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推廣5G商用 毫米波技術舉足輕重

無線裝置數量與其消耗的資料量,每年都以等比級數增加(年複合成長率為 53%)。無線裝置創造並消耗資料的同時,連接這些裝置的無線通訊基礎設施也必須隨之演進,才能滿足成長的需求。3GPP所定義的三種高階5G使用案例,其目標是隨時隨地提供可用的行動寬頻資料;然而,僅僅提升4G架構網路的頻譜效率,並不足以提供所需資料速率的步進函式。有鑑於此,研究人員正在研究像毫米波這類更高的頻率,希望得到可行的解決方案。早期在通道探測作業得到正面的結果,使得世界各地的無線標準化組織皆重新調整研究重點,以了解新一代5G無線系統如何整合並運用這些新的頻率與較高的頻寬。 各個使用案例都是針對未來的無線標準所設計,藉此讓這些標準針對新應用補足既有無線標準的不足之處,而各案例都需要一組不同的全新關鍵績效指標(KPI)。IMT 2020使用案例所定義的增強型行動寬頻(eMBB),預期能達到10Gb/s的尖峰資料速率,比4G快了100倍。Shannon Hartley定理指出,容量為頻寬(即頻譜)與通道雜訊的函式,因此資料速率確實與可用的頻譜有關。由於6GHz以下的頻譜已經分配完畢,所以6GHz以上(尤其是毫米波範圍內)的頻譜,可說是因應eMBB使用案例的理想替代方案。 世界各地的電信業者為了服務客戶,已在頻譜上花費了數十億美元。拍賣訂價凸顯出頻譜這類寶貴資源的市場價值,以及供不應求的特性。開發新的頻譜讓電信業者不僅能服務更多使用者,還能提供更高效能的行動寬頻資料傳輸體驗。相較於6GHz以下的頻譜,毫米波的頻譜不僅非常充裕,而且只要稍微經過授權就能使用,因此世界各地的業者都能運用毫米波。此外,現代矽製造技術已大幅降低毫米波設備的成本,所以在價格方面,這些設備已可用於消費型電子產品。而採用毫米波所面臨的挑戰,主要在於此頻譜仍未經過完整研究,有尚待解決的技術問題。 電信業者已開始研究毫米波技術,以便評估最適合行動應用的頻率範圍。國際電信聯盟(ITU)與3GPP,已共同規劃確立5G標準的兩階段研究。第一階段研究著重於40GHz以下的頻率,以便迎合部分較急迫的商業需求。第二階段的目的是達成IMT 2020所列的KPI,並且會著重研究高達100GHz的頻率,同樣屬於毫米波的頻率範圍之內。 為統一全球的毫米波頻率標準,ITU在世界無線電通訊大會(WRC)結束後,公布了24GHz~86GHz之間的全球可用頻率建議清單(表1)。ITU提出建議不久後,美國聯邦通訊委員會(FCC)便於2015年10月21日發布了擬議規範公告(NPRM)(圖1),針對28GHz、37GHz、39GHz與64~71GHz頻帶,提出靈活的新服務規則。 圖1 擬議為行動用途的FCC頻帶 28/39/72GHz脫穎而出 目前適用於5G的毫米波頻率選項也逐漸浮上檯面:28GHz、39GHz與72GHz。這三種頻帶能脫穎而出的原因有很多。 首先,不像60GHz必須承受約20dB/km的氧氣吸收損失,這三種頻率的氧氣吸收率遠低於此數值(圖2),因此較適合長距離通訊。這些頻率也能在多路徑環境中順利運作,並且能用於非可視判讀(NLoS)通訊。透過高定向天線搭配波束賦形與波束追蹤功能,毫米波便能提供穩定且高度安全的連結。 圖2 毫米波頻率範圍的大氣吸收率(以dB/km為單位) 28GHz頻段進展快 如上所述,電信業者都急切想要取得未分配的大量毫米波頻譜;而毫米波頻譜會使用哪些頻率,這些業者將是深具影響力的關鍵要角。在2015年2月,三星(Samsung)執行了自己的通道量測,並發現28GHz的頻率可用於手機通訊。這些量測結果,驗證了都市環境中預期會發生的路徑損耗(非可視判讀(NLoS)連結中的路徑損耗指數為3.53),三星宣稱,此數據指出毫米波通訊連結可支援200公尺以上距離。