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2019英特爾重回半導體龍頭 索尼飛躍成長

市場調研機構IC Insights日前釋出研究報告,揭示英特爾(Intel)即便面對全球半導體市場的不樂觀,仍將超越三星(Samsung)重回全世界最大半導體供應商;而索尼(SONY)則以亮眼姿態躍升,於銷售成長率中稱冠。 英特爾在2019年全球半導體供應中排名第一,重回產業龍頭。 根據研究報告指出,2019年全球半導體產業整體銷售量不甚理想,與2018年相比估計減少13%,呈現下滑趨勢。報告中針對2019年全球半導體公司營業額進行排名,前15名排名依序為英特爾、三星、台積電、海力士(Hynix)、美光科技(Micron)、博通(Broadcom)、高通(Qualcomm)、德州儀器(TI)、鎧俠(Kioxia)、NVIDIA、索尼、意法半導體(ST)、英飛凌(Infineon)、恩智浦(NXP)及聯發科技。若扣除純晶圓代工廠台積電不計,海思(華為)將排名第15名。 全球排名前15名的半導體公司銷售額預計皆達70億美元,但於銷售量上呈現萎縮,估計比2018年減少15%,比全球估計銷售數值低兩個百分點。 進一步探究前15名,其中僅有三間:索尼、台積電和聯發科,銷售額呈現增長,其餘均呈現衰退,尤其是三大記憶體供應商:三星、海力士以及美光,銷售數字均預計比2018年下降超越29%。其中海力士跌幅最劇,銷售額下降38%。此外,包括記憶體供應商三星、海力士、美光和鎧俠在內,更有六家公司預計2019年銷售將出現兩位數的衰退。 索尼在全球半導體產業不景氣的情勢下,銷售率仍逆勢成長為全球第一。 至於報告中比較的全球半導體公司銷售成長率,上升最顯著的是索尼。歸功於影像感測器的熱銷,在一片負成長中交出超越2018年的好成績,一舉上升4名。相形之下,恩智浦預計將下跌兩名至第14名。 隨著三星於DRAM和NAND快閃記憶體市場的顯著成長,英特爾自2017年第二季便被三星取代久居的首位,連兩年追於其後。但由於2019年記憶體市場的銷售額預估將大幅萎縮34%,英特爾2019年銷售額將以26%的差距超越三星,再次成為全世界最大半導體供應商。
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欲躋身人工智慧強權 Sony成立AI事業部

索尼(Sony)日前宣布成立Sony AI,將以「透過創造力和技術力量使世界充滿情感,並透過AI釋放人類想像力與創造力」為宗旨,並以遊戲、影像和感測器以及美食為三大旗艦項目,推動AI基礎研究與開發;此一機構總部設在日本,並於歐洲、美國設有辦事處。而Sony成立AI事業部的舉動,也被意味著該公司未來期望在全球AI競賽中扮演更重要的角色,甚至希望與Google、Facebook並駕齊驅,爭奪各種AI人才與應用開發。 Sony表示,新成立的Sony AI將會與該公司獨特的技術資產相結合,特別是在影像、感測器解決方案、機器人技術,以及娛樂(遊戲、電影和音樂)方面。遊戲、影像和感測器,以及美食將是Sony AI三大發展旗艦項目,AI技術的開發及採用對於未來幾年內提高公司遊戲、感測器業務十分重要,因此,Sony AI會與這些業務部門進行密切的合作。 當然,除了三大旗鑑項目之外,未來Sony也會持續發展其餘AI項目,例如包含AI倫理學在內的各種探索性研究。而為了推動這些項目和實現真正的創新研究,Sony將會積極與全球頂級AI人才合作,吸引世界一流的AI研究人員與工程師。 Sony認為,非凡的創新需要人才和多樣性的方法,而這將會在Sony AI的組成和營運實現,藉由AI技術的力量與影響力,Sony AI將透過公平、透明和負責任的AI發展為社會做出貢獻;除此之外,Sony也希望透過AI推動公司所有現有的業務轉型,並創建全新業務。 Sony計畫在影像感測器中運用AI技術。  
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優化車門區系統IC 汽車邁向電氣化更容易

大趨勢的變革皆離不開專用半導體晶片,而這些晶片需要跟隨先進之電源管理概念,驅動從LED等毫瓦級的負載,到瞬間耗散功率高達200W的大功率直流馬達。除此之外,汽用電子模組還需要配備高標準化的通訊介面,例如,CAN以及LIN物理層。 隨著軟硬體研發成本和複雜性不斷提升,加上來自OEM廠商對於性能和功能越來越困難,如何確定一個正確的系統架構,以合理的成本來增加新的功能,而且不會影響品質和性能是車商所面臨的一大挑戰。此外,OEM廠商還要求搭配具成本效益的擴充式解決方案,從入門車款拓展到頂級車款,以便在不同平台和車款上攤提研發成本。 BCD製程技術滿足車門區電控模組要求 車門區電控模組(圖1)是一個大家熟悉之可擴充驅動的車用系統,此應用概念是透過單一IC來驅動車門區的多個負載(門鎖馬達、可調可折疊後視鏡、除霜器、車窗升降馬達,以及LED到白熾燈等照明功能)。可擴充的驅動器可與軟硬體兼容,提供車門電控模組的多樣化要求。 圖1 車用系統示意圖 在過去十餘年裡,車用半導體廠商研發出了若干款車門致動器驅動晶片,並隨著汽車電氣負載數量持續增加,為這些產品新增不同功能,對封裝以及晶片製造技術和IP內核心進行了優化。在車門區電子元件中,除了驅動晶片(圖2)外,還有一個電源管理IC,為電控元件提供更強大的系統電源,包括各種待機模式和通訊層(主要是LIN和/或HS CAN)。電源管理晶片通常整合兩個低壓差穩壓器,為系統微控制器和周邊配備負載(感測器等周邊)供電,還包含增強型系統待機功能,以及可設定的本地和遠端喚醒功能。 圖2 車門區電子元件包含驅動晶片和電源管理IC。 為順應新的車用電子技術發展趨勢,車用半導體元件必須具備高效、安全,以控制更多的電氣負載,且最大限度地降低靜態電流。