AI

近年全球戮力發展工業4.0，其中台灣中小製造業是經濟發展的潛在動能，為進一步協助提升產業競爭力，政府推行的5+2產業創新計劃中納入智慧機械全力提供企業發展工業4.0所需人才。能源管理及自動化領域的數位轉型法商施耐德電機(Schneider)與國立勤益科技大學共同合作，運用EcoStruxure物聯網架構和平台，針對工業4.0與物聯網提供智慧解決方案，升級既有傳統機台成為智慧化設備，未來更將針對產業需求培育種子教官，為企業數位轉型打下良好基礎，提升產業與人才競爭力。 施耐德電機工業自動化事業部總經理孫志強表示，施耐德電機明白現今台灣機械業主對人才的需求，因此與國立勤益科大共同合作，藉由提供EcoStruxure Machine Advisor機械雲、Augmented Operator Advisor(AOA)工業擴增實境顧問服務以及我們自主研發、應用於機器學習的智慧刀具損耗預知系統，成立施耐德電機機械雲技術合作暨訓練中心，學生透過操作實際應用於業界的新興科技加強即戰力，消弭產學落差、打造產業轉型基礎。 國立勤益科技大學校長陳文淵指出，台灣傳統機械業的痛點在於技術傳承往往是以師傅帶學徒的方式，但老師傅退休後新人難以留住，導致技術難以傳承，因此容易出現人才斷層，降低產業競爭力。施耐德電機藉由與國立勤益科大的產學合作，從潛在人才的教育著手以及新興科技改善人才斷層，為企業轉型打下良好基石。 施耐德電機提供EcoStruxure物聯網平台的三大解決方案，首先透過Augmented Operator Advisor(AOA)工業擴增實境顧問服務系統將傳統技術傳承模式升級為數位化SOP流程，可大幅縮短操作人員一半以上的教育訓練時間，並透過AR虛擬擴增實境技術來解決過去複雜冗長的控制器程序流程，以指引步驟的模式快速讓新生力軍快速上手實現快速維護，並結合Machine Learning Tool Condition Advisor智慧刀具損耗預知系統，提升耗材使用率；最終透過EcoStruxure物聯網平台的第三層—Machine Advisor機械雲，將現場關鍵加工的參數、機台稼動率、即時刀具壽命等數值上傳至雲端，操作人員不僅可在雲端看到異地的設備運載情況，還能透過其分析功能同步獲得機台運作及預測維護建議，有效提升機台運作效率。而施耐德電機在未來還會將上述解決方案進一步運用於超音波加工領域，廣泛用於難以加工的物件。 近年新興科技如5G、AI等技術蓬勃發展，進而帶動各國製造業轉型與升級加速，智慧化科技的創新應用效益更值得關注。孫志強指出，CNC銑床加工是個較為獨特的產業，透過與國立勤益科大的合作，成立跨領域團隊量身定做產業解決方案，除有助於生態圈形成，更透過產業供給與需求橋接產生經濟效益。 施耐德電機目前已完成EcoStruxure物聯網平台相關解決方案的建置，在未來將協助國立勤益科大把解決方案應用於教學，並培育種子教官，讓學生具備應用最新技術的能力外，更將偕同這些人才共同推動相關技術創新，讓台灣人才與技術透過產業與世界鏈接，推動台灣經濟再創高峰。