該研究還包含相位陣列天線的運用。三星也開始相關設計,以便讓手機能夠容納精密的陣列天線。在日本,NTT Docomo與Nokia、三星、Ericsson、Huawei、Fujitsu合作,針對28GHz(以及其他頻率)順利完成現場測試。 73GHz頻段可用連續頻寬廣 在28GHz相關研究展開的同時,E頻帶也引起了行動通訊領域的注意。73GHz就是另一種備受矚目的毫米波頻率。Nokia運用了紐約大學的73GHz通道量測結果,開始研究此頻率。在2014年的NI Week年會上,Nokia透過NI原型製作硬體,展示了他們第一個73GHz空中傳輸(OTA)技術。這套系統隨著研究進行不斷演進,並持續透過公開示範來展示新的技術成就。在2015年的行動世界會議(MWC)上,這套原型驗證系統已能藉由透鏡天線與光束追蹤技術,執行每秒超過2Gbps的資料傳輸。此系統的MIMO版本,則在布魯克林5G高峰會議上展出,可執行高達10Gbps的資料傳輸;而在不到一年後的行動世界會議上,這套原型展示了雙向空中傳輸連結,傳輸速率超過14Gbps。 在2016年的行動世界會議上,Nokia不是唯一進行73GHz技術示範的廠商;Huewei與Deutsche Telekom也一同展示了可於73GHz運作的原型。這項示範採用多使用者(MU)MIMO,展示了高頻譜效率,以及針對個別使用者超過20Gbps傳輸率的潛力。 其中一項可用以區分73GHz與28GHz、39GHz的特性,是可用連續頻寬。73GHz中有2GHz的連續頻寬可用於行動通訊,是擬議頻率頻譜中範圍最廣的。相較之下,28GHz僅提供850MHz的頻寬;而在美國,39GHz附近就有兩個頻帶提供1.6GHz與1.4GHz頻寬。此外,如Shannon定理所述,更高的頻寬便代表更高的資料傳輸量;因此與其他上述頻率相比,73GHz具備了強大優勢,是毫米波中一種重要的頻率。 38GHz用途廣 納入5G標準成挑戰 雖然目前38GHz的公開研究資料最少,但仍有機會成為5G標準的一部分。ITU已將38GHz列於全球可用頻率清單,而且根據紐約大學的研究,已有通道資料可證明其為可用的毫米波頻率。相較於28GHz或73GHz,38GHz有更多現有用途,因此要將其納入5G標準,將是一項挑戰。FCC已針對可能的行動應用擬議頻譜,以便加速美國未來針對此頻帶的研究。 建立毫米波原型 促進mmWave技術推廣 由於毫米波通道的基本屬性與目前的手機模型不同,而且未知事項較多,因此研究人員必須開發新的技術、演算法與通訊協定,才能充分發揮mmWave在5G領域的潛力。建立毫米波原型(mmWave Prototype)非常重要,尤其是在早期階段。由於僅靠模擬是無法展示毫米波技術或概念的可行性,所以必須建立毫米波原型。毫米波原型能夠在多種情境下,透過Real-Time的空中傳輸方式執行通訊作業,可以藉此解開毫米波通道的秘密,並且促進毫米波技術的應用與推廣。 要建立完整毫米波通訊原型時會面臨多個難題。假設有一個可處理多重GHz訊號的基頻子系統。目前多數的LTE實作皆使用10MHz通道(最高20MHz),且運算量隨著頻寬線性增加。換句話說,運算能力須提升100倍以上才能滿足5G資料速率的需求。此外,毫米波原型製作須用到FPGA,才能執行毫米波系統的實體層運算。 要針對毫米波應用建立原型製作的客製硬體是相當困難的任務。由於毫米波頻率具備大量的連續頻寬,因此非常適用於通訊作業。要找到具備1~2GHz頻寬(此為5G應用所需)的現成硬體傳輸器或接收器,成本相當高昂;在某些頻率下,甚至無法找到符合這項條件的儀器。就算真的找到了這種硬體,其設定並處理原始資料的能力也有限,甚至可能毫無處理能力。因此,設計客製的FPGA處理機板,便成為深具吸引力的選擇。