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USB開發者論壇(USB-IF)近日宣布推出USB4規格，新一代USB架構可優化並延續現有的USB 3.2和USB 2.0架構。USB4架構是以英特爾(Intel)的Thunderbolt協定規格為基礎。它將USB的最大傳輸總頻寬增加一倍，並支援多個同步資料和顯示協定。 USB4架構採用USB Type-C電纜即可雙鏈路運行(Two-lane)，傳輸能達到40Gbps，與Thunderbolt 3相同。USB4將只有USB Type-C一種接口形態，可向下相容USB 3.2/3.1/3.0、Thunderbolt 3。同時支援多種資料和顯示協定，可高效共用最大傳輸總頻寬 隨著USB Type-C連接器發展成為眾多主機產品的外部顯示埠，此USB4規格將使主機能夠以最佳方式擴充顯示資料流程的分配。即使USB4規格引進新的底層協定，也同樣支援與現有USB 3.2、USB 2.0和Thunderbolt 3主機和裝置的相容；隨之產生的連接可以擴充到讓所連接的裝置享有最佳互連能力。 另外值得一提的是，USB4大幅改善了配件間的相容性。目前許多配件採用USB-C連接埠，卻不支援Thunderbolt 3技術，而USB4納入了Thunderbolt 3的標準。 由於USB4的技術規格是以Thunderbolt為基礎研發，Thunderbolt目前已應用在MacBook Pro/Air以及Mac桌機上，使用Thunderbolt 3和使用USB4的體驗是差不多的，也就表示許多Mac已經體驗過USB4的好處。但儘管USB4是以Thunderbolt 的技術為基礎研發，但只代表USB4有Thunderbolt 3的功能，兩者並不完全相等，因此支援USB4的裝置製造商毋須進行Thunderbolt的測試和認證。 USB4架構納入了Thunderbolt 3標準，大幅改善了相容性。  

．大量客製化需求：顧客力量愈來愈大，希望能夠具有客製化、個人化的產品，來滿足需求。這使得傳統大量製造的程序與思維必須改變。 ．產品商品化：大量相同產品被製造出來，不斷地進行價格競爭，使得產品商品化、產品差異變小。製造業為求產品差異化，除了思考利基產品研發，也思考運用科技讓產品附加服務產生新價值。 ．製造價值轉變：由於電子商務發展，許多製造業跳過中間商直接面對顧客，接受顧客市場需求，也開始挑戰製造的價值。製造業開始思考提供附加服務、顧客體驗來滿足顧客新需求，也開始思考有別於傳統產品銷售的商業模式。 這三個因素使得製造業思考運用各項技術來協助進行數位轉型。許多大型的製造業由於資金雄厚及市場占有率，已經進行轉型並獲致成果，如：GE、西門子、Bosch、富士康、海爾電器等。中小型製造業亦亟欲運用相關技術進行數位轉型。 AI大數據改善工廠生產流程 改善工廠生產流程是製造業首先考慮運用物聯網或人工智慧等技術的方向之一。工廠運用大數據、人工智慧來提升生產流程的效率、提升產品良率、彈性生產，滿足大量客製化等需求。 生產過程監控與分析是許多工廠運用新興技術協助生產效率提升的第一步。當生產作業的設備、物料數據可以進行數據蒐集、視覺化展現後，進一步利用大數據或人工智慧技術進行處理、分析乃至於最佳化生產流程。這種初步應用可以稱為連接工廠(Connected Factory)。 連接工廠最初步的作法將生產計劃、生產任務、設備狀況、物料狀況、產品良率狀況等蒐集，透過工廠電子看板、桌上型電腦、智慧手機等，即時監視工廠各種狀況。亦可透過監視攝影機將產線現場操作狀況呈現，甚至危險動作可以警訊通知。進一步，利用物聯網技術，可將產線生產狀況，如設備是否正常運行或停機、已經生產多少產品等數據進行蒐集，進一步分析全局設備效率(Overall Equipment Effectiveness)，以提高設備利用率，減少停機待料、產品品質損失、換線時間等，進而改善生產作業的效率。運用人工智慧與大數據分析，可以分析比較不同時段、不同設備、製作不同產品OEE數值，找出影響OEE的關鍵因素，提供現場工作人員參考與主管的決策改進。 利用RFID智慧控制生產過程 生產過程控制是另一種在產線運用人工智慧的做法。最常見的方式是利用RFID的方式，進行備料通知，讓產線的備料能夠即時，達到不缺料、不囤積的目的。例如：惠而浦洗衣機工廠運用RFID在其塗料作業上，讓物料能即時送達。有些工廠則將生產訊息與物料搬運車連動，讓物料搬運車能自動搬運所需的物料至生產線或是發貨區等。 Amazon Kiva物料搬運車是最著名的人工智慧搬運車。Amazon在全球倉儲運用15,000台Kiva搬貨機器人協助倉庫搬貨。訂單出貨時，撿貨人員站在特定區域，Kiva機器人配置電腦視覺系統掃描地上條碼，並具備最佳化搬運路徑演算法，會將放置欲出貨商品貨架，頂到撿貨人員區。撿貨人員根據電腦螢幕顯示訂單貨品撿貨。撿貨完畢，可要求Kiva將貨品送至出貨棧板區。進一步，自動搬運車機器人要全面運用電腦視覺技術，建構現場3D環境及最佳路徑，並能學習分辨障礙物與繞路行走。致力於人形或動物形狀的波士頓動力(Boston Dynamics)則運用類犬型機器人、人形機器人進行搬貨是另一種新思考方式，不過這樣的運用尚未被大量試行在實務工業環境下。 另一種生產控制人工智慧應用則是輔助自動化產線的流程進行，例如一家紙尿布工廠已經發展整體產線自動化流程。然而，產線自動化流程會遭遇到某階段異常而使得生產程序延後或停擺。該工廠即運用人工智慧分析方法採集分析每道程序控制訊號以及狀態監控參數，找出正常生產狀態與偏差狀態的特徵。一旦人工智慧程式分析可能異常的尿布，則將該尿布轉到檢查區，以避免影響整個產線。一家輪胎公司運用人工智慧，讓前導製程的數據可以即時送到數據模型中運算，以確定下一道製程溫溼度、設備參數等。這將使得整個輪胎製程能動態根據環境與前道製程狀況進行最佳化調整。 除了分析設備、物料的參數外，也可以運用人工智慧電腦視覺分析的方式來分析生產過程問題進而進行控制。例如：釀酒工廠生產品質的關鍵之一是讓每個酒瓶應該注入一樣多酒。然而，注入啤酒會產生泡沫，造成每一次注入狀況不同而使得注入酒的數量不一致。一家工廠即在注入飲料製程上放入智慧攝影機，分析每次注酒成功(注入一定的酒量)或失敗。在注入過程中，智慧攝影機能夠在每秒30個酒瓶速度下，快速地辨別注入不夠或沒有蓋上瓶蓋的酒瓶，將其移到品質不良區。並在過程中，即時地紀錄成功與失敗酒瓶數目。該智慧攝影機晶片具備AI快速處理與分析能力。 對於製造業來說，如何確保生產產品品質亦是一項重要的管理要點。大數據與人工智慧可以協助生產品質的管理可從生產過程品質監控與預測以及生產過後的品質檢測來協助，以下分別介紹幾個應用案例與趨勢。 運用AI預測生產品質 如何在生產過程中預測生產品質可能狀況，進一步提前處理是另一個常見的人工智慧製造業應用。