物聯網(IoT)、人工智慧(AI)、5G、工業4.0等應用推升資訊量暴漲，使得DRAM、SRAM、NAND Flash等傳統記憶體的儲存效能逐漸遇到瓶頸，同時在高速運算方面也受到了阻礙。為克服此一挑戰，產官學各界紛紛加大新興記憶體的研發以及投資力道，相關解決方案陸續問世，期能在未來取代傳統DRAM、Flash和SRAM三大記憶體產品。 MRAM成主要發展方向 新興記憶體如雨後春筍般浮現，其中MRAM備受期待的原因，除了其具備更好的儲存效能之外，另一個原因在於MRAM的特性可以滿足製程微縮需求，因此被視為極具吸引力的記憶體方案。所以，不論是學界或是半導體產業，多以MRAM為主要的發展目標，希望能早日拓展MRAM市場普及率。 三星宣布開始量產28nm FD-SOI製程eMRAM 布局MRAM市場，三星電子(Samsung)宣布已開始量產28nm FD-SOI製程的商業化嵌入式MRAM(eMRAM)解決方案。三星指出，該公司克服了eMRAM可擴展性挑戰的技術障礙，並將製程節點發展到28nm，除了實現更低成本、更佳功率、速度之外，還能讓產品依舊保有非揮發性、隨機存取和高耐久性等特徵。 據悉，基於此一製程的eMRAM解決方案可提供更好的功率、讀寫速度和更低成本等優勢。由於eMRAM不需要在寫入數據前進行抹寫循環(Erase Cycle)，因此eMRAM的寫入速度和傳統快閃記憶體相比快了1,000倍。另外，eMRAM的使用電壓低於傳統快閃記憶體，具有低功耗特性，且在待機狀態下不會耗電，因此能提高能源效率。 三星晶圓代工行銷副總裁Ryan Lee表示，在克服新材料的複雜挑戰後，該公司開發了eMRAM技術，並將eMRAM與現有成熟的邏輯製程結合，以提供獨特的競爭優勢和量產可能，滿足客戶和市場需求。 透過與28nm FD-SOI製程結合，以實現更好的電晶體控制(Transistor Control)和降低洩漏電流，此一方案將可滿足MCU、IoT和AI等各式應用需求。另外，在宣布可量產28nm FD-SOI製程的eMRAM解決方案後，三星也計劃擴展其eMRAM解決方案，除了在2019開始生產1Gb eMRAM測試晶片之外，也預計2020年積極推廣18nm FD-SOI eMRAM。 結合MRAM　群聯讓SSD效能再攀升 另一方面，隨著企業伺服器應用近年來逐漸大量採用SSD已是主流趨勢，而如何透過整合各種新興記憶體技術來提升現行主流SSD的效能及可靠度也逐漸成為研發企業級SSD時不斷探討的議題。因此，群聯電子便嘗試將企業級SSD方案整合MRAM，以拓展高階儲存應用市場。 群聯電子技術長馬中迅(圖1)表示，5G將會對儲存產業帶來明顯的轉變，5G的特點包括頻寬高、速率快、延遲性低，因而可以傳輸、擷取大量的聯網裝置資料；因此，對於儲存產品而言(例如SSD)，也必須要呼應到5G的特點。同時，由於AI應用的興起，高速運算的需求增加，這也會對儲存產品有更高的性能和容量要求，基於5G和AI的變化，記憶體業者開始強化儲存架構，朝更快、容量更大邁進。 圖1　群聯電子技術長馬中迅指出，5G將全面改變各種應用體驗，記憶體效能也須跟著提升。 為此，群聯宣布與Everspin策略聯盟，正式整合Everspin的1Gb STT-MRAM至群聯次世代的企業級SSD儲存解決方案設計，持續引領快閃記憶體控制晶片設計方向。 馬中迅指出，MRAM是一種非揮發性記憶體技術，其特色除了具有低功耗及讀寫速度高於NAND等之外，還包括斷電時資料不會遺失。雖說目前的記憶體技術或SSD等儲存技術也有斷電資料保存方案，但這需要一些成本、時間和技術代價，但若改用MRAM，可以進一步優化無預警斷電的資料防護機制(也就是恢復時間更快)。而SSD搭配MRAM後，更能提升SSD的效能，對於群聯持續布局企業伺服器SSD高階儲存應用市場為一大助力。 