設計FPGA機板硬體的時間或許不需要很久,但如果還要開發與其通訊的軟體介面,就算是最有經驗的工程師,也可能需要一年(甚至更久)才能完成,這還只是毫米波原型驗證系統的一部分而已。 除了FPGA機板之外,mmWave原型驗證系統需要運用最先進的DAC與ADC才能擷取1~2GHz之間的頻寬。目前市面上,有部分RFIC具備可於基頻與毫米波頻率之間轉換的晶片,但這些產品選擇有限,且大多僅能用於60GHz頻帶。IF與RF階段可做為RFIC的替代方案,工程師一旦有了基頻與IF解決方案,供應商便能針對毫米波無線電站,提供更多基頻RFIC以外的選擇,但是選擇依然不多。開發毫米波無線電站,需要RF與微波設計的專業技術,這與開發FPGA機板所需的技術完全不同,因此團隊必須具備多種專業,才能開發出所有必要的硬體。FPGA是毫米波基頻原型驗證系統的核心元件,而要設計出能處理多重GHz通道的多重FPGA系統,將使系統更加複雜。舉例說明,為了滿足服務供應商與通訊研究人員在系統複雜度與軟體的需求,量測儀系統廠商NI提供一組可設定的毫米波原型製作硬體,以及附有原始碼的毫米波實體層,其囊括毫米波系統基頻的基本特性,並為橫跨多個FPGA的資料遷移與處理作業提供抽象化功能,簡化工作的複雜度。這些工具都是為了將新的毫米波原型整合到系統與產品內所設計,並對5G技術開發有重大影響。 為了滿足資料傳輸量的需求,使用24GHz以上的大量連續頻寬將成必要;而研究人員也已透過原型製作,展示毫米波技術可達到14Gbps以上的傳輸速率。現在尚待解決的最大問題是,行動通訊要使用哪個毫米波頻帶。ITU或許能提供助力,為5G的行動應用設置一個頻率。而開發成本的降低,以及只在手機上使用一組(而非多個)矽晶片的技術,是當前手機普及全球的關鍵原因,手機製造商與消費者也受惠於此。然而,要重新分配現有頻率,所費不貲。找到一個全球都同意使用的頻帶,是值得奮鬥的目標,但最終也可能無法達成。由於時程緊迫,各地的服務供應商選擇忽視ITU的建議,並選擇那些雖然不是全球通用,但現在就能使用的頻譜。這些服務供應商也發揮自身能力的優勢,透過現場測試製作雙向通訊連結的原型(5G開發的關鍵部分),進而讓研究人員展示這項新技術,並用更快的速度將新技術標準化。 儘管仍有許多未知的部分,未來一定會布署毫米波技術,且會以很快的速度執行。新一代的無線通訊即將登場,而全世界都在關注並觀察未來毫米波技術的應用方式。 (本文作者任職於NI)
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福斯投資Argo AI 攜手福特研發自駕/電動汽車

福特汽車(Ford)和福斯汽車(Volkswagen)近日宣布擴大業務合作,合作範圍擴大至自動駕駛技術開發和電動汽車(EV)領域。同時Volkswagen同意投資福特旗下的自動駕駛技術開發公司Argo AI,投資金額逾70億美元。此次合作使兩家汽車製造商能夠將Argo AI的自動駕駛系統(SDS)獨立整合到自己的車輛中,進而讓兩家公司提高競爭力,並提升全球商業規模。 福特總裁兼執行長Jim Hackett表示,雖然福特和Volkswagen在市場上依舊保持獨立且維持競爭關係,但在自動駕駛技術上與Argo AI合作可以同時降低研發成本,提高發展效率以及商業規模。這項合作可以大幅提升福特和Volkswagen在智慧汽車時代的競爭力。 福特和Volkswagen將各自將Argo AI的自動駕駛系統整合到產品中,Argo AI平台的目標是提供支援自駕車等級Level 4(SAE Level 4)的自動駕駛系統,以實現在交通環境較複雜地區的車輛共享服務以及貨物運送服務。 另外值得一提的是,福特將成為第一家使用Volkswagen專用電動汽車架構和模組化電動工具包(Modular Electric Toolkit, MEB)的汽車製造商,並預計從2023年開始在歐洲量產量零排放(zero-emission)汽車。 Volkswagen執行長Herbert Diess表示,未來將有更多的使用者能夠受惠於Volkswagen的電動汽車架構,拓展Volkswagen的MEB可以幫助降低零排放汽車的開發成本,進而促進全球電動汽車的普及。此次的合作可以提高資本效率,進一步提高福特和Volkswagen雙方的競爭力和商業地位。 Volkswagen執行長Herbert Diess與福特總裁兼執行長Jim Hackett宣布擴大業務合作。  
