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人工智慧(AI)、5G的出現牽動革新浪潮，為打造靈活多變、萬物智慧的世界，賽靈思(Xilinx)啟動資料中心優先、加速核心市場發展及驅動自行調適運算三大策略，期能藉此讓更多各式各樣的軟體和系統開發者加入自行調適運算的世界，釋放創新活力，讓產業邁入嶄新的自適應運算時代，迎接未來AI、5G創新浪潮。 以數據資料為優先力推資料中心轉型 人工智慧(AI)的發展、日益複雜的工作負載與非結構化資料的爆炸式成長，正迫使資料中心快速轉型。隨著5G、AI、雲端運算、物聯網及自動駕駛等新一代資訊技術快速演進，全球資料正呈現指數級增長並呈現大量聚焦的態勢。 根據IDC預測，從2018~2025年，全球每年被創造、蒐集或複製的資料將成長五倍以上，預計將從2018年的32ZB增至2025年的175ZB，而中國將於2025年以48.6ZB的資料量及27.8%的占比，成為全球最大的資料匯集地。無論是公有雲，私有雲還是混合雲，面對無止境的資料成長，都希望能夠大幅提升資料中心的使用率、效能與能源效率，並且降低營運成本和總成本，現代資料中心的升級轉型勢在必行。 也因此，賽靈思將資料中心視為重要戰略市場。賽靈思執行副總裁兼資料中心事業部總經理Salil Raje(圖1)表示，以資料中心為優先的戰略共有三個細分層面，分別是運算、網路、儲存。目前成長最快速的是運算市場，不過，網路、儲存市場的成長速度也相當驚人。 圖1　賽靈思執行副總裁兼資料中心事業部總經理Salil Raje表示，雲端移至邊緣運算的趨勢，對資料中心成長大有助益。 Raje進一步說明，同時，從雲端移至邊緣運算的趨勢，也帶動了資料中心的成長。邊緣運算的興起，使得許多應用不見得只能在雲端運作，透過邊緣資料中心也可實現，這樣的運算遷徙對於資料中心業務成長有很大助益。當然，未來並非是所有的運算都會轉移至邊緣，而是會呈現混合的狀態，也就是既有雲端運算也同時有邊緣運算，現有的雲端市場仍呈高速發展。 因應大量的運算需求，2018年的Xilinx XDF上，賽靈思先推出功能強大的Alveo加速器卡產品系列。該產品旨在大幅提升雲端和在地資料中心業界標準伺服器效能，推動自行調適的普及應用。該產品系列目前已擴展至Alveo U50、U200、U250、U280四款產品，並已在美國、歐洲和中國市場得到廣泛的應用。而在2019年，賽靈思則宣布收購Solarflare，將FPGA、MPSoC和ACAP解決方案與Solarflare的超低延遲網路介面卡(NIC)技術以及Onload應用加速軟體整合，進而實現全新的融合SmartNIC解決方案。 據悉，兩間公司合併後所開發的SmartNIC將能在介面卡上直接運行網路、儲存與運算加速，省去在伺服器上運行這類工作負載。同時，賽靈思也會將Solarflare網路技術整合至Alveo加速卡系列上，協助關鍵資料中心的工作負載。 Raje指出，現今的CPU已逐漸無法負荷愈來愈龐大的運算需求，因而需要使用加速器的解決方案實現更多應用，並提高運算速度；然而，隨著應用愈來愈多元，不太可能一出現新的應用，就重新設計、開發一個晶片，因此便需要建立所謂的自行調適運算，也就是讓產品有強大的自我調整能力。 Raje說明，以該公司產品為例，由於硬體是可編程設計，因此在實際應用上就如同軟體一般，可以針對不同的應用情景或需求進行訂製，以處理不同的工作負載。簡而言之，靈活應變的高效能運算、儲存和網路加速自行調適運算加速平台，正在加速驅動資料中心轉型，該公司旗下Alveo加速器卡平台、Versal自行調適運算加速平台結合不斷壯大的合作夥伴生態系，將為資料中心企業升級轉型和持續發展提供強大動能。 5G/自動駕駛為兩大重點核心市場 除了以資料中心為優先外，賽靈思也積極布局核心應用市場，而5G和自動駕駛便是兩大重點目標。首先在5G方面，隨著5G業務迅速成形，其所覆蓋的廣度與深度正達到前所未有的水準，而5G帶來的商機也明顯可期。 賽靈思執行副總裁兼有線與無線事業部總經理Liam Madden(圖2)表示，5G將對該公司營收帶來顯著的成長，在5G時代，基站數量和4G相比，至少增加50%，因5G有著不同的頻段，因此基站的數量增加會帶來更多的收益成長。 圖2　賽靈思執行副總裁兼有線與無線事業部總經理Liam Madden指出，5G商機龐大，預估收入將會是4G時代的3~4倍。 另外，5G時代天線設計愈來愈複雜，4G時代多是透過4根天線進行收發，但5G時代至少是64根天線，而有這樣的數量變化，對於晶片的要求也會更高。將上述這些因素疊加起來，該公司預測5G時代的收入將會是4G時代的3~4倍。 因應5G商機，賽靈思也宣布擴大旗下Zynq UltraScale+射頻(RF)系統單晶片(SoC)系列，推出具有更高RF效能與擴充性的產品，新一代的元件能涵蓋6GHz以下(sub-6GHz)的所有頻段，滿足部署新一代5G網路的關鍵需求；同時可支援直接射頻取樣，內含高達每秒取樣50億次(GS/S)的14位元類比數位轉換器(ADC)及每秒取樣100億次的14位元數位類比轉換器(DAC)，兩者的類比訊號頻寬皆高達6GHz。 另外，新產品在單顆晶片中整合更高效能的射頻資料轉換器，因此能提供廣泛的頻段覆蓋率，滿足業界部署5G無線通訊系統、有線電視存取、先進相位陣列(Phased-array)雷達解決方案以及包含測試、量測和衛星通訊在內的其他應用之需求。省去分離式元件能減少高達50%的功耗與元件空間，使此產品成為電信營運商落實大規模多輸入多輸出(mMIMO)基地台布建5G系統的理想選擇。 除此之外，賽靈思也與三星聯手在韓國完成全球首例5G NR商用部署，透過UltraScale+平台功耗小、記憶體容量大等特性，助力三星開發出輕量、外形精實、低功耗的5G產品。 