網站文章
- Advertisement -
瞄準智慧工廠需求 Sony新款影像感測器亮相
為加速工業智慧化與自動化,索尼(Sony)近日宣布推出新一代感測器「Pregius S」,該產品基於堆疊式互補式金屬氧化物半導體(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor, CMOS)影像感測器技術設計,採用索尼專有的全域式快門(Global Shutter, GS)功能和背照式(Back-illuminated)像素結構,可提供無失真、高畫質和小型化。新的感測器技術適用於製造、檢驗和物流等領域的工業設備,以實現更高的精度和更快的加工速度,達到工廠智慧化和自動化目標。
據悉,新款感測器可將充電訊號(Charge Signal)暫時儲存於位在電二極管旁邊的儲存區域中,以解決時移(Time Shift)導致的圖像失真。過往於前照式(In front-illuminated)CMOS圖像感測器中,會在矽基底上生成布線層以形成光電二極管,以便透過遮光罩保護臨時存儲的充電訊號;然而,光電二極管頂部的布線會阻礙入射光,使得在嘗試縮小像素時會產生問題。
為此,索尼開發了一種像素結構,在背照式結構上導入全域式快門功能,以解決小型化的問題,同時具有較高的靈敏度。通常在像素小型化時,靈敏度和飽和度會降低,但索尼新的技術可以將像素尺寸縮小到2.74μm,同時保持靈敏度和飽和度,從而實現比傳統前照式CMOS圖像感測器高1.7倍的分辨率;由此可在更廣泛的區域內測量和檢查物體,並且在製造、檢查、物流和其他應用中具有更高的精度。此外,由於背照式像素結構布線的布局自由度高,可以實現約為傳統前照式CMOS圖像感測器2.4倍的高速度,有助於提高生產率,減短測量和檢查處理時間。
另外,感測器的堆疊結構可以安裝各種訊號處理電路,所以與傳統感測器相比,可以實現諸如訊號處理之類的智慧型功能。並且可以減少後續處理的負荷以及減少要儲存的數據量,從而有助於實現高效,節能的系統。
加速400G Ethernet部署 Intel宣布量產58Gbps PAM4收發器
為滿足雲端、伺服器和資料中心等高速傳輸與運算需求,400G Ethernet相關建置正如火如荼進行當中。為此,英特爾(Intel)推出58Gbps收發器技術,將此一技術整合至旗下Stratix 10 TX FPGA,並在近日宣布該產品已開始量產,以加速400G Ethernet布建速度。
英特爾高級副總裁兼可程式設計解決方案事業部總經理Dan McNamara表示,該公司致力推動產品創新和功能開發,以提高對網路和資料中心的資料獲取和處理速度,並突顯出FPGA所能為客戶創造的實際價值。
據悉,相較於傳統解決方案,英特爾所推出的58Gbps收發器技術可將收發器頻寬提高一倍,以因應高頻寬應用,例如網路、雲端和5G應用、光學傳輸網路、企業網路,雲端服務提供者等。通過支援雙模調製、58Gbps PAM4和 30Gbps NRZ等特性,新的基礎設施可達到58Gbps的資料速率,同時保有與現有網路基礎設施的相容性。
至於整合58Gbps收發器技術的Stratix 10 TX FPGA,可提供多達144個收發器通道和1到58Gbps的串列資料速率,提供比現有FPGA更高的頻寬,支援系統架構擴展到100Gb、200Gb和400Gb的傳輸速率,以推動網路、網路功能虛擬化(NFV)和光傳輸解決方案發展;而包括100Gb MAC和FEC在內的各種IP內核可提供優化的性能、延遲和功耗。
此外,該產品還可與400G Ethernet FPGA 互連,僅使用八個通道便可滿足路由器、網路交換器(Switches)、主動式光纖傳輸纜線(Active Optical Cables)和高速線纜(Direct Attach Cables, DAC)、與測量設備的全新高頻寬要求,滿足更高密度、更快連線速度的應用。另外,除了58Gbps收發器技術外,英特爾也於近期揭露一款採用10奈米製程的112G PAM4高速收發器測試晶片,該晶片將整合至英特爾下一代FPGA產品,滿足未來資料中心、企業和網路環境對頻寬的需求。
