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AI走向邊緣裝置 新興架構機會多

全球已從PC和手機邁向物聯網(IoT)與人工智慧科技時代,AI+IoT(AIoT)應用興起,掀起新一波典範轉移。智慧機器時代已然來臨,人工智慧普及化,其中包括自駕車、無人機、機器人等具備自主判斷、學習能力等機器。半導體應用仍扮演核心角色,是電子系統邁向AIoT裝置的關鍵技術。 工研院產業科技國際策略發展所產業分析師范哲豪(圖1)表示,目前AI晶片的發展呈現少量多樣的發展模式,各式各樣的創新應用日新月異,但是殺手級應用尚未登場。根據IC Insights的統計數據可以看出,在全球半導體設計業產值及排名統計中,營收前10名的廠商裡,高成長率的NVIDIA、AMD和賽靈思(Xilinx)產品皆與AI正相關。另外,2019年全球半導體設計產業產值雖受中美貿易戰影響,但據IC Insights預估,2019年產值將達1,257,5億美元,年成長率6.0%,AI仍是產業發展的重要驅動力。 圖1 工研院產業科技國際策略發展所產業分析師范哲豪表示,找出新興架構與低功耗解決方案是全面普及AI的首要任務。 現在各國政府皆已高度投入AI技術發展,根據工研院產科國際所統計,日本現已投入了560億台幣的資金在AI相關計劃中,另外美國投入了463億台幣,中國則是4.5兆台幣,韓國也有1.5兆台幣的投入。由此可以看出AI技術發展勢在必行。 范哲豪指出,由於AI須要進行邏輯思考,並做出判斷決策,故運算量相當大,但也因此導致功率與成本高居不下,目前廠商都先從高價產品開始導入,但是要全面普及仍須找出新興架構降低功耗與成本才行。從功率方面來說,雲端AI晶片的功率大約是100W以上,邊緣端則是20~100W,終端裝置AI晶片的功率則約是10~20W。因為雲端運算有安全性的疑慮,同時功率又高,而終端裝置的功率相對較小也較為安全,產品種類分散,市場機會更多,因此有愈來愈多的廠商投入終端裝置的新興AI晶片設計。 建築/城市/家庭與個人為三大應用場景 從現在趨勢也可以發現,在裝置端導入AI功能是大勢所趨。其中AI終端運算可以分為三大應用場景,分別是建築(Building-scale),如工廠內部影像辨識、機器人控制、機台數據分析、預測維護等;還有家庭/個人方面的應用,如智慧音箱、智慧家電、AR/VR頭盔等;以及城市(City-scale),如自駕車、無人機、自走載具、街頭監控系統等。而影像、語音機器數據為主要的運算型態。 范哲豪進一步說明,現階段裝置端AI運算晶片產業仍存有一些挑戰,產品少量多樣,在矽智財(CPU+AI Engine)、人事成本、EDA工具和光罩方面的進入門檻高。同時廠商缺乏關鍵AI技術,又無力投入新興架構的研發設計。另外,部分廠商缺乏軟硬系統整合能力,導致產品競爭力不足。在設計方面,除了省電之外,還有小尺寸、價格考量、高效能運算等需求。 為解決此問題,范哲豪列出裝置端AI晶片所須要導入的新技術,須有可重組之半通用AI晶片架構,根據特定應用所需的類神經網路架構找出通用處並將其硬體化;還有以封裝形式將各類AI晶片異質整合,藉此在價格與晶片效能上取得平衡;以及在記憶體內的AI運算方式,進而克服處理器須要花費大量時間和能耗才能從記憶體中獲取資料的瓶頸,透過直接在記憶體中運算提高速度與效率。 針對培植台灣裝置端AI晶片能量,范哲豪也提出七項策略,一是群策力,例如藉由產、學、研攜手成立的「台灣人工智慧晶片聯盟」(AI on Chip Taiwan Alliance, AITA),匯集鈺創、聯發科、廣達、台達電等國內外逾50家指標性半導體與ICT廠商,以及國內大學及工研院等國家級研發機構,共同建構AI生態系、發展關鍵技術、加速產品開發,並聚焦於終端裝置用AI晶片(圖2);二是注重創新,針對通用AI晶片、異質整合AI晶片、新興運算架構AI晶片與AI晶片軟體編譯開發,提供次世代AI關鍵智財解決方案;三是建立標準,建立驗證平台與介面整合標準;四為建置場域,協助建立系統整合之示範性應用;五是做到更加注重隱私與資料安全,利用AI的發展減少人力資本,並透過AI在終端裝置的運算保障資安與隱私;六則是借助外力,站在巨人的肩膀上,鏈結雲端平台業者,如微軟(Microsoft)與Google等公司;最後一項,應利用台灣半導體領先優勢開發AI晶片,維持半導體產業的全球領先地位。 