另一方面，除了個人用戶端的應用，工業互聯網、自動駕駛等也是5G業務的重要應用領域，並且對5G業務提出了低延遲的要求，即資料傳輸要在幾毫秒之內完成。對此，賽靈思提供可靈活應變且業界獨有的5G通訊平台，其採用的高度整合晶片具有RF ADC和DAC、加速5G NR功能以及可以滿足mMIMO無線電、大型基站(Macro Base Station)和蜂巢式網路部署所需的最高效率效能。 另一方面，布局自動駕駛市場，賽靈思也於近期發布全新高效能的自行調適元件XA Zynq UltraScale+ MPSoC 7EV與11EG，進一步擴大其車規級16奈米系列產品。這兩款新元件能提供最高的可程式化容量、效能與I/O功能，並為L2+到L4等級的先進駕駛輔助系統(ADAS)與自動駕駛應用提供高速資料彙整、預處理和分配(DADP)及運算加速。新款元件提供超過65萬個可程式化邏輯單元與近3千個DSP單元，和前一代最大元件相比增加2.5倍。在新增這兩款高效能元件後，包括汽車製造商、自駕計程車開發商和一級供應商都能在一定的功耗範圍內執行DADP與運算加速，加速自動駕駛車輛的生產部署。 賽靈思汽車戰略與客戶市場行銷總監Dan Isaacs(圖3)指出，未來汽車自動化駕駛的程度會越來越高，汽車將會由系統進行控制，而非駕駛員，進而衍生出全新的交通服務現象以及商業模式。然而，若是要實現自動駕駛，其中一項關鍵就是要達到低延遲。 圖3　賽靈思汽車戰略與客戶市場行銷總監Dan Isaacs說明，FPGA靈活性高，因此比ASIC更適合汽車多變的設計。 Isaacs說明，低延遲對於自動駕駛而言十分重要，車用系統要反應速度非常快才能確保安全。在正常情況下，若是用傳統CPU、GPU或是DSP等元件，雖然說可以實現高吞吐量，但卻難達到低延遲，因為處理時間較長，意味著反應時間也長。為此，該公司致力發展高吞吐量卻又能有低延遲的車用元件，同時還要保有「不斷變化」的能力；這都是因為自動駕駛搭載的感測器數量愈來愈多，使得運算需求不停變化，而只有可擴展的自適應性產品才能滿足運算、技術的不斷變遷。 然而，現今除了CPU、GPU之外，也已有越來越多車商或半導體業者採用高效、低功耗且能大規模量產的ASIC(例如特斯拉)，因應自動駕駛所需運算需求，或處理、分析大量的感測數據(如雷達、光達、攝影機等)，而這是否會對FPGA有所影響？ 對此Isaacs認為，自動駕駛的功能需求不斷變化，而可編程的FPGA晶片有著更好的設計和升級彈性，靈活性優於ASIC，因此更能符合自動駕駛多樣的功能設計。 Isaacs進一步說明，FPGA是一個可編程的邏輯晶片，可以支援多種演算法，以讓晶片適用不同的自動駕駛功能(例如安全、感測等)。若是採用ASIC，如果要更改其中一項功能，或是指令要求的話，很可能無法輕易更動，而需要重開一顆ASIC。如此一來，不僅成本提高，也可能會增加風險，因為不確定後來新開的ASIC是否適用。由於自動駕駛的安全需求是不斷變化，而採用FPGA的話，便可以用同一個元件滿足各種功能調整、改進、增添的需求，而這是ASIC無法做到的。 Isaacs指出，許多人認為FPGA價格遠高於ASIC，因此較少採用，其實這是一種對FPGA的誤解。賽靈思目前已出貨1.7億顆的車用FPGA晶片，這證明FPGA的適用性、效能及優勢，且可編程的靈活特性又可以減少重開晶片的風險及成本；換言之，FPGA所能帶來的效益及優勢已遠遠超過其價格，擁有相當好的性價比。因此，該公司致力擴展車用產品系列，協助車商、系統業者實現數據整合處理，並透過更佳的靈活性和擴充能力，滿足瞬息萬變的自駕車市場。 推動新類型運算加速AI發展 最後，賽靈思則是積極推動自適應性運算，以因應變化多端的AI發展。賽靈思軟體與AI產品市場行銷副總裁Ramine Roane(圖4)指出，AI為現有的處理器帶來很大的挑戰，過往都是一年半到兩年的時間打造一個ASIC或GPU，然而，現在幾乎每三個就月會出現新的AI模型，使得既有的晶片設計時程很難趕上AI的創新速度。 圖4　賽靈思軟體與AI產品市場行銷副總裁Ramine Roane透露，自我調適的FPGA產品可滿足快速變遷創新應用。 Roane說明，為此，如今的發展重點在於，如何加快設計速度，以趕上創新速度。如上述提到，AI只需幾個月的時間(3~6個月)就會更新，出現新的運算模型，而晶片製造商不太可能隨著AI更新速度，每6~9個月就重新設計硬體，推出新的晶片。因此，需要能夠「自我調整」的平台，也就是設計要靈活多變，可以針對不同應用進行定製或優化，如此一來才能趕上創新的變化。 因此，賽靈思除了打造可自我調適的FPGA產品，以針對不同應用進行硬體優化外，也推出最新Vitis統一軟體平台，讓軟體工程師、人工智慧科學家等更廣泛的開發人員都能夠受益於賽靈思靈活應變硬體加速的優勢。 這是賽靈思首次推出一個軟體和硬體設計整合的開發工具平台，也是該公司從元件向平台公司戰略轉型的重要產品之一。Vitis可以根據軟體或演算法程式碼自行調適和使用賽靈思硬體架構，讓使用者從繁雜的硬體專業知識中解放，借助Vitis平台，無論是軟體工程師還是AI科學家都將受益於賽靈思靈活應變的硬體優勢。而對於硬體開發者來說，Vitis則能讓軟硬體工程師在同一個工具平台上協作，顯著提升工作效率。 值得一提的是，Vitis平台的第四層為Vitis AI，其整合了領域專用架構(DSA)。DSA配置賽靈思硬體，便於開發者使用TensorFlow和Caffe等領先業界的框架進行最佳化與編程。Vitis AI提供的工具鏈能在數分鐘內完成最佳化、壓縮及編譯操作，在賽靈思元件上高效地運行預先訓練好的AI模型；此外，它還為從邊緣到雲端的部署提供專用API，實現高效的推論效能與效率。 Vitis和Vitis AI目前已開放免費下載，讓軟體工程師與AI科學家在內的廣大領域開發者，都能運用自己熟悉的軟體工具與框架發揮賽靈思靈活應變的硬體優勢，將為從邊緣到雲端的人工智慧和深度學習提供最佳人工智慧推論。 賽靈思總裁暨執行長Victor...

