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毋須破壞分割樣品 3D X-ray檢測內部異常更精確

以非破壞性X-ray透視的技術,再搭配光學物鏡提高放大倍率進行實驗檢測,其實驗過程是將待測物體固定後進行360O旋轉,在這過程中收集各個不同角度的2D穿透影像,之後利用電腦運算重構出待測物體。 3D X-ray檢測試驗 毋須破壞分割 3D X-ray可以檢測哪些產品呢?以宜特科技為例,從2017年開始,使客戶執行3D X-ray檢測的上千件產品,除了一般IC外、包括3D IC、MEMS,甚至到PCB、PCBA、鋰電池/塑膠製品、系統成品,都不用破壞分割進行檢測。 至於那些材質產品,不適合用3D X-ray進行檢測?由於X-Ray的物理特性關係,當待測物同時存在高、低密度材料時,此時就不容易觀察待測物裡的低原子序屬性的材料,如矽Si(原子序14)、鋁Al(原子序13),所以要檢測Silicon Die或鋁線(Al Wire)就不適合用3D X-ray。 也就是說,如果已經封裝過的IC,由於裏頭存在高密度材質,包括Substrate、導線架(銅合金)、散熱片等,此時相對屬於低原子序的鋁線,就難以3D X-ray成像。 3D X-ray檢測內部缺陷 快速又有效 3D X-ray是判斷產品內部缺陷分析有效率且快速的方法,可檢測待測物內部結構及是否有缺陷、空洞(Void)、Crack、Open等異常。詳列如下: .IC封裝中的缺陷檢驗如:打線的完整性檢驗、電測異常(Open/Short)、黑膠的裂痕、銀膠及黑膠的氣泡。 .PCB及載板(Substrate)製程中產生的缺陷,如線路製程不良、橋接、開路、電鍍孔製程品質檢驗、多層板各層線路配置分析。 .電子產品開路(Open)、短路(Short)或不正常連接的缺陷分析。 .錫球陣列封裝(BGA)及覆晶片封裝(Flip Chip)中錫球的完整性分析,如錫球變形、錫裂、錫球空冷銲、錫球短路、錫球氣泡。 .密度較高的塑膠材質破裂或金屬材質空洞檢驗。 檢測鋰電池內部異常 3D X-ray可在不破壞產品並且清楚觀察到電池內部的異常。常見的鋰電池設計包含正極板、負極板、電解液及隔離膜。組裝方式是先將正負極板與隔離膜疊放或繞捲於罐體中,再注入電解液。隔離膜主要的功能為避免兩極接觸並確保離子可以在其中傳遞。雖然隔離膜與電化學反應沒有關係,但結構及性質均會影響到鋰電池的效能。 藉由3D X-ray的檢測,宜特科技提供的本案例觀察到鋰電池(參見圖1、2)極板產生裂縫(Crack)並且有發現異物(Particle)。 圖1 電池內部正負極板彎曲導致裂縫(Crack),並且在極板與隔離膜之間發現異物存在(Particle)。 圖2 電池內部3D影像,內部發現極板產生裂縫(Crack)且發現異物(Particle)。 觀察工程塑膠製品內部結構 工程塑膠(Engineering Plastics)泛指為機械工程材料所使用作為機械結構的塑膠(如PC、PMMA、ABS、POM、PBT、TPU),本文案例為醫療用精密塑膠射出成型產品,為符合醫療高溫殺菌且不會變形的需求,故選用耐高溫、尺寸穩定性較高的PSU,藉由3D X-ray,觀察出塑膠成品內部結構及裂縫(Crack)、空洞(Voids)等缺陷。 觀察消費類電子裝置光學鏡頭內部結構 3D X-ray也可用於光學鏡頭檢測。目前消費型電子產品搭載的光學鏡頭(Optical Lens)大致分為玻璃(Glass)鏡片與塑膠(PC、PMMA)鏡片兩種材質,每顆光學鏡頭依設計約有5~6片鏡片組成,從初期光學設計、模具的精準度到鏡頭的組裝,每個環節都很重要,組裝時每個鏡片有無傾斜、光軸心對焦是否精準、符合設定的調制轉換函數(MTF)。模組廠在組裝過程由於技術門檻及複雜度甚高,稍有不慎將導致良率降低。為此廠商須在組裝過程中,進行內部結構觀察,本文提供的案例為利用3D X-ray,在鏡頭組裝完成後,輕易的觀察到內部鏡片結構。從圖3可觀察各鏡片與鏡群之間組裝過程是否有瑕疵。 圖3 光學鏡頭內部由5片鏡片組成,組裝過程需確認每個鏡片之間有無傾斜,光軸是否精準。3D影像可清楚觀察內部結構。 觀察PCBA內部異常 印刷電路板(Printed Circuit Board, PCB)產業不斷成長,各種家用電器對於在材料、層數、精密度與BLR(Board Level...