據悉，整合Everspin的1Gb STT-MRAM至群聯的快閃記憶體控制晶片設計及SSD儲存方案，將能協助該公司超大型數據中心客戶及企業OEM夥伴提升整體SSD效能、降低資料延遲，以及提升服務質量(Quality of Service, QoS)。 讓儲存更穩/更好　工研院積極研究SOT-MRAM AI、5G等應用推升資訊量呈現爆炸性的成長，因應如此龐大的資料儲存、傳輸需求，新興記憶體備受關注。為此，工研院也致力研發新一代MRAM技術，除了引領業者創新研發方向外，也希望能藉此加快新興記憶體發展腳步。 工研院電光系統所所長吳志毅表示，5G與AI時代來臨，摩爾定律一再向下的微縮，半導體走向異質整合，不同的技術整合性越來越強，能突破既有運算限制的下世代記憶體將在未來扮演更重要角色。MRAM速度快、可靠性好，適合需要高性能的場域，像是自駕車，雲端資料中心應用等，未來應用發展潛力可期。 據悉，在MRAM技術的開發上，工研院於IEEE國際電子元件會議(International Electron Devices Meeting, IEDM)中發表自旋軌道轉矩(Spin Orbit Torque, SOT)MRAM相關的最新研究成果。 吳志毅指出，相較於台積電、三星等公司即將導入量產的第二代MRAM技術(STT-MRAM)，SOT-MRAM為全球積極研究中的最新第三代技術，以寫入電流不流經元件磁性穿隧層結構的方式運作，避免現有MRAM操作時，讀、寫電流均直接通過元件對元件造成損害的狀況，同時也具備更穩定、更快速存取資料的優勢。 吳志毅補充，更重要的是，SOT-MRAM的讀寫次數更優於STT-MRAM。假設目前STT-MRAM的讀寫次數為10的10次方左右，那麼新一代SOT-MRAM的讀寫次數則可達到10的14次方左右。換言之，SOT-MRAM不僅能夠更穩定、更快速存取資料，且讀寫次數大幅增加，因而有望滿足更多高速運算應用。 FRAM方案持續問世　材料為普及挑戰 相較於其他以MRAM為主的業者，日本記憶體大廠富士通(Fujitsu)則是致力推動FRAM，並持續推出相關解決方案。例如日前富士通便發布可在攝氏高達125度的高溫下運作的新款2Mbit...

高智慧和互聯設備的訊號處理平台和人工智慧處理器廠商CEVA推出其Hillcrest Labs感測器融合產品系列的新一代產品：MotionEngine Air軟體。這款生產就緒的解決方案可為大批量市場中的消費性手持設備提供低功耗且建基於動作的手勢控制、3D動作跟蹤和指向功能，其中包括智慧手機和PC觸控筆、智慧電視和選用OTT(Over-the-top)影音串流服務的遙控器、遊戲控制器、AR和VR控制器以及PC的周邊設備。 CEVA副總裁兼感測器融合業務部門總經理Chad Lucien表示，Hillcrest Labs MotionEngine Air解決方案結合了該公司十五年來在遙控中使用MEMS慣性感測器而創建的功能。這款新產品可讓OEM和ODM廠商輕鬆將該軟體整合到現成的RF SoC或MCU中，直接在電池供電的控制器上運行。這為許多不同的行動設備、PC、電視、AR/VR、遊戲和企業週邊設備開啟了一扇大門，使得它們可以使用精確的運動控制來增強各種用戶體驗。 MotionEngine Air軟體是一款具有高度靈活性、低功耗和記憶體佔用空間小的解決方案，可以在包括Arm Cortex-M、RISC-V和CEVA-BX及CEVA-TeakLite DSP系列在內的各種處理器上運行。