圖2 為搶攻裝置端AI晶片市場,各界聯手成立AITA聯盟,戰略布局人工智慧新藍海。 AITA聯盟執行秘書暨工研院光電系統所副所長張世杰表示,全世界具備了半導體發展能量的國家都已經投入大量資源在AI晶片技術的發展,而台灣身為半導體強國,在這樣的競賽當然不能缺席。 張世杰指出,目前AI晶片市場呈指數型大幅成長,而AI晶片大致可以區分成通用型晶片及專用型晶片,專用型的AI晶片應用於特殊領域,並可進一步細分為用於雲端、邊緣或是在裝置端與感測器相結合的晶片種類。台灣適合發展的市場就是專用型裝置端AI晶片,再針對專用型裝置端AI晶片進行分析,又可分為傳統架構以及仿腦神經的新興架構、新興記憶體,仿腦神經的專用型裝置端AI晶片將會是台灣發展AI晶片的新大陸。另外,目前在仿腦神經的專用型裝置端AI晶片市場已有布局的廠商為IBM、英特爾(Intel)、MYTHIC、Syntiant等。 裝置端AI晶片即時可靠更安全 裝置端AI晶片具備幾項優點,具即時性能夠馬上反應、即時辨識,適用於人臉辨識開鎖功能或自駕車應用;具可靠性,可以排除網路斷線的可能,在自駕車或無人機領域十分受用;而資料不須上傳雲端,便能保障使用者的隱私,在安全監控與健康管理等方面可以守護個人資料不外流;同時,裝置端AI晶片也能客製化,透過裝置端學習,滿足客製化需求,實現語音辨識、智慧眼鏡等應用。 針對裝置端AI晶片的安全性,微軟大中華區物聯網方案負責人林孟洲表示,約在2000年左右科技發展從雲開始,之後進入物聯網,再利用IoT收集到的資料進行AI的分析,而現在AI應該要走入裝置端,而不是一直停留在雲端。人工智慧的領域應該分為雲端的智慧與裝置端的智慧。裝置端的智慧具有很大的產業動能,將發展成一個巨大的市場。物聯網一直以來被詬病的,就是當連接的數目達到幾百萬、幾千萬時,將非常容易成為攻擊的目標,將安全、邊緣與AI連結在一起將是發展的機會所在。因此,「AI on chip」就成了一個非常重要的議題。對此,微軟也提出了相對應的解決方案Azure Sphere,整合經認證的MCU(Certified MCU)和作業系統(OS)以及安全服務(Security Service),Azure Sphere OS內含微軟客製化的Linux核心,並結合安全技術及安全監視器,志在建立一個安全的IoT平台,讓物聯網更安全可靠。 最後,張世杰進一步說明台灣發展裝置端AI晶片的優勢,由於台灣具記憶體產業能量,與記憶體和新興記憶體整合設計將是提升AI晶片效能的重要關鍵。台灣國內有多家廠商能生產製造記憶體,是發展AI晶片的優勢之一。 而裝置端AI晶片直接針對數據進行處理,是資安與隱私保護的重要防線,台灣能徹底落實資訊安全防護,於國際合作中更容易建立起良好的信任感。另外,預期未來物聯網(IoT)裝置所使用的控制晶片多數將內含AI加速晶片。台灣過去具有豐富的IoT裝置製造經驗,未來若結合AI晶片共同發展,將在國際競爭上更具優勢。
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機器人安全性大提升 明基/佳世達目標取代50%人力

過去工業機器人的危險性高,考量安全因素,多用圍籬與人員隔離,避免傷及工廠人員。而過去的協作型機器人在速度與精度又不及工業型機器人,使得工廠應用工業機器人時總是必須犧牲空間以確保安全性。但隨著自動化與科技演進,機器人安全機制的發展使得工廠機器人應用率提升,也釋放許多過去不能利用的空間。 佳世達智慧能源事業處處長黃氣寶表示,由於安全性的提升與各種因素,機器人在台灣工業製造應用率有顯著的提升。明基/佳世達的目標就是工廠機器人的應用要超過本來的50%,希望有一半的人力可以用機器人取代,只留下一半的人力搭配機器人。 黃氣寶指出,以目前台灣的電子業、組裝產業和傳統製造業的狀況來說,並不適合盲目地追求關燈工廠。由於現在產品少樣多量的需求趨勢推動,更適合推廣人機協作的彈性產線,保留部分人力從事特定機器人難以取代的工作,剩下的事就交由機器人完成。 但是在人機協作的過程中,安全性必須是首要考量。因此明基/佳世達與策略夥伴ABB備有機器人安全協作方案,又稱安全皮膚,安裝在工業機器人上,人員靠近到一定範圍時機器人便會開始減速,當觸碰到人員時,機器人動作便會停止。