同時,還須採用高整合度解決方案來減少元件數量,以縮減電路板空間、降低產品重量,以大幅簡化設計。 為此,車用電子元件供應商如意法半導體(ST)便研發專門優化之BCD(Bipolar、CMOS和DMOS)半導體製程技術。像是該公司旗下的0.16μm BCD8S解決方案,為高整合度單晶片解決方案(圖3),可滿足電源管理、故障保護和車門負載驅動等應用的技術需求。 圖3 高整合度單晶片解決方案可滿足汽車OEM業者需求。 這項技術還能提升效能和運算能力,將晶片的接面溫度提高到175℃,達到汽車OEM廠商嚴格規定的標準接面溫度,破解單晶片整合電源管理和執行制動器驅動晶片等極具挑戰的熱管理難題。除此之外,意法半導體還透過L99DZ100G/GP前車門控制器晶片和L99DZ120後車門控制器晶片,協助設計人員節省產品空間,同時提升車門控制模組的可靠性和效能。 單晶片解決方案簡化開發時程 另一方面,以前的車門區專用標準產品(ASSP)解決方案需要2個晶片,一個12mm×12mm(TQFP64)的車門執行致動器驅動晶片和一個10mm×10mm(PowerSSO-36)的電源管理晶片,而意法半導體的車門區控制單晶片解決方案只需一個與TQFP64相同尺寸的LQFP64(圖4)即可取代。這對於PCB電路板小型化非常重要,其能夠適應更嚴峻的空間要求。 圖4 車門區控制單晶片解決方案可縮小體積並提升功率密度。 除了利用新的BCD技術縮減裸片尺寸之外,還可透過新的創新封裝結構降低封裝面積,在縮小車門系統IC的同時,能夠有效提升輸出電流峰值和功率密度,且全系產品軟體相互相容,還有助於簡化開發,縮短產品上市時間。同時,BCD8S車用電子技術在此單晶片解決方案中發揮著關鍵作用。該方案具備多種功能,包括內建半橋和高達7.5A的高邊驅動器,可以滿足車門區應用的新要求。該方案另整合高速CAN(HS-CAN)和LIN 2.2a介面(SAE J 2602)、控制模組和保護電路。 除了上述功能外,L99DZ100GP還支援ISO 11898-6 HS-CAN標準的選擇性喚醒,讓使用頻率不高的ECU進入睡眠模式,同時保持與CAN匯流排的連線,可最大限度地提升節能效果。 兩款前門控制器皆整合了MOSFET半橋,可以驅動多達五個直流馬達和一個外部H橋。此外,這兩款晶片另有八個LED驅動器和兩個白熾燈驅動器、一個後視鏡加熱器閘極驅動器和一個車窗電致變色玻璃控制模組。其它特性包括外部電路(微控制器、感測器等)穩壓器,以及相關的定時器、看門狗、重置產生器和保護功能。後門控制器L99DZ120亦具備類似功能,例如,電動車窗升降馬達驅動器。 為汽車配備更多電子系統和功能有助於增加賣點,但更多的電子配置也提升了功率需求。因此,必須精準分析每個系統在各種工作條件下的功耗,尤其是純電動汽車,浪費電力就等於縮短續航里程;電氣零件越多,泄漏電流越大,這是不可避免的。因此,所有車商都非常看重靜態電流和待機電流低的產品和/或技術。 因此,新車門區控制器晶片上整合一個有多種低靜態電流模式的先進電源管理模組(待機/睡眠、定期監測、專用低電流模式LDO穩壓器、定時器、接觸設備電源)。在VBAT待機模式之下,靜態電流降至10μA以下,處於7μA-8μA區間內,是雙晶片IC(車門區驅動IC+電源管理IC)拓撲結構的二分之一。對於車門應用,在透過外部接觸設備監測或是通訊介面(LIN、HS-CAN或支援選擇性喚醒的HS-CAN)之物理層喚醒壓器之前,控制器不會為微控制器(MCU)供電。 另外,新一代車門區控制器不僅在一個封裝內整合了以往的車門區致動器驅動晶片和電源管理晶片,還另外增加了一些新功能,以因應新的汽車發展趨勢。像是為支援自動LED工作周期補償功能,便提供一個新的IP模組,內部補償演算法利用電源電壓測量值修正LED驅動器功率的工作周期,確保LED在ECU電源電壓波動時也能保持均勻的亮度。開發者可根據不同的負載靈活設定工作周期補償功能,使用不同的LED以及串聯LED,進而節省外部微處理器的負荷,並最大限度地減少SPI的數據流量。 熱群集概念是新控制器的另一個特性,在發生短路時,該特性可單獨禁用短路的輸出通道,而其它輸出通道保持正常運作。為了符合電動窗安全操作的需求,新控制器還提供一個專用IP內核心,在發生系統錯誤時,能夠使車窗進入安全狀態,避免車窗升降動作失控。根據安全要求,該IP內核心與晶片其餘部分之間有一個深溝槽隔離層,這是BCD8s技術的另一個有價值的特性。自偏置方法使該IP模組在電池沒電時仍能正常運作。 簡而言之,隨著汽車技術的發展,未來將會湧現新的需求,例如,驅動更多的直流大功率馬達。為此,汽車電子元件供應商如意法半導體,便採用模組化方法開發這些晶片,可在新配置內整合更多的IP內核心,升級擴充車門區控制系統。除車門應用外,新系列產品還將被用於其它汽車系統,以最佳方式驅動負載,例如,電動後備箱蓋模組或天窗具有類似的系統要求。未來,專用ASSP也將進入這一市場。 (本文作者任職於意法半導體)
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AIoT大舉進駐 智慧家庭開啟創新應用大門