它具有多種配置，包括兼具加速度計和陀螺儀(IMU)的功能齊全的解決方案；以及建基於手勢和動作事件的解決方案，而這種方案只需要加速度計。 藍牙和其他無線掌上型控制器的全球市場正在急速擴張，預計2022年射頻(RF)設備的出貨量可望超過五億個。低功耗慣性感測器和低功耗藍牙技術以及MotionEngine Air感測器融合軟體的新進展，帶來次毫安培級水準的整體系統功耗，這可提供精確的互動式和直觀的運動控制，實現始終保持作業狀態(Always-on)且始終察覺(Always-aware)的用戶體驗。

晶心科技與新創公司Deeplite日前宣布將攜手合作，在基於AndeStar V5架構的晶心RISC-V CPU核心上配置高度優化的深度學習模型，使AI深度學習模型變得更輕巧、快速和節能。 晶心科技技術長暨執行副總蘇泓萌博士表示，發現越來越多的行業需要在該公司具有DSP指令的RISC-V核心如A25和D25F上運行嵌入式、優化的深度學習模型以加速深度學習演算，Deeplite提供一個可以在晶心內部使用的解決方案，同時也可以讓客戶將在晶心RISC-V CPU核心上的深度學習演算法，運用至資源有限的邊緣裝置。 近年來，諸如支援人工智慧(AI)的家庭助理等智慧裝置如雨後春筍般普及，為將極精簡的深度學習模型應用至日常生活提供了理想平台。為追求低功耗和低計算資源且有效運行，智慧裝置必須易於使用並能實時回應使用者請求。如今，因應複雜的AI模型計算和功耗需求，大多數智慧裝置必須將用戶數據和需求發送至雲端執行AI處理，再將結果傳回智慧裝置。 Deeplite的CEO Nick Romano表示，對於這次合作感到非常興奮，Deeplite不僅在最小精度的影響下提供高達69倍深度學習模型的最佳化，也自動化以前費時又容易出錯的人工的神經網路架構設計。過去需要花費數週反覆測試才能完成的工作，現在可以在幾個小時內自動完成。結合Deeplite的Lightweight Intelligence和晶心的CPU，使雙方更進一步將AI推廣於日常生活中。 晶心科技和Deeplite聯手推出解決方案，使諸如智慧家庭助理的人機互動界面可以在本地操作，且幾乎不需要連線至雲端；當智慧家庭助理通過小型攝像機偵測到人時，裝置將會自動喚醒。其目標為優化在第一個採用DSP SIMD ISA的商業RISC-V核心Andes A25和D25F上運行的深度學習模型，適用於低成本的AI邊緣運算應用。該團隊從在13MB大的VWW(Visual Wake Words)視覺喚醒關鍵詞數據集上訓練的MobileNet模型開始，使用Deeplite的硬體感知最佳化引擎，在精準度只降低1%的情況下，自動發現、訓練和運用小於188KB的新模型。 透過將Deeplite的最佳化技術與晶心的RISC-V CPU相結合，為如語音識別或人員偵測等所需的微控制器級記憶體及運算要求，原始設備廠商(OEM)和應用開發人員可以提供讓使用者可將數據保留在裝置上，亦同時仍能提供在世界各地真實環境下AI需有的實時且無縫響應等優勢。