安全皮膚藉由壓力感測技術,當感測到1公斤的碰觸力道時便會即刻停止機器人動作,承受1公斤的力道人體雖然還是會有感覺,但是不會致傷。另外,安全皮膚利用設置在機器人周圍的地墊感測附近人員的距離,以判斷是否須要減速。 黃氣寶說明,台灣地狹人稠,實際上的工業用地其實非常少,但是由於過去工業機器人的危險性很高,必須要用圍籬將工業機器人與工廠人員隔開,而被圍起來的空間就不能夠利用,使原本就不多的空間更加壓縮。透過安全皮膚,就可以提升工廠廠房空間利用率,釋出過去被圍籬圍起來的工廠空間。工廠坪效的利用率就會大幅提升,透過這樣的機制,可以在一樣的空間內設置更多設備,而不須要增添新的廠房,回收過去不得不浪費掉的空間。 另外,黃氣寶也提到,傳統機器人是在固定位置進行固定工作,而現在發展的方向就是要提升機器人的機動性與靈活性。例如機械手臂搭配AGV,可以當作移動式工站機器人,可以做不只一個工站的工作,更能夠解決人力不足的問題,和提升產線資源調配的靈活性。AGV取代無效率搬運人力,提高物料到現線的準時性,減少線邊倉提高生產線坪效使用,目前包括大型汽車物料倉庫與台灣半導體大廠,均有採用明基/佳世達AGV解決方案。自主移動式機器人 (AMR)結合機器人和AGV ,採用最新SLAM的AGV搭配6軸工業機器人,使用於移動式工站使用,可以大幅節省人力與空間。 相較於傳統工業機器人,觸覺感測除了能讓機器人更像人一般靈活操作,觸覺感測除了能讓教導機器人上更加便利和靈活,也大幅縮短使用機器人的技術門檻,最重要的是還能確保使用上的安全性。此外,人機協作也完全符合少量多樣與客製化的製造趨勢。  
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2019上半年半導體營收 台灣表現相對亮眼

產業研究機構IC Insights發表2019年上半年前15大半導體廠營收表現與整體產業成長趨勢,英特爾取代三星成為2019年第一季半導體供應商。三星在2017年和2018年藉著記憶體的大幅成長取得龍頭寶座,但隨著DRAM和NAND的需求緊縮,2019年三星將讓出第一名的位置。與上半年相比,排名前15位的半導體公司銷售額在上半年衰退18%,三大記憶體供應商,三星、SK海力士和美光,在每家公司年度衰退都超過33%的情況下,再次印證記憶體產業的景氣循環特性。 IC Insights表示,上半年全球前15大半導體廠除了日商索尼(Sony)之外,都較去年同期下滑,上半年半導體業營收排名,以英特爾的320億美元居冠,三星以267億美元居次,台積電148億美元排名第三,海力士116億美元為第四,美光102億美元居第五。 上半年排名前15的廠商包括一家純晶圓代工廠台積電(TSMC)和四家無晶圓廠公司。如果台積電被排除在排名之外,中國的IC設計公司海思(HiSilicon)(35億美元)將排在第15位。與上半年相比,海思的上半年銷售額成長了25%。然而,由於海思集團超過90%的IC銷售是對華為的內部轉移,華為在美國政府的“黑名單”可能會在今年下半年壓抑海思半導體的銷售成長率。 台廠當中,以台積電排名第三最佳。台積電上半年合併營收新台幣4,597.03億元,比去年同期下滑4.5%,主要受到晶圓14廠光阻劑汙染及客戶庫存調整影響,若排除相關干擾,台積電表現可望更好。近日台積電提出本季營收展望,以美元計價達91億至92億美元,季增18%,看好第4季仍持續成長,全年合併營收有機會仍維持上升走勢,續創歷史新高。 聯發科第2季單季合併營收新台幣615.67億元,季增16.7%,順利達標,且毛利率達41.9%,獲利較首季大增約九成,每股純益(EPS)4.11元;上半年合併營收1,142.89億元,首度躋身前15大半導體廠商。  
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搶攻WiFi 6市場 高通齊發四款Networking Pro平台