WD是世界上最大的硬碟製造商之一，其製造的挑戰是追蹤硬碟機生產每個過程，以確保產出硬碟品質，並可減少顧客使用過程中，因品質問題造成資料毀損。WD即利用大數據分析與人工智慧分析方法，從各項生產設備的資訊中找出可能的問題，並發出異常警訊以提前預測可能品質不良的產品而避免出廠，造成商譽損失。應用材料公司是半導體設備廠商，也將品質預測功能放入設備中，以減少其半導體客戶因為設備參數問題，而製造不良的晶圓。 村田製作所(Murata)公司生產電容、電阻、感應器等元件，應用在智慧型手機、汽車產品中。電子元件製造牽涉到多個站台的生產，必須整合數據進行品質、成本、產出時間的分析。特別是工廠、周圍或設備本身溫度都會影響元件生產的品質。設備與生產過程的數據量亦很大，不容易管理。該公司整合各種工廠、產線設備感測資料、環境感測資料以分析影響產品良率。其中，還包含空氣溫度、管線中水溫度、空氣中蘊含的粒子數等。透過綜合各工廠、產線資料，運用大數據、人工智慧進行生產品質預測，以改善生產良率。 生產品質預測除了利用設備參數進行預測外，也可以運用視覺檢測的方式來檢視產品問題進一步進行預測。例如日本IT大廠NEC推出「AI Visual Inspection」視覺檢測，運用機器學習技術，可以檢測生產線上的產品影像。例如金屬、人工樹脂、塑膠等產品加工業的生產線，運用 AI進行高速檢查，找出不良品，提升生產線效率。 事實上，工廠中本來已經存在自動光學檢測系統(Automation Optical Inspection, AOI)檢測產品問題。傳統自動光學檢測系統，必須花許多時間校調產品光學檢驗方式，無法適用在小批量多樣產品線的生產。結合大數據、人工智慧影像處理的新興檢測系統，則可以根據產品的樣式、顏色、形狀各種面向同時檢測，以同時檢測不同產品生產。同時，運用機器學習的技術，也可以讓作業人員即時糾正錯誤判別的狀況，讓檢測系統學習以不斷地提高檢測準確性。這使得新興人工智慧檢測系統更能應付大量客製化彈性工廠需求。IVISYS生產檢測設備公司即發展人工智慧產品視覺檢測方案，可以針對產品的樣式、顏色、形狀各種面向同時檢測。首先，IVISYS根據不良品進行分析，建立產品不良視覺檢測模型，進行產品檢測作業時，具備檢視畫面，能讓現場人員而非專業工程人員進行同步修正，以強化檢測模型。IVISYS攝影機具備多方向鏡頭，可以針對產品不同面向進行攝影，以進行3D成像建立。影像資料也持續記錄，可以持續地改善模型。在某一個產業案例中，IVISYS不良品檢測比人工檢測速度提升35%，且能做到針對每個產品進行檢測。此外，檢測結果報告亦可以提供人員進行生產排程參考。 不論製造業或服務業，對於理解顧客喜好，分析市場趨勢等，均能提供產品服務設計、營運方向的參考。特別是網際網路發達，顧客在部落格、公司官網、社群媒體、電商網站等均留下許多數據可以提供分析。例如：Maruti Suzuki是一家汽車公司，即運用透過各種管道資料分析顧客需求並進行交叉銷售。Maspex是一家飲料公司，運用透過各種管道資料分析線上評價以協助行銷。GE運用KDD分析家電產品數百萬抱怨紀錄，分析原因為何。Grandi Salumifici Italiani運用數據挖掘分析全球不同市場銷售預測。HP運用數據挖掘技術分析電話、網站、Emails、銷售夥伴等通路，以理解顧客喜好、抱怨，進而改進產品。 事實上，需求預測系統在1980年代即已經有許多系統發展，甚至2000年代供應鏈規劃系統亦盛行。傳統需求預測系統以過去銷售紀錄為主，進行數據計算與預測。然而，影響需求的原因還包括：顧客對產品的喜好程度、市場品牌訊息乃至於天氣變化、原物料價格等複雜因素。新興人工智慧需求預測系統即是蒐集各種多元、大量數據進行分析以找出規則並進行預測。特別是許多顧客留下訊息在Email、電話、社群媒體等文字紀錄上，運用新興文字分析技術或自然語言處理技術的人工智慧技術，協助分析顧客抱怨或喜好，進一步可進行產品需求趨勢與銷售預測。 (本文作者為資策會MIC產業分析師)

除了斥資扶植之外，近日台灣工業電腦業界盛傳，中國政府已發布紅頭文件，針對國防、網路、金融、運輸這四大類垂直應用，設備供應商應盡可能使用中國本土IC設計供應商所提供的元件，以維護國家安全。由於事涉敏感，多家工業電腦業者都不願公開證實，但私下確認已收到政府有關部門的通知，並已經開始針對產品線做出調整。 工業電腦業者表示，未來出貨給中國的工業電腦，如果最終應用落在上述四大領域，將會推出採用「中國芯」的設備。不過，業者也補充說明，對台商而言，中國政府的指令只會影響到三個領域的業務拓展，因為台商基本上無法接觸到國防工業市場。 中國半導體本土化逐步落實 在半導體業內，關於中國政府將對部分採購標案內容進行限制，要求設備供應商必須使用中國自產晶片的傳言，已經醞釀了好幾個月。據業內人士表示，由於中國本土的上海兆芯及天津海光已經具備x86處理器的開發與供貨能力，加上電源、類比等領域，也有許多中國當地的IC設計公司可以提供解決方案，因此中國政府正在考慮對部分設備採購標案進行限制，要求設備供應商必須使用中國本土廠商提供的晶片。 日前，工業電腦大廠研華在法說會上表示，該公司針對今後5年，已提出了新的成長計畫，強調將透過深度在地化及人才培育等方式，為研華今後奠定成長的基礎。 研華表示，將針對北美、歐洲、中國大陸與新興市場等四大區域，分別設計制定從2019年到2024年的5年成長計畫。規劃中，將擴大各區域在地投資與人才經營。期待藉由IoT SRP(Solution Ready Package)的軟硬整合服務，驅動新一波的成長。此外，研華也透露，目前物聯網軟體平台部分，已有超過150家付費VIP客戶；而2020年將會是SRP由平台建置階段，邁入應用整合階段的關鍵時刻。 在中國市場方面，根據規畫，研華北京二期大樓增建計畫目前已進入建築規劃階段，透過投資展現研華深耕大中華市場的決心，擴大相關軟體研發人才的投資，並加速工業物聯網第二波在能源、製造等不同產業應用領域的實現。 研華中國區總經理羅煥城指出，大中華市場過去十年是研華穩定的成長引擎，期待在未來5年也仍會是重點成長區域。因此，該公司將在中國市場率先推出以客戶為導向的服務內容，期望藉此實踐5年營收倍增的目標。此外，羅煥城也將「中國芯」議題拉上檯面，並表示為了符合中國政府跟當地市場、客戶的要求，該公司將會推出採用中國本土晶片的設備產品，這也與研華落實全球在地化的精神一致。 事實上，除了研華之外，針對中國市場，多家台系工業電腦業者也有意推出使用中國當地晶片的設備產品，但大多數業者都希望對此保持低調，不願具名評論。有工業電腦業者指出，中國政府目前確實已經發出正式公文，也就是俗稱的紅頭文件，內容要求只要是應用在國防、網路、金融與運輸這四大具敏感性的垂直應用，設備供應商就應該盡可能使用中國本土供應的晶片，只有在中國本土晶片商還無法提供解決方案，或產品技術還不夠成熟的情況下，才可以使用外商提供的晶片。 