5G商用將在2020年正式登場，其高頻寬、低延遲和大連結特性預計將帶動更多科技應用與差異化服務，而要實現靈活的創新服務，合理的部署和降低營運成本變得更加重要，為此，鴻海積極推動「Local 5G」方案，並攜手英特爾(Intel)，透過其完善的邊緣運算工具，優化5G和人工智慧(AI)技術，加快產品開發時程。 鴻海科技集團執行副總裁特助王惠民表示，隨著5G時代到來，虛擬化基礎架構需要與邊緣智慧結合，以提供更靈活的創新應用/服務，而要如何降低營運成本以實現合理的部署便成為關鍵。以企業專網為例，企業專網若成功實施，代表將來布建網路的不一定就是電信運營商，而會是企業本身，因此，設備商須提供在價格/成本上都相當具有競爭力的方案，同時這方案還須整合各種5G Networking技術及運行AI應用，以實現各種應用服務。 鴻海科技集團執行副總裁特助王惠民(圖右3)表示，英特爾是鴻海重要的戰略合作夥伴。 要實現這樣高度整合、優化的產品，需要產業共同合作，為此，鴻海攜手英特爾，透過英特爾旗下關鍵技術和平台如OpenNESS、FlexRAN、OpenVINO、DPDK、QAT和FPGA等，共同開發5G、邊緣運算和AI產品技術。 據悉，在英特爾的大力支持下，鴻海第一代基於MEC的專用網路解決方案已有商業化布建和推廣，與英特爾在O-RAN的前傳介面標準的整合亦已完成，預期將可以加速Local 5G的商品化推廣。 另外，鴻海目前也正在開發第二代Local 5G邊緣解決方案，融合了接入系統與邊緣運算，同時也將AI和邊緣工作負載整合到一個平台中，可在以4G/5G無線基礎設施加速促進物聯網推廣的同時，保持合理的部署和營運成本。目前Local 5G邊緣解決方案將先在鴻海集團內部部署並在未來推廣到全球的外部客戶。 英特爾物聯網事業群副總裁Johnathan Ballon指出，5G、AI應用和運算能力的興起，以及物聯網的爆炸式成長正推動著零售、工業、智慧城市、醫療保健等產業的轉型。邊緣數據和應用程序的快速成長推動了分布式計算架構的需求，在這種新的架構中，運算將貼近於數據源或服務點。為了使企業能有效運用5G和AI邊緣運算，業界需要設計出可滿足邊緣運算獨特需求的產品和工具，具開放性且易於使用的軟體工具，更需致力於相關解決方案的開發和布建。 英特爾物聯網事業群副總裁Johnathan Ballon。  

物聯網(IoT)、人工智慧(AI)、5G、工業4.0等應用推升資訊量呈現爆炸性的成長，所有資料都必須在邊緣蒐集，並且從邊緣到雲端的多個層級進行處理和傳輸、儲存和分析。 因應如此龐大的資料儲存、傳輸需求，在DRAM、SRAM，以及NAND Flash等傳統記憶體已逐漸無法負荷，且再加上傳統記憶體的製程微縮愈加困難的情況之下，驅使半導體產業轉向發展更高儲存效能、更低成本同時又可以朝製程微縮邁進的新興記憶體。 AI/5G新應用催動新興記憶體發展腳步 AI、5G、IoT和工業4.0等發展讓資訊量呈現爆炸式的成長，而這些資料都必須在邊緣收集，接著從邊緣到雲端進行多個層級的傳輸、處理、儲存和分析，以將大量的資量轉變為有價值的資訊。此一趨勢不僅帶來全新的運算需求，資料量的猛烈成長，對於高容量、高讀寫次數及更快讀寫速度的記憶體需求也明顯上升。因此，新興記憶體如磁阻式隨機存取記憶體(MRAM)、鐵電隨機存取記憶體(FRAM)、電阻式隨機存取記憶體(RRAM)和相變隨機存取記憶體(PCRAM)等便相繼興起。 工研院電子與光電系統所所長吳志毅(圖1)表示，5G與AI時代來臨，且產生的資料量更多、更廣，因此會有更大的儲存需求；而要有更快的運算效率，意味著記憶體的讀取速度也要再加快。因此，5G、AI的出現，驅使記憶體朝更大容量、更快讀取速度發展，也因此，各大記憶體業者開始加快並投入更多資源開發新興記憶體，能突破既有運算限制的下世代記憶體將在未來扮演更重要角色，期能在日後取代目前主流的三大記憶體產品(分別為DRAM、Flash和SRAM)。 