Gartner近日提出2020年企業必須了解的十大策略性科技趨勢，分別為超級自動化、多重體驗、專業知識的全民化、增進人類賦能、透明化與可追溯性、更強大的邊緣運算、分散式雲端、自動化物件、實用性區塊鏈以及人工智慧安全性。這些技術看似發散，彼此關聯不高，但Gartner認為，這十大科技趨勢可以用「以人為本」、「智慧空間」兩個主題來貫串。 十大科技趨勢展現濃濃人本特質 這十大技術趨勢中，有些是直接以增強人的能力為主要目的，例如增進人類賦能、多重體驗，有些則是用來打造智慧空間的核心技術，例如邊緣運算跟自動化物件。而目前喊得震天價響的數位轉型或工業4.0，說穿了，也是想藉由新科技導入，讓工作空間變得更智慧，進而提升員工生產力。 Gartner大中華地區資深合夥人龔培元(圖1)表示，2020年Gartner十大策略科技趨勢均圍繞著「以人為本的智慧空間」這個核心概念，也是現今科技發展最重要的面向之一。從思考科技對顧客、員工、商業夥伴、社會或其他重要利益關係人會產生什麼樣的影響，企業採取的所有行動都是為了直接或間接影響這些個人和群體，這就是以人為本的做法(圖2)。 圖1　Gartner大中華地區資深合夥人龔培元表示，2020年Gartner提出的十大科技趨勢，環繞著「以人為本的智慧空間」來貫串。 圖2　Gartner 2020年十大科技趨勢 建立在以人為本概念上的智慧空間，則代表人類與科技系統能夠在日益開放、互聯、協調、智慧的生態系統中進行互動的實體空間，結合個人、流程、服務和物件等多項元素，創造出更身歷其境、高互動率及高度自動化的體驗。 根據Gartner定義，策略性科技趨勢是指正處於有所突破或崛起狀態，且未來可能帶來廣泛的顛覆性影響與更多應用的趨勢；此外，策略性科技趨勢同時也具有快速成長、變動性高且將於未來五年內到達引爆點的特性。 也因為數位轉型的終極目標是要提高生產力，因此，當企業主或管理者在思考數位轉型的問題時，不僅要考慮科技導入的問題，同時也要處理因為導入新科技所帶來的組織改造、文化變革需求。 事實上，做事的方法跟組織文化，對員工生產力的影響絕對不容小看，處理起來也更棘手。科技導入反而是一個比較單純的問題，只要確立了KPI跟轉型方向，科技業界不僅早已備妥許多解決方案，也有很多外部顧問的資源可用。 就製造業的數位轉型而言，龔培元認為，超級自動化與自動化物件是最需要關注的兩個科技趨勢。這兩個趨勢跟智慧製造的發展息息相關，而且很快就會對正在進行數位轉型的製造業帶來影響。 超級自動化跟自動化物件，正好就是技術相對成熟，但因為製造業者本身還沒有想清楚該怎麼導入，KPI該怎麼制定，而難以進一步推動落實的環節。畢竟，在沒有通盤考量跟長期規劃的情況下，貿然推動數位轉型的失敗風險相當高。因此，外部顧問搭配技術供應商的組合，對於推動數位製造，或許將產生更大的助力。 IBM攜手台灣產業鏈　加速數位轉型落實 從全球製造業轉型升級工業4.0到貿易戰引動供應鏈大洗牌，面對前所未有的機會與挑戰，台灣IBM攜手產業夥伴凌華科技、大聯大控股旗下世平集團、台達電子與緯謙科技打造智慧製造生態圈，整合營運技術(OT)、資訊技術(IT)與人工智慧(AI)，協助台灣製造業加快數位轉型腳步，讓智慧製造加速落地並實現平行展開。 台灣IBM全球企業諮詢服務事業群合夥人李立仁表示，精度、良率、稼動率是製造業競爭力之所在，涵蓋人員、機器、物料與流程等生產線四大要素，串連OT與IT將是不可或缺的關鍵，也是將AI落實於製造的前提。IBM攜手各具技術優勢及產業經驗的夥伴，打造完整生態圈，合力提供從OT、IT與AI到企業應用系統與混合雲的完整解決方案與專業服務，讓智慧製造真正落地為應用場景，創造可實現的投資效益與可規模化的營運架構。 李立仁指出，目前台灣較具規模的科技製造業者，普遍都已經完成示範產線的建置，但在大規模推廣或平行展開上，卻遇到許多問題。因此，IBM提出智慧製造「5C成熟度模型」(圖3)作為行動藍圖，五個C分別是Connect、Convert、Cyber、Cognitive與Configure，每個階段各自有其關鍵技術與導入工作。例如Connect的重點在布建物聯網/機聯網，Convert則是建置AI大數據平台與邊緣運算，Cyber則要進一步落實數位雙胞胎(Digital Twins)，Cognitive則要將重點放在機器學習，最後到了Configure階段，才是建置B2B混合雲跟導入區塊鏈。 圖3　IBM針對製造業數位轉型所提出的5C評估模型 IBM的策略夥伴在5C模型中，著重在解決物聯網連結層設備連網與資料抽取的挑戰以及邊緣(edge)端的應用場景，協助客戶突破將OT數據轉換為IT資料的技術瓶頸，亦即實現前兩個C。IBM則可協助客戶在資料萃取後，進一步打造AI數據應用場景與AI平台，協助客戶逐步落實動態模擬、智慧工廠、動態客製等後續三個C。 