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提高無線SoC整合性 芯科加快IoT產品開發時程

高整合性無線(Wireless)系統單晶片(SoC)有助於加速物聯網(IoT)設備、產品開發,實現更多應用。為此,無線晶片供應商紛紛強化旗下無線SoC設計,朝效能更好、整合性更高,但依舊保持低功耗、小體積等優勢發展,像是芯科科技(Silicon Labs)便於近期發布新一代Wireless Gecko平台--Series 2,降低物聯網產品設計成本與複雜性。 芯科科技(Silicon Labs)物聯網產品行銷及應用副總裁Matt Saunders表示,物聯網產品有多種需求,像是易於開發和部署、靈活、可靠、可維護的RF連接、使用壽命長;同時還要低功耗、小尺寸、低成本等。為滿足上述條件,並加速產品開發時程,高效、高整合性的無線SoC可說相當關鍵。 新推出Series 2支援多重協定,像是Zigbee、Thread和Bluetooth網狀網路的EFR32MG21 SoC,以及專用於藍牙低功耗和藍牙網狀網路的EFR32BG21 SoC,以滿足閘道、集線器、照明、語音助理和智慧電表等物聯網產品設計;同時透過高度整合的SoC選項和軟體再利用簡化互聯產品設計,使RF通訊更可靠和節能。 另外,針對備受重視的IoT安全,該產品也添加更多防護功能,例如專用安全核心,可實現比軟體技術更快、更低功耗的加密;真正的隨機亂數產生器,使設備認證金鑰不易遭受攻擊;安全啟動載入,確保韌體映像和遠端更新的可靠度;存取控制的安全調試,有助OEM阻擋對終端產品的未經授權存取等。換言之,利用接腳和軟體相容、具備其他專用安全技術的Series 2和模組,使開發人員能設計具備強化安全功能的新一代互聯產品、提升消費者信任度並擴展物聯網應用規模。 Saunders說明,毫無疑問地,隨著物聯網裝置的應用和多樣性日益增加,開發人員需要更靈活的解決方案,才能快速設計出具差異化的產品並加快上市時程,同時還須降低成本和設計複雜性;而該公司所推出的全新Wireless Gecko平台,提升了多種設計條件,包括無線效能、軟體再利用、RF通訊可靠度及增強安全性,加速物聯網的開發、部署及採用。
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戴偉民:RISC-V產業鏈開創AIoT開放架構典範轉移

PC時代WinTel的軟硬體架構在PC/NB產品上主導資通訊產業發展,其後行動通訊接手成為下一個主流,Android與ARM成為智慧型手機的兩大支柱;而進入人工智慧與物聯網時代,下世代的軟硬體架構變革,將由強調自主、可控、繁榮、創新的RISC-V架構,帶領開創智慧與聯網無所不在的全新AIoT時代。 AIoT無疑是下一波產業的大浪潮,物聯網破碎化的特性,讓軟硬體架構醞釀新的典範轉移,芯原微電子董事長戴偉民在Computex 2019由台灣RISC-V聯盟、台灣物聯網產業技術協會主辦的「2019 新嵌入式智慧解決方案論壇 RISC-V x AIOT/5G」研討會中表示,PC時代的x86架構自主性低、不可控,軟硬體掌握在微軟與Intel手中,導致行動通訊時代來臨時,省電的RISC架構結合開放的Android系統,以智慧型手機為載體,帶領行動通訊時代的發展。物聯網更強調開放,於是從運算核心底層就開放的RISC-V架構,成為各界看好的物聯網時代硬體架構主流。 芯原微電子董事長戴偉民表示,從運算核心底層就開放的RISC-V架構,被看好成為物聯網時代新硬體架構主流。 Arm架構在過去發展的歷程中,建構了一個名為Linaro的產業推動聯盟,配合IBM、Google等大廠,投資大量的金錢和人力,讓Arm的軟硬體架構在聯盟的平台上獲得良好的發展。並透過大學校園的推廣,主動提供工具、教材與設備,讓學生在養成階段長期接觸Arm架構,成為後來市場推廣最好的種子。戴偉民直言,RISC-V產業鏈的完整性與豐富度現階段發展與Arm還有一段差距,希望可以仿造Linaro的模式,推動軟硬體平台與人才的發展。 1979年,美國加州大學伯克萊分校的David Patterson教授提出了RISC概念,也就是精簡指令集架構,2010年,該校研究團隊推出RISC-V指令集,也就是第五代RISC架構,2014年,正式發布第一版RISC-V用戶手冊,2015年,非盈利性組織RISC-V基金會成立,已有150餘家會員企業,並陸續推出商業化產品,2016年,RISC-V成為印度的事實國家指令集;美國、歐洲、俄羅斯等國家開始全國推行,戴偉民解釋,2018年RISC-V在中國逐步商業化,如杭州中天微CK902,華米黃山1號晶片的推出都是採用RISC-V架構。 