AI、邊緣運算技術快速蓬勃,為智慧家庭應用開啟創新大門,除了影音娛樂、照明控制、智慧家電等功能再上層樓外,包括居家監控、門鎖、廚衛用品、暖通空調、睡眠寢具等也都開始導入智慧化、聯網化設計;還有智慧音箱和AI語音助理大舉進駐智慧家庭。 顯而易見,智慧家庭的AI應用正快速擴散,而如何在嵌入式系統中實作語音辨識、機器學習與邊緣AI功能?以及如何運用藍牙、ZigBee、Wi-Fi等聯網技術無縫串連家中智慧裝置?將是家電產品與消費性電子製造商成功搶占智慧家庭AI應用商機的重要課題。 本活動邀請相關領域代表性業者與專家,深入探討智慧家庭AI技術與應用趨勢,並剖析產品設計開發對策。同時,活動中也揭曉由經濟部工業局主辦的家電產品設計競賽得獎名單,並舉辦頒獎活動,鼓勵青年學子投入智慧家電研發並厚植相關領域能量,提升家電產業產品附加價值。 家電設計發揮創意 今年獲獎的設計分別為釀造機、環境降溫爐架、補蚊器、居家無塵室除菌機。獲得金獎的「釀相」保留傳統製麴工法,運用現代科技製作發酵食物,溫濕度調控系統的設置確保其環境適合讓麴生長;並內建藍牙讓裝置可與手機聯結,操作與紀錄關於自釀的大小事。銀獎「涼盛吉食」為針對廚房高溫與油煙設計的環境降溫爐架。為解決火爐之熱輻射直射使用者的問題,「涼盛吉食」替換了現有的爐架,使用白色、亮面的絕熱陶瓷將火源關住,讓熱輻射不再直射出來,並提高爐火的能源效率,更能降低瓦斯的使用量。 獲得銅獎的「合拍」是個有電蚊拍、循環扇和捕蚊燈功能的組合家電,電蚊拍平時吸附在循環扇上,成為吸入式電擊捕蚊燈,也可拆開一分為二,成為電蚊拍、循環扇單獨使用。佳作的居家無塵室除菌機,將無塵室的概念帶入居家,利用臭氧的功效,使家人回到家中能進行簡單快速的全身潔淨,清除細菌和沾染的煙味異味。 家電服務導入AI改善使用者體驗 多年前資通訊產業就看好科技產品在家庭應用的潛力,從數位家庭到智慧家庭,大同家電電子事業部課長傅郁翔(圖1)指出,過去數位家庭是以控制主機如PC、電視或網路閘道器為中心,再對家電進行控制。而現在智慧家庭的概念則是以雲端平台為中心,使用無線網路技術將家電、安防/監控裝置、感測節點等串連起來,透過雲端服務進行產品的控制與管理,安裝與整合彈性較高。也導入AI提升影音品質、整合應用強化生活管理並利用科技降低料理門檻。 圖1 大同家電電子事業部課長傅郁翔指出,智慧家庭的概念是以雲端平台為中心,透過雲端服務進行產品控制與管理。 在智慧家庭發展趨勢部分,傅郁翔表示,未來將發展更多元的操控介面,如語音控制、手機App與穿戴裝置等,多雲串聯將促使服務更加豐富,智慧產品除白色家電之外,燈光、門禁、監控都是。而雲端服務也可蒐集產品使用訊息,大同便以此發展一套產品改善系統,透過主被動蒐集而來的資料,進行分析並提出改善建議。 家用無線網路多協議支援為趨勢 網路身為智慧家庭的連接骨幹,在過去控制主機的架構下,網路架構技術種類較單一,以多點式的星狀網路(Star Network)為主;現今智慧家庭則進化為無明顯主從的網狀網路(Mesh Network)架構,芯科科技(Silicon Labs)資深應用工程師黃金評(圖2)解釋,網狀網路有幾項優勢,包括:延伸網路距離、降低功耗、擴增系統規模、提供最佳響應能力等。現在家庭中網路環境越來越複雜,主要的短距無線技術有:藍牙(Bluetooth)、Wi-Fi、ZigBee、Thread、Z-Wave等。 圖2 芯科科技資深應用工程師黃金評解釋,在智慧家庭的應用中,互連互通是消費者非常重視的功能。 面對混合式的無線/有線網路環境,Silicon Labs近年積極投入發展多協定支援技術,黃金評提出,根據產業研究機構調查,在智慧家庭的應用中,互連互通是消費者非常重視的主要功能。該公司的Mighty Gecko無線微控制器,就支援了Zigbee、Thread和藍牙網狀網路應用,包括聯網照明、網關、語音助理和智慧電表。採用80MHz ARM Cortex-M33核心,專用安全核心可支援快速加密、安全啟動加載以及調試訪問控制。EFR32MG21可提供RF鏈路,以確保可靠的通信。並可使用開發套件、SDK、行動應用程序和Silicon Labs的網路分析器縮短產品上市時間。 另外,Z-Wave也是一種短距離的傳輸技術,和ZigBee一樣基於無線射頻,屬於硬體架構跟協定上的技術,功耗遠低於Wi-Fi跟藍牙,在智慧家庭的應用領域占有一定優勢。黃金評解釋,該技術運作在sub-GHz的低頻段,支援網狀網路架構,在互連互通功能上,該技術支援裝置與命令溝通,並且需要送認證確保裝置的互通性,同時支援向下相容與隨插即用。 善用AI強化技術/產品競爭力 IoT與AI是當今科技產業發展的兩大顯學,釩創科技顧問高達人(圖3)說,AIoT就是兩者的結合,AI無所不在會影響工作與生活,但AI只是一種工具,如何善加應用AI帶來的便利性,以強化產品與技術的深度,而現在全球的科技巨擘,臉書(Facebook)、蘋果(Apple)、亞馬遜(Amazon)、谷歌(Google)、Netflix等,都是善用最新技術的公司,科技產業很多層面的競爭已經沒有國界的限制,將自己的專長做到最好才是真正的競爭力。 圖3 釩創科技顧問高達人說,AI無所不在會影響工作與生活,但AI只是一種工具,善用AI帶來的便利才是重點。 AI應用會滲透到各個領域與層面,不過在智慧醫療、機器人、智慧眼鏡、智慧工廠、智慧家庭/智慧家電、智慧照明、智慧照護等則是較為熱門的領域。對所有廠商而言,導入AI是否成功,高達人認為,最重要的原則就是:AI功能是否簡單易用。面對AI帶來的機會與挑戰,台灣過去幾十年發展資通訊硬體製造的經驗,就是最好的資本,前述AI大廠會不斷發掘AI商機,台灣廠商則是要依著自己的強項找尋立基點,創造與大廠合作的機會。 AIoT將在智慧家庭發揮重大影響 AI未來與智慧家庭的結合肯定會帶來重大影響,資策會數位轉型研究所董一志(圖4)博士表示,在智慧家庭的AI與IoT應用中,三個基礎分別為AI、Big Data與Cloud Computing。在AIoT的趨勢之下,無論是公共建設的推廣還是消費電子產品的問世,廠商必須去思考人們真正的需求為何。而家庭中,燈是最普遍、入門的裝置之一,業界具影響力人士預測,智慧照明會是帶動智慧家庭的基礎應用與架構之一,家居產品/服務大廠也推出可聯結Apple HomeKit、Amazon Echo與Google Home平台的燈泡。 圖4 資策會數位轉型研究所董一志博士表示,在家庭網路應用中,透過深度學習演算法,讓雲端與邊緣裝置協同合作。 而在前瞻創意的應用部分,董一志指出,國外已經出現結合語音助理與無人機的產品,可以自由在室內空間移動,配合人們在家裡各個空間的活動,再回到固定的充電位置;另外,智慧化的家庭網路,透過軟硬體技術,將家用網路聯結優化/最佳化,整合有/無線網路,設定最佳的網路路徑選擇;在家庭網路應用中,透過深度學習演算法,讓雲端與邊緣裝置協同合作;深度神經網路(Deep Neural Network, DNN)近期也應用在網路攝影機上,強化人臉辨識為主的影像辨識功能,讓傳統的家用網路設備增加保全、照護等新功能。