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厚實AIoT/5G競爭資本 電信業搶人大戰全面引爆

遠傳總經理井琪表示,電信業目前競爭已處在紅海,而5G的到來,將可實現更多AIoT應用,這對電信業者而言,是藍海新經濟。因此,遠傳開始積極布局大人物(大數據、人工智慧、物聯網),除了以5G與雲端技術作為核心動能之外,也開始著手招攬和培育相關人才,因為這些人才是發展5G、AI等相關解決方案的來源,也是遠傳數位轉型、實現大人物目標的重要動能。 井琪透露,目前公司總員工數約6,000人左右,大概有3,000人為門市和客服,而遠傳希望在剩餘的3,000人中,2019年數位人才的比例能有25%,2020年則是30%。然而,25%和30%的比例雖高,但遠傳「在招聘大人物員工數是無上限」的,因此,未來仍會持續外聘「大人物」相關的雲端和資安人才。 不僅外聘和內部培訓,遠傳也積極與找尋合作夥伴強化人才培育。 井琪進一步指出,遠傳電信會視個別人才的能力,提出相對應的薪水待遇;此外還會進行長期的規劃,想辦法讓員工「樂活」。當企業提供的薪資福利都差不多水平時,如何讓員工過的快樂便十分重要,為此遠傳提供長期的頂尖技術培育訓練與良好的職場環境。所謂,「留人要留心」,現在企業競爭十分激烈,招攬人才進公司不代表他就會永遠留下,挖角的情況相當常見,因此,企業必須做好留人的長期規劃。 另外,除了向外招聘,遠傳也持續積極培育內部人才,讓關鍵技術能夠不假外求;像是成立了轉型辦公室,進行一系列的轉型培訓,目前已有100多位原先非IT人員的員工,經過培訓後考取了AWS證照(總計200多張),顯示遠傳內部人才培養的決心。 另一方面,因應數位轉型及5G、AIoT等新興市場需求,中華電信也於2019年7月展開近年來最大規模的基層招募活動,除預計招募約447位包括線路維運、電信網路規劃設計及維運、電力及空調維運管理、資訊系統開發及維運、業務行銷推廣與企業客戶技術服務等員工,另外核心業務與重點新興業務如AI、大數據、IoT、行動支付、資安及5G等所需之優秀新人也是招募重點,預計2019年集團將有1,600名左右之新人加入。 中華電信董事長謝繼茂表示,中華電信訴求「工作與生活平衡」,雖說和高科技產業相比,中華電信起薪不算最高(大學畢業生起薪37,000元,最高可達48,000元),但在中華電可獲得工作與生活的平衡。像是為了讓員工不用為住所煩惱,中華電信不僅今年將於楊梅區電信研究院打造全新智慧綠能建築員工宿舍,未來也將持續擴充員工宿舍規模,讓公司人才除了有舒適的工作環境發揮專才,更有一個安心的居住環境,兼顧工作與生活。 中華電信以優於平均的薪資吸引人才。 然而,如何留住人才也是中華電信須克服的挑戰,為此,中華電信為了照顧員工,減少住宿煩惱,今年將於楊梅區電信研究院,斥資3億打造全新智慧綠能建築員工宿舍。整棟大樓包含124間套房,並規劃商店、會客室、交誼廳等公共空間,提供員工安全健康、舒適便利的居住環境,另設計多功能會館兼國際學舍,提供外地員工旅遊住宿、國際學人短期居住等多元功能,預計2021年完工。 如何留人又留心也是電信業者共同面臨的挑戰。  
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裝置端AI大勢所趨 新興架構晶片機會多