RISC-V架構強調自主、可控、繁榮、創新,已獲得許多廠商支持。 2018年10月,中國RISC-V產業聯盟在上海成立,當地政府還推出RISC-V的扶植政策,戴偉民分析,IoT的破碎化和AI需要的異構運算,是RISC-V崛起的良機,Arm架構很難因應萬物聯網的多樣性軟硬體架構,完全開放的RISC-V架構,可以有許多廠商在共同的開放性基礎上,發展專用的硬體核心與軟體平台。根據非正式的統計,中國已經有超過300家公司在關注RISC-V或以RISC-V指令集進行產品開發。 台灣與大陸在AIoT的趨勢之下,可以自身的優勢為基礎,進行緊密的合作,戴偉民解釋,物聯網裝置與商機將遠大於PC或智慧型手機,掌握物聯網的軟硬體架構核心,就能掌握AIoT的發展機會。RISC-V才剛起步,與x86、Arm架構並不存在取代與競爭的問題,透過合作甚至可以共用某些基本指令集,在多樣化的物聯網產業中發展更彈性且高度成本效益的解決方案。
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產品未出就受業界青睞 蘋果AR智慧眼鏡先聲奪人

一項針對擴增實境/虛擬實境(AR/VR)業內人士所做的調查報告顯示,蘋果(Apple)智慧眼鏡雖然還未推出,但已有43%的人想選擇該公司的產品,進行相關產業應用,躋身前三大最重要的智慧眼鏡平台之列,僅次於微軟(Microsoft)HoloLens和Magic Leap。 蘋果智慧眼鏡產品雖然還未推出,但已獲得43%業界支持。資料來源:Digi-Capital(5/2019) 這是由矽谷專門進行AR/VR市場研究的顧問公司Digi-Capital,和擴增實境世界博覽會(Augmented World Expo, AWE)主辦單位,在2019年第二季針對AR/VR業內人士所共同進行的一份調查,突顯出蘋果在業內支援方面的競爭優勢。 Digi-Capital董事總經理Tim Merel指出,消費性智慧眼鏡要擴大市場規模,有五大挑戰:包括超強裝置、全天候電力、行動連結力、應用程式生態系,以及價格。從這五項挑戰來看蘋果可能推出的智慧眼鏡產品,就不會對這項調查的結果感到意外。 Merel認為,一款超強裝置能獲得較多市場關注;雖然蘋果近幾年的產品呈現出演進而非革命性的創新,但優良的設計品質仍是表現出眾。而唯有蘋果能推出像蘋果一樣品質的產品,因此其智慧眼鏡若問世,品質勢必一如既往。 至於電力挑戰,則可透過「與智慧手機連結」的產品形式來解決。Merel進一步分析,在電池技術未有重大突破之前,一副輕巧且處理大量AR作業的獨立式AR智慧眼鏡,若沒有額外使用電池包或可熱插拔電池模組,是很難維持全天運作。除非蘋果檯面下擁有秘密的電池技術,否則與智慧手機連結的智慧眼鏡,將會是克服目前電池技術挑戰的務實設計方案。 而如果是採用「與智慧手機連結」的產品形式,則行動連結力就不成問題。另外,5G網路的商用也會對行動連結力帶來正面幫助。 應用程式生態系對蘋果來說,更是一大強項。蘋果iPhone原本就建立起相當完整且龐大的應用程式生態體系,再加上自2017年開始,該公司就已發布ARKit套件供開發人員建立各種AR應用,因此整體生態系至2020年底時,已擁有約3年的ARKit開發經驗,一旦蘋果推出智慧眼鏡,開發者生態系的支援將可隨時就緒。 Digi-Capital調查報告也指出,2019年蘋果ARKit的安裝量預估將接近750萬台,2020更將上看8億台;與Google ARCore相比,後者至今安裝量大約4億台,但ARKit的平均用戶貢獻度(ARPU)是ARCore的一倍。Merel相信,蘋果完整的生態體系可以減少開發者在投入一個新的蘋果周邊平台開發上的擔心。 最後在價格方面,Merel分析,蘋果智慧眼鏡可能會是至今最貴的蘋果周邊(例如比Apple Watch貴,但比iPhone便宜),因此不會所有人都願意花錢買兩個裝置,這會限制創新者和早期採用者在產品上市後1至1年半的購買量。不過,隨著市場發展,蘋果會採取典型的價格策略來吸引更多早期採用消費者,預估2023年可賣出數千萬副智慧眼鏡。
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Imec高能量密度固態鋰金屬電池 提升電動車續航力

