European Space Agency, ESA)、德國弗勞恩霍夫應用固體物理研究所(Fraunhofer IAF)、德國聯邦物理技術研究院(Physikalisch-Technische Bundesanstalt, PTB)、英國拉塞福-阿普爾頓實驗室(Rutherford Appleton Laboratory)等；亞洲的NTT docomo、東京大學、京都大學、韓國太赫茲應用研究中心等。加上中國大陸也投入近百個研究團隊。 成像/先進行動寬頻應用潛力十足 在產業應用方面，除了第六代行動通訊6G可能導入太赫茲應用之外，在半導體材料、高溫超導材料的性質研究、斷層成像技術、無標記的基因檢查、細胞水準的成像、化學和生物的檢查，以及微波定向等許多領域都有廣泛的應用潛力。太赫茲頻譜能提供分子的基本結構訊息，如許多輕分子的轉動頻率、大分子或功能團震動模式的諧振頻率都處在太赫茲頻段；太赫茲頻譜也覆蓋了電子材料的低能激勵現象，凝聚態相位介質的低頻振動模式，固體材料的聲子、磁振子、電漿體激元以及液體分子震動等激勵現象。 而隨著對太赫茲特性的深入了解，THz可以成為自動光學檢查(Automated Optical Inspection, AOI)的下世代技術，利用太赫茲成像系統把目標物品的透射譜或反射譜(包括振幅與相位的二維訊息)進行處理、分析，可以得到物品的太赫茲影像，其高透性、無損性以及大多數物質在太赫茲頻段都有指紋譜的特性，使太赫茲成像比其他成像方式更具優勢。可應用於生物醫學、品質檢測、安全檢查、無損檢測等領域。 另外，太赫茲與可見光與紅外線相比，同時具有極高的方向性與較強的雲霧穿透能力，THz通訊可以極高的頻寬進行高保密衛星通訊。所以THz也將成為5G毫米波之後，6G的應用重點(圖2)。2019年3月15日，美國聯邦通訊委員會(FCC)投票通過開放95GHz~3THz頻譜，為6G應用暖身；歐盟也發起6G研究，針對前向糾錯編碼技術、高階通道編碼、通道調變技術進行研究，設定目標為6G傳輸速率超過100Gbps，使用高於275GHz的頻段；中國工信部也發動6G網路研究，目標下載速度每秒1TB，2030年投入商用。 圖2　太赫茲THz於未來無線通訊應用扮演重要角色 太赫茲產業發展如鴨子划水 根據產業研究機構統計，2018年，太赫茲技術市場規模約1.7億美元，預計2019~2024年複合成長率(CAGR)約26%。太赫茲零組件可以分為太赫茲源、太赫茲感測器，截至2014年，全球太赫茲零組件與系統的市場規模為5,600萬美元，預計2023年將成長至4.15億美元，CAGR為25.9%。以應用類型而言，成像應用2021年規模達2.48億美元，2016~2021年CAGR為26.8%；光譜應用2021年產業規模約0.22億美元，2016~2021年CAGR達7.4%，通訊領域的應用2016~2021年CAGR高達213.8%。 太赫茲的頻率很高、波長很短，具有很高的時域頻譜訊噪比，且在濃煙、沙塵環境中傳輸損耗很少，可以穿透牆體對房屋內部進行掃描，是複雜戰場環境下尋敵成像的理想技術，不過太赫茲與毫米波一樣波長短的特性讓訊號容易耗損，單就通訊距離來看，太赫茲在空氣中傳播時很容易被水分所吸收，訊號衰減嚴重，成像掃描需要在一定的距離範圍內。 但是，在某些情況下，有限的傳輸距離反而能成為優勢。因為大氣衰減能使訊號根本無法傳播到遠處敵人的無線電技術監聽機構，可實現隱蔽的近距離通訊。因此也傳出美國正在利用太赫茲傳輸距離相對較短、不易被截獲的優勢，研製通訊距離在5,000公尺左右的近距離戰術通訊設備，一旦成功也可能引發另一波軍備升級風潮。 正當資通訊產業還在忙於解決毫米波元件的成本、散熱、接收、整合性問題之時，6G的話題也悄悄蔓延，以過去成熟的技術為例，太赫茲儘管有許多技術優勢與應用潛力，但目前還處於研究階段，實際應用可能會從航太與軍事領域開始，待更了解技術特性之後，才會逐步導入商業化應用，此時需要開始發展標準、規範，並推動產業鏈的成形。 2030年是不是太赫茲進入商用的時間點，可能有幾個觀察指標，第一個就是5G毫米波技術的進展，現在毫米波應用還有一些瓶頸，未來幾年若能順利解決，有助於太赫茲商業化的推展；第二是太赫茲未來幾年在軍事、航太領域的發展概況，這兩個市場沒有商業考量，單純以技術的可行性為重點，若能證明前述太赫茲技術的各項優勢，對廠商而言就有更高的商業價值。新技術的發展總是令人期待，從現在開始的未來十年，「太赫茲」可能會越來越頻繁出現在人們的工作或生活周遭。