高通(Qualcomm)積極搶攻WiFi 6商機,並於近期在舊金山舉辦的Wi-Fi 6 Day活動之中,一口氣發表四款由規格高到低的WiFi 6解決方案,分別為Networking Pro 1200/800/600/400 Platform,以滿足不同應用、聯網規模和運算需求。 高通無線基礎設施和網路副總裁兼總經理Nick Kucharewski表示,WiFi 6是WiFi標準的重要轉型,和5G相同,WiFi 6旨在因應大量的聯網裝置;愈來越多的聯網裝置出現不僅加強了數據傳輸的變化性和複雜性,且又要確保聯接體驗、品質,為此,高通推出了Qualcomm Networking Pro系列平台,以管理不斷成長的連接需求。 據悉,Qualcomm Networking Pro系列平台共分四種方案(1200/800/600/400),每種方案規格不同,OEM可依市場、產品需求挑選其所需的方案,保持最大的產品設計靈活性。Qualcomm Networking Pro 1200平台,支援多達12個Wi-Fi 6空間串流(Spatial Streams)、2.2GHz頻寬,採用Arm Cortex-A53四核心設計;Qualcomm Networking Pro 800支援多達8個Wi-Fi...
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SAP攜手台達領航工業4.0 共創智慧製造生態系

工業4.0浪潮襲來,市場競爭也更加激烈,少量多樣、大量客製化成為製造業新趨勢。如何善用機台間龐大的數據資料、優化企業流程、打造簡單化、標準化且數位化的營運模式,成為眼下最重要的課題之一。因應此潮流,SAP宣布與台達電子展開策略合作,整合資訊技術(IT)與營運技術(OT),打造智慧製造生態圈,透過資訊系統與自動化設備的結合,實現軟硬體整合的優化效益,加速協助台灣製造業升級工業4.0布局,扎穩營運致勝根基。 台達資訊長柯淑芬表示,台達以多元化產品及分散式製造兩大方針持續提升企業競爭力。為了維持領先優勢,藉由與SAP的策略結盟,落實符合未來趨勢的自動生產模式,並將串聯客戶及上下游供應商、打造智慧製造生態圈,積極驅動台灣產業升級。以台達的智慧製造示範產線為例,導入自行開發軟硬體整合方案完成全面智慧化後,可提升產能約70%,同時減少約35%的生產使用面積,更將直接人力人均產值提升3~5倍。 柯淑芬指出,台達在全球共有6個綠能資料中心,其中在台達總部的資料中心更是全球第一個獲得LEED白金級標章的綠能資料中心。該資料中心內使用的所有解決方案皆由台達一手包辦。這就是一個很好的成功經驗,不管是電源系統、機櫃及配件及環境管理與整合,台達都有完整的解決方案。無論是中小企業到大企業,都可以參考台達的成功經驗,發揮軟體整合硬體的強大優勢,提供兼具安全、開放且彈性的溝通平台,協助客戶打破資訊孤島現況、串連跨部門營運資料,即時管理跨國據點,加速轉型智慧企業。 SAP全球副總裁/台灣總經理謝良承則表示,過往台灣傳統產業為了維持市場優勢,可能會有保留經驗的想法,然而在SAP舉辦的許多國外活動中,可以看見業界彼此會互相分享、良性交流,因此希望藉由SAP跟台達的策略聯盟,彼此分享耕耘智慧製造的成功經驗,協助台灣產業能更無痛、順暢的轉型智慧企業,逐步邁向工業4.0願景 展望未來,SAP與台達將持續協助台灣企業開創嶄新商業價值,以過去製造業既有優勢作為布局基礎,整合創新數位科技,逐步累積軟硬體雙向實力,帶動整體產業向上升級,逐步向工業4.0邁進,穩固全球市場競爭利基。 SAP全球副總裁/台灣總經理謝良承表示,工業4.0的精神不僅止於自動化,而是客製化生產Production By Demand。跟台達的策略聯盟合作,希望可以藉助台達多年在做數位轉型的經驗,提供給台灣企業Total Solution的協助。  
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昇騰910/MindSpor問世 華為AI戰略進入全新階段