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5G帶動 2020~2024光收發器CAGR達15%

5G的部署將按預期進行,而將無線光纖前傳網路的需求提升到2020年及以後的新紀錄。根據產業研究機構LightCounting的研究指出,在2017~2019年比預期慢了三年之後,市場的成長遲到了,光收發器模組在2020~2024的預測是15%的年複合成長率,與2010~2016年產業成長紀錄相似。 包括2x200GbE、4x100GbE和400GbE在內的下一代乙太網路模組的出貨量將在2020年持續成長,乙太網路市場的價格下降將恢復到每年15~20%的歷史平均水平,而不是2018年的35%。2018年收發器模組價格的下跌,導致產業營收衰退15%。乙太網路已經是全球光收發器市場中最大的部分,預計到2024年將占到近60%。 儘管人們擔心中美之間的貿易戰升級,但在2018年底,該產業仍期待2019年的好轉。好消息是,貿易戰的影響沒有像2019年那樣嚴重。美國政府於2019年5月實施的禁止向華為銷售美國製造產品的禁令在整個供應鏈上引起了衝擊 。但是,光通訊和積體電路的供應商並沒有花很長時間就能弄清楚如何繼續向華為供貨,因為該禁令被證明並不像所擔心的那樣廣泛。WSS模組、可調式雷射、調變器(Modulator)和同調接收器(Coherent Receivers)的銷售在2019年超出預期,部分原因是包括華為在內的中國客戶謹慎地積累了過多的庫存,原因是預期美國製造產品的銷售將進一步受到限制。 2019年的壞消息是下一代乙太網路收發器的大規模部署將延後到2020年,Facebook在2019年3月宣布將保留100GbE光纖的計劃,並在2020~2021年過渡到200GbE。亞馬遜開始部署4x100GbE DR4收發器。在2019年中,由於PAM4 DSP晶片性能問題,該項目被延後到2020年。Google繼續部署2x200GbE光纖,但數量仍然有限。阿里巴巴將400GbE模組的部署延遲到2021年,原因是其業務成長率的下降與中國消費者支出的總體放緩有關。  
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未來五年全球MEMS/感測器產能投資大灑幣

由於通訊、運輸、醫療、行動、工業和其他物聯網(IoT)應用的爆炸性需求,根據半導體產業協會SEMI研究指出,預計從2018年到2023年,全球MEMS和感測器晶圓廠的總裝機容量將成長25%,達到約當每月470萬片八吋個晶圓。 微機電與感測器產能成長趨勢 資料來源:SEMI(10/2019) 該報告涵蓋從2012年開始的12年,預測到2023年,MEMS晶圓廠將占所有MEMS和感測器廠的46%。影像感測器晶圓廠將占總數的40%,同時生產MEMS和影像感測器的晶圓廠占14%。 2018年日本在MEMS和感測器產能方面居世界領先,其次是台灣、美洲和歐洲/中東。到2023年,中國的裝機容量有望從2019年的第六名上升到第三名。預計到2023年,日本和台灣將保持前兩名的位置。 從2018年到2023年,產能設備投資每年約40億美元左右,其中大部分支出(估計為70%)用於建設12吋影像感測器廠。同期,日本的晶圓設備投資預計將在2020年達到頂峰,接近20億美元,而台灣在2023年將突破16億美元。總而言之,從2018年到2023年,將新增14個新的晶圓廠投產,以八吋或十二吋的晶圓生產MEMS和感測器。中國的新晶圓廠程長最快,其次是日本、台灣和歐洲。
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滿足資料儲存需求 DDR5頻寬/密度大增

對於許多的資料中心營運商來說,降低功耗都是他們的首當要務,以降低營運費用。而DDR5目標就是提供資料中心所需的增強效能以及功率管理功能,為400GE的網路速度提供良好支援。 新型的JEDEC DDR5將提供經過改善的效能,與上一代的DRAM技術相比,功率效率更高。DDR5將提供兩倍於DDR4的頻寬和密度,同時還改善了通道的效率。這些增強功能與針對伺服器和用戶端平台而提供的更加易用的介面結合到一起,將在一系列廣泛的應用中實現極高的效能並改進功率管理。 無論如何,一些主要的製造商很快即將發布他們的第一款DDR5記憶體模組,將更高的頻寬和更低的功耗推出市場。新模組將引入新一代的高速記憶體,從而取代現有的標準。 DDR5提高功率/效能 與DDR4技術相比,DDR5改善了效能並且提高了功率效率,因此,對緊湊而又穩健的DIMM插槽的需求比以往任何時候都要重要,以便為這種新技術提供支援。 例如莫仕(Molex)的DDR5 DIMM插槽比DDR4時代的產品更加緊湊,縮小整體尺寸與高度,此外還具有防屈曲功能,實現平穩的模組插入,並提供冠形的觸點以防止觸點斷裂。 DDR5 DIMM插槽的頻寬和密度比DDR4提升了一倍,可以提供6.4Gbps的速度,高度降低後的底座面可以節省更多的印刷電路板空間與豎向空間。