IDT推WattShare系列IC 提升行動裝置無線充電使用體驗
IDT近日推出WattShare系列無線充電半導體,使智慧型手機能夠為其他行動設備進行無線充電。IDT的新型無線充電IC結合了接收器和發射器功能,只須將智慧型手機,智慧型手表,無線耳機和其他行動設備放在採用了WattShare技術的智慧型手機上即可進行無線充電,期能藉此加快無線充電應用步伐,並提升消費者使用體驗。
IDT無線充電部門總經理Christopher Stephens表示,支援WattShare的智慧型手機可以隨時為智慧型手表、無線耳機、和其他行動設備充電,讓用戶免於攜帶許多充電器或行動電源,或是到處尋找可用的插座充電。WattShare技術有望讓智慧型手機成為無線充電生態系統的中心,使消費者能夠享受最不受拘束的智慧型手機體驗。
目前常見的無線充電使用磁感應(Magnetic Induction)充電,將智慧型手機放置在Qi無線充電板上,便可以直接進行充電而毋須拔插電線。智慧型手機從充電板接收電源,通常約為5~10W。然而,採用WattShare技術的無線電源接收器IC可以改變功率流的方向,將智慧型手機從電源接收器轉換為電源發送器。在採用了WattShare技術的智慧型手機背面放置另一支智慧型手機或其他行動設備時,就可以直接開始無線充電。
對於那些致力於為消費者帶來更良好使用體驗的智慧型手機、智慧型手表、無線耳機等行動設備OEM而言,IDT的WattShare無線充電技術將是一個引人注目的解決方案。WattShare使智慧型手機在為其他行動設備充電時可以提供高達7W的功率,並可以接收15W甚至更高的功率。據悉,目前幾家知名的智慧型手機製造商已經採用了WattShare技術,並成功創建了一個無線充電生態系統,讓客戶能夠為行動配件設備或朋友的手機充電。
2018年記憶體市場規模超過1650億美元
產業研究機構Yole Développement(Yole)最新研究指出,2018年獨立記憶體市場規模超過1650億美元的,其中超過1600億美元為DRAM和NAND Flash。而經過連續十季的成長後,DRAM市場在2018年第四季度突然下跌。在行動、雲端運算、人工智慧和物聯網等重要趨勢的推動下,DRAM和NAND記憶體市場在過去幾年中經歷了一段大幅成長期。這些大趨勢對半導體產業,特別是記憶體市場產生了重大影響。
Yole預期,受這些大趨勢驅動的長期需求將導致記憶體繼續增加其在整個半導體市場中的比重。除了不斷成長的需求之外,過去兩年來產業領導者(例如三星、美光等)的謹慎供應管理使得DRAM和NAND Flash的總收入成長了107%,高於2016年的780億美元。
由於行動和數據中心的需求相對較弱,第四季通常是DRAM需求季節性強勁的時段,但2018年第四季度突破了歷史趨勢,儘管2018年的表現令人意外地微弱,但人們樂觀地看到NAND市場接近轉折點,因為彈性正在推動包括客戶端固態硬碟和智慧手機在內的多種應用的NAND儲存內容上升。價格環境在2019年初保持疲軟,但隨著需求開始復甦,情況正在改善,下半年市場可能會出現供貨緊俏的情況,與季節性需求復甦和數據中心需求的預期反彈相吻合。
雖然DRAM和NAND市場在經歷了前所未有的成長期後大幅放緩,但兩個市場的長期前景仍然光明。由於供應商在等待需求復甦的同時管理庫存增加,隨著記憶體市場的不斷發展,該行業面臨許多重要問題,包括:DRAM和NAND市場什麼時候會從供過於求轉向供應不足,反之亦然?供應商的盈利能力將如何受到影響?DRAM和NAND縮放的限制是什麼?隨著縮放和3D堆疊限制的臨近,內存供應商將如何做出反應?來自中國的新進入者對記憶體市場有哪些潛在影響?新供應商可能出現的時機是什麼時候?記憶體資本支出是否會持續上升?資本密集度上升是否會過高並威脅到供應商的穩定性?與DRAM類似,NAND市場最終會整合嗎?需求的價格彈性如何影響記憶體市場?DRAM和NAND之間的這些影響有何不同?