電動車技術日益進步,對電池續航力與效能的要求也跟著提升。Imec日前推出新款高能量密度固態鋰金屬電池,大幅提升固態電池能量密度至400Wh /L,協助促進電動車發展。 Imec是奈米電子、數位和能源技術領域的研究和創新中心,同時也是EnergyVille的合作夥伴,Imec日前在歐洲電動汽車電池高峰會(European Electric Vehicle Batteries Summit)發表了固態鋰金屬電池(Solid-state Li-metal Battery),此新款電池在0.5C(2小時)的充電速度下具有400Wh/L的能量密度。 Imec還宣布已經開始與哈瑟爾特大學(University of Hasselt)合作,並在位於比利時的EnergyVille固態電池校園實驗室中優化材料並提升其技術。Imec的固態電池發展藍圖是希望能超越液態鋰離子電池性能,並在2024年達到在2~3C的充電速度下有1000Wh/L能量密度的目標。 由於現在的可充電鋰離子電池技術仍有改進的空間,還不足以顯著改善電動汽車的續航力和自主性。因此,Imec正在努力用固體材料代替液態電解質,藉此提高電池的能量密度,使其超越液態電池的能量密度。 Imec研發中心研發的固體奈米複合(Nanocomposite)電解質具有高達10mS/cm的極高導電率。使用新材料的優點就是它可以以液體的型態通過濕化學塗層,只在電極中已經就位時才轉化為固體。 Imec透過將固體奈米複合電解質與標準磷酸鐵鋰(Ithium Iron Phosphate)的陰極和鋰金屬的陽極結合,現已製造出改良電池,其能量密度為400Wh/L,充電速度為0.5C。 Imec以及EnergyVille的科學總監Philippe Vereecken表示,新電池的成功證明了新的電解液可以用於製造高效能電池。而Imec目前並在位於比利時的EnergyVille校區的固態電池實驗室中有一個300平方公尺的試驗性生產作業線(Pilot Line),幫助Imec提升電池效能,試驗性生產作業線採用類似液態電池的製造技術,因此不用昂貴的投資成本就可以從液態電池的開發轉換成固態電池。
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TrendForce:電動車帶動IGBT產值2021年突破52億美元

根據TrendForce旗下拓墣產業研究院報告指出,電動車已成為汽車產業未來的主要成長動能,預估在2021年將突破800萬輛,為2018年的兩倍。由於電動車除了電池與發動機外,關鍵零組件以IGBT功率元件最為重要,其使用量約為傳統內燃機引擎汽車的5至10倍之多,因此將帶動IGBT市場總值持續成長,預估2021年IGBT的市場總值將突破52億美元。 拓墣產業研究院指出,電動車使用到IGBT的裝置主要有五項,包含逆變器、直流/交流電變流器、車載充電器、電力監控系統以及其他附屬系統。其中,逆變器、直流/交流電變流器以及車載充電器對電動車性能表現影響最為關鍵,在配合高電壓高功率的工作條件下,功率元件的採用需替換成IGBT元件或IGBT模組,對IGBT元件的需求量最大;而電力監控系統與其他附屬裝置如水幫浦、空調壓縮機等在設計上雖然與過往差異不大,但由於輸入電源變更為高電壓的車用電池,因此承受電力的功率元件也需更改為適合高電壓工作範圍的IGBT功率元件,挹注IGBT市場需求。 就供應鏈來看,電動車IGBT元件的主要IDM供應商為Infineon、ON Semiconductor、Fuji Electronic、STMicroelectronics、DENSO、BYD等。其中Infineon在整體IGBT市場市占率達三成居於首位,提供IGBT元件與IGBT模組;DENSO與BYD雖為汽車製造商,但對於電動車使用的IGBT元件也有自行設計製造的能力,是少數從汽車製造跨足半導體領域的廠商。 另外,由IDM廠委外代工IGBT元件供應鏈包含晶圓代工廠世界先進、茂矽等台系廠商,中芯、華虹半導體等陸系大廠則供應其國內需求。在電動車IGBT模組部分,有Mitsubishi、SEMIKRON、Danfoss、CRRC等專門從事IGBT模組化供應給客戶。 根據拓墣產業研究院的統計,2016年至2018年,電動車數量年成長率分別為28%、29%、27%,對照2015年以前的年成長率僅個位數,推升IGBT總值大幅成長。2018年全球IGBT市場總市值規模約47億美元,年成長率達16%。  
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AI語音觸發技術發威 聲控辨識反應一清二楚