DDR4和DDR5的針數保持相同,這兩種DIMM都含有288個插針;DDR4和DDR5的螺距也相同。除了增加速度以外,在整體尺寸和模組卡的厚度上存在著一些區別。 另外DDR5插槽連接器的尺寸要短於DDR4。對於模組卡的厚度來說,DDR4為1.40+/-0.1毫米,而DDR5將達到1.27+/-0.1毫米。至於底座面,將從DDR4的最大2.4毫米縮減為DDR5的2.0毫米最大值。 使用穩定連接器至關重要 當需要遷移到DDR5時,設計人員應當牢記幾個特定於插槽連接器的主要考慮因素。DDR5插槽採用了鍵控功能來防止插入DDR4模組,而且DDR4模組在DDR5中無法工作,反之亦然。 DDR5的確需要更高的速度。如果採用SMT端接,那麼在製程上可能會存在挑戰,與TH或PF端接方式相比或許更難以加工。CTE與印刷電路板的不符合會造成連接器的動態翹曲。隨著自動模組插入製程的到來,使用一種穩健的DDR5連接器就變得更加關鍵。DDR5插槽在插鎖塔上配備一片金屬,可以改善機械強度。 DDR5採用的模組卡更重一些,並且模組重量可能會從50克增至65克。因此,需要考慮採取良好的措施,以機械方式將連接器保持固定在印刷電路板上。 具防斷裂觸點連接器 確保電氣可靠性 在尋求推進到DDR5的過程中,需要牢記幾個方面。請考慮使用一種具有防斷裂觸點的連接器,可以實現穩健的配對接觸效果並確保電氣上的可靠性。耐高溫的無鹵尼龍外殼可以支援較高的回流溫度,同時提供環境上的可持續性。耐振動耐衝擊焊片在條件苛刻的作業過程中可提供最優的效能以及牢固的印刷電路板保持效果。此外,插槽上的金屬嵌件支援嚴格的閉鎖作業,同時可對插鎖塔進行強化。人體工學設計的穩健插鎖在閉鎖過程中以及模組卡釋放時可改善撕扯力以及抗振性。為了解決插針壓碎的問題,可以尋求使用設計良好的端子與外殼。 對於DDR5上的其他考慮事項,動態翹曲可能是一個需要關切的問題。在加工方面,與TH端接方式相比,SMT端接將更具挑戰性,並且更加困難。必須妥善的控制組立製程,同時設計與外殼材質的選取也極其重要。經最佳化的成型製程可以降低外殼內積聚起的內部應力。 隨著資料中心內的速度不斷提升,DDR5將成為一個理想的選取,為這種速度上的提升提供支援。DDR5插槽的生產正在穩步增長,並且將在下一年保持這一成長勢頭。為解決上述問題,有業者提供種類廣泛的記憶體連接器,符合有關雙列直插記憶體模組(DIMM)和單一內嵌記憶體模組(SIMM)的JEDEC產業標準要求,並且還為筆記型電腦、桌上型電腦、工作站、伺服器、儲存及通訊應用提供自訂的記憶體模組。 (本文作者為Molex產品經理)
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工業4.0技術應用擴散 邊緣運算促成萬物智慧化

馬達就是感測器 MCU廠競推邊緣運算 因此,與馬達有關的異常徵兆監測或預防性維護技術,很有機會跨界應用到這類家電或交通工具上。這也是許多嵌入式處理器、微控制器(MCU)大廠正在摩拳擦掌,準備搶食的商機。對於精熟馬達技術的工業設備廠商來說,這也是個異業結盟,創造更多商業合作的契機。 其實,對許多內建馬達的電子系統來說,馬達本身就是一個已經內建好多種感測功能的零部件。絕大多數馬達系統都會搭配微控制器(MCU),如果是小功率馬達,有些MCU還能直接驅動馬達,不必靠外掛的功率模組來執行驅動器功能。 而為了提高馬達的工作效率,為馬達驅控應用而設計的MCU,普遍均內建多通道類比/數位轉換器(ADC)等類比功能,來接收馬達或外掛驅動單元回傳的訊號,包含電流量、電流相位、馬達轉速等。如果是精密運動控制用的馬達,還會搭配霍爾感測器(Hall Sensor),以偵測轉子位置。圖1是一個典型的馬達驅動MCU功能方塊圖,可以看到除了負責運算控制的CPU核心之外,還有大量類比/混合訊號周邊,主要用途除了產生驅動訊號,同時也負責接收來自馬達或驅動單元的回饋資訊。 圖1 典型的馬達驅控MCU本來就有大量類比周邊,在智慧製造浪潮興起後,增添了更多接收外部感測器訊號的介面。 換言之,早在智慧製造浪潮興起之前,馬達除了肩負把電能轉換成機械能的任務外,本身就已經是個功能相當全面的感測系統,因為要有效率地驅動馬達運轉,驅控單元必須隨時掌握跟馬達有關的各種參數。而在智慧製造的觀念開始風行後,馬達製造商開始在馬達本體外安裝了更多感測器,例如振動、溫度、濕度等,以便更全面地監控馬達應用系統的運作狀態。 事實上,因為馬達的任務是把電能轉換成機械能,因此在整個應用系統裡面,馬達後端還有各式各樣的負載裝置,例如水泵、風泵或各種傳動設備。如果應用製造商要追求異常徵兆偵測、預防性維護等系統層級的功能,只看馬達的健康狀態是不夠的。這使得馬達驅控MCU的供應商必須提供更多I/O、更強的運算效能給應用開發者。 另一方面,機器學習(ML)的導入,也使得MCU運算核心的效能、記憶體容量跟供應商的軟體開發環境遇到新的挑戰。即便只是把在雲端訓練好,並經過裁減跟最佳化的模型放進MCU裡面,也會占用不小的記憶體容量。另一方面,這些訓練好的模型,在執行推論的過程中,也會占用可觀的運算資源。 這會使MCU供應商必須在晶片中內建運算效能更高的運算核心,並盡可能在客戶可以接受的成本範圍內,把記憶體容量加大,或是乾脆採用Chiplet的設計理念,把記憶體放在另一個Die,再用先進封裝技術把MCU跟記憶體封裝成單一元件。 事實上,為了儲存程式碼,很多MCU內建的記憶體都是快閃記憶體(Flash)而非靜態隨機存取記憶體(SRAM),但Flash的讀寫速度太慢,而且製程的成本較高,如果要把MCU跟Flash整合成單晶片,不僅成本結構較高,也會拖累CPU的運算速度。恩智浦(NXP)的i.MX RT系列之所以能把Cortex-M7核心的運算效能拉高到接近Cortex-A系列的水準,關鍵之一就在於i.MX RT系列裡面僅有一款是內含Flash的,其他都是純SRAM。