為AIoT技術人才注新血 新思啟動產學合作計劃
新思科技(Synopsys)近日宣布與國立台灣大學、清華大學、交通大學、成功大學與中央大學等學校共同啟動「AIoT設計實驗室」產學合作計劃。新思將捐贈各校晶片開發核心套件與AI/機器學習(Machine Learning)教材,以誘發學界對於AIoT設計的強大研發能量,並培育先進半導體設技人才,為政府推動AI創新生態環境奠定良好基礎。
新思科技全球副總裁暨台灣區總經理李明哲表示, AI技術目前集中於應用,受到硬體成本相對較高的現實因素影響,AI商用仍面臨許多挑戰。但更因為如此,AI在台灣的發展須要注入新的發想,而多元創新的想法許多就來自於學校。
科技部政務次長許有近指出,AI是台灣科技發展的主軸之一,物聯網也正蓬勃發展,AI整合物聯網的應用逐漸滲透人們的生活,也帶動當前半導體技術的演進。「AIoT設計實驗室」產學合作計劃將有助各大學校院於設計初期集導入世界級的技術,讓半導體設計研發人才的養成從校園與國際接軌。
AIoT是AI與物聯網(IoT)的整合,隨著AI技術日漸成熟,而物聯網及其相關的應用服務也逐漸興起,AI透過物聯網逐漸進入到人類生活的各個層面中,AIoT驅動著各式智慧裝置應用的開發,裝置本身也變得更為聰明與靈巧。透過這次的合作,新思將捐贈AIoT晶片開發之核心套件ARC IoT Development Kit與AI/機器學習教材,並提供課程相關的訓練指導,以協助這些大學成立AIoT設計實驗室,讓學生們接觸與吸收符合當前產業需求的先進技術。
新思科技總裁暨共同執行長陳志寬提到,為了協助台灣半導體技術再升級,以及培育半導體設計軟體人才,新思將持續透過產學合作計劃的推動,協助產學研界提升AIoT的研發能量,掌握相關商機,共創產業發展新局面。
2019年全球12吋晶圓廠將達到121座
IC Insights發表2019~2023全球晶圓產能報告指出,就2018年使用的總表面積而言,12吋晶圓是主流。此外,新建晶圓廠也以12吋為主,2019年預計有9座晶圓廠投入量廠,預計全球運營的12吋晶圓廠數量將攀升至121座,並在2023年增加至138座。
截至2018年底,全球共有112座12吋晶圓廠,2019年加入的9家12吋晶圓廠,有5家來自中國,相較之下2018年有7座12吋廠落成。2019年的9家新晶圓廠是2007年以來一年最多的一年。2020年預計還會新增6座,所有2019年和2020年的新廠都將是DRAM、Flash Memory或代工廠。
全球晶圓廠自2013年ProMOS關閉兩座晶圓廠後,造成當年12吋廠數量減少,從那以後每年12吋晶圓廠都持續增加。
從雲端走向終端 AI推升ASIC市占率持續攀升
人工智慧(AI)風潮席捲全球,而為了加速AI應用普及,並降低雲端運算工作負載,實現更多的創新應用,邊緣運算需求與日俱增,AI開始從「雲端」走向「終端」,也因而推升ASIC需求;根據市調機構Ovum預估,2018~2025年,ASIC的市占率將從11%大幅增加至48%。
根據Ovum調查報告指出,在2016年,雲端(包含企業、數據中心等)為深度學習晶片的主要營收領域,占了80%。不過,到了2025年,此一比例將會改變,轉變成邊緣(Edge)占了80%,而雲端的比例則降為20%。這邊所指的邊緣意指終端設備,且以消費性產品為中心(而非小型伺服器或是路由器),包括行動裝置(手機、平板)、頭戴式顯示器(HMD),如AR/VR/MR、智慧音箱、機器人、無人機、汽車、安全攝影鏡頭等。