圖1　工研院電子與光電系統所所長吳志毅表示，５G、AI的到來加快新興記憶體發展腳步。 吳志毅說明，新興記憶體之所以成為目前半導體產業的重點目標，除了希望研發儲存容量更大、讀寫效率更好的記憶體滿足未來5G、AI、IoT等新應用的儲存和高速運算需求之外，還有一點是目前傳統記憶體在製程微縮上面臨困境(例如在1x奈米以下的製程微縮要花費更多時間、成本)。因此，半導體產業開始加大新興記憶體的研發和投資力道。 應用材料半導體事業群金屬沉積產品處全球產品經理周春明(圖2)指出，由人工智慧和大數據所推動的新運算需求，加上摩爾定律擴展的趨緩，造成硬體開發和投資的復興。 圖2　應用材料半導體事業群金屬沉積產品處全球產品經理周春明指出，新型記憶體的功耗、效能和面積成本效益更優異。 各種規模的企業正競相開發新的硬體平台、架構與設計，以提升運算效率，例如MRAM、RRAM和PCRAM等新的記憶體技術興起，便是晶片與系統設計人員都致力研究的關鍵領域。這些新型記憶體提供更多工具來增強近記憶體運算(Near Memory Compute)，也是下一階段記憶體內運算(In-Memory Compute)的建構模組。全新的記憶體技術預計可為邊緣與雲端裝置提供優於現有記憶體技術的功耗、效能和面積成本效益。 滿足製程微縮需求　MRAM普及潛力佳 新興記憶體如雨後春筍般浮現，其中MRAM最受青睞，同時也是各大廠商積極投入的原因，除了其具備更好的儲存效能外，更重要的是，現今的處理器(CPU)製程不停朝微縮化邁進，以因應高速運算需求。 然而，這些處理器內嵌的記憶體(如NAND Flash、SRAM)卻漸漸無法實現更小的晶粒尺寸，因此，儲存效能高，且也能滿足製程微縮的MRAM，便被視為極具吸引力的記憶體方案。 格芯(GlobalFoundries)尖端eNVM資深總監Martin Mason表示，嵌入式記憶體產業目前正處在一個過渡點，28nm節點可能是eFlash最後一個具有成本效益的節點，在28nm之後，eFlash要進行製程微縮十分困難，所花費的時間、成本高昂，因此，在28nm之後，記憶體業者開始尋找全新的嵌入式非揮發性記憶體技術，以適用各種創新、快速成長的低功耗應用/設備(例如物聯網) Mason進一步說明，目前有許多新的非揮發性記憶體技術，但仍有許多挑戰待克服。像是透過改變電介質電阻以儲存數據的RRAM，是許多研究和開發的主題，不過，同樣是在28nm以下的製程遭逢挑戰(28nm以下製程尚不成熟)，因而限制其大量生產和採用；至於PCRAM，同樣是缺乏28nm以下的代工支援，使得其採用也受到限制。相比之下，MRAM已有許多代工業者、記憶體業者投入發展，使其普及和採用性大增，例如該公司便將FDX與MRAM相結合，以獲取更高的功率優勢、低功耗和小尺寸。 周春明則指出，電腦產業正在建構物聯網，其中將會有數百億個裝置內建感測器、運算與通訊功能，以監控環境、作決策和傳送重要資訊到雲端資料中心；而在儲存物聯網裝置的軟體與AI演算法方面，MRAM成為儲存用記憶體的首選之一。 周春明說明，MRAM採用硬碟機中常見的精緻磁性材料，本來就是快速且非揮發性，就算在失去電力的情況下，也能保存軟體和資料。由於速度快與元件容忍度高，MRAM最終可能做為第3級快取記憶體中SRAM的替代產品。MRAM可以整合於物聯網晶片設計的後端互連層，進而實現更小的晶粒尺寸，並降低成本。 