然而,由於聲控所需之系統效能與一般語音辨識截然不同,因此,聲控專用演算法必須重新設計才能夠滿足客戶需求,因此掀起目前All-in-one聲控方案研發熱潮。 為此,半導體業者便開發出一套優異抗噪能力之語音觸發詞聲學模型,與ARM處理器及MEMS麥克風結合且毋須連接網路,也毋須回音消除的專屬DSP晶片之低成本聲控方案;其模型經由深度學習演算法訓練並加強噪音辨識能力,成功提升SNR=0dB的高噪音環境下觸發詞辨識率高達98%,並且在160毫秒之內做出反應,此模型適用於智慧空調或汽車導航等喧鬧環境下的聲控系統。 聲控應用增 AI-base語音觸發技術亮相 本文將以東芝半導體為例,圖1表示東芝在過去半世紀如何發展影像以及語音方面的AI技術,也列出相關產品的主要成果。經過三次人工智慧研究的熱潮期,自動辨識的主流技術從人工的Rule-base經由半自動的Model-base,進化成全自動的AI-base,後者之優勢是利用Big Data與超級電腦的巨大演算能力,快速訓練出數學模型之隱藏層的內部變數,模擬人類大腦所具有之非線性問題的推論能力,突破性的改善自動辨識率。 圖1 東芝AI技術發展圖 雖然語音自動辨識技術採取了上一段所提及的AI-base,但其產品的行銷策略與影像不同。因此,東芝把「聲控」視為語音辨識應用當中的「藍海」,自行研發離線式語音觸發(Voice Trigger)相關軟體技術,並推出第一代解決方案。此演算法所需之CPU能力遠低於影像辨識,雲端所訓練之聲學模型也不需經由硬體IP化,可直接載入軟體Library至ARM-A9或M4等級的微處理器平台。 舉例而言,亞馬遜推出的Echo或是Google Home等智慧音箱,無論是詢問天氣狀況還是搜尋附近咖啡店的地址,這些所謂「語音助理」服務不外乎是辨識使用者發出的語音內容,在網路上找尋答案,並把資料格式轉換成語音之後播放給使用者聽。 此時,讀者也許會試想,為何不將智慧音箱的語音辨識能力,直接用於「聲控」家電?智慧音箱也可以瞭解使用者的指令,並透過Wi-Fi而控制客廳的燈泡開關,甚至調整空調的室溫或風向等。那麼,這種智慧音箱+無線聲控的方式與「語音觸發」模組的差異在哪?聲控模組又適合何種情況或應用方面?以下將說明兩者差異。 如圖2上方所示,當使用智慧音箱並想變更空調溫度時,使用者會發現空調端的反應並不即時。主因是極為複雜的控制流程;智慧音箱本身不支援語音辨識功能,反而需要雲端AI幫忙,這意味著使用者所發出的語音資料(步驟1)需要先上傳至雲端(步驟2),經由雲端AI處理語音並辨識出其內容(步驟3)之後再度下載到智慧音箱(步驟4)。 圖2 智慧音箱vs語音開發 由於智慧音箱與空調機之間有一定距離的存在,所以還需要經過Wi-Fi或其他無線通訊協定並傳送指令至空調機之後才能完成室溫調整的工作(步驟5)。該方式除了反應緩慢之外,也必須經過外線網路,這不僅容易遭遇駭客入侵並增加個資外洩的風險,還會產生雲端之間的通訊費用以及無線通訊模組成本的增加。 如圖3下方所示,語音觸發與智慧音箱的不同在於,空調本身內建一套具有「語音觸發」能力的聲控模組;輸入使用者語音(步驟1)後,便不須經過遠端AI設備並直接辨識語音內容(步驟2),立刻完成室溫調整的工作(步驟3)。原本需要五個步驟的聲控流程,省下雲端之間的來回路徑。除了提升反應速度及網路安全,也節省了通訊費用與無線模組的成本。 圖3 語音觸發軟體縮短反應時間 透過語音觸發提升聲控反應時間 為此,東芝的語音觸發軟體採取了各種效能優化的措施,除了能避免外線網路所造成的延誤時間之外,還能進一步縮短聲控的反應時間。如圖3上方所示,一般語音辨識通常必須經過四個步驟:(1)偵測並暫存語音、(2)語意分析、(3)得分評比,以及(4)答案判斷。若使用者的目的不是AI對話而是聲控,則可讓語音辨識步驟更為簡化,以不影響其辨識效能之方式進而改善反應速度。 首先第一步廢除Talk Switch。一般語音辨識裝置如iPhone Siri會搭配一個Talk Switch,使用者按下其開關之後才能啟用語音辨識功能,其目的為不使用時以關閉相關功能而降低消耗電流。東芝的聲控模組不採用Talk Switch,當使用者啟動機器,整個聲控模組以及語音觸發功能也會自動開啟。此模組會一直保持待機狀態並不會進入休眠模式,當模組一接收到語音就會立刻「觸發」模組,並開始辨識內容,聲控反應更加敏捷。 第二點是不使用緩衝記憶體。語音辨識主要目的通常是辨識句子。因為句子是由多數單詞所組成,所以聲控模組必須先把整個句子暫存到緩衝記憶體,再利用語法解析器分解成一個個的單詞,才會開始進行語意分析並辨識句子的內容,這演算法勢必會產生緩衝時間,延誤反應時間。但聲控時所使用的語句,與一般語音辨識不同,是少數、預先定義而不變的觸發詞,因而不採用緩衝記憶體結構而立刻進行語意分析,進而達到反應速度大幅改善。 第三點是不做得分評比。Model-base或AI-base的語音辨識法,包括東芝的語音觸發,都是以相似度分數的高低來表達答案的正確性。相似度分數越高,正確性也就越高。