凌華科技董事長劉鈞則認為，智慧製造邊緣解決方案最重要的是資料導向為中心的思維，面對多樣化人事物的應用場景，確保OT與IT端安全、穩定、易整合的連接，高效獲取資料資訊；結合IBM豐富的系統整合經驗，協助雙方客戶精準擷取生產線現場稍縱即逝的資料，轉化為邊緣運算的智慧動能。 大聯大世平集團物聯網解決方案部副總經理鈕因任指出，物聯網聚合商的角色是獨特而創新的模式，透過全面的產業視角跟廣泛的供應商觸角，縮短客戶採購與採用相關解決方案所需的時間。我們期望與IBM合作發展物聯網生態圈，以群策群力的方式，共同推動應用標準的建立，這也呼應了我們所屬企業集團大聯大控股在數位轉型的策略方針。 緯創集團子公司緯謙科技總經理夏志豪博士指出，該公司母集團本身在智慧製造的實務經驗，是緯謙的獨特優勢。我們利用數據與數位工具、涵蓋產線、員工及管理階層，協助不同規模的製造業實踐智慧製造。透過與IBM的合作，以及雙方在產品方案和產業應用的互補性，將我們的集團經驗擴大並拓展至新市場。 研華致力發展工業App生態系統 除了透過外部顧問跟技術供應商聯手提供數位轉型方案外，參考個別垂直應用的成功範例，進而微調出適合自己的方案，也是一種可行的做法。畢竟，碎片化是工業應用的特性之一，不同垂直產業所需要的解決方案大不相同，參考成功者的經驗，不僅能幫助製造業者理清頭緒，也能讓相關業者少走許多冤枉路。 在面對工業物聯網極為碎片化的應用困境，研華以發展行業應用的工業App破解現有挑戰，並透過WISE-PaaS工業物聯網雲平台中的「解耦」(de-coupling)再「重構」(refactoring)，以模組化及微服務讓行業系統整合夥伴(Domain-focused Solution Integrator, DFSI)更容易擷取並運用功能模組。而為了強化其共創生態圈的戰力，研華也強化其WISE-PaaS Marketplace，推出2.0版本。 研華工業物聯網事業群總經理蔡淑妍表示，為能加速應對工業物聯網困境並促成應用導入，研華工業物聯網事業群於2020年策略方針包含鎖定垂直市場、提升產品技術動能、接軌創新趨勢，完善營運與導入WISE-PaaS Marketplace 2.0，以及加強夥伴深度鏈結、共創思維交流等三大策略方向。 研華技術長楊瑞祥則表示，由於各垂直產業的需求有極大差異，光靠一家公司之力，不太可能開發出滿足各種場景的應用。因此，研華過去幾年一直在倡導「共創」(co-creation)思維，希望與更多夥伴一同合作，開發完整的各垂直產業服務方案。 但在過去幾年的推廣經驗中，研華也發現，目前企業內資料孤島(Data Silo)的情況非常嚴重，從IT到OT，往往都是一個應用一個系統，要實現跨系統間的串接非常困難，因此研華一方面倡導共創，另一方面也開始思考，如何將這些專為特定應用所開發的系統，拆解成一個個功能模組，然後再依照應用場景的需求，重新組合成使用者需要的系統。 這個概念就是所謂的解耦再重構。就像每個人手上的智慧型手機硬體規格大同小異，但上面安裝的App各不相同，使得每個人的手機都是按照自身需求而客製化的系統。在研華的願景中，未來的工業場景也會像智慧型手機一樣，底層有一些共通元素，應用層則充滿各式各樣的工業App，滿足不同垂直產業需求(圖4)。 圖4　針對碎片化的工業App市場，研華提出解耦與重構的概念，以打造出貼近不同垂直產業需求的解決方案。 要實現這個願景，除了要有大量的開發者外，還要有一個媒合使用者跟開發者的交易市集，這也是研華很多年前就已經開始建構的項目。而這次推出的WISE-PaaS Marketplace 2.0，跟先前版本的最大差異，就在於落實了解耦再重構的理念。除了基本共通App，例如邊緣功能模組(Edge.SRP)、中台(Common App)、產業通用App之外，針對不同垂直產業所設計的領域專用App，甚至人工智慧(AI)模組等，會有更清楚的分類，例如智慧製造、智慧零售、智慧醫療等，並加入更多使用者示範案例，讓其他使用者能更快上手，而且在App管理、訂閱、帳務方面也有所強化。 科技導入必須跟著組織再造走 從IBM與研華在製造業數位轉型方面所提出的觀點，不難發現製造業數位轉型所需要用到的技術已經大致到位，真正的問題在於如何導入應用，讓技術得以創造價值。若沒有對應的組織作業流程改造跟組織文化變革，光靠導入新技術，很難達成數位轉型的目標。許多製造業數位轉型的先驅者，甚至早在技術還沒到位前，就已經調整好自身的組織結構跟文化。 因此，真正決定一家企業能否完成數位轉型目標的關鍵，其實是管理者有沒有明確的數位轉型願景，以及是否有計畫地進行對應的組織調整跟文化改造工作。倘若技術先行，組織結構跟文化卻沒有調整，數位轉型不僅無法解決老問題，反而會製造更多新問題。