也因為如此,恩智浦可能在這款產品上運用了先進封裝手法,把Flash從主晶片切割出去,再用封裝整合。 除了CPU、記憶體等硬體元素外,對MCU供應商而言,如何把ML的工具融合到現有的MCU開發環境裡面,也是一大挑戰。ML的模型訓練必然在雲端資料中心進行,但訓練完成的模型還需要最佳化,才能放進MCU有限的記憶體空間中,而ML推論的結果,又要用來觸發或中斷現有的控制演算法,如果MCU供應商沒有把ML的軟體開發工具融合到MCU開發工具裡,應用開發者的研發過程會非常吃力。 目前恩智浦、瑞薩(Renesas)、意法半導體(ST)等MCU大廠,都已經至少有可供展示的ML開發工具,並預期在未來一年內將這些開發工具進一步與現有的MCU軟體開發工具整合。 MCU全力支援ML推論萬物智慧化有譜 對絕大多數嵌入式應用來說,採用額外的應用處理器來支援ML推論,其實是不切實際的。除了成本因素之外,一般針對3C產品設計的應用處理器,產品生命週期通常只有兩到三年,但絕大多數嵌入式應用,即便是歸類為消費性電子的白色家電,其產品生命週期至少也有五年起跳。換言之,成本相對低廉,而且供貨期夠長的MCU,才是比較適合嵌入式系統使用的解決方案。 在各家MCU廠商都將支援ML推論放進自家產品發展路線圖的情況下,可以肯定的是,絕大多數嵌入式產品未來都有可能支援複雜程度不一的ML推論。而對於工業設備製造商來說,這其實是一個不容錯過的發展機會。 除了工業領域之外,其他垂直產業其實很少在探討異常徵兆監測、預防性維護,甚至更先進的數位雙胞胎(Digital Twins),但這不表示其他垂直產業沒有這種需求,只是相關業者可能還沒想到,或市場上還沒有性價比夠高的解決方案,可以讓其他產業時做出這些功能。 據了解,台灣的電動機車大廠睿能(Gogoro),已正在跟某家一線MCU大廠洽談,希望未來能利用更先進的MCU,對電動機車的動力總成(Powertrain)進行健康狀態監控。不過,對MCU業者來說,動力總成已經是個太大的系統,而且涉及到很多機械領域的專門知識,不是電子業者熟悉的領域;同樣的,對電動機車業者來說,要投資發展相關的機器學習技術,實現可靠的健康狀態監控、預防性維護系統,不只是資源投入的問題,也得走過一條漫長的學習曲線。 因此,原本在工業領域深耕的台灣機電廠商,其實跟電動機車業者有很大的合作空間。因為不少機電設備廠已經走過這段學習旅程,甚至已經將相關技術推向市場。 除了電動機車外,網路零售大廠亞馬遜(Amazon)一直致力於推廣其語音助理服務Alexa,希望讓Alexa能成為智慧家庭裡面的數位管家。但比較不為人知的是,亞馬遜也致力於發展自己的FreeRTOS,可做為各種智慧家電的作業系統。從最上層的雲端與各種服務,到最底層的作業系統,亞馬遜都已經一手包辦,接下來亞馬遜需要什麼?答案當然是作為載具的各種家電硬體。 亞馬遜未必會自己跳下來做家電,但如果有家電廠商採用亞馬遜的整套軟體跟雲端服務方案,卻只是讓家電「聽得懂人話」,那也太沒有差異化了。採用亞馬遜整套方案的嵌入式設備,若僅支援語音助理功能,卻沒有善用亞馬遜提供的整套機器學習工具,實現更複雜的邊緣運算功能,讓家電能夠自我監控其運作狀態,恐怕將很難具有競爭力。有業界人士表示,亞馬遜可能會仿效Google的作法,推出具備自我監控能力的家電產品。若果真如此,則目前市場上眾多家電業者,必然得跟上這波風潮,在洗碗機、洗衣機、冰箱、空調裡面實作類似功能。屆時,萬物智慧化的願景將成為現實。 不過,亞馬遜要推出這類示範性產品,會遇到的問題是MCU供應商跟電動車廠的總合--亞馬遜對機械、機電的領域知識不足,投入研究的時間也不長。因此,亞馬遜就算不跟家電品牌業者合作,也得跟熟悉相關機電設計的業者結盟。這對台灣的機電業者來說,更是一個合作的大好機會。 智慧才是數位家庭的最大賣點 還記得十多年前,英特爾(Intel)曾經力推數位家庭概念,想藉此把x86處理器推廣到各種嵌入式應用領域,但最後因為缺乏豐富的應用跟服務,難以為用戶帶來全新的使用者體驗跟價值,而未能克竟其功。但十多年後,隨著嵌入式處理器、MCU的效能不斷突破,加上機器學習等人工智慧技術突飛猛進,不只聽得懂人話,還懂得自我管理的各種嵌入式設備,將有機會把數位家庭的價值展現出來。 如果只是單純透過聯網,把資訊提供給使用者,卻沒有各種智慧化、個性化的服務搭配,數位家庭不只很難說服消費者買單,對設備製造商來說,也無法創造出新的獲利模式,只是徒增硬體成本。邊緣運算會是這個問題的根本解決方案,因為邊緣運算將把機器設備一直欠缺的「智慧」添加到各式各樣的產品上。工業領域的業者,特別是機電相關廠商,在此一領域有先行優勢,若能好好把握,未來發展空間將充滿想像。
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氣體感知邁向大規模商用 eCO2隨時隨地改善空氣品質

電子鼻或環境感測器是目前需求量很大的一項技術。對這類感測器感興趣的背後有許多因素,包括室內和室外污染程度的增加,以及消費者對上述情況影響健康和生活品質的意識增強。能源效率是推動開發有效、精確的環境感測器的另一個關鍵因素。展望未來,如果能取得可行且準確的環境感測技術,將能帶來巨大的利益。 室內空氣「污染」日益凸顯 由於人類活動和環境條件的結合,大多數人都曾在電視上看到世界主要城市煙霧瀰漫的影像。然而,人們通常不知道室內空氣污染也是同樣嚴重的問題。美國環境保護署(EPA)等團體所做的研究發現,室內空氣品質平均比室外空氣品質差二到五倍。世界衛生組織(WHO)發現,室內空氣品質差是導致各種可預防的健康問題的重要原因。他們的研究顯示,東南亞和西太平洋地區有超過百分之五十可歸因於空氣污染的死亡,是由室內空氣品質造成的。 