得分評比通常被使用在多數觸發詞的聲控機器;它的作用是在FRR(False Rejection Rate,使用者發話,機器卻無反應)較高的環境之下,先降低「門檻指數」讓機器容易同時偵測到多數的可能答案,再依照相似度排列所有答案並選擇相似度最高為正確答案。 接著,將此得分評比的步驟改為選項;若使用者的機器只須辨識兩到三個少數觸發詞的話,語音觸發軟體可省下此步驟,直接選出大於門檻指數的觸發詞作為答案,進一步加快語音觸發的處理速度。如圖3下方所示,東芝的聲控模組經由以上三個加速措施而在160毫秒內做出反應,在相同的辨識率條件之下,目前優於任何聲控方案商的反應速度。 聲控效能驗證結果 圖4為東芝模組的聲控效能實驗結果。我們選用了圖中的十個中文喚醒詞,並調整過靈敏度門檻指數,設置本機於空調機器旁邊,再將空調風量設為最大值來進行實驗。在S/N值約為0dB的實驗環境中,邀請了十個人,從距離空調1、3、5公尺的地方發出10種喚醒詞各三次,並重複此實驗。實驗取得了300次取樣母數,再將其辨識成功次數以百分比呈顯在圖表上。 圖4 語音聲控實驗結果 值得一提的是,此模組雖然只使用Knowles製的廉價MEMS麥克風,也沒有做任何麥克風相關的設計優化,卻呈現了良好的辨識率(AC_High_1M:98%)。這是因為AI-model在雲端被訓練時,已將各種類型的風切聲加入至聲學模型中,使其有萬用型抗噪能力,相信此一成果將會改變語音辨識的設計概念。現在的聲控模組,融合了類比麥克風及數位演算平台,為了噪音消除,類比麥克風負責波束增強,雜訊濾波等語音處理的前端工作。若後端演算法的抗噪能力不夠理想,就必須加強前端類比麥克風的抗噪功能來輔助後端的不足。 但問題在於,一般類比元件的電氣特性易受其材料的影響而難以實現品質控制,聲控優化於是成了一項難題,更成為了系統研發上的瓶頸;而此一聲控模組方案,方便系統製造商就近享有與類比麥克風同等的噪音消除效果。 圖5表示東芝的語音觸發聲控模組所採用之高階及中低階處理器。TZ2100可扮演一顆聲控晶片的角色,也可負責智慧家電的系統處理,如顯示面板、錄放多媒體資訊等。圖5左方所示,智慧家電的系統開發者一旦採用TZ2100聲控模組方案,便可取代原有家電MCU的所有功能,也能進一步降低整體系統的硬體成本。另一款中低階處理器TMPM4G6則具備兩項優點,分別是低成本及Time-to-Market。在晶片成本方面,雖然TMPM4G6模組保留可足夠於執行語音觸發軟體的記憶體容量以及MEMS麥克風的連接介面,卻也犧牲了較少使用的各種IP並降低晶片的製造成本,故成了針對聲控用途的另一低成本選擇方案。 圖5 語音聲控模組基本架構 (本文作者為台灣東芝電子技術行銷處新事業部副協理)
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搶攻半導體/汽車/航太測試商機 NI結盟力推專用測試機台

NI年度技術和用戶大會NI Week日前於德州奧斯丁落幕。對台灣的讀者而言,本次大會期間最重要的展出重點在於該公司正式發表其針對5G毫米波測試需求所設計的向量訊號收發器(VST),並已與半導體測試設備大廠東京威力科創(Tokyo Electron)、探針卡大廠FormFactor及機械手業者Reid Ashman合作推出適合5G毫米波元件量產使用的晶圓測試系統(圖1)。 圖1 NI和東京威力科創、Reid Ashman及FormFactor攜手推出的5G毫米波晶圓ATE系統。 毫米波晶圓測試挑戰有解 隨著晶片製造商競相將5G毫米波技術商用化,相關晶片的開發商面臨艱鉅挑戰。不僅要加速產品開發時程,更要對晶片進行完整測試,找出KGD,否則在封裝時可能會在Bad Die上浪費大量成本。因為毫米波RF IC將會採用AiP封裝,把天線整合到晶片封裝內,使得AiP封裝的單價比目前RF晶片所使用的封裝高昂許多。 NI發表的新一代VST可同時適用在研發實驗室跟量產生產線上,簡化了量測跟自動化作業的負擔。該VST整合了RF訊號產生器、訊號分析器,可在高達44GHz的頻段上提供1GHz瞬間頻寬。這些特性使得該款VST非常適合量測5G毫米波訊號。 此外,新的VST原生整合於NI的半導體測試系統(STS),因此可以和其他半導體測試設備輕鬆結合,構成完整的自動化測試系統。在NIWeek期間,NI便發表了一套與東京威力科創、FormFactor、Reid Ashman共同推出的毫米波RFIC自動化測試系統。 由於NI的毫米波VST具備整合式切換功能,最高可支援32個通道,不僅可以精準測量波束成型、相位陣列等5G毫米波通訊的必要功能,量測速度也遠比一般專為實驗室研發設計的解決方案來得快,因而使NI能夠拔得業界頭籌,與合作夥伴推出可應用在量產上的5G毫米波測試方案。 值得注意的是,雖然業界一直傳出,5G毫米波的量測將從傳統接觸式量測走向OTA非接觸式量測,但在晶圓級測試端,OTA技術與其配套的發展並不順遂。