來自工業電腦產業的消息，證實了幾個月前在半導體圈子裡傳得沸沸揚揚的消息，正在逐步成為現實。對國際半導體業者而言，工業電腦屬於利基型市場，目前中國的政策要求，又僅針對工業電腦中比較具有敏感性的應用做出規範，因此外商半導體業者在中國的營運不會立刻受到巨大影響，但倘若中國政府持續推動半導體進口替代政策，其半導體市場對外開放的程度，恐怕會越來越低。 半導體供應商各自面臨不同挑戰 在這波中國工業電腦/工業設備半導體本土化的浪潮下，來自不同地區的半導體供應商，由於產品跟經營策略的差異，受到的影響跟挑戰也大不相同。 整體來說，相較於歐美日，台灣跟韓國的邏輯/類比晶片供應商在工業市場的著墨較少，而是以消費性市場為主，因此受到的影響較為輕微。但由於韓國的半導體出口是以DRAM跟NAND Flash為主，在中國也大力培植自家記憶體產業的情況下，受到的影響不可等閒視之。這或也是三星電子(Samsung Electronics)積極強化晶圓代工布局，要與台積電一爭長短的主因之一。 至於歐美日晶片業者，在工業市場的布局則遠比台廠來得深，因此在這波中國工業用半導體市場逐步本土化的過程中，將是首當其衝。當然，這些國際外商也不是省油的燈，只要手上還握有中國本土業者還沒有完全掌握的核心技術，暫時就還不用擔心會被中國本土晶片商取代。這個情況在射頻前端、FPGA、GPU等領域最為明顯，例如目前中國半導體業者在低雜訊放大器(LNA)、高速數位類比轉換器(ADC)等射頻前端會用到的元件方面，技術還不是很成熟；至於FPGA，中國半導體產業才剛開始有廠商投入。 至於台灣的半導體產業，在這波中國半導體市場逐漸展開進口替代的過程中，究竟會受到何種影響，則得看個別公司在產業鏈中的地位而定。對半導體製造族群來說，由於中國封測產業的技術能力跟台廠的差距比較小，因此相較於前段製造，後段封測業者的壓力是比較大的。至於前段製造，目前台積電跟穩懋，在良率、供貨能力上，跟中國同業相比，還是有一段比較明顯的領先優勢。因此，在中國半導體市場走向進口替代的過程中，前段製造還比較不須擔心，甚至還有可能接到新的客戶訂單。 至於在IC設計端，前面已經提到，因為中國的政策是從台灣業者布局較少工業領域開始推動，故即便營運會受到些許衝擊，影響還是不大。事實上，台灣IC設計業者之中，還有不少公司根本就沒有工規產品線。 另一方面，有部分台灣IC設計業者早已透過與中國合資設立子公司，完成在地化布局。因此，在中國政府推動半導體進口替代的大計畫中，這些台商已經被中國視為「自己人」。例如上海兆芯本身就是威盛跟中國政府的合資企業，其x86處理器的效能雖然還不能與英特爾(Intel)、超微(AMD)的最先進產品相提並論，但對工業應用來說，其實也已經夠用了。 中國客戶自造晶片威脅更大 雖然目前中國政府僅就與國安有高度關聯性的電子設備做出半導體供應本土化的要求，但對台灣的半導體產業來說，中國半導體市場逐漸封閉，仍是一個不可等閒視之議題。除了華為早已有強大的晶片設計能力之外，OPPO、小米、格力等手機/消費性電子產品業者，也都開始在晶片設計領域投入重資，想開發出自己的晶片解決方案。 雖然業界對於中國的終端應用廠商投入晶片研發一事，一直有不少懷疑的論調，畢竟晶片設計本身也是一門專業，為了喝牛奶而養一頭牛，不見得是最具經濟效益的選擇，但在中國政府有意推動半導體進口替代的情況下，終端應用廠商投入研發自己的晶片，仍會受到政府鼓勵。加上EDA工具跟IP生態系統的成熟，現在要開發出一款晶片，技術難度已經比過去要低。只要這些中國終端產品業者堅持下去，假以時日，還是有機會開發出自己的晶片。 換言之，對台灣的IC設計公司來說，最大的隱憂或許不在中國政府頒布的法令規定，而是當地客戶對半導體領域的雄心壯志。事實上，相較於政府直接指點江山，匡列重點半導體品項並投入資金發展，官方結合民間力量發展半導體產業的作法，對台灣的半導體產業是更有威脅性的。 用計畫經濟的思維來發展半導體，其實是風險很高的作法。科技進步日新月異，但計畫經濟通常是五年為一期，要負責產業規畫的官員猜測五年後半導體市場會是何種風貌，有哪些現在還沒成熟的技術、產品會竄起，是非常困難的事。計畫經濟適合運用在某些已經存在多年的產品、市場，例如CPU、記憶體，就還有計畫經濟發揮的空間。但官民力量結合則不然，民間企業本身對市場、技術的脈動，會有更靈敏的嗅覺，成功的機率也會比較高一些。

因此，如果有了踩腳的壓力大小就可以分辨出在遊戲的過程中，是否以正常的走路亦或是躡手躡腳方式前進；再者，如果有了腳底各點的力大小，亦可形成一個方向的標示，也就可以得知使用者的行徑方向。 而作為一個熱衷於遊戲的玩家，多了一個感測器就像是多了一顆按鍵的鍵盤，只要有越多的不同的訊號輸入就可以越來越貼近人體操作。換言之，只要多了一對腳部感測裝置，就可以使VR裡的角色做出更多符合現實人體所做出的相對應動作。這也意味可讓遊戲往下一個真人模擬世代前進。 添加肢體感應強化VR遊戲體驗 隨著科技的進步，人們漸漸地意識到身體健康的重要性，但是工作的繁忙，使得大部分的人只有少數的假日，以至於沒有多餘的時間去安排一些運動活動。而這少數的假期又因為工作的勞累或是需要待在家裡陪伴親愛的家人，甚至是因為天氣太熱，變成了不想出門運動的理由。 因此，本文想利用薄膜壓力感測器製作可偵測腳底壓力的互動VR裝置，再配合遊戲的互動操作。這樣不僅可以和家人一起遊玩，也可以抒發工作所累積的壓力，更不用擔心因為天氣太熱而中暑，或是因為下雨而掃了興致。 同時，以往的遊戲是利用鍵盤滑鼠在螢幕上做操控，現在則是轉為手把及搖桿來當輸入裝置，並且螢幕輸出改為虛擬實境頭戴裝置，進而將遊戲產業提高的一個不同的層次。 不過，對遊戲玩家來說，虛擬實境遊戲雖能夠讓使用者以肉眼感受到遊戲世界，但跟現實的感知相比還是略有不足。例如，玩家只能在定點上玩遊戲，被追趕時，不能用使用現實雙腳來驅動遊戲內的角色跑步。因此，此設計將腳底壓力感測裝置加入操控器的一部分，藉此來實現可以與遊戲內的角色同步腳部動作，增添遊戲的樂趣。 換句話說，現在的VR遊戲日益增加，但市面上的遊戲使用介面大多以雙手感應來體驗遊戲，較少有其它的肢體感應。因此，為了追求更完善的體驗感覺，因而做出可以讓使用者使用雙腳的壓力與互動操控方式來提升遊戲樂趣的作品。以下列出本產品之相關特色： ．以往的VR裝置都是手部或頭穿戴裝置，腳部裝置很少。 ．腳部感測裝置體積小且輕，可方便使用者穿戴。 ．使用的感測器體積較薄，穿戴時不易有感覺異物。 ．透過HID技術將感測結果轉為鍵盤的指令，不必再安裝其他程式分析指令。 ．藉由九軸和腳底壓力感測器來感測使用者行走的方向、速度或模式。 ．Unity遊戲內的角色透過接收裝置的指令作出與使用者相似的行動。 ．腳部感測裝置能充電並非一次性使用。 ．