現今隨著摩爾定律，半導體7nm先進製程已經進入量產的階段。從材料工程來看，針對電晶體接點與導線的重大金屬材料變革，是解除7nm以下先進製程效能瓶頸的關鍵。因此，電子產品驗證測試實驗室如宜特科技開始實測已量產的7nm晶片，解析鈷在7nm半導體製程扮演的角色(圖1)。 圖1　IC結構示意圖 降低RC Delay　提升晶片運行速度 在積體電路中，電阻-電容延遲時間(RC Delay)是影響半導體元件的速度或性能的重要參數之一。隨著半導體製程推進至7nm，不僅金屬連線(Interconnect)層數越趨增加，導線間的距離也不斷微縮；當電子訊號在層數多的金屬連線間傳送時，其產生的電阻-電容延遲時間將嚴重減低半導體元件的速度。如何降低電阻-電容延遲時間、增加半導體元件運行速度，是重要課題。 IC製程微縮　阻障層電阻相對增加 銅和鋁(Al)是半導體後段製程(BEOL, Back End Of Line)金屬連線最常使用的金屬材料。銅由於導電性較鋁好，主要被用於先進製程的金屬連線；但銅原子在介電層的擴散係數遠比鋁原子大，為防止銅擴散在介電層造成線路短路，因此在半導體製程上必須使用更緻密的氮化鉭(TaN)，取代柱狀晶結構的氮化鈦(TiN)以避免銅擴散。 然而，氮化鉭比氮化鈦的電阻係數大，相差十倍以上(表1)，使用氮化鉭為銅的阻障層，將有使金屬連線電阻增加的風險。 金屬線上的電阻為銅線電阻加氮化鉭層電阻的總和。銅線尺寸大時，氮化鉭層引起的電阻增加比例不大，可忽略不計。但當晶片微縮到非常小，使銅線尺寸逐漸縮小時，氮化鉭層貢獻的電阻比例就愈來愈大。當使用並聯電阻簡化計算氮化鉭層電阻貢獻度時，銅線橫截面尺寸由200nm降到20nm，此時氮化鉭層電阻貢獻度增至大於40倍(表2)。 然而在銅製程中，因銅容易擴散的特性，不能藉由降低氮化鉭層的厚度來減少電阻，否則就會失去阻障功能。因此在7nm IC製程中，使用新材料取代銅導線或阻障層成為重要課題。 降低晶片電阻　金屬材料為選用關鍵 如何降低氮化鉭層電阻的關鍵在於調整該層金屬材料。經過研究發現，鈷是加入氮化鉭阻障層的極佳候選材料，不但可以降低阻障層電阻，而且可以降低阻障層的厚度。 雙層接觸窗設計　使鈷發揮最大效能 金屬導線和矽基板上半導體元件間的連結為接觸窗(Contact)，靠鎢(W)來連結，其阻障層材料是氮化鈦。 在銅金屬化製程中，為降低W/TiN接觸窗的電阻，鈷成為最佳候選者。但若用鈷完全取代W/TiN直接與銅接觸，則兩者容易固溶在一起，造成金屬導線電遷移性能變差，因此出現雙層接觸窗的製程。在剖析使用鈷的原因後，針對晶片製程進行實測。 前期樣品製備作業 進行測試時，為執行分析7nm製程產品而採購市售手機，取得Kirin980 CPU。因CPU封裝於手機電路板上，因此須先拆解(Tear down)相關部品，以及結構觀察的分析工程，包括X光分析、去錫球、去封裝、去膠、紅外線定位、研磨、吃酸、CPU/DRAM雙晶片分離等技術，最後再取得晶片。 利用TEM實際觀察金屬阻障層 以穿透式電子顯微鏡(Transmission Electron Microscope, TEM)搭配高性能的能量散布X射線譜術(Energy-Dispersive X-ray Spectroscopy, EDS/EDX)，藉此解析7nm晶片的前段製程(Front End Of Line, FEOL)及後段製程。 透過TEM及EDS觀察晶片結構中第一層(M1)與第二層(M2)金屬層，解析7nm的鰭狀電晶體(FinFET)、閘極(Gate)、接觸窗(圖2)，與相對應鈷及鎢(圖3)的成分分布。 圖2　STEM HAADF影像，顯示鰭狀電晶體、閘極、接觸窗、M1和M2等結構。 圖3　圖中深色區為鈷(Co)成份，淺色區為鎢(W)成份，對照圖二，即可了解鈷和鎢在結構中分布情形。 透過比較觀察到鈷成為接觸窗及阻障層材料，且包覆整個第一層(M1)銅金屬層結構，成為阻障層材料。但Co沒有完全取代接觸窗的W/TiN，可能是因為接觸窗製程與阻障層製程使用不同類型製程，造成Co與周圍材料反應狀況不同，致使接觸窗的Co無法完全取代W/TiN。 將從底材到第八層金屬層的結構圖(圖4)與相對應的成分分布圖(圖5)對照可了解鈷除用在接觸窗下層，也使用在第一層到第四層金屬層的阻障層。除此之外也可發現，鎢除了使用於接觸窗上層，亦用於閘極上。 圖4　STEM HAADF影像，顯示鰭狀電晶體、閘極、接觸窗、M1和M2等結構。 圖5　圖中深色為鈷成份分布，淺色為鎢成份分布。對照圖4，即可了解，除了接觸窗上層，鈷使用在第一層到第四層金屬層。 自平面(Plan-View)觀察接觸窗深入晶片結構 進一步研究平面及俯視影像觀察接觸窗的結構，該實驗室平面式TEM試片製備比一般橫截面TEM試片製備繁複，但皆可用FIB(Focus Ion Beam)機台製備。 從平面影像觀察接觸窗結果(圖6及圖7)可見鈷為長條型，鎢接近圓形或橢圓形狀(圖7)。一個鎢分布在一條縱向長條型鈷上，橫向鈷連接兩條縱向長條型鈷。有些長條型鈷上沒有鎢。此區域長條型的鎢分布在閘極上，非用於接觸窗。 圖6　STEM...