反倒是傳統接觸式量測,能取得更好的量測結果。NI這次與其他半導體設備廠共同推出的方案,就是採用接觸式量測。 NI半導體測試研發總監Joel Sumner表示,由於業界的5G毫米波方案面臨相當緊迫的上市時程壓力,在晶圓測試階段,恐怕已經等不及OTA技術成熟,因此接觸式量測方案還是比較實際的技術選項。採用毫米波VST的自動化晶圓級測試系統,將鎖定晶圓代工廠與IC封測廠作為主要客戶。 NI/蔚華結盟 共拓ATE市場 另一方面,NI與台灣半導體測試解決方案專業品牌蔚華科技也在NIWeek 2019年期間宣布結盟,未來蔚華將負責NI大中華區的半導體測試系統STS經銷,搭配蔚華科技現有之分類機、針測機、探針卡等產品,提供客戶更多元的半導體測試解決方案及服務。 NI半導體事業首席行銷David Hall(圖2右)表示,蔚華科技在大中華區擁有廣泛的通路,並且有相當深厚的技術累積,有能力協助IC設計業者與專業封測廠(OSAT)打造完整的測試解決方案。中國半導體市場擁有雄厚的發展潛力,蔚華在此市場深耕多年,不僅有完整的通路布局,亦有一流的技術支援服務能力。因此,與蔚華合作,將對STS業務在大中華區的推動產生相當大的助益。 圖2 NI與蔚華宣布結盟,共同在大中華區拓展半導體ATE市場。圖左為蔚華總經理陳志德,右為NI半導體事業首席行銷David Hall。 蔚華科技總經理陳志德(圖2左)則表示,NI在RF相關測試領域在業界居於領先地位,因此雙方的合作將由射頻測試作為起點,逐步擴大到MEMS、PMIC等其他類比/混合訊號IC測試上。至於在推廣策略方面,將先以IC設計業者為起點,再逐漸擴展到專業封測廠(OSAT)。 陳志德解釋,IC設計業者在完成晶片設計,並從晶圓代工廠取得工程樣品後,也會有內部的晶圓測試需求,故通常會購置少量測試機台。而OSAT業者的測試機台採購,通常是跟著IC設計客戶走的,若IC設計業者使用某家晶圓測試設備供應商的產品,OSAT往往也會跟著使用同樣的測試設備。因此,協助IC設計業者導入NI的STS,將是蔚華現階段的主要目標。 大型IC設計業者通常會有一小組專門人力,負責某些比較機密的測試程式撰寫,其他較不具敏感性的部分,則交給像蔚華這種具有測試程式開發能力的晶圓測試解決方案供應商接手;如果是比較小型的IC設計業者,則往往是完全外包給解決方案供應商來撰寫。因此,晶圓測試解決方案供應商,不管是設備原廠或代理商,都必須具備相當的技術服務能力,才能滿足客戶需求。 Hall則指出,NI與蔚華的技術團隊將密切合作,以確保大中華區的用戶能獲得最完善的技術支援,並期待雙方的合作範圍能擴展到RF以外的其他晶片測試領域,且在地理區上能進一步擴展到大中華區以外的市場,例如東南亞市場。不過,中國的5G RF測試市場潛在規模可觀,目前雙方最重要的工作,是確保STS能夠抓緊5G RF測試需求的熱潮,在市場上取得一席之地。 進軍專用測試市場 NI追求營運更上層樓  NI的PXI量測設備和LabVIEW軟體向來以配置靈活和簡單易學為其最大特色,並廣泛應用在科學研究與各種工程領域。但隨著應用變得越來越複雜,加上客戶的開發時程壓力與日俱增,使得NI在最近幾年,逐漸開始針對特定垂直產業的需求,推出完整測試系統。半導體測試、汽車測試與航太國防系統測試,是目前NI最重視的三個垂直產業。 NI執行長Alex Davern(圖3)指出,該公司作為一家研發投資占公司營收19%的企業,對於兩大核心產品--PXI量測模組與LabVIEW軟體的新技術投資,一直不遺餘力。而這種軟硬兼顧的經營策略,也使得NI的產品組合構成一個完整的平台,並擁有廣泛的使用者社群,從基礎科學研究、學校教育到工業自動化、電子系統設計/製造等各種產業,都有穩定的客戶族群。 圖3 NI執行長Alex Davern表示,除了通用儀器之外,NI將在半導體、汽車與航太領域以專用測試系統尋求突破跟成長。 但從許多產業界客戶提供的意見回饋,NI發現這種只提供核心儀器和軟體開發環境,讓用戶或系統整合商再依照自己的需求進行二次開發的作法,在某些垂直產業已經無法滿足客戶需求。這些客戶通常需要進行高度複雜的量測作業,而且對量測的速度有一定的要求,這使得NI無法光靠提供通用型儀器,就能滿足其工作需求。 有鑑於此,NI在最近幾年開始在半導體測試、汽車測試與航太國防系統測試領域,和其他合作夥伴一起攜手合作,共同推出完整的測試系統。這些完成度很高的測試系統,還是以NI現有的軟硬體產品為測試核心,但因為有完整且針對性的周邊配套,使其特別適合應用在某一個垂直產業上。 當然,這種策略也會使NI與原本針對這些垂直產業提供完整測試系統的業者,變成潛在競爭對手。因此在策略上,NI會慎選題目,只做目前的解決方案供應商無法有效滿足客戶需求,但NI的測試平台有發揮空間的題目。例如RF晶片測試、光通訊/矽光晶片測試等混合了類比訊號、光、電的多物理測試。至於純數位的處理器或記憶體測試,則是NI不會跨入的領域,因為現有的ATE設備,已經能有效滿足這類測試需求。