安裝腳底壓力感測裝置的鞋墊可藉由裁剪符合使用者的腳部大小。 ．腳部感測裝置利用RF傳輸資料，方便架設與使用。 腳底互動裝置設計要素 本產品使用盛群旗下的HT66F2390與UART、SPI、I²C、HID、FSR與九軸感測器等元件與技術，以下將一一說明。 UART串列介面 UART是一種通用非同步收發傳輸器，通常稱作UART，是電腦硬體的一部分，可將資料由串列通訊與並列通訊間作傳輸轉換。UART通常用在與其他通訊協定(如EIA RS-232)的連結上。在串列傳輸通訊協定的格式內容，每一個符號由四種資料共11個位元所組成，共分為： ．起始位元(Start Bit) ．資料內容(Data) ．奇偶同位元檢查碼(Priority Bit) ．停止位元(Stop Bit) 如圖1所示，資料透過FIFO(First Input First Output)的方式，由最低有效位元LSB(Least Significant Bit)開始傳輸直至最高有效位元MSB(Most Significant Bit)，但奇偶同位元(PB)可以選擇忽略不使用。 圖1　UART資料傳輸格式示意圖 SPI 串列介面 SPI為一主從式架構，通常有一個主機端(Master)和一或多個隨從端(Slave)，連接方法及內部硬體構造如下圖2所示；而SPI工作模式一共4種，其詳細的時序圖可參考圖3所示： 圖2　SPI硬體構造圖 圖3　各種工作模式下的SPI時序圖 其中，圖3的SCLK可藉由軟體定義CPOL=0或1，並分別使SCLK在不工作時，準位保持在0或1。而CPHA可控制Master的SPI暫存器讀值或傳值在SCLK的正緣或負緣觸發。 在一般的情況下，Slave只會支援一種工作模式。因此，Master端必須要把工作模式設定成與Slave端一樣，並且事先確認Master與Slave是使用相同的模式進行操作。 目前較常用的操作模式為1或3。此外，還須注意SS訊號負緣對於大多數的Slave晶片使用來識別Master送來的第一個bit，所以盡量不是直接把SS接地。 I2C串列介面 I2C串列傳輸包括四個部分：起始訊號、設備位址發送、數據傳送和停止訊號。相關特性如下所列： ．只能Master<->Slave，無法Slave<->Slave，每個Slave都要有一個特定且唯一的位址。 ．START狀態：SCL=High且SDA為負緣。 ．STOP狀態:：SCL=High且SDA=為正緣。 由Master發送起始訊號來開始通訊，所有的Slave Device接收到起始訊號後會進入接收數據模式。緊接著，Master需要發送通訊目標設備的位址及R/W資訊。目前的規範是提供兩種位址模式：7-bit和10-bit。 此外，須注意的是，只能Master<->Slave，無法Slave<->Slave，每個Slave都要有一個特定且唯一的位址，且由Master發送起始訊號來開起通訊，所有的Slave裝置接收到起始訊號後會進入接收數據模式。緊接著，Master需要發送通訊目標設備的位址及R/W資訊。 Unity軟體 Unity軟體是一套跨平台的遊戲引擎，可開發執行於PC、Mac OS單機遊戲，或是iOS、Android手機或平板電腦的遊戲。Unity也可開發線上遊戲，只需在網頁瀏覽器安裝外掛程式後即可執行Unity開發的遊戲。此外，Unity亦可用於開發PS3、XBox360、Wii遊戲主機上的遊戲。 本團隊利用免付費的模組及資源來設計能與本系統配合之遊戲。其中，Unity能藉由C#抓取鍵盤所傳送的按鍵值，藉由模擬鍵盤來操作遊戲中的角色，並將遊戲中的溫度、振動與電擊等，回傳到具備互動操作的手套，實現超越一般「虛實」體驗與體感互動系統設計的功能。 USB HID人機介面裝置 USB HID設備是直接與人互動的設備，例如鍵盤、滑鼠與搖桿等，具有以下功能。 ．模擬鍵盤、滑鼠輸入指令。 ．不需加裝其他特殊驅動程式，裝置插上即可使用。 ．能遊玩眾多使用鍵盤及滑鼠操作之遊戲。 ．可提供跨平台之操作，方便安裝與移植。 腳底壓力感測器 圖4為力敏電阻(FSR)工作原理，腳底壓力感測器是由3片FSR組成，其功能為： 圖4　FSR 工作原理圖 ．是一個可以根據受力大小產生不同電阻變化的元件。 ．隨著力量的增大，電阻會逐漸變小。 ．力量和電導(conductance=1/r)成正比。 九軸感測器 九軸感測器共包括三軸加速度計、三軸陀螺儀、三軸磁力計，其中，三軸加速度計與三軸陀螺儀說明如下。 根據牛頓第二定律，物體加速度(m/s2)與受到的合力(N)成正比，與其質量(kg)成反比，而加速度方向與合力相同。值得注意的是，加速度計的作用力檢測機制擷取了作用力產生的加速度，所以加速度計實際測量的是力，而不是加速度。也即是加速度計是藉由檢測施加在其中一個軸向的作用力來間接測量加速度。 加速度計也是一種包括孔、空腔、彈簧和通道等以MEMS微型製造加工的機電裝置。而加速度計採用多層晶圓製程，以物體重心相對於固定電極的位移來測量加速力。 陀螺儀是一種用來感測與維持方向的裝置，基於角動量不滅的理論設計出來的。陀螺儀主要是由一個位於軸心可以旋轉的輪子所構成，陀螺儀一旦開始旋轉，由於輪子的角動量，陀螺儀有抗拒方向改變的趨向。而陀螺儀多用於導航、定位等系統。 無線收發晶片NRF24L01 NRF24L01是一款工作在2.4~2.5GHz世界通用ISM頻段的收發晶片模組，最大0dBm發射功率，在空曠的地方進行傳輸時，則可以達到100公尺的傳輸距離，並且支援六通道的資料接收。以下，為此模組的基本規格： ．工作電壓(Vcc)：1.9~3.6V，建議3.3V。 ．發送模式下，電流耗量(0dBm時)：11.3mA。 ．接收模式下，電流消耗(傳輸率2Mbps時)：12.3mA。 ．內置2.5G天線，體積輕小。 ．當工作在應答模式通訊時，快速的空中傳輸及啟動時間，極大的降低電流消耗。 ．具有自動重發功能，可由軟體控制重發次數及重發間隔時間。 ．在接收到有效資料後，模組自動發送應達訊號，減少單晶片進行程式檢測時間。 腳底互動裝置結構解析 如圖5所示，是本產品方塊示意圖。本產品採用盛群的HT66F2390 MCU作為腳部感測裝置的核心元件，且在腳部(左腳與右腳)感測裝置有鋰電池可以供電給HT66F2390和NRF24L01模組。 圖5　整體系統方塊示意圖 其中，分別使用HT66F2390的ADC、I2C、GPIO及SPI的介面功能，並且分別讀取腳底壓力感測器、控制九軸感測器與NRF24L01。 如圖6所示，為本系統之硬體架構圖。發送端的腳步裝置包含左右腳部分，都是由HT66F2390、九軸感測器、壓力感測器及NRF24L01元件所組成。 圖6　整體硬體架構示意圖 其中，HT66F2390將會透過I2C介面讀取九軸感測器的數值，以及使用ADC的方式讀取壓力感測器的數值。