在較不極端的情況下,室內空氣品質差會導致疲勞,並對注意力集中、表現和決策產生負面影響,這種現象稱為病態建築症候群。考量到大多數人待在室內就占了80%~90%的時間,這個問題變得更不容忽視。為了節省冷暖空調所耗用的能源而實施隔熱和氣密的現代住宅設計,卻出現了意外副作用,包含污染物和氣體不易消散、容易累積;如此一來,住家內的空氣品質可能比大門外的空氣品質差了數倍。 住家的污染物來自何處?其中一種常見來源是家裡日常用品中的揮發性有機化合物(VOC),例如黏著劑、溶劑、電器甚至是地毯。但是,VOC並非室內污染物的唯一來源。二氧化碳(CO2)是一種無色無味的氣體,也是呼吸的副產品。二氧化碳以約400ppm自然存在於大氣中,但在室內環境中可以發現其濃度相當高(圖1)。二氧化碳若超過正常標準,可能導致人類出現各種副作用,例如注意力喪失、疲勞、生產力降低、情緒改變、頭痛等。 圖1 二氧化碳對人類決策表現的影響 環境空氣品質感測 能夠準確感知周圍的環境,讓我們有機會調整環境或提醒人們正處於不安全的狀況。只要思考一下其中的可能性,就能發現各種用途。想像一下,智慧家庭裝置能夠主動並準確地監控家中的空氣品質,嗅出人體的鼻子無法偵測到的有害氣體。智慧家庭控制系統可以偵測諸如二氧化碳濃度增加等情況,並視情況調整通風系統。根據空氣品質調節暖氣、通風和空調(HVAC),可節省高達50%的HVAC設備所需的能源,這將能節省建築物25%的總能耗。 另一種可能性是將其安裝在路燈上的空氣品質監測系統,以便掃描空氣污染情況,並將數據回報至中央監測站。可分析該數據並調整交通流量,將車流引導至替代路線;如此一來,便能減少導致該區域空氣品質低落的汽車數量。 透過有效的空氣品質感測,行動裝置和健身設備可以監控環境並警告使用者空氣品質不良。這些感測器不僅可監控家中的空氣,還可以監控車內空間,因為該空間是我們從住家和辦公室之間通勤時所待的地方。 發展可靠、簡易二氧化碳感測技術 有幾種方法可用於偵測二氧化碳。目前的偵測方法是以非分散紅外線(NDIR)感測器進行,這個方法最昂貴也最準確。這類裝置是簡單的光譜感測器,通常用於偵測氣體,例如在大樓自動化應用中。典型的NDIR是相當龐大的感測器,由紅外線光源、樣品室、光譜濾光片,以及參考和吸收紅外線探測器組成。 目前,市場上還沒有具有成本效益且精確的二氧化碳感測器。部分供應商已開發出可偵測室內環境中各種污染物的感測器,然後利用演算法計算出等值二氧化碳(稱為eCO2)。該解決方案假設二氧化碳污染源主要來自在場人員,而其結果是基於各種假設的最佳推測。由於上述eCO2讀數僅為估算值,因此基於此可能不準確的資訊做出的室內空氣品質控制決策,可能導致不必要的通風而消耗能源。 eCO2感測解決方案 廠商在環境中進行了一些測試,在實際的狀況下測量室內的二氧化碳濃度。使用工業級感測器記錄正確的CO2測量值,然後與使用常見的消費級MOX感測器測量的eCO2進行對比。測量是在各種情況下進行的,包括在壁爐中先後燃燒木材和煤、用水壺燒開水、打開和關閉窗戶,以及烹煮食物。圖2顯示測量結果。 圖2 建築物中的空氣品質測量 eCO2測量值與工業級感測器測量的實際二氧化碳濃度之間相關性非常低。VOC和eCO2之間存在良好的相關性,但這並不是很有用,因為這並非真實存在於室內環境中的二氧化碳的可行指標。在房間裡噴灑香水時,可以在圖表上清楚地看到這一點。真正的二氧化碳感測器不受影響,因為香水沒有為環境帶來任何二氧化碳。但是VOC和eCO2感測器受到極大的影響,並顯示二氧化碳增加,即使二氧化碳濃度實際並無變化。 雖然有多種偵測二氧化碳的方法,但這些方法未能完全符合感測器的需求,因為這些感測器必須能安裝至諸如恆溫器或行動裝置之類的裝置中。無法選擇性使用MOX感測器,而且它會受到濕度和溫度的影響。eCO2解決方案以VOC測量值為基礎進行估算,但只能推估二氧化碳的濃度可能是多少。NDIR感測器可避免上述問題,但它們體積龐大且價格昂貴,不適合大量應用。 測量二氧化碳可以監測和改善室內空氣品質,但近期內看不到可行的技術解決方案,這似乎是現代生活挑戰中的一個罕見案例。一旦獲得低成本、低功耗、準確且穩定的解決方案,該產業就有望在空氣品質監測和管理方面獲得顯著進步,進而大幅改善人類健康和壽命。 (本文作者為英飛凌科技事業發展經理)
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創新應用接二連三 AIoT引爆感測新浪潮

AIoT的發展正推動感測器數量與種類的全面爆發。感測器是物聯網(IoT)不可或缺的重要基礎,從個人穿戴、居家、工業、商業到自然環境,各式各樣的感測器就像IoT節點的五感,不捨晝夜的感知、蒐集著周圍環境變化,並將現實世界的類比訊號如聲音、光線、溫度、濕度、震動等數位化,從而促成各種AIoT創新應用。 感測器從消費走到工業 ams台灣區總經理李定翰(圖1)指出,感測器的應用十分廣泛,不過大致可分為兩大市場,分別為消費性電子,另一種則是工業市場(包含汽車、醫藥和工業等)。目前感測器元件供應商的布局重點仍是消費性電子產品,原因在於為了滿足消費者體驗,消費性電子產品功能愈來越多樣化,且不停創新。 圖1 ams台灣區總經理李定翰指出,感測器應用範圍越來越廣泛,不僅是在消費性、通訊產品,車用、工業和醫療等對感測器的需求也越來越多。 李定翰舉例說明,智慧手機的變化就是其中一個例子,從窄邊框,到瀏海顯示螢幕,甚至到未來的全螢幕等;這些創新的設計雖說增加了感測元件的需求,但同時也帶來新的挑戰。例如智慧手機未來朝向全螢幕發展,那麼感測器的擺放位置究竟該如何調整;同時,越來越多手機採用OLED螢幕,但OLED螢幕是不透光的,那感測器又該如何感測到外界變化,這些都是感測器元件供應商會遇到的挑戰。 簡而言之,對於無邊框的追求是手機未來的發展趨勢。