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5G垂直應用潛力大 專網建置勢在必行

預期5G世代主要營收主要來自企業垂直應用,而企業垂直應用數位化的趨勢帶來了建置專網(Private Cellular Network)的需求。據MIC統計,2018年全球行動專網市場規模為113億美元,估計到2025年將成長超過兩倍達到372億美元。專網是為了特定用途,由企業或組織自行付費建置限定區域內之行動網路基礎建設,而該網路只限於特定用戶可使用。 Nokia台港澳業務銷售總監鄭志中指出,5G開始服務,大家不斷討論究竟哪些應用需要如此的高速度與低延遲?在垂直產業的應用對涵蓋、時延、及安全等要求更加嚴格,5G專網建置需求應運而生。 台灣的企業深怕技術設備落於人後,對5G專網建置早已躍躍欲試,然而目前電信營運商與企業在認知上仍有興許落差,是否會有企業專用頻譜還要靠各方共同努力找到最好的運作方式。 對此,遠傳電信協理汪以仁提出他的看法,垂直產業對於專網的需求是必然的,他表示支持建置專網,但不認同企業專用頻譜。由於頻譜是有限資源,應該發揮最大效益。若切割專用頻譜給垂直產業,電信業者能夠提供給消費者的頻譜資源將會短少。同時,若企業對建置網路的技術不熟悉,也可能影響整個產業的發展速度。 汪以仁表示,電信業者可以協助建置專網,並利用邊緣運算(Edge Computing)來保障企業注重的資料安全,讓企業可以專注於本身的技術發展,而網路建設的維運就交給熟悉此領域的電信業者。藉由跨產業合作、凝聚共識,一同實現5G專網建置。
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讓資料傳輸更Safe 獨立安全元件趁勢起

IoT安全需求增,除了帶動IP、MCU等朝更強防護效能發展外,獨立安全元件(Secure Element)的興起也是一大趨勢。英飛凌(Infineon)大中華區數位安全解決方案事業處經理江國揚表示,從2019年上半年的觀察來看,公眾對安全概念的認知正變得日益廣泛,但仍需協調產業鏈上下游做出更積極的部署以防患於未然。公眾對安全概念的認知一方面來自各大安全方案廠商更加積極的推動,另一方面也來自於對重大安全事件或漏洞對社會、家庭及個人影響層面的擔憂。 江國揚進一步說明,依據不同的攻擊目標駭客會選擇不同的攻擊方式,軟體攻擊、通訊攻擊、硬體攻擊都會是駭客可選的攻擊介面。就目前已知的攻擊案例來看,針對硬體的攻擊呈現出日益上升的態勢,且通常針對硬體的攻擊對用戶帶來的影響更為隱蔽也更為直接。因此,要強化物聯網安全,須圍繞三個主要概念,其分別為機密性、認證性和完整性,而這些概念可以表示為: 1.敏感性資料在傳輸與存儲的過程中是否受到保護? 2.物聯網系統(設備、伺服器等)的各組成部分如何鑒別它們的身份?還是通過數位技術偽裝的? 3.物聯網系統中的這些元件是否受到損害或感染? 而要滿足上述條件,採用安全晶片做為系統各組成部分的安全可信任根,是個適合的方式已有越來越多的廠商正加強導入分離式安全硬體晶片。而因應物聯網應用對晶片安全的各種需求,英飛凌開發出OPTIGA系列產品,包括OPTIGA TPM(可信平台模組)作為一個標準化的、功能豐富的安全解決方案,以及OPTIGA Trust系列(Turnkey解決方案)。 江國揚指出,物聯網包含諸如智慧家庭、智慧工廠或更多其它應用領域,不同的應用領域因其場景化的差異會引發不同的技術趨勢和安全需求。這裡面存有共性的地方,就是隨著網路互聯互通能力的深入普及,以及網路及設備智慧化程度的快速提高,都會不斷優化其業務模式及核心競爭能力,而對AI、大數據、雲端運算等技術的結合和依賴又會催生基於安全與隱私保護方面的挑戰,並演化為對更高等級安全部署的需求。 江國揚進一步透露,英飛凌之所以強調基於分離式硬體安全晶片加強安全防護,是基於深度預防的部署策略,並從安全需求演化、攻防演練、安全產品定義,安全產品開發與測試,協力廠商全球權威安全認證等一系列能夠形成閉環的流程輸出解決方案。這種解決方案可以有效地對設備身份認證、資訊的安全加密、資料的完整性保護等各個層面進行有效地加強,而這些加強是不作任何安全防護甚或僅基於主處理器的軟體機制不能比擬的。
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