全球已從PC和手機邁向物聯網(IoT)與人工智慧(AI)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125,750百萬美元,年成長率6.0%,AI仍是產業發展的重要驅力。 現在各國政府皆已高度投入AI技術發展,根據工研院產業科技國際策略發展所統計,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4.5億台幣,韓國也有1.5億台幣的投入。由此可以看出AI技術發展勢在必行。 范哲豪指出,由於AI需要進行邏輯思考,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,但是要全面普及仍需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。 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、語音語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。 工研院產業科技國際策略發展所產業分析師范哲豪指出,由於晶片架構上的改變,相對應的軟體與開發工具也須要重新設計才能支援。 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,進而克服處理器需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。
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豐田/DENSO合資成立車用半導體公司

豐田(Toyota)宣布將與日本電裝(DENSO)攜手,合資成立半導體公司,用於研究和開發下一代車用半導體和車用電子元件,以因應未來自動駕駛、聯網汽車、電動車等市場。雙方合資的新公司預計於2020年4月成立,將招攬500員工,而DENSO占有50%所有權,豐田占49%。 豐田指出,現代車輛採用越來越多的電子控制元件,車用半導體的數量不停增加,且性能也持續提升;而因應未來聯網汽車、自動駕駛、共享移動和汽車電器化等趨勢,有必要繼續開發新一代的車用半導體產品,以創造安全的移動未來。 DENSO是世界知名的汽車零件供應商公司,為各大汽車製造商提供先進的汽車技術、系統與元件;在2018年6月,DENSO和豐田同意將電子元件生產和開發功能業務整合至DENSO,而DENSO也根據協議致力實現快速且有競爭力的生產和開發系統。在此同時,為了因應日後的自動駕駛、汽車聯網等新興移動需求,DENSO決定建立新的車用半導體研究和開發公司,並預計實現一個更強大的半導體研發系統。 與此同時,DENSO已經同意接受豐田合資新公司,可望借用豐田豐富的汽車開發知識加快新一代車用半導體的開發、研究速度;而這也有利於豐田未來於車輛規劃導入尖端半導體技術,實現更多創新的移動服務。 據悉,新公司將對下一代車用半導體的基本結構和製程方式進行深入研究,並透過開發如電動汽車電源模組、自動駕駛感測器等車用半導體元件,為未來汽車移動技術帶來更多的創新。 豐田與DENSO合資成立車用半導體公司,搶攻自駕、聯網汽車市場。  
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AI走向異質化 邊緣運算大行其道