最後，將這些資料整理存入陣列後，由SPI將資料送給NRF24L01，再由NRF24L01將資料發送給接收端。相對地，接收端則利用NRF24L01來接收從腳底壓力感測裝置所傳出的資料並加以進行判斷，爾後再將相符的鍵值透過USB HID介面傳送至遊戲中控制。 如圖7所示，為腳部感測裝置的電路Layout圖。將NRF24L01置於最右側執行無線傳輸，並將開關、LED、micro USB放置於左下角，便於操作，而實際整體電路板則是放置在鞋墊邊緣，以方便操作。圖8為本作品軟體流程圖。當遊戲一開始，首先判斷玩家所踩踏出之壓力數值來模擬遊戲上的動作，使玩家在遊戲裡的角色得以移動，經過層層闖關及完成挑戰。 圖7　腳底壓力感測裝置的電路layout圖 圖8　腳步感測裝置之NT66F2390系統流程圖 驗證/測試確保腳部感測裝置順利運作 本產品是透過NRF24L01之間互傳資料，並使用HID技術將資料轉為鍵盤的指令，而相關的執行結果先由UART觀察是否正確以避免錯誤的數據傳輸，實際測試方法如下所列。 腳部感測裝置是將九軸感測器與腳底壓力感測器透過NRF24L01傳給PC主機的接收端。而為了確保資料正確接收，於是透過UART將NRF24L01所收到的資料利用XCTU顯示。 圖9為NRF24L01之間互傳資料示意圖，其中，傳送的資料共11bytes，依順序為九軸感測器的加速度計X、Y、Z軸、陀螺儀的X、Y、Z軸、腳底壓力感測器的壓力數值以及左右腳符號與換行符號。 圖9　NRF24L01之間互傳資料示意圖 如圖10所示，使用I2C傳輸協定來對九軸進行讀取與寫入暫存器的動作。首先，要先傳九軸的地址並加上是要讀取還是寫入，緊接著，九軸會回傳一個ACK的訊號，代表它接收到了。緊接著，就可以繼續之後的動作，看是要寫入或是讀取暫存器，並使用孕龍分析儀檢測傳輸的資料是否正確。 圖10　MPU9250傳輸格式示意圖 當PC主機的接收端收到資料後，將進行資料的判斷，並依照判斷的結果透過USB HID將相符合的鍵值送入到遊戲軟體中。其中，如圖11所示，利用XCTU來顯示由USB HID傳入的鍵值。 圖11　USB HID技術模擬鍵盤的指令畫面圖 當腳部感測裝置沒電時，可利用micro...

  文 ｜ 萬岳憲 資策會MIC產業躍升事業群總監 但是，每次我要倒麵湯或撈麵條到另一個空碗的時候，就會對這個不方便的設計，碎碎唸一遍，我總是很不理性的認為，只要能改良傾倒麵湯的設計，年銷售量應該會再提升兩成。日本有很多品牌的炒泡麵，引導使用者從右下方撕開碗蓋加入熱水，然後在碗蓋左上方，就是加熱水位置的相對角，設計一個網狀的出水孔，只要用一隻手拿起麵碗稍微傾斜，就可以很輕鬆的倒出湯水，網狀出水孔還可以擋住麵條，不會隨著湯水流出。 為什麼看起來如此簡單的設計，「維力炸醬麵」怎麼不參考他山之石，積極改善自己的產品呢？其實改善過程，並沒有想像中的容易，曾經有位台科大的教授告訴我，台灣有很多獲得德國紅點設計獎(Red Dot Design Award)的作品，無法被產業使用來商品化，因為有許多仍然在運作的生產線，無法生產獲獎的創新設計產品，如果要生產創新設計的產品，往往必須建置新的生產線，這筆花費就會讓廠商裹足不前，思考再三。 善用盒內思考法則　為舊產品找新創意 傳統的創新方法是沒有結構、規則或模式，甚至要打破成規，迎接天外飛來的靈感，所以很多組織團隊會運用「腦力激盪法、重組法、自由聯想法、水平思考法」等訓練方式，來激發團隊的創造力與創新構想，期許能開創新產品或新商業模式。但是，對於行之有年的舊產品，有什麼方法可以激發創新構想？ 美國哥倫比亞大學教授高登伯格(Jacob Goldenberg)與辛辛那提大學教授博依(Drew Boyd)，共同著書倡議盒內思考(Inside the Box)法則，核心概念是要組織成員在所熟悉的領域裡思考，在個人熟悉的框架裡，協助組織或產品產生更多元的創新構想，在這個框架思考的範疇內，老員工的經驗必須被高度的依賴，因為所有的創新，必須是依據組織現有或有限的資源發展。例如將舊產品的關鍵組合元件，逐一拆解條列，再運用簡化、分割、加乘、功能整合、屬性相依等思考模式，想像任何一個關鍵組件被移除後，產品使用的方式或過程，會發生什麼樣的變化，同時思考組織裡有哪些資源可以協同發展。 博依與高登伯格教授，觀察DVD播放機的創新歷程發現，DVD光碟片是一個全新的影音播放媒介，剛上市，就被公認將完全取代使用20年的VHS錄影帶，但令人驚訝的是，1997年上市的DVD播放機，外型大小與使用20年的錄影機沒有差別，因為生產廠商只想到，將光碟機取代錄影機，擺放在電視機旁的位置，沒有想到可以藉由新的儲存媒體，創造一個全新的影音播放產品。 後來飛利浦(Philips)研發團隊運用盒內思考的簡化法則，有系統的逐項移除產品的關鍵組件，思考「如果沒有這個組件會怎麼樣？」的腦力激盪。會議中有人提出，如果「沒有按鈕」會怎樣？因為當時所有的播放控制按鈕，都設置在DVD播放機的方型機殼上，這是沿襲錄影帶播放機的設計，但是DVD光碟片匣比錄影帶匣，更為輕薄短小，所以機殼內部有很多閒置的空間。「沒有按鈕」的想法，瞬間啟動與會成員的創造力，突然有工程師說：「可以讓DVD播放機變得更薄」，然後又有工程師說「可以把部份按鈕移到遙控器上」。結果，飛利浦率先生產出業界最輕薄的DVD播放機。 打破固著思維　開啟全新契機 這個案例是打破工程師原有的產品功能固著(Fixedness)思維，一但目前的完善產品有了缺陷，就會激發工程師想要彌補缺陷的動力，而這股動力，就是創造力的動機來源，工程師在缺陷無法挽回的前提下，只好朝向全新的解決方向思考，核心目的是要讓產品重新回到完善的狀態，而舊有產品，往往就會在「先退步再進步」的過程中，開啟全新的契機。 法國思想家伏爾泰認為，創造力(Creativity)最獨特之處就是明智而審慎的模仿。人類從模仿舊事物中產生創造力，創造力讓人類發想製作創新工具以改變生活環境，創造力是創意的來源，而創意則必須經過良好的思考依據，在有限制的環境條件下發展。 完形心理學派的研究認為，創造力與創造者的生活經驗有關係，創造力的動機往往來自於生活的需要，為了滿足這樣的需要，人類就會利用舊經驗，重新檢視組合或修改身旁原有的事物，在不斷重複這類行為模式的創造過程中，產生人類與物品之間的循環再造關係，在循環的創新過程中產生獨特的創造力。 1995年美國電影「阿波羅13號」在太空中發生空氣濾清器損壞，導致二氧化碳濃度升高的突發狀況，太空人必須利用手邊的有限資源，創造新的空氣過濾裝置；電影「不可能任務」裡的探員們，也經常在緊急狀況時，提醒自己手邊有什麼資源可以運用。其實，就是要在自己所熟悉的領域裡，從沒有任何外援的封閉世界中，激發個人的瞬間創造力來解決困難。 退步原來是向前 人類為了改善生活的需要，產生運用創造性思考來解決問題的能力，這個能力使人類擁有製造出前所未有事物的經驗，成為創新事物的創造者。創造者的生活環境愈多元開放，創造力的發揮與表現空間就愈大，而創造力的表現又與個人對外在環境的認知特質有關係，當個人與外在環境的互動方式與他人不相同時，就會形成不同的創造力特質。 我們習慣從進步的角度來思考創新，這個方式較適用於多元的外在世界，對於組織內的封閉世界，運用退步的角度思考，或許無法出現非常有創意的事物，但是往往會出現很有效率的解決辦法，甚至是符合組織現有資源，可以於短期內立竿見影的執行方案。 再回來想想國內的速食麵產業，多數習慣固著於創造產品口感，反而忽略包裝功能與消費者的關係，或許想想「沒有提供麵塊的泡麵碗(杯)會怎樣？」，說不定，退一步的「不可理喻」，反而產生，進一步的「不可思議」。 盒內思考法則可幫助組織內部成員在熟悉框架中產生更多元的創新構想。 圖片來源：www.insidetheboxinnovation.com  