根據應用材料提供的資料指出，研究顯示，以整合式MRAM解決方案取代微控制器之中的eFlash和SRAM，便可以節省高達90%的功耗；若是採用單一電晶體MRAM取代六個電晶體SRAM，便能夠實現更高的位元密度和更小的晶片尺寸。這些功耗與面積成本優勢使得MRAM成為邊緣裝置的理想選擇。 吳志毅則表示，5G、AI的崛起，使得記憶體產業對容量更高、速度更快的儲存技術更加殷切，在覺得現有的SRAM、DRAM等記憶體不足以滿足未來應用需求時，自然會尋求更快、容量更大、更高效的新興記憶體，這是必然的趨勢，基於此，MRAM便受到各大業者關注，期能用於CPU中取代SRAM。 吳志毅指出，和現有的SRAM相比，MRAM除了讀寫速度快之外，更重要的是讀寫次數大增(預估可達上兆次)，這也是各大業者希望用MRAM取代SRAM的原因之一。未來AI、5G的應用，會產生愈來愈大量的資料，處理器讀取的資料量會明顯增加，一秒鐘可能就須讀寫1,000次、10,000次。而舊有的記憶體(例如快閃記憶體)最大壞處在於讀寫次數有限制，假設最高讀寫次數只能到10,000次，當應用在USB之中，一般的使用者可能會沒有什麼感覺，因為USB要使用到10,000次以上，會需要很長的時間。 然而，若是用於CPU等處理器中，就明顯不足了。日後各式5G、AI應用興起，處理器要讀寫的資料量只會有增無減，1秒鐘的資料讀取次數可能就高達上千、上萬次，這麼一來，舊有記憶體的資料讀寫限制明顯無法因應未來應用需求。也因此，能滿足製程微縮、儲存容量大，且讀寫次數又明顯增加的MRAM便成新選擇。 簡而言之，除了上述所提的儲存效果更好、讀寫次數高，可滿足未來新興的AI、5G應用外；更重要是，如今半導體業界持續朝微縮製程邁進的目標，但現有的記憶體在製程微縮上面臨極大挑戰，MRAM因而被視為有望取代這些記憶體的元件，因此受到記憶體、晶圓代工等業者關注，並積極投入開發，成為未來大規模發展潛力最佳的新興記憶體。 因應AI雲端運算　FRAM//RRAM各有所長 除了上述所提的MRAM因能滿足製程微縮需求，遂成為半導體產業研發重點的新興記憶體之外，其餘如FRAM、RCRAM、RRAM等新興記憶體技術也馬不停蹄的發展中。 FRAM採用鐵電質膜用作電容器來儲存資料，具有唯讀記憶體(ROM)和隨機存取器(RAM)，在高速寫入、高耐受力、低功耗和防竄改方面擁有優勢。 目前FRAM已經用於小容量和頻繁資料寫入的應用，包括OA設備，如適用於計數器和列印計錄的MFP設備，或適用於儲存參數和資料記錄的FA設備；財務終端，又或是適用於交易歷史記錄的ATM終端，基礎設施架構中的計量器、汽車導航系統和音響設備。 目前各大記憶體業者中富士通(Fujitsu)最為積極投入FRAM發展。富士通指出，該公司的FRAM採用PZT晶體結構(圖3)，這種結構通常用作典型的鐵電質材料。在點陣中具有鋯和鈦，作為兩個穩定點，它們可以根據外部電場在兩個點之間移動。一旦位置設定，即使再出現電場，它也將不會再有任何移動。頂部和底部的電極安排了一個電容器。那麼，電容器劃分了底部電極電壓和極化，超越了磁滯回線。資料以「1」或「0」的形式儲存。簡而言之，FRAM特點可分為以下三點： 圖3　富士通目前開發的FRAM為PZT晶體結構。 1.當加置磁場時就會產生極化(鋯/鈦離子在晶體中向上或向下移動)。 2.即使在不加置磁場的情況下，也能保持電極。 3.兩個穩定的狀態以「0」或「1」的形式儲存。 與傳統記憶體相比，FRAM所具有的優勢還包含：非揮發性、沒有上電也可保存所儲存的資訊、無需電池(環保產品)、更高速度寫入、可覆寫、不需要抹除指令、對於抹/寫操作無等待時間、寫入週期時間等於讀取周期時間、具有更高的耐受力、更低的功耗和不需要使用加壓電路等。 