華為(Huawei)近日正式發布全新人工智慧(AI)處理器昇騰910(Ascend 910),同時推出全場景AI計算框架「MindSpore」。華為輪值董事長徐直軍在發布會上表示,該公司自2018年10月發布AI戰略以來,穩步而有序地推進戰略執行、產品研發及商用進程。昇騰910、MindSpore的推出,標誌著華為已完成全端(Full-stack)、全場景AI解決方案(Portfolio)的構建,也標誌著該公司AI戰略的執行進入了新的階段。 據悉,新推出的昇騰910屬於Ascend-max系列,其INT8運算能力達到512 Tera-OPS,而功耗僅需310W,明顯低於一般的350W。徐直軍指出,該公司已經把昇騰910用於實際AI訓練任務,比如,在典型的ResNet50網路的訓練中,該處理器與MindSpore配合,與現有處理器搭配TensorFlow相比,提升近2倍的性能。 華為全新AI處理器升騰910亮相。 除了昇騰910之外,華為也發布全新AI運算框架MindSpore,以降低AI應用開發的門檻。此一框架可降低20%的核心代碼量,降低開發門檻,將整體效率提升50%以上;而MindSpore框架搭配昇騰910,能大幅提升運算效能,有效克服AI運算的複雜性和多樣性挑戰,不僅昇騰910,MindSpore也可支援其他品牌的CPU、GPU處理器。 為了更好促進AI的應用,徐直軍宣布MindSpore將在2020年第1季開源,助力每一位開發者,促進AI產業生態發展,實現AI無所不在願景。 徐直軍也在發表會上重申華為AI戰略,不僅持續投資AI基礎研究,也在視覺運算、自然語言處理、決策推理等領域構築資料高效(更少的資料需求)、更強的運算但功耗更低、安全可信、自動自治的機器學習能力;另外,為打造簡單易用、高效的AI平台,未來也會繼續投資開放生態和人才培養,並持續與學術界、產業界和產業夥伴合作,將AI思維和技術導入現有產品和服務,實現更大價值、更強競爭力。 徐直軍也回顧了制定以上AI戰略的初衷。華為定位AI是一種新的通用目的技術(GPT),如同19世紀的鐵路和電力,以及20世紀的汽車、電腦、互聯網一樣,將應用到經濟的幾乎所有地方。目前AI的應用總體還處於發展初期,AI技術和能力相比于長遠期望還有很大差距,減小甚至消除這些差距,加速AI的應用,正是該公司AI戰略的初衷和目標;而隨著昇騰910及MindSpore運算框架的發布,該公司已完成了全端、全場景AI解決方案的構建,實現了預期的計畫和目標,這是一個新的里程碑,更是一個新的開始。
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台積電CoWoS技術助攻 賽靈思刷新FPGA容量紀錄

現場可編程閘陣列(FPGA)大廠賽靈思(Xilinx)近日發表一款針對晶片仿真(Emulation)、原型(Prototype)與測試儀器等應用而開發的超高容量FPGA晶片Virtex UltraScale+ VU19P。這款堪稱巨無霸的FPGA雖僅使用台積電16nm製程生產,卻擁有350億顆電晶體、2,072個使用者I/O及900萬個邏輯單元(Logic Element)。用相對成熟製程打破FPGA密度紀錄的關鍵,在於賽靈思使用Chiplet設計理念,藉由CoWoS技術將4枚Chiplet拼接成一顆元件。 賽靈思Virtex UltraScale+系列資深產品線經理Mike Thompson指出,現在市面上所有最尖端的晶片,在投片量產前,都需要用FPGA晶片進行仿真與原型。雖然這個市場看似不大,但卻保持穩定成長,且相關客戶對FPGA的邏輯單元容量、I/O數量要求持續增加,因此該公司決定針對這類客戶需求,打造出VU19P。它是一款為晶片開發商打造的晶片。 賽靈思測試、量測與仿真市場資深總監Hanneke Krekels(左)與資深產品線總監Mike Thompson(右)共同展示VU19P FPGA。 除了硬體技術之外,賽靈思還提供第三代開發平台VIVADO,為使用者提供對應的工具鏈和IP支援,讓晶片製造商在取得晶片樣本前就能展開軟體開發,加速產品上市時程。 賽靈思表示,該公司是全球三代最大容量FPGA記錄的保持者--第一代是2011年的Virtex-7 2000T,第二代是2015年的Virtex UltraScale VU440,第三代是這次發表的Virtex UltraScale+ VU19P。相較於UltraScale VU440,新一代VU19P的容量增加了1.6倍,同時也讓系統功耗降低60%。VU19P的I/O介面數量和頻寬也是前代產品的1.4倍,方便用戶進行晶片設計驗證。VU19P還擁有80個28G收發器,能應用在高埠數的測設設備,並支援最新的介面標準驗證,如PCIe Gen4等。 