為拓展AIoT商機並推動硬體創新力道，IBM日前宣布開源POWER PC指令集架構(ISA)，這對於POWER上運行的軟硬體的協同定義具有至關重要的影響。隨著 ISA以及其他技術被納入開源社區，開發者將擁有構建革新性新型硬體的利器，這些硬體將可借助POWER領先的企業級能力來處理資料密集型工作負載，為人工智慧(AI)和混合雲創建新的軟體應用，獲得獨特的硬體優勢。 IBM OpenPOWER總經理Ken King表示，POWER指令集架構的開源，意味著該公司在透過開源技術和開源驅動產業創新又邁出了重要的一步。IBM已於近期成功收購紅帽(Red Hat)公司，加上POWER指令集架構的開源，使得該公司成為唯一擁有從基礎硬體到上層軟體的全開放系統的處理器供應商，而POWER也成為了唯一具有完全開放式系統的商用架構。” 隨著AI和記憶體內分析等計算密集型工作負載的需求增加，商業系統廠商一直在努力提升自身產品性能，但摩爾定律所預測的極限已經逐漸顯現。中央處理器(CPU)可能無法再單獨應對這種飆升的性能需求，而IBM的異構系統能夠最大化CPU與連接設備之間的針對特定工作負載的資料流程。 為了引領這些技術進入下一個開源發展階段，IBM還與OpenPOWER基金會合作，宣佈OpenPOWER將轉移至 Linux 基金會運行，並將嚴格依照Linux基金會的開源治理原則運行。 在IBM將POWER ISA授予Linux基金會並遵守其治理之後，OpenPOWER基金會將能夠在廣泛的開源社區內增強這項技術的驅動力，推動社區生態系統提出創新、採納創新。IBM對POWER ISA的開源，包括相關專利權的授予，將促使硬體開發者基於一款商業驅動的CPU架構大顯身手，且該架構擁有可供企業運用的特性與安全性，並且在此過程中開發者可以免繳專利費。 另外，Linux基金會內部的治理模式，使得軟體發展者在開發AI和混合雲原生應用時，既可以充分利用POWER豐富的特性集和最佳的開源計算軟硬體生態體系，也可以保證其良好的相容性。 除此之外，IBM還將向開源社區貢獻其他技術，其中包括POWER ISA的軟核實現以及與架構無關的開放式一致性加速器介面(OpenCAPI)和開放式記憶體介面(OMI)的參考設計。OpenCAPI有助於提高處理器和所連接設備之間的資料頻寬及存取速度，OMI則有助於提高系統的記憶體頻寬和容量，這些框架對於克服 AI等新興工作負載的性能瓶頸來說至關重要。 IBM開源POWER PC指令集架構，為人工智慧(AI)和混合雲創建新的軟硬體應用。  

5G時代來臨，在這個以數據為中心的網路世界，傳輸量的提升與延遲的降低成了最重要的議題。同時，人工智慧(AI)、深度學習等需要龐大的資料量以及客製化解決方案的技術不斷革新。針對此需求，英特爾(Intel)發布10奈米製程Agilex FPGA晶片，並於日前宣布供貨。 英特爾日前宣布已出貨旗下第一款10奈米製程Agilex FPGA晶片給早期客戶群，包括雲端運算大廠微軟(Microsoft)、Mantaro Networks、Silicom等。英特爾表示，客戶可使用最新10奈米製程Agilex FPGA晶片進行5G網路的開發並加速數據分析解決方案的研發。 英特爾網路與自定義邏輯團隊總經理Dan McNamara表示，英特爾Agilex FPGA產品從架構、封裝、設計到開發人員皆使用英特爾的技術。再加上eASIC的技術，英特爾不管是在製程、效能還是成本方面，都可以按照客戶的要求，非常快地進行模組客製化或者最佳化。Agilex FPGA可以創建更智慧、更高頻寬的網絡，並透過加速AI和其他分析功能在邊緣、雲端和整個網路提供更好的表現。 英特爾Agilex系列結合了多項英特爾創新技術，包括基於英特爾10奈米製程的第二代HyperFlex FPGA架構，以及基於英特爾創新型異質3D SiP技術，將類比、記憶體、客製運算、客製I/O、英特爾eASIC和FPGA邏輯結構整合到一個晶片封裝中。英特爾在從FPGA到結構化ASIC的遷移過程中，可提供帶有可重複使用IP的客製邏輯連續系統(Custom Logic Continuum)。 英特爾Agilex FPGA提供創新的新功能，有助於加速未來的解決方案。Agilex FPGA支持即將推出的Compute Express Link(CXL)。同時使用第二代HyperFlex FPGA架構，最高可提升40%的效能並降低40%的總功耗。 Agilex適用於處理資料、儲存資料和傳輸資料。在資料處理方面，它採用了英特爾自己開發的第二代HyperFlex FPGA架構，可提供相當好的效能。在資料儲存方面，除了傳統的DDR5介面，也包括高頻寬儲存介面HBM。同時使用英特爾的Optane技術，可以在Xeon和處理器之間建立密切的記憶體一致性。在資料傳輸方面提供112G的資料傳輸速率。

國際研究暨顧問機構Gartner在2019年新興技術發展週期報告(Hype Cycle for Emerging Technologies, 2019)公布29項必須觀察的技術，從中歸納出五大重點新興科技趨勢將創造並提供全新的體驗。企業若能善加利用人工智慧(AI)和其他重要概念，便能從新興數位生態系中獲益。 Gartner研究副總裁Brian Burke表示，科技創新能力已成為關鍵的競爭優勢。隨著科技變革腳步持續加速，突破性技術亦不斷對市場帶來挑戰，即使是最具創新能力的商業和科技決策者，都必須非常努力才能跟上趨勢。科技創新主管應利用新興技術發展週期報告裡提到的創新輪廓，評估新興技術的潛在商機。 五大新興科技趨勢之一：感測與行動力 結合了感測技術與人工智慧的機器，除了能更了解四周環境，也有足夠的行動力及操控物件的能力。對於物聯網(IoT)與其所蒐集之大量資料而言，感測技術是不可或缺的要素，而擁有人工智慧的機器能獲取多樣化的洞察，並將這些資訊應用在各種情境。 