聯發科技日前宣布攜手法國電信大廠Orange，將該公司語音助理裝置(VAD)處理平台MT8516用於最新亮相的Djingo智慧音響中。預計本次合作將使聯發科拓展其智慧語音應用版圖，鞏固龍頭寶座。 聯發科日前宣布聯手法國電信商Orange推出Djingo智慧音響。 聯發科技資深副總經理暨智慧裝置事業群總經理游人傑表示，聯發科技為智慧家庭系統提供智慧語音助理晶片解決方案，該晶片組可大幅提高產品性能和功效，為Djingo智慧音響及其他各款語音助理裝置帶來良好AI功能。 Djingo智慧音響由製造商Arcadyan及軟體整合商SoftAtHome合作開發，藉由MT8516平台的功能，Djingo虛擬助理可支援先進人工智慧及自然語言處理功能，使此迷你音響提供使用者優質對話介面。 MT8516平台結合Wi-Fi(2.4GHz 802.11 bgn)及藍牙、內建射頻單晶片，並整合四核、64位元Arm Cortex-A35 MPCore，運作頻率可達1.3GHz；除原始NAND支援外，亦具彈性儲存支援能力，包含LPDDR2、LPDDR3、DDR3、DDR3L及DDR4，以因應不同平台需求。 該平台節能高效，多種連結介面使音效裝置及麥克風陣列處理發揮良好性能；平台可有效簡化晶片設計並減少平台尺寸，實現產品更小及更高效的設計；同時PowerAQ工具提供簡易操作的介面，用於訊號流程設計及音頻參數調整，因此無需安裝數位訊號處理器(DSP)便可減少成本並加快設計流程。 聯發科於語音助理市場市占率穩坐第一。 Orange專案總監Jean-Pierre Combe表示，Djingo智慧音響將提供使用者享有Orange及其他合作夥伴優質音控服務。雙方合作使消費者透過Djingo更輕易操控OrangeTV、智慧家居、電話通訊及多項服務。 目前消費者日漸依賴語音裝置以增加生活便利性，根據Juniper Research數據指出，當今全球語音助理裝置已超過32億5千萬台。聯發科旗下語音助理晶片目前已獲市面上多種語音助理產品採用，包括亞馬遜智慧音箱 Echo Dot、Fire TV Stick 4K、Google語音助理、阿里巴巴等都有聯發科技的晶片在其中，為語音助理裝置全球市占率第一的晶片提供者。如今再與法國電信大廠Orange合作，打入其Djingo智慧音響供應鏈，可望更進一步鞏固該公司在語音助理市場的龍頭寶座。

不言可喻，此趨勢浮現許多必須克服的技術障礙，尤其是如何應對不斷攀升的熱密度。散熱管理從前被認為只是設計過程中最後一個考量的因素，但現正成為需要搏得更多關注的基本要素。在本文中將先研究散熱管理相關問題，進而重點介紹有助於設計師採最小空間實現最大限度散熱的具體創新技術。 通常情況下，散熱管理實施不會在設計早期就得到解決，而是保留到最後一分鐘，主要是透過簡單添加散熱片或風扇處理，以達到可接受結果。由於系統功率需求通常在設計完成之前才會最終確定，上述做法在某種程度上可以理解，但現代產品開發流程則要求對散熱特性給予高優先順序考量。 幾乎所有現代電子設計皆被寄望增加更多功能，並減少設備尺寸及重量；無論是行動裝置、伺服器或無人駕駛飛行器/無人機等皆是。這些產品的核心半導體晶片仰賴新的製程，具更高能效，進而產生更少熱量。此外，採用智慧電源管理系統還可充分利用電源電能，例如在平常多數時間關閉周邊設備僅在實際需要時才開啟電源。然而在許多設計中，還是需要強制性的某種形式散熱管理，這將涉及使用散熱器或類似散熱機構。 使用散熱器時，有兩個關鍵考量因素： 1.將散熱器與生熱裝置進行散熱連接，確保高水準傳熱。 2.最大化散熱器單位體積的表面積，使其更高效散熱，不會增加PCB占位面積或厚度。 填充間隙以改進散熱性能 為了能高效散熱，在發熱點(通常是半導體接面)和周圍環境間必須有良好散熱通道，以消耗多餘熱量。在半導體元件中，從接面到外殼的散熱路徑由製造商最佳化。潛在的薄弱環節是散熱器實際連接到設備主體之處。雖然這兩個接合面肉眼看來可能是平的，但通常會有一些翹曲，尤其是在較大的散熱片中，且每個表面都有微孔(包含小的氣穴)。由於空氣是絕緣體，因此這些微孔應填充更好的導熱材質，進而改進傳熱並消除可能熱點。有許多材質可實現，包括液體、油脂及襯墊。 然而，最方便的高性能解決方案之一是Bergquist的Gap Pad技術，有許多類型襯墊用於不同應用，Gap Pad 5000S35為增強型玻璃纖維填料和聚合物襯墊，具有特別高的熱傳導係數(Thermal Conductivity)。兩側固有的自然黏性有助於將材質應用於表面，允許產品有效填充氣隙以增強整體散熱(圖1)。 圖1　Bergquist的間隙墊有助於顯著提高散熱性能。 這種軟性材質具5W/m-k的高熱傳導係數，可在保持架構完整性時，將襯墊應用於複雜和苛刻輪廓，而不會對易碎的元件引線施加任何應力。增強型玻璃纖維材質便於處置，同時提高抗撕裂性，並將電氣絕緣提高到5000VAC以上。Gap Pad以板材形式提供，也可以提供模切以適合標準設備輪廓。 其他材質也可提供，如Gap Pad EMI 1.0，同樣出自Bergquist，不僅提高熱傳導係數，還可吸收電磁能量，有助於降低電磁干擾(EMI)影響。 微孔架構改進散熱功能 散熱器有多種尺寸和形狀可供選擇，通常設計為適合標準半導體封裝，尤其適合功率元件外形。許多公司委託客制散熱器設計，如果在初始設計流程中沒有解決熱管理問題，不是適合特定應用，就是允許將散熱器安裝到剩餘可用空間。 雖然許多散熱器可與強制空氣冷卻組合使用，以最大限度提高性能，但此方法可能存在缺陷。近年來由於設計及材質改進，以及新驅動技術出現，風扇壽命有所延長；然而與固態電子元件相比，工作壽命仍然相對較短。如果沒有足夠過濾，風扇會將灰塵吸入設備，而導致過早故障。因此，工程師通常傾向被動冷卻，但前提是可達足夠高散熱性能。 總體而言，用於被動冷卻的散熱器體積大且笨重，以便毋須使用強制空氣時也能提供足夠冷卻來散熱。然而，來自Versarien公司的創新材質使被動式散熱器外形尺寸較傳統材質小。由利物浦大學開發的VersarienCu能夠模擬自然界中常見架構，構建具有精細、開放、相互連接微孔的金屬材質，適用於熱傳導應用，可提供達6℃/W的散熱器性能，超越同樣尺寸的傳統散熱器。此外，其固體銅泡沫塗覆有薄硬的高溫氧化銅層，提升熱輻射率、改進熱輻射，於小空間實現更多冷卻。 散熱管理為當代設計流程核心，因尺寸更小、功能更強的設備會產生更多熱量，但卻沒有足夠空間散發熱量。新材質技術將與半導體製程同步運作，滿足尺寸更緊湊、功能更集中的電子設備硬體不斷提高的需求。 (本文作者任職於貿澤電子)