Thompson表示,這類專為晶片設計仿真跟原型開發所設計的FPGA,主要的目標客群有四,除了前面提到的測試儀器外,還有新思(Synopsys)、益華(Cadence)、明導(Mentor)等提供仿真系統(Emulator)的EDA工具商;眾多自行開發ASIC的系統廠也是潛在客群,且這類客戶之中,有很多同時也是雲端服務供應商,隨著EDA工具上雲端的趨勢不斷發酵,來自雲端平台業者的訂單,相當值得期待。 VU19P巨大的外觀尺寸,讓人很難不多看幾眼,並對這款FPGA的價格產生好奇心。因為裸晶的尺寸越大,生產良率越低,成本也越高。但仔細觀察該元件,卻可以發現這款尺寸驚人的FPGA,實際上是由4枚裸晶拼接組成,顯然使用了台積電獨家的CoWoS技術。 Thompson表示,該晶片從設計到試產的過程其實非常順利,關鍵原因有二,一是使用相對成熟的16nm製程,二是利用堆疊式矽晶互連(Stacked Silicon Interconnect, SSI),也就是台積電所稱的CoWoS封裝技術,把4枚裸晶整合成一顆元件。這兩個因素對於提升良率跟元件的可量產性,發揮了極大助益。 VU19P預計在2020年秋季正式量產,工程樣品則可望在2019年下半提供給客戶評估。
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滿足先進製程 ASML持續強化EUV微影系統

AI、5G應用推動晶片微縮化,要實現5nm、3nm等先進製程,意味著需要更新穎的技術支援以進行加工製造,半導體設備商遂陸續推出新一代方案。AI、5G應用推動晶片微縮化,要實現5nm、3nm等先進製程,意味著需要更新穎的技術支援以進行加工製造,為此,艾司摩爾(ASML)持續強化極紫外光(EUV)微影系統效能。 艾司摩爾(ASML)資深市場策略總監Boudewijn Sluijk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。 ASML資深市場策略總監Boudewijn Sluijk。 Sluijk進一步指出,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只需一個光罩、1次曝光(圖2)。相較之下,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。 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。到了2019第2季季末,目前半導體領域已經有51個EUV系統(包含NXE:33xx、NXE:3400B),而該公司在2019年的銷售目標為30台EUV,目前已出貨11台,而在第2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4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,為此,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> 185 wph。 同時,除了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> 185 wph,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。
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先蹲後跳 2023 MCU產值挑戰213億美元

由於電子產業整體成長放緩,汽車購買量下降以及美中貿易戰,2019年微控制器(MCU)市場預計將萎縮6%。MCU市場在過去兩年達到創紀錄高點後,在2019年上半年下滑。根據產業業研究機構IC Insights最新報告,2019年上半年全球微控制器銷售額與2018年上半年相比下降了約13%,而MCU單位出貨量下降了14%。 隨著MCU市場在2019年中出現回穩跡象,微控制器銷售預計將在未來六個月內脫離兩位數百分比的下滑,並在今年結束時下降5.8%至165億美元。