Tractica/Ovum研究總監Aditya Kaul表示,現今大多數的AI處理器,如GPU,多用於雲端伺服器、資料中心,以在雲端上進行AI訓練和推論。不過,隨著隱私、安全性需求增加,加上為了降低成本、延遲及打破頻寬限制等因素,分散式AI隨之興起,越來越多AI邊緣應用案例出現。例如蘋果的A12仿生晶片,其具備新一代「神經網路引擎」,以即時機器學習技術,改變智慧手機的使用體驗。
Kaul指出,簡而言之,AI從雲端轉向邊緣是現在進行式,當然目前AI在邊緣裝置上多還是以推論為主,而非訓練。不過隨著AI創新應用增加,有越來越多晶片商嘗試提升終端裝置處理器的運算效能,為的就是不用再傳送資料至雲端進行資料運算、推理和訓練。也因此,各式的處理器紛紛問世,像是CPU、FPGA、GPU、ASIC、NPU或SoC Accelerator等。
其中,ASIC的市占率可望隨著邊緣運算的需求增加而明顯攀升,從2018年的11%增加至2025年的52%。Kaul進一步解釋,ASIC之所以受到青睞,原因在於新興的深度學習處理器架構多以圖形(Graph)或Tensorflow為基礎架構;且上述提到AI邊緣運算受限於功耗和運算效能,因此多以推論為主,而非訓練。然而,若假設到2021年時,終端裝置將導入大量AI晶片,所需要的便是能在同一個晶片上進行推理和訓練,可因應分散式運算且又具低功耗的IC,因此ASIC需求將持續上揚,實現更多AI邊緣應用案例。
製造業AI需求上揚 2025年投資總額大增至132億美元
為了降低成本同時提高生產效率與水準,製造業目前正積極導入人工智慧(AI)技術。隨著人工智慧在製造業中的應用越來越普及,估計到了2025年,人工智慧軟體、硬體和服務的年度支出將達到132億美元。品質控管、產量改良(Yield Improvement) 、根本原因分析(Root Cause Analysis) 、預測性維護(Predictive Maintenance) 、能源管理和數位雙胞胎(Digital Twins)等都是促進智慧製造投資人工智慧的因素。
根據市調機構Tractica的報告,製造業公司現在正以適度但穩定的速度導入人工智慧技術。預計全球製造業對人工智慧軟體、硬體和服務的投資總額將會從2018年的29億美元增加到2025年的132億美元,而提高運營效率以降低生產過程成本,是目前人工智慧在智慧製造領域最成功的範例。
不過,製造業在自動化和技術方面存在一些矛盾。一方面公司採用各種工具來使生產過程更加快速順利,製造業在一個多世紀以前便整合了許多技術;但另一方面,由於可能要投入大量資金和時間的關係,製造企業在實施新技術方面又傾向於規避風險。
對此,Tractica的首席分析師Keith Kirkpatrick表示,隨著製造業對成本愈來愈敏感,加上客戶對於品質的要求提升,製造商趨向利用人工智慧來提高設備的性能、幫助減少停機時間、並提高產品的生產數量和品質;而人工智慧技術最顯著的強項就是能夠在大量數據來源中找到有用的資訊並進行快速分析,若以人力處理這樣龐大的資訊則需要非常多的時間以及成本。
搶攻自駕車商機 聯發科首款超短距毫米波雷達問世
聯發科近日在IWPC國際無線產業聯盟(The International Wireless Industry Consortium)舉辦的研討會上推出首款超短距毫米波雷達平台「Autus R10」,該產品整合天線,可支援汽車製造商部署的環繞雷達系統,以偵測車輛周圍360° 範圍內的障礙物或車輛,為駕駛人提供包括盲區監測(BSD)、自動泊車輔助系統(APA)和倒車輔助系統(PAS)在內的多種應用,提升駕駛安全。目前 Autus R10 已經量產,將於 2019 年上半年上市。