預期使用感測及行動功能獲益的企業，應將下列幾種技術納入考量：3D感測攝影機、AR雲、輕型貨物運送無人機、載客無人機(Flying Autonomous Vehicle)，以及Level 4和Level 5的自動駕駛技術。 五大新興科技趨勢之二：擴增人類能力(Augmented Human) 擴增人類能力技術的進展，讓人們的感知力和體能得以提升，成為人體不可或缺的一部分。比如打造具有特殊功能的義肢，超越人類自然的體能極限，提供超人般的能力。 以擴增人類能力為重點的新興技術包括生物晶片(Biochip)、擬人化(Personification)、擴增智慧(Augmented Intelligence)、情緒人工智慧(Emotion AI)、沉浸式辦公室(Immersive Workspace)和生物科技(人工組織培養)。 五大新興科技趨勢之三：後傳統(Postclassical)運算及通訊 數十年來，傳統的核心運算、通訊及整合技術已透過改善傳統架構而獲得重大進展。正如摩爾定律(Moore’s Law)所預測，中央處理器(CPU)速度越來越快、記憶體密度更高且吞吐量不斷增加。這些技術未來幾代將採用與目前完全不同的架構，不僅有全新的手法，也能透過漸進式改善帶來重大影響力。 舉例來說，低地球軌道(LEO)衛星可提供遍及全球的低延遲網際網路連線功能。這種由小型衛星組成的星系(Constellation)，未來可針對目前未能連網的家庭(全球占比48%)提供連網服務，替過去無法提供此服務的國家和地區帶來經濟成長的新機會。企業應評估的技術包括5G、次世代記憶體、低地球軌道衛星系統和奈米級3D列印。 五大新興科技趨勢之四：數位生態系 數位生態系為一群相互依存的參與者(企業、人與物件)相互分享數位平台，達成互惠目的。數位化已造成傳統價值鏈崩解，鑄造更強大、更具彈性與復原力的價值傳遞網路，不斷演變以創造更好的新產品及服務。 企業可納入考量的關鍵技術包括：數位營運(DigitalOps)、知識圖譜(Knowledge Graph)、合成數據(Synthetic Data)、分散式網路(Decentralized Web)和分散式自治組織(Decentralized Autonomous Organization)。 五大新興科技趨勢之五：先進人工智慧與分析技術 先進分析技術通常利用傳統商業智慧(BI)以外的先進技術及工具，自動或半自動檢視資料和內容。Brian Burke認為，延遲敏感度高(如自動導航)、易受網路中斷影響(如遠端監控、自然語言處理NLP、臉部辨識)，和資料密集(如影片分析)等應用，已逐漸提高邊緣人工智慧的採用比例。 值得追蹤的相關技術包括自適應機器學習(ML)、邊緣人工智慧、邊緣分析、可解釋性人工智慧(explainable AI)、人工智慧平台即服務(AI PaaS)、遷移學習(Transfer...

簡化製程　EUV扮關鍵要角 艾司摩爾(ASML)資深市場策略總監Boudewijn Sluijk(圖1)表示，VR/AR、自動駕駛、5G、大數據及AI等，持續推動半導體產業發展，為滿足各式應用、資料傳輸，以及演算法需求，晶片效能不斷提高的同時，還須降低成本，而極紫外光(EUV)在先進製程中便扮演關鍵的角色。 圖1　ASML資深市場策略總監Boudewijn Sluijk表示，自動駕駛、5G、AI等新應用推升晶片性能發展。 Sluijk指出，過往採用ArFi LE4 Patterning或是ArFi SAQP進行曝光的話，要實現7nm、5nm，須經過許多步驟。例如用ArFi LE4 Patterning需要4個光罩、4次曝光；用ArFi SAQP需要6個光罩、9次曝光，而EUV只需1個光罩、1次曝光(圖2)。採用EUV技術不但可有效簡化製程，加快產品設計時程，也因為曝光次數明顯減少，因而可有效降低成本，滿足晶片設計高效能、低成本的需求，因此，市場對於EUV的需求有增無減。 圖2　EUV技術可有效減少曝光次數，進而降低成本。 資料來源：ASML 據悉，ASML的EUV系統現在可用於7nm生產，滿足客戶對可用性、產量和大量生產的需求。截至2019第二季季末，半導體界已經有51個EUV系統被建置(包含NXE：33xx、NXE：3400B)，而該公司在2019年的銷售目標為30台EUV。 據悉，ASML目前已出貨11台EUV極紫外光系統，而在第二季再度接獲10台EUV極紫外光系統的訂單，顯示市場對於EUV設備的需求相當強勁。因此，ASML的出貨計畫將著重於2019年下半年和第四季，而2019年的整體營收目標維持不變。 然而，隨著晶圓產能不斷增加，ASML也持續推出生產力更高的EUV設備。Sluijk透露，目前EUV系統在晶圓廠客戶端每天生產的晶圓數量超過1,000片，而ASML持續強化EUV微影系統「NXE：3400C」的量產效能，不僅在ASML廠內展示每小時曝光超過170片晶圓的實力，在客戶端實際生產記憶體晶片的製造條件下，也成功達到每天曝光超過2,000片晶圓的成果，甚至達到2,200片的紀錄。另外，ASML也計畫在2020上半年推出生產力更高的設備，將NXE：3400C的生產率提升至>185wph。 除提升設備生產量之外，因應未來先進節點，ASML也計畫推出全新EUV設備，名稱為EXE，不僅擁有新穎的光學設計和明顯更快的平台，且數值孔徑更高，為0.55(High-NA)，進一步將EUV平台延伸至3nm節點以下，擴展EUV在未來先進節點中的價值。 Sluijk說明，此一產品將使幾何式晶片微縮(Geometric Chip Scaling)大幅躍進，其所提供的分辨率和微影疊對(Overlay)能力比現有的NXE：3400高上70%。EXE平台旨在實現多種未來節點，首先從3奈米開始，接著是密度相近的記憶體節點。另外，EXE平台有著新穎的光學設計，並具備更高的生產力和更高的對比度，以及更高的生產量，每個小時>185wph，且Reticle Stage比NXE：3400快上4倍；Wafer Stage比NXE：3400快上2倍。 Sluijk指出，該公司的EUV平台擴展了客戶的邏輯晶片和DRAM的產品路線圖，透過提供更好的分辨率、更先進的性能，以及逐年降低的成本，EUV產品將會在未來十年到達一個經濟實惠的規模。 滿足晶片設計PPAC需求　蝕刻/沉積技術不容小覷 科林研發(Lam Research)副總裁Yang Pan(圖3)認為，在高級節點，最重要的趨勢是垂直縮放(Vertical Scaling)以滿足「功率-性能-面積-成本(Power Performance Area Cost, PPAC)」的需求，特別是記憶體和邏輯晶片；垂直縮放過去5年徹底改變了NAND產業，目前3D NAND的出貨量多於平面NAND(Planar NAND)。垂直縮放的實現須透過沉積和蝕刻中的High Aspect Ratio(HAR)製程實現，而這是該公司所擅長的。 圖3　Lam...