人工智慧(AI)的技術日益成熟,須要處理的資料量也不斷增加,因此邊緣運算(Edge Computing)形成時下主流,大廠紛紛加速布局邊緣AI。於Computex 2019可以看到Arm、NVIDIA、美光(Micron)等皆展現了各自在邊緣AI的實力。 Total Compute大策略全力釋放AI潛力 現在人工智慧核心平台開始邁向異質化時代。現在的智慧型手機已經內建許多人工智慧和機器學習(ML)的基礎功能,包括即時影像擷取、人臉辨識等,Arm IP產品事業群總裁Rene Haas(圖1)於Computex 2019論壇中,發表「全面運算引領AI成長」(Scaling AI Through Total Compute)主題演說。探討AI運算在各個市場所面臨的複雜挑戰,以及Total Compute解決方案為何能夠同時滿足AI效能提升與應用開發的需求。 圖1 Arm IP產品事業群總裁Rene Haas表示,全面運算可以提升AI效能並滿足應用開發需求。 目前在全球大約14億支的智慧型手機中,仍然約有85%的手機是將機器學習的工作負載交由CPU或者CPU+GPU執行的。而根據Arm對AI處理器工作負載的研究,為達成更佳的應用效能和使用體驗,發揮AI和ML的優勢,未來智慧型裝置的AI運算核心,將以CPU為中心,再整合運用GPU、類神經網路處理器(NPU)、資料流處理器(DPU)、現場可編程邏輯閘陣列(FPGA)等運算資源。 從產業轉型方面來看,軟體也邁向碎片化,不論是自動駕駛、5G引爆的邊緣伺服器需求、AI型穿戴裝置和虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)、高畫質遊戲體驗、5G智慧手機等,都帶來超高的運算效能與智慧功能要求。此外,安全也是一項極大的考驗,前述各種市場領域的設備與裝置,都儲存了大量的個人資訊,沒有人希望竊取個人機密資料的事件再次發生。 Haas指出,這些大規模運算流程、跨處理元件的運用、安全保護要求,以及特定領域運算vs通用運算等,都將讓應用開發變得越來越困難且成本越來越高,市面上太多不同軟體的選擇,造成開發人員/生態系統碎片化的擴大,增加了推動裝置AI化的困難。 針對上述的AI運算與體驗挑戰,Arm提供從系統整體出發,結合硬體矽智財(IP)、軟體架構和最佳化工具,一次解決未來運算複雜性的全面運算解決方案。一方面,Total Compute解決方案能以CPU為任務控制核心,再透過System IP確保AI運算的工作負載能達到最佳分配。例如影像搜尋作業由NPU執行,將比CPU更快、更有效率。再加上Arm的GPU、ML處理器、顯示處理器、Arm NN架構等,將能協助開發人員全面釋放AI效能。 另一方面,Total Compute為開發人員提供了一個更容易運用的未來生態系統。碎片化的軟體和開發人員生態系統,除面臨需提升各種裝置的存取效能以推展AI應用的挑戰外,複雜的運算又進一步提升效能的需求,因此為了能讓AI應用輕鬆擴展到不同的環境中,Arm藉由快速、簡單、成本更低的Total Compute解決方案。提供一個統一的開發途徑。Arm所開發的軟體架構充分運用Arm IP以及Arm NN、Arm Compute Library、Arm Development...
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挑戰SmartPhone龍頭 華為持續逼近三星

根據產業研究機構Gartner的數據,2019年第一季智慧手機的全球銷售量衰退了2.7%,總計3.73億支。儘管在美國缺席,華為仍然是全球第二大智慧手機供應商,並繼續縮小與三星的差距。旗艦智慧手機的不斷創新和價格創新高延長了手機更換週期。智慧手機最大的兩個市場,即美國和中國,2019年第一季的銷售額分別下降了15.8%和3.2%。 在2019年第一季,三星保持全球智慧手機龍頭的寶座,市占率達到19.2%。華為在全球前五大智慧手機品牌廠中同比成長幅度最高,成長44.5%,智慧手機銷量達到5840萬台。而華為智慧手機銷量在全球各地市場均有所斬獲,尤其在歐洲和大中華地區表現格外出色,其智慧手機銷售量分別成長69%和33%,華為繼續在大中華區占據主導地位,市占率達29.5%,協助其確保智慧手機榜眼的位置。 