預計2019年全球MCU單位出貨量將從2018年的281億顆衰退至269億顆,下降4%,預計到2020年,微控制器市場將在2019年下滑後出現適度反彈,2020年成長3.2%至171億美元,而MCU出貨量預計將成長7%以上,並創下289億顆的新高(超過2018年達到的281億顆)。IC Insights的研究顯示,2018~2023年的微控制器銷售額年複合成長率(CAGR)為3.9%,2023年產業規模達213億美元。預計MCU單位出貨量將以6.3%的CAGR在五年預測期內,到2023年達382億顆。 由於系統自動化和嵌入式控制的普及,更多的感測器以及將應用程式連接到物聯網(IoT)的急劇成長,MCU單位出貨量在近幾年的強勁成長率中不斷攀升,但由於32位元MCU的激烈競爭,平均銷售價格大幅降低。IC Insights認為,32位元MCU的平均銷售價格下滑已經結束,2018年至2023年間平均銷售價格跌幅CAGR約-3.7%的複合年增長率,相較2013~2018年期間的售價跌幅-16.1%,明顯已經收斂。  
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安全第一 UR為協作機器人申請17項專利安全功能

隨著產業自動化浪潮襲來,協作型機器人的需求也跟著水漲船高。然而,製造環境的安全考量也不可輕忽,為確保人機協作機器人的安全性,Universal Robots(UR)協作型機器人內建17項專利保護的安全功能,讓自動化除了便捷不忘安全。 Universal Robots大中華區總經理蘇璧凱表示,Universal Robots為協作型機器人申請了17項專利保護的安全功能,是市場上最多安全專利功能的協作型機器人,也可以說Universal Robots協作型機器人是市面上最安全的機器人。另外,針對工業用機器人可能會加裝的安全皮膚等安全裝置,Universal Robots協作型機器人已經內建安全機制,所以並不須要再之出額外費用特別安裝。 蘇璧凱也指出,台灣名列全球前十大自動化國家,尤其在汽車零組件、LCD製造、半導體、金屬加工與塑膠射出等製造業的自動化發展動能強勁;此外,近年來如手搖飲料店等民生消費產業也能看見協作型自動化解決方案的蹤跡,而設定快速、安裝位置靈活且能在較小空間中作業的Universal Robots協作型機器人,獨具各關節正負360度旋轉能力,並在經安全評估後可免安全護欄,近距離與人協作等特性,為企業主的生產應用增添更多彈性,協助企業快速適應自動化生產流程,進而加速成本回收。 蘇璧凱進一步說明,儘管目前景氣的大環境並不友善,但是Universal Robots在協作型機器人的業務還是有成長,可見市場對於協作型機器人的需求量是很可觀的。過去Universal Robots在台灣的業務著重在工具機、3C產業等,現在也導入中小型企業。Universal Robots志在藉由協作型機器人和無人搬運車的合作,將人力從單調無聊、危險、無產能的工作崗位上解放,讓人力資源去經營更有價值的工作。 根據Interact Analysis預估,協作型機器人市場規模至2027年將成長逾10倍,達到75億美元。為協助各領域企業加速導入協作型自動化解決方案,Universal Robots藉由建立全球第一個由第三方末端夾治具(即機器手臂終端工具或EOAT解決方案)與其他協作型機器人配件製造商組成的生態系統UR+,為各領域與不同規模的企業創造豐碩附加價值。 多樣化的生產需求讓產業自動化應用情景越趨豐富,不僅促使工業機器人市場穩健成長,具備編程簡易、設置快速、部署靈活、投資回報期短、協同作業及安全無虞等六大優勢的協作型機器人,更成為許多企業評估自動化解決方案時的首選。為使各領域產業能更直觀地了解協作型自動化解決方案多元且彈性化的應用情境,全球協作型機器人領導廠商Universal Robots於2019年台北國際自動化工業大展期間,展出最新系列的UR5e打保齡球、雜亂物件3D取放、第七軸多組CNC銑床上下料,以及搭配2D視覺辨識進行螺絲鎖附等多元應用,大秀工業5.0時代的生產新圖景。 以PICKIT 3D視覺校正系統和ROBOTIQ 2F-85電動夾爪,搭配最新系列的UR5e協作型機器人精準抓握與丟擲保齡球,展現協作型機器人靈活且多樣化的應用可能。  
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