2019年下半年5G發展加速，更多國家發放5G執照，營運商積極導入商轉，展望2020年5G產業即將起飛，5G手機出貨量預估也由2019年初的數千萬，到年底2~3億隻的規模，隨著兩大晶片供應商聯發科(MTK)天璣1000與高通(Qualcomm)Snapdragon 865正式翻牌，5G行動處理器啟動第一回合近身肉搏，從架構選擇、規格與性能跑分、設計支援、產品售價、製程採用甚至產品規劃等無所不比。 2020年2月的西班牙世界通訊大會(MWC)預計將發表多款5G手機，做足準備的聯發科是否能有所斬獲？或是當仁不讓的高通繼續笑傲江湖？而在手機晶片技術發展已經成熟的現在，S865與天璣1000在規格上並沒有大幅差距，決勝的關鍵就在相對細節的項目，然而背後的策略操作與取捨，有非常多值得討論的重點，5G發展是否再一次顛覆產業版圖，由這兩款晶片的技術分析與產品表現，或能一窺5G行動平台霸主能否換人做做看。 MTK 5G SoC天璣1000搶先發表 在高科技領域，技術的演進對於競爭中的廠商，尤其是落後者來說，都是一個重新洗牌的機會，聯發科在3G時代，曾經因為掌握了大陸白牌手機市場崛起，並開創高度標準化平台，協助手機廠商快速導入產品設計而獲得成功。但到了4G LTE時代，智慧型手機重視處理器效能，又讓Qualcomm占盡風頭，甚至囊括了高、中、低階市場，無論是高效能或高性價比，都能主導市場；進入5G時代，聯發科似乎掌握市場重開機的契機。 聯發科2019年11月底正式發表5G旗艦級系統單晶片—天璣1000，英文名稱Dimensity，是MTK 5G晶片家族系列中首款5G單晶片，整合5G數據機，採用7奈米製程製造，支援5G雙載波聚合(2CC CA)技術，讓下載速度比業界一般水準快兩倍，同時也是全球第一款支援5G雙卡雙待的晶片。在Sub-6GHz頻段達到4.7Gbps下行和2.5Gbps上行速度。此外，也支援Sub-6GHz頻段SA獨立組網與NSA非獨立組網，以及2G到5G的各代蜂窩網路連接。 聯發科天璣1000採用主頻達2.6GHz的四個Arm Cortex-A77核心，四個主頻為2.0GHz的Arm Cortex-A55核心，兼顧性能與功耗。圖型處理也採用Arm Mali-G77 GPU晶片；在AI運算部分，搭載全新架構的聯發科獨立AI處理器—APU3.0，擁有4.5TOPS的AI算力，比上一代 APU2.0性能提升兩倍以上，在全球指標性蘇黎世AI跑分排名第一。聯發科執行長蔡力行提到，天璣1000在效能測試平台安兔兔跑分超過50萬，在頗受好評的旗艦產品後，該公司也於12月底透露2020年CES展再發表中階的天璣800 SoC。 Qualcomm Snapdragon 865/765/765G強勢登場 緊接著在2019年12月初，Qualcomm也推出Snapdragon 865搭配Snapdragon X55 5G數據機，採用分離式兩顆晶片的設計，最高傳輸速度可達7.5Gbps。支援TDD與FDD頻段中毫米波(mmWave)與Sub-6GHz頻段，並相容NSA及SA模式，動態頻譜共享(DSS)與全球5G漫遊。其人工智慧效能可達每秒15TOPS運算表現，為前代產品的兩倍。處理器同樣是四大四小的架構，不過大核為一顆A77 2.84GHz加三顆A77 2.4GHz，與小核則是四顆A55 1.8GHz，GPU採用Adreno 650。 高通還同場加映中階解決方案Snapdragon 765/765G整合Snapdragon X52數據機的系統單晶片，峰值下載速率可達3.7Gbps與上傳速率1.6Gbps。與X55一樣支援5G毫米波與Sub-6GHz、SA與NSA組網模式、TDD與FDD頻段動態頻譜共享等。處理器Kryo...

根據市場調研機構Counterpoint日前釋出的報告指出，AMOLED智慧手機全球銷量至2020年底將超過6億台，同比成長46%。此波成長動力為包括華為、Vivo、OPPO、realme及小米等數家中國品牌推出AMOLED中階機種。至於主要品牌智慧手機滲透率，依照排名依序為三星、OPPO、蘋果、Vivo、華為、小米。 2020年主要品牌產品AMOLED智慧手機滲透率(資料來源：Counterpoint Research) Counterpoint副總監Tarun Pathak針對市場動向表示，2019年智慧手機供應商為促使消費者升級手機功能而推出各種革新，如降低顯示螢幕與機身比例、提高產品汰換率(Refresh Rate)、推出可摺疊外型；或是透過減小槽口、嵌入前置攝影鏡頭、升降式鏡頭(Pop-up Camera)、改進指紋感測器等方式，盡可能使顯示螢幕變大。此舉推動AMOLED面板銷售成長，已為高階智慧手機標準配備。 綜觀智慧手機供應商的滲透率，三星仍然穩居第一，占2019年AMOLED智慧手機總銷量的45%，緊追於後者為蘋果(16%)及OPPO(11%)。 Counterpoint Research資深研究分析師Jene Park表示，雖然主要品牌皆於2019年推出AMOLED面板的旗艦機，但論及AMOLED智慧手機成長的主因之一，為數家中國廠商於中階機種採用OLED面板—華為、OPPO、Vivo及小米分別以300至500美元的價格採用該面板，為一大關鍵。至於未來市場趨勢，預計2020年AMOLED智慧手機銷售將持續成長，原因在於價格將可下探至200美元以下，以及蘋果可能在下次發布周期推出全OLED產品。 Counterpoint估計2020年AMOLED智慧手機銷售量將突破6億台。 即便智慧手機品牌趨向選配AMOLED，其需求亦將持續成長，至於成長幅度，便得先觀察從LCD轉至OLED面板的速度—取決於面板製造商的產能，如三星顯示器目前占OLED面板市場版圖近90%，而其他擁有LCD晶圓廠的品牌如京東方、天馬及CSOT皆仍在轉型中，尚需時間待大量生產；值得留意的是，可穿戴裝置、電視等其他產品對AMOLED的需求亦將影響OLED面板製造商的供應量；至於價格低於200美元的其他大多數智慧手機品牌，則將繼續使用LCD面板。