儘管2019年第一季三星智慧手機銷量下降了8.8%,但該公司仍然是全球第一的智慧手機供應商。另外,蘋果iPhone的銷量為4460萬台,同比衰退17.6%。Gartner認為,市場上iPhone的價格下降有助於推高需求,但還不足以協助iPhone恢復成長,蘋果正面臨更長的換機週期,因為用戶很難看到足夠的價值優勢來取代現有的iPhone。 Vivo在2019年第一季擊敗小米獲得第5名。該季Vivo銷售了2740萬部智慧手機,小米賣出了2720萬。最新功能,如顯示屏指紋掃描儀、滑蓋相機、快速充電和幾乎無邊框顯示,幫助Vivo在2019年第一季實現兩位數的智慧手機銷售成長。  
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簡化評估波形加速設計驗證 讓5G NR測試訊號符合標準

5G技術的宗旨是實現更快、更可靠的行動通訊。為了實現行動寬頻通訊,5G使用現有技術和新技術來達到極高的傳輸速率。然而,這些技術帶來新的測試需求,包括毫米波頻率測試、更寬的通道頻寬和複雜的多天線配置。 基地台和行動終端發射器和接收器的測試從模擬5G New Radio(NR)標準相符訊號開始。為了準確模擬訊號,測試設備必須支援通道編碼和多天線,並且必須允許以多種組合操作各種訊號參數支援複雜的測試設定。此外,需要計量等級的參考訊號,才能看到真正的待測裝置特性。強固的測試系統能產生支援各種測試情境的測試訊號,從元件特性分析、設計驗證、初期認證到大量生產測試。本文將探討如何成功產生5G NR測試訊號,並加速完成5G NR設計驗證。 簡化5G測試波形產生 加速NR設計驗證 3GPP規定用戶端設備(UE)和基地台(gNB)的5G NR測試要求。表1說明UE和gNB最低測試要求和相符性測試的技術規格(TS)。相符性測試文件規定了量測程序。測試方法包括執行測試、輻射測試或各種頻率範圍的混合測試。 每個文件指定發射器特性、接收器特性和效能測試要求。另外,第一部分為傳導測試,第二部分為輻射測試。第三部分用於NR UE在頻率範圍1(sub-6GHz)和頻率範圍2(毫米波頻率)互通,或NR和LTE之間的互通。 為執行相符性測試,3GPP指定測試案例所需的測試訊號。例如,3GPP定義了用於5G NR gNB發射器測試的測試模型(TM)和TS 38.141的5G NR gNB接收器測試的固定參考通道(FRC)。 為測試設定的實體通道需基於規格,包括邏輯通道、資源分配、酬載資料、頻寬元件、控制資源集合、基地台特定設定和RF參數。每個測試訊號有超過50個,有相關的頻寬和參數集(子載波間隔)的可調參數。支援預先定義、基於標準相符性測試設定的測試設備可以節省設定時間,確信量測符合標準。 圖1顯示FR1的5G NR TM1.1。整個無線電框架的圖形顯示位於左下角。x軸表示基於當前參數集的空隙,y軸表示資源區塊(RB)的值。大面積A區塊表示下行鏈路共享通道(DL-SCH),左下A區塊上的直線條表示下行鏈路控制訊息(DCI)。詳細的RB映射在右下角,包括小區塊B的解調變參考訊號(DMRS)和A的物理下行鏈路共享通道(PDSCH)。預先配置的設定可幫助產生符合3GPP 5G NR標準的訊號,以便如右上角所示,快速輕鬆地測試gNB、UE發射器和接收器。 圖1 用於5G NR,配備N7631C Signal Studio的5G NR TM配置 圖2說明用於gNB接收器測試的上行鏈路FRC,使用預先配置工具,測試工程師可簡單地選擇測試類型,如接收器靈敏度和通道內靈敏度,或特定測試案例的動態範圍,然後選擇具有指定子載波間隔的FRC、資源區塊數量、調變編碼機制和編碼速率。 圖2 PathWave 5G NR訊號產生嵌入式使用者介面的5G NR...