聯發科技副總經理暨智慧車用事業部總經理徐敬全表示,在車聯網和自動駕駛的先進技術上,該公司透過Autus晶片品牌,結合人工智慧、通訊、感測器、以及多年來積累的多媒體技術和先進的晶片製程,為汽車電子前裝市場打造了完整的車載晶片和高度整合的系統解決方案,從而降低汽車製造商的開發成本,並大幅提升消費者的智慧行車體驗。
據悉,Autus R10具備體積小巧、高性能、成本優化等優勢,並採用CMOS製程技術,整合基頻DSP、射頻、封裝天線於一體,僅需要一個簡單的三線介面來連接外部的電子控制單元(ECU)。
此外,由於該產品整合天線設計,使其應用上的探測距離範圍為10公分至20 公尺,最近探測距離則小於10公分。其精確的近距離探測可被應用於高密度、擁擠的市區場景;且採用77/79GHz頻率,可做到5公分距離的精確解析度和偵測性能,從而實現更高的物體辨識率、更快的回應速度。
同時,Autus R10提供水準視角(FOV)大於130°的偵測範圍,能明顯減少雷達的使用數量,垂直視角大於90˚的設計則彌補了目前各類感測器的偵測盲區,降低事故發生率。其應用可涵蓋停車輔助、自動停車、停車位測量、後方自動緊急制動、兩側來車警示、開門警報、短距離盲區監測等。
聯發科指出,繼2019年1月發布汽車電子晶片品牌Autus之後,該公司致力發展車載通訊系統、智慧座艙系統、視覺駕駛輔助系統及毫米波雷達解決方案等四大領域,為汽車產業帶來創新的解決方案。
著重AI/數位教育普及化 Google在台擴大招募與人才培育計劃
Google近日宣布將於今年擴大在台招募規模和人才交流,增加聘用數百位台灣員工,同時公布「智慧台灣計劃」中人才培育項目實施一年來的成果,並承諾於今年延續且強化人工智慧、數位行銷、雲端工具、內容創作等面向的教育訓練,期許在2020年底前讓10,000人接受AI基礎課程、20,000名開發者受益於雲端與AI技術訓練、100,000人獲得數位行銷知識,協助台灣的AI與數位教育普及化。
Google裝置與服務資深副總裁Rick Osterloh表示,台灣在Google的全球願景中扮演核心角色,特別在去年的HTC協議案生效後,台灣已成為Google在亞洲最大的研發基地。Google致力將最佳的AI、軟硬體整合體驗帶給全球使用者,而在實踐這個使命的過程中,台灣人才所帶來的貢獻是不可或缺的。除了建立全新的辦公空間外,Google也將透過更多交流與招募計畫,邀請台灣的人才一起打造優質的未來科技產品。
針對今年的人才培育,「Google智慧台灣計劃」將延續去年成功落實的內容,並新增了更多實施項目,重要的項目包括AI培訓和數位行銷。其中AI培訓旨在降低AI知識的學習門檻,有針對企業提供的「Machine Learning Day」機器學習專班,透過實作和工作坊的方式,為企業導入機器學習知識。同時與產官學界的9個合作夥伴,針對學校共同培育出80位AI種子教師,將Google的AI技術知識傳授給更多教師、學生、以及開發者。
另外數位行銷方面,Google針對一般大眾、企業,繼去年在台南文化創意產業園區、台中逢甲大學開設Google數位學程 (Digital Garage) 實體課程後,Google亦將於「新北社企・電商基地」開設實體課程,為北部地區對數位行銷感興趣的民眾與企業提供相關知識。還有針對學校,Google的數位學程內容正式納入台中逢甲大學與高雄中山大學的學分課程,讓學生在校期間就能獲得專業的數位行銷知識,開拓未來職涯發展的更多可能。
今年,Google將在台灣大幅增加業界人才交流活動的規模與頻率,舉辦更多的校園招募以及大學教授交流活動,也將開出更多企業實習的名額和機會。此外,Google也將積極參與Women in Tech產業活動、與高中女生交流互動,以鼓勵台灣女性加入科技產業。