ams指出,消費者對於手機螢幕占比的渴望從未停止,從2016的65%占比的寬邊框設計,到2017年約75%的窄邊框,再到2018年90%占比的所謂瀏海螢幕,而從2019年開始,將會是全面螢幕的時代來臨。趨近100%的螢幕占比產生了對於BOLED(OLED下方)感測元件的強大需求。 因應此一趨勢,ams的RGB光線與紅外接近感測器IC「TCS3701」,可於OLED螢幕後方位置精確測量環境光強度,無須占用前置邊框位置,真正實現無邊框手機設計。 李定翰說明,消費性產品目前仍是感測器主要應用場域,不過,隨著自動駕駛、工業4.0、智慧醫療等創新應用快速興起,感測器應用市場越來越廣泛,感測器元件供應商也將工業應用列為發展重點,紛紛往車用、工業用布局。總而言之,感測器在未來只會愈加普遍,且時時刻刻都存在生活各種應用之中。 實現預測性維護 感測技術是關鍵 茂宣企業經理翁翊翔(圖2)表示,工業4.0是目前熱門議題,而CbM的重點在於進行預防偵測,透過感測器進行監控,可對高單價的產品」、高價值的設備進行預防措施。 圖2 茂宣企業經理翁翊翔表示,要實現預測性維護提升產能效率,感測技術可說是不可或缺的關鍵。 翁翊翔進一步說明,過往設備是感覺快出問題時,工作人員才會進行查看,待確認真有問題才會進行維修,無法事先預防。然而,這方式容易影響產線或是工廠運作,進而導致營運、營收受到影響。而預防性預測的重點在於把產品價值進行分類,例如最昂貴、交期最久等產品,加入感測監控電壓、電流、溫度和振動等,以確保生產過程順利。 據悉,CbM解決方案是用於提高正常運行時間並加速實現工業4.0的機器健康解決方案,基於狀態的監控可以早期檢測和實時診斷機器和系統的異常情況。識別並隔離這些問題後,就有機會優化替換件庫存、安排停機時間以進行計劃中的維護並進行運行時的過程調整,從而延長設備的有效使用壽命。 除此之外,ADI也推出60GHz工業雷達感測器系列LPRR-1DHP-200。這些下一代定位系統提供高度精準且強大的一維距離測量,精度可達毫米級,適用於先進自動化、運輸和生產過程。 ADI指出,狀態監控是實現工業4.0的關鍵步驟之一。該公司的MEMS振動感測器與精密轉換器、線性、隔離和電源技術相結合,已經用於提供高品質機器健康資料,以便最大限度地延長機器正常執行時間並提高效率。透]過致力於創新,該公司將憑藉CbM領域深厚的技術專長繼續努力提高智慧水準,以便進一步優化CbM解決方案。 語音應用發展快 麥克風角色更吃重 另一方面,隨著智慧音箱、語音助理快速崛起,語音應用也成為感測器重要市場,而MEMS麥克風的需求也跟著水漲船高。台灣樓氏電子產品應用經理任柏凱(圖3)指出,語音助手已成為嶄新的人機互動方式,且越來越普及,特別是在智慧家庭之中,更是成為智慧家電、智慧安控、家庭娛樂產品、智慧家居等操作新介面。 圖3 台灣樓氏電子產品應用經理任柏凱說明,語音助手已成為嶄新的人機互動方式,而要讓消費者有好的使用體驗,麥克風性能十分重要。 然而,要實現完善的語音應用,其關鍵在於提升拾音品質,而這時候就需要從MEMS麥克風著手。任柏凱說明,像是麥克風使用數量的增加,可以加強系統聲音波束指向性效能;而麥克風感度一致性可以增加系統降噪效能與系統聲音指向效能。另外,麥克風在設計時也須考量失真度,因失真度會影響語音指令於大音量喇叭播放時的介入準確度;而麥克風的訊噪比(感度低噪比)可強化通話及錄音品質,也可以增加系統降噪效能與系統聲音指向性效能。 因應語音市場需求,樓氏近日也宣布推出新款AISonic系列音訊邊緣處理器IA8201。該產品可提供多麥克風音訊處理,且針對功耗敏感的應用進行了優化,並可為目前先進的消費電子產品提供強大的運算性能,實現先進音訊輸出、情境感知和手勢控制等應用。 同時,該產品的主處理器功耗低,可顯著延長電池壽命,還提供更準確的現場語音理解,並可在包含大量背景噪聲的環境中準確實現音訊處理。IA8201的特點包括:多種接口選項和雙175MHz內核,採用緊湊的2.6×3mm eWLB封裝和6.0×6.0mm QFN封裝,具有電壓調節功能;以及具有高運算128位內核(DMX)等。 實現自動駕駛 環境感測是關鍵 除了上述所提的消費性電子、工業領域之外,智慧交通和自動駕駛也是感測器重要的應用領域。工研院資訊與通訊研究所資深工程師徐志偉(圖4)表示,以先進駕駛輔助系統(ADAS)為例,例如車道偏移、盲點偵測等,必須要加裝大量的感測器才能實現。除此之外,同時,感測器也是構建全自動駕駛車輛對環境感知能力的重要元件。 圖4 工研院資訊與通訊研究所資深工程師徐志偉表示,自動駕駛、智慧交通等各種應用,皆與感測技術息息相關。 徐志偉指出,以工研院資通所所研發的自駕車感之次系統為例,透過先進的感測器(如雷達、光達)與機器學習軟體演算法的處理,可以讓車輛電控單元完整模擬,甚至超越人類在駕駛車輛時所使用的各種感官能力,實現同步即時的全方位環周感測能力,並針對感測結果進行控制決策的判斷。 當然,要實現智慧交通,除了汽車本身要增添許多功能之外,道路基礎建設也是不可或缺,而這些建置也少不了感測器的應用。例如工研院所發表的iRoadSafe智慧安全路口警示應用,便是於路口布設偵測設備(如雷達、光達)等,搭配車輛安裝車載設備(OBE),蒐集道路車輛和行人動態資料,透過路側設備(RSE)整合車輛與道路資訊(包含路口號誌交通資料);並且利用電子資訊看板(CMS)與車載設備發布預警消息,以提升用路人掌握道路資訊可靠度。 簡而言之,為了滿足愈來愈多樣的AIoT應用需求,感測器開發商除在產品效能如功耗、精準度、可靠性等方面日益突破精進以滿足工業、汽車等嚴苛環境要求外,也全力擴大產品陣容;種種新品和解決方案的出現,都是為了實現更多AIoT應用。
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