接下來，我們來看看可受益於INA的一些應用。例如，一種使用感測器調整鐳射步進馬達進行視力矯正眼科手術的醫療儀器。高精確度至關重要，並且不允許手術室中的其他設備影響感測器訊號，避免導致意外後果。另一個例子是工廠沖床。這些機器對金屬施加數千磅的力，將其彎曲成特定形狀。利用感測器，這些機器設計為在感測器檢測到人手時停止。在此範例中，非常關鍵的一點是其他工廠設備的電氣雜訊不能造成會導致故障的干擾。 在上述兩種情況下，感測器訊號都會最先通過儀表放大器。必須在所有環境下精確放大微小的感測器訊號。儀表放大器專門用於精確放大微小訊號，在高雜訊環境中實現高增益精確度。 進一步增強INA效能的其他注意事項。還包含低功耗對於延長電池壽命至關重要。低工作電壓使電池可以在耗竭曲線上使用得更久，進而延長電池壽命。另外，寬輸入電壓範圍可以相容更多感測器，輸入端的阻抗匹配有助於無縫的與感測器連接。 隨著消費電子、醫療和工業應用的數量不斷增加，為了充分利用INA提供的效能優勢，INA的設計多年來一直在不斷發展。接下來，我們來看看INA設計如何從原始方法發展到如今的儀表放大器。本文將透過回顧這些架構及其相關的優勢和局限性，展示當今儀表放大器的效能改進與實際應用。 在深入研究不同的方法之前，我們先透過圖1瞭解正在嘗試完成的任務。感測器輸出連接到用於放大差模電壓的INA輸入。雜訊有多種來源，包括輻射雜訊和傳導雜訊。典型雜訊可能來自開關電源、馬達和無線設備。可以通過遮罩和良好的PCB布局來降低這種雜訊，但有些雜訊仍會通過。幸運的是，大多數雜訊表現為同相共模電壓(VCM)，疊加在差模輸入感測器電壓(VDM)上，設計合理的儀表放大器具有良好的共模拒斥比(CMRR)，這會大幅降低這種電壓以保持增益精確度。對於直流，通常會指定最小CMRR，而對於交流，則會在效能曲線中記錄CMRR效能。 圖1　感測器介面到INA的框圖 分立式差分放大器存有多種缺點 如果想要放大感測器輸出端的電壓差，一個簡單的差分放大器就可以實現，但它有許多缺點。在圖2所示的簡單實現中，單電源應用的VIN+偏向VREF(通常為電源電壓的½)。由於運算放大器設計用於放大差模電壓，因此本身可提供良好的CMRR，但這會被周圍的電路拖累。任何外部電阻的不匹配(包括連接到VREF的任何分壓網路造成的不匹配)都會限制運算放大抑制共模訊號的能力，進而降低CMRR。電阻公差不足以維持INA預期的良好CMRR。使用下面的公式可以看出電阻不匹配對CMRR的影響。 圖2　分立式差分放大器 在公式1中，差分放大器的增益G=1V/V，TR為電阻公差。 如果TR=1%，則最差情況下的直流CMRRDIFF為34dB。 如果TR=0.1%，則最差情況下的直流CMRRDIFF為54dB。 K是R1/R2與R3/R4的淨匹配容差  K可以高達4TR(最壞情況下)   公式1 放大器放大輸入端的差模電壓，放大器的增益為： VOUT=G*VDM     =(R1/R2)*(VIN+-VIN-)+VREF 問題是差模電壓(VIN-和VIN+)包含疊加雜訊，並且任何未受抑制的共模電壓(由於CMRR較差)都將被放大，進而導致輸出被雜訊破壞。 這種簡單的方法還有其他缺點。通常，運算放大器的輸入阻抗很高(MΩ~GΩ範圍)，但是由於存在回饋路徑和參考電壓，阻抗會減小且不平衡，進而增加感測器負載並增加不準確性。雖然此電路會放大小型訊號感測器的訊號，但在雜訊環境下的增益精確度較差，因此不適用於儀表放大器。 三運算放大器存在共模電壓限制 這是單個積體電路(IC)中一種常見INA封裝(圖3)。該電路分為兩級。輸入級有兩個反相緩衝放大器，輸出級是一個傳統的差分放大器。整個設計中使用的內部電阻需要匹配到一個非常精密的容差，只有微調電阻半導體設計能夠實現。這可以產生更高的CMRR。輸入級放大器還提供高阻抗，可最大限度減少感測器的負載。設計人員可以使用增益設置電阻RG在元件工作區內選擇任何增益(通常從1V/V~1000V/V)。輸出級是一個傳統的差分放大器。通過內部電阻比率R2/R1設置內部差分放大器的增益，大多數儀表放大器的典型值為G=1V/V(由第一級放大器提供總增益)。從輸入到輸出的平衡訊號路徑會產生出色的CMRR。該設計易於實施，占用空間小，元件數量少，這有助於降低系統成本。該設計還與使用VREF接腳的單源供電相容。但是，即使採用這種設計，也需要考慮一些限制。三運算放大INA通過匹配差分放大器的片上電阻實現直流下的高CMRR，但回饋架構可能會顯著降低交流CMRR。此外，寄生電容無法完全匹配會導致不匹配，並降低不同頻率下的CMRR。共模電壓輸入範圍受到限制，因此內部節點不會飽和。VREF接腳需要使用緩衝放大器以實現最佳效能。最後，外部和內部增益電阻的溫度係數不匹配也會導致CMRR下降。 圖3　三運算放大器IC方法 在數學上，增益精確度取決於電阻匹配程度： 公式2 其中：   公式3 ICF具成本低/外部不須匹配內建電阻優勢 間接電流回饋(ICF)INA採用新穎的電壓電流轉換方法(圖4)。它由兩個匹配的跨導放大器GM1和GM2以及一個高增益跨阻放大器(A3)組成。該設計不依賴於平衡的電阻，因此不須內部微調電阻，因此降低了製造成本。另一個優點是外部電阻不需要匹配任何內建電阻。只需要盡可能匹配RF和RG外部電阻的溫度係數，減小增益漂移。 圖4　間接電流回授方法 由於放大器GM1會抑制共模訊號，因此直流CMRR很高。交流CMRR也不會隨著頻率的增加而顯著下降。需要指出，為了防止內部節點飽和，三運算放大器方法的輸入範圍受限。使用ICF時，輸出電壓擺幅不會與輸入共模電壓耦合，這樣便可達到三運算放大器架構無法實現的擴展工作範圍。第二級(GM2和A3)以差分方式放大訊號，進一步抑制VFG和VREF上的共模雜訊。仍然可以使用單電源操作對VREF施加偏壓。 ICF INA的增益為： 公式4 其中VDM是差模電壓   公式5 圖5顯示了INA的一些典型應用。可通過INA精確放大所示的各種感測器訊號，並送入轉換器和微控制器。 圖5　使用INA與感測器的典型電路示例 多年來，在雜訊環境下放大微小訊號的需求不斷增加。分立式運算放大器是最簡單的實現方法，但不適合用作INA。整合三運算放大器方法具有顯著優勢，包括高直流CMRR、平衡的高輸入阻抗以及一個增益電阻。但是，由於存在共模電壓限制，因此難以匹配內部和外部電阻溫度係數，進而導致增益漂移。除非使用緩衝器，否則VREF接腳處的阻抗也會對CMRR產生不利影響。ICF方法也具有高CMRR(即使在較高的頻率下)、較寬的共模電壓範圍且沒有片上微調電阻，這有助於降低成本並減小溫度係數增益漂移。設計人員可以使用INA放大微伏電平的感測器訊號，同時高度的抑制在雜訊環境中發現的共模訊號。 (本文作者為Microchip混合及線性訊號業務部資深產品行銷經理)