根據愛立信行動趨勢報告指出，大規模物聯網技術NB-IoT和LTE-M持續發展，就目前情況觀察，2G和3G連接仍然占據大多數物聯網應用，但是在2019年，大規模物聯網連接的數量估計已增加了3倍，到年底達到近1億。 大規模物聯網主要由低功耗廣域網路(LPWAN)組成，連接大量具有長電池壽命且較低傳輸速率的低複雜度、低成本終端。NB-IoT和LTE-M技術相輔相成，許多服務供應商都同時部署這兩種技術。 在確定已啟動至少一種NB-IoT或LTE-M技術的114個服務供應商中，近25%的公司同時提供這兩種技術。到2025年底，NB-IoT和LTE-M預計將占所有蜂窩物聯網連接的52%，聯接數量約26億。 寬頻物聯網主要包括需要更高傳輸速率、更低延遲和更大資料量的廣域網路，到2025年底，蜂窩物聯網連接的28%將是寬頻物聯網，而大多數寬頻物聯網將採用4G技術連接。東北亞引領著全球蜂窩物聯網的部署。到2019年底，該地區預計將占所有蜂窩物聯網連接的60%，到2025年將增加到68%。  

瞄準電動巴士商機，車王電積極建構台灣產業鏈並進軍海外市場，除了已先投資1.6億元進行自駕巴士產品研發外，更宣布與工研院攜手合作，並整合14家國內車用電子之設備及軟硬體廠商，如馬達、儀表、系統、感測器、圖資及聯網資安等，建構國內自動駕駛產業鏈(並在未來切入國際車廠一級供應)。預計在2021年前共同打造10部國產自動駕駛電動巴士，而試量產的第一輛自動駕駛電動巴士最快2020年第一季就會出廠。 車王電暨華德動能董事長蔡裕慶表示，車王電為台灣首家車用電子專業生產廠家，為掌握電動商用車發展平台，於2011年投資台灣首家獲得電動巴士自主開發資格認證之電動商用車製造廠「華德動能」。台灣產業過往最大的問題在於欠缺系統平台，使得許多零組件、軟硬體難以實際淬煉；因此，車王電與華德動能致力提供系統平台，同時串聯台灣產業鏈，讓這些車用相關技術、產品能有實際淬煉、運行的機會。 車王電攜手工研院，並串聯台灣產業鏈搶攻電動車商機。 蔡裕慶認為，台灣自產的電動車未來終須走向國際市場，由於地形限制的關係，台灣本身的汽車需求量和全世界相比，可說是微乎其微，因此不能單靠內銷，而是要拓展海外市場。因此，電動車業者必須要想辦法成為「解決方案供應商」，也就是要串聯眾多的產業鏈，以實現智慧城市、智慧交通為出發點，而非是單純銷售車體而已。 蔡裕慶進一步說明，這也是該公司積極發展電動自駕巴士的因素，因為自駕車是智慧運輸不可或缺的要角。與工研院的合作，除了會整合工研院的自駕感知與決策次系統外，也會整合台灣ICT、零組件、儲能等眾多產業鏈，以打造先進的電動公車平台；在推動電動車商業化的同時，也將台灣的產業鏈、產品推向國際。 像是上濱空調、四零四科技、車王電子、亞勳科技、佳世達、岩田友嘉、明泰科技、東元電機、宸耀科技、華德動能、勤崴國際、福華電子、銓鼎科技、輝創電子等共14家廠商，都包含在本次的合作案中，預期將在2021年完成Level 3+等級的自駕電動公車量產(目標先打造10部國產自動駕駛電動巴士)，希望藉此建構台灣自動駕駛產業鏈整體發展，滿足國內自駕營運需求，近一步搶攻國際自駕市場商機。

為拓展邊緣運算市場版圖，SiFive/CEVA宣布攜手合作，將以RISC-V CPU、CEVA的DSP核心、人工智慧處理器和軟體為中心，結合雙方的IP和設計優勢，可為智慧家庭、汽車、機器人、安全、擴增實境、工業和物聯網等大量的終端市場開發Edge AI SoC；而本次雙方的合作同時也是SiFive DesignShare計畫的一部分。 CEVA全球銷售執行副總裁Issachar Ohana表示，CEVA與SiFive的合作使Edge AI SoC的創建可快速且專業地依據工作負載而量身打造，同時還保留了支援機器學習創新靈活性。透過該公司的DSP和人工智慧處理器，再加上CDNN機器學習軟體編譯器，使這些人工智慧SoC能夠簡化雲端訓練模型的工作，並為任何希望使用Edge AI功能的消費者提供引人注目的產品。 SiFive/CEVA攜手布局邊緣AI市場。 如今終端設備的處理工作量愈來愈大，這些設備需具備可支援影像、視覺運算、語音識別和感測器融合等神經網路推論能力，因此，在終端設備上添加可進行機器學習處理的SoC已成為主流，以實現智慧家庭、安全監控、汽車、物聯網等應用。 然而，由於安全、隱私和延遲方面的考量，建基於雲端的人工智慧推論不適用於許多這一類的設備，為此，SiFive和CEVA攜手開發一系列領域特定的可擴展Edge AI處理器，在處理、功率效率和成本之間取得更佳的平衡。Edge AI SoC已獲得CEVA旗下CDNN深度神經網路機器學習軟體編譯器的支援，此一編譯器可為CEVA-XM視覺處理器、CEVA-BX音訊DSP和NeuPro 人工智慧處理器創建最佳化的運行時軟體(Runtime Software)。 值得一提的是，CEVA和SiFive的合作也是基於SiFive DesignShare計畫。SiFive DesignShare IP計畫可提供簡化的流程，且其靈活性和選擇性可通過更簡單的原型製作，並且降低談判契約和許可協議的複雜性，沒有法律上的繁文縟節，也不需要預付款，讓產品能更快上市。 SiFive總裁兼執行長Naveed Sherwani指出，要滿足人工智慧模型的快速發展以及對低功耗、低延遲和高性能的要求，就需要一種靈活和可擴展的IP和SoC設計方法，而這正是CEVA / SiFive聯合的產品組合所能提供的。如此一來可縮短產品的上市時間，同時降低設備製造商生產功能強大且具有差異性產品的進入障礙。