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技術/市場布局馬不停蹄 資料中心傳輸更靈活/高速
物聯網、機器學習、人工智慧等新應用的興起,驅動了許多運算與資料處理需求,這不僅為資料中心產業鏈帶來新商機,但同時也帶來更多運算挑戰,資料中心對於靈活、高效運算方案需求日益增加;為此,資料中心方案供應業者紛紛推出更高效的連接技術/產品,並於Computex 2019大秀其成果與市場規畫。
搶占資料中心市場 Credo備齊連接方案
隨著資料量不斷成長,資料中心對資料傳輸量與速度的要求也跟著越來越高。對此,默升科技(Credo)已經備有創新技術的高效能、低功耗100G、200G、400G與800G埠連接解決方案的串列高速(SerDes)連接技術。
Credo總裁暨執行長Bill Brennan(圖1)表示,5G與AI時代來臨,自駕車技術更是蓄勢待發,這些都需要非常快的運算速度及龐大的傳輸量。因此Credo針對高性能運算需求的應用提供解決方案,其中包括了單通道(Lane)25G、50G及100G連接的100G、200G、400G以及為了迎接更高運算需求的800G埠(Port)網路平台,提供更大頻寬的可能性。
圖1 Credo總裁暨執行長Bill Brennan表示,5G、AI、自駕車等應用都需要非常快的運算速度及龐大的傳輸量,因此,該公司備有100G~800G的連接解決方案。
Bill Brennan更進一步說明,2019年將是400G需求大幅上升的一年,估計在三年之後銷售額將會達到3,500萬美元。另外,2022年也將會看到800G的需求開始上升。隨著單通道傳輸量需求愈大,競爭者也將跟著減少,因此Credo做足準備,抓緊即將來臨的機會。
同時,Credo的重定時器(Re-timer)與變速器(Gearbox)產品增加了安全性功能,並能夠以低功耗28奈米CMOS提供這些解決方案,使產品兼具安全性、高效能、低功耗並有良好的性價比。
Credo也提到,目前的資料中心如臉書(Facebook)、Google、FANG等都是單通道25G,使用0和1(NRZ)的編碼。但是資料量日益提升,Facebook和Google皆已開始布局單通道50G的機台,使用的編碼將變為00、01、10、11,意指對於連接技術的敏感度和容錯率要求也會更加嚴苛。
因應此趨勢,Credo宣布推出完整的PHY系列產品,其系列產品可支援從10G到400G埠連接的IEEE802.1AE MACsec(Media Access Controller Security)與IPSec(Internet Protocol Security)標準協議。新系列產品可滿足下一代高速、關鍵任務(Mission-critical)網路基礎設施中各種乙太網數據連接配置的安全性要求,包括來自於企業、雲端運算數據中心、商業和政府的網路部署服務商的要求。Credo全新的MACsec整合最新的256位元AES技術,提高了數據安全性,以確保伺服器,交換機和路由器之間的關鍵高速數據傳輸安全。
同時,Credo更展示了旗下最新一款能連接100G對25G(4×25G)的連接方案,讓100G的設備可以直接與25G的設備連接,無需另外的轉接設備,讓連接更加彈性。
Marvell看好邊緣資料中心潛力
另一方面,為強化市場布局,在日前宣布將旗下Wi-Fi/藍牙事業賣給恩智浦(NXP)半導體後,Marvell業務更加聚焦在資料中心等基礎建設領域。在x86架構主導的伺服器市場上,採用Arm架構處理器的伺服器數量仍相當有限,但隨著軟體大廠如紅帽(Red Hat)、微軟(Microsoft)等對Arm架構的支援越來越完整,Arm處理器在伺服器、超級電腦市場上的能見度正在提升。邊緣資料中心更是被Marvell寄予厚望的新市場。
Marvell伺服器處理器事業群副總裁Gopal Hegde(圖2)表示,如果單就硬體運算效能而言,Marvell旗下專為伺服器應用所設計的ThunderX系列處理器,不僅表現不遜於同等級的x86處理器,甚至在I/O性能、I/O數量、每瓦效能、整體持有成本(TCO)方面,還有過之而無不及。但對伺服器應用來說,除了硬體之外,軟體生態的支持也是關鍵,而這確實是一道需要時間跨越的門檻。
圖2 Marvell伺服器處理器事業群副總裁Gopal Hegde(圖左)指出,Marvell目前聚焦在基礎建設市場。圖右為Marvell伺服器處理器事業群產品管理與市場總監周立新。
歷經過去數年努力,現在已經有越來越多軟體業者看見Arm架構在伺服器市場的發展潛力,進而願意為Arm架構伺服器提供更完善的支援。事實上,跟幾年前相比,現在Marvell在推廣Arm架構伺服器CPU的時候,已經幾乎不必操心軟體問題,因為紅帽、微軟與為數眾多的伺服器應用軟體開發商,已經可以提供適用於Arm運算架構的解決方案。
軟體支援的問題獲得解決,加上Marvell現在的策略更聚焦在伺服器、資料中心、超級電腦等基礎建設市場上,使得Marvell更能專心發展最新的技術。舉例來說,Marvell在幾個月後將會推出ThunderX3處理器,採用台積電的7奈米製程技術,並支援PCIe Gen4。相較之下,目前伺服器所使用的PCIe匯流排,大多還停留在Gen3。至於支援PCIe Gen5跟DDR5記憶體的ThunderX系列處理器,則預定在2021~2022年之間推出。Hegde很有信心地表示,Marvell在產品發展時程上,絕不會落後x86陣營。
除了技術跟產品之外,在應用市場方面,Hegde特別指出,邊緣資料中心將會是對Arm架構特別有利的應用市場,且隨著串流式服務,例如串流遊戲、串流影音大行其道,相關服務業者對邊緣資料中心的需求將會明顯成長。
為何Arm架構比x86架構更適合用在邊緣資料中心?Hegde解釋,因為目前絕大多數用來接收串流服務的用戶端裝置,都是Arm架構的終端,例如智慧型手機、平板電腦。因此,對串流服務供應商來說,在邊緣資料中心採用Arm架構的處理器,在應用服務的相容性方面,是完全不必擔心的。
事實上,目前資料中心以x86處理器為主流,很大的原因之一就在於x86個人電腦(PC)的普及。資料中心跟終端採用同樣的處理器架構,是最不會產生相容性疑慮,也最具經濟效益的選擇,也是許多原本與x86架構在伺服器市場上競爭的其他處理器架構,最後紛紛敗下陣來,轉攻某些利基市場的原因。
Hegde相信,同樣的歷史會在邊緣資料中心領域重演,因為這類資料中心的伺服器要服務的用戶端裝置,大多數不是PC,而是手機、平板乃至各種OTT機上盒。
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。
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。
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。
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。
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...
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。
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...
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。
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。