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2020智慧眼鏡市場爆發 見臻深耕眼球追蹤技術

眼睛是靈魂之窗,人和人溝通一定會使用眼睛,而大部分的動作之前也都是眼神先到位。但是在數位互動時,卻很少使用到眼睛,比方說使用手機、電腦時的操控都只能用手。原因就在眼球追蹤(Eye Tracking)技術目前多數成本高、體積大、耗電且很難整合。但透過視覺與聽覺傳達的影像和聲音才是最直觀、最常用的溝通方式。 對此,見臻科技(Ganzin)執行長簡韶逸表示,希望可以解放這個限制,讓眼球追蹤功能普及在人們的生活之中。預計2020年將會有大量智慧眼鏡推出,除了因為智慧型手機市場已趨於飽和,廠商紛紛尋求新產品,加上5G的出現,也讓大家開始思考手機以外的應用,智慧眼鏡可能就是答案。另外,光機技術的成熟也是智慧眼鏡市場可能在2020年爆發的推力之一,過去光機沒有辦法做到現在這麼小,隨著技術成熟,微小化光機更有機會整合在眼鏡上面。 簡韶逸認為,AR/VR是一個即將爆發的市場,而在AR/VR時代來臨之前,智慧眼鏡將會先大量登場。在PC時代的數位人機介面是滑鼠,智慧型手機時代則是觸控螢幕,下一個時代就該空出雙手,讓語音和眼睛派上用場了。語音辨識技術已經相對成熟,而眼球追蹤技術上有一段落差,見臻希望能彌補這個落差,讓眼球追蹤技術落實在智慧眼鏡這類AR/VR產品上。 簡韶逸進一步說明,眼球追蹤技術目前普及的困難在於耗電、成本、整合等面向。為了解決這些問題,見臻推出眼球追蹤技術解決方案Aurora,用兩顆CMOS感測器及一顆眼睛處理單元(EPU),使用外接電源的情況下續航力高達十個小時,機構簡單封裝小,相當容易整合。 且不同於其他解決方案,Aurora不是使用多顆IR LED照射眼部,接收反射的結構光,會有室外光線太強就接收不到的問題,Aurora只用一顆LED補光,用感測器拍攝眼部,可以避免環境光源干擾,所以室內外都能使用,同時減少LED數量也能大幅降低耗電量。 簡韶逸指出,眼球追蹤技術應該是像PC的滑鼠那樣的輔助角色,整合在裝置裡,占成本的10~20%才是合理的範圍,他相信見臻的解決方案一定能加速這個技術的普及。Ganzin這個名字源自台語的「眼神」,也取英文gaze的凝視之意,期許見臻不只做到眼球追蹤,更做到「眼神控制」,讓科技更符合人性。  
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專訪恩智浦物聯網及安全解決方案總經理Denis Cabrol MCU Base方案拓展語音應用

為拓展語音應用,Amazon目前正積極推動「Alexa Built-in Product」,也就是將Alexa內建置各式產品當中。Alexa Built-in產品使用方式與智慧音箱相同,消費者可使用喚醒詞「Alexa」,直接與產品交談,並立即接收語音回覆和內容。 然而,OEM業者要能迅速、輕易的將Alexa內建置產品之中,除了仰賴Amazon釋出相關雲端應用外,在硬體方面同時也需要一個好的開發套件,而NXP基於MCU的語音控制解決方案「Alexa for MCU Solution」便是為此而生。 恩智浦物聯網及安全解決方案總經理Denis Cabrol表示,採用i.MX RT處理器的語音開發方案,讓眾多OEM業者能快速將Alexa添加到旗下產品中,讓產品具有語音控制功能,讓更多消費者享受到語音應用,加強消費者的智慧家庭體驗。 芯科物聯網產品行銷及應用副總裁Matt Saunders表示,物聯網產品多樣,而如何降低開發複雜度與時間是主要發展方向。 Alexa Built-in Product是屬於比較輕量級的應用,而Amazon推出此概念,並非要取代智慧音箱,而是要讓消費者有更多選擇。因有些使用者不需太高的音樂播放品質,只想要單純的語音控制,Alexa Built-in Product這類的解決方案就可滿足他們的需求,同時成本也比較低。 然而,即便是單純的語音應用,當中也包含回聲、降噪,波束成型、遠場/近場等演算法。過往這類的演算法,多靠MPU處理,若是要採用MCU處理的話,一定會加掛一顆DSP。然而,不論是採用MPU或是MCU+DSP的方式,其成本都偏高,且MCU+DSP設計難度也較複雜,同時電路板的體積也較大,沒辦法嵌入至較小的設備中,為此,NXP便透過i.MX RT跨界處理器,打造基於MCU的語音解決方案。
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