至於PCRAM和RRAM，周春明表示，隨著資料量產生呈現指數性遽增，雲端資料中心也需要針對連結伺服器和儲存系統的資料路徑，達成這些路徑在速度與耗電量方面的數量級效能提升。RRAM與PCRAM是快速、非揮發性、低功率的高密度記憶體，可以做為「儲存級記憶體」，以填補伺服器DRAM與儲存記憶體之間，不斷擴大的價格與性能落差。 據悉，RRAM採用新材料製成，材料的作用類似於保險絲，可在數十億個儲存單元內選擇性地形成燈絲，以表示資料。PCRAM則採用DVD光碟片中可找到的相變材料，並藉由將材料的狀態從非晶態變成晶態，以進行位元的編程。換言之，藉由精確控制晶圓上的組成物質，可以顯著強化功耗、效能與面積成本(PPAC)。 類似於3D NAND記憶體，RRAM和PCRAM是以3D結構排列，而記憶體製造商可以在每一代的產品中加入更多層，以穩健地降低儲存成本：而RRAM與PCRAM也提供編程與電阻率中間階段的可能性，讓每個儲存單元可以儲存多個位元的資料。簡而言之，PCRAM和ReRAM兩種技術都具有結構堆疊，包含容易受薄膜成分和劣化衰退影響的多重元素材料；兩者都是高密度記憶體應用的候選技術。 相較於DRAM，RRAM與PCRAM皆承諾未來可以大幅降低成本，而且讀取效能也比NAND和硬碟機快上許多；且PCRAM或是RRAM的儲存級記憶體更可以提供超過10倍以上的存取速度，使得這些記憶體成為雲端資料的首選，以克服AI運算相關的資料移動瓶頸。 因此，不論是PCRAM或RRAM，也有半導體業者積極投入發展，例如英特爾(Intel)致力推動的Optane記憶體，便屬於PCRAM的範疇(圖4)。 圖4　英特爾Optane新型記憶體。 總而言之，AI、5G、IoT和工業4.0等發展讓資訊量呈現爆炸式的成長，全新的運算需求驅動記憶體朝更高容量、高讀寫次數、更快讀寫速度、更低功耗發展；而新興記憶體除滿足上述需求外，和傳統記憶體相比，還可實現製程微縮化，半導體產業遂積極投入新興記憶體發展，期能在未來取代DRAM、Flash和SRAM三大主流記憶體產品。

AI臉部辨識廠商訊連科技將於CES 2020中，展出旗下FaceMeAI臉部辨識引擎及最新應用，包含智慧安控、智慧零售、智慧居家、智慧辦公室等多種IoT/AIoT應用場景。CES為全球最大的消費性電子展，展出時間為2020年1月7日至10日。訊連科技攤位位於拉斯維加斯會展中心南二館（LVCC South Hall 2），攤位號碼25555。 訊連科技董事長暨執行長黃肇雄表示，訊連科技將於CES 2020展會上，為來賓展示FaceMe的臉部辨識科技，並攜手合作夥伴，展出實際應用。人臉辨識與邊緣運算已為當今AI之最主要應用之一，訊連科技開發的FaceMe AI臉部辨識引擎，其高精準度與彈性效能，可協助客戶打造多樣化的臉部辨識解決方案。 FaceMe為全球AI臉部辨識引擎，可提供硬體製造商及系統整合商在各式智慧應用中導入臉部辨識技術。FaceMe具備高彈性、高辨識度和高效能，可應用在各種IoT/AIoT裝置及場景，如智慧安控、智慧門禁、智慧零售、智慧家庭等。FaceMe自發表至今，已與全球數百家客戶合作，取得眾多成功案例。於CES 2020中，訊連科技將展出FaceMe臉部辨識之最新功能，以及與研華科技、宏碁雲端等合作夥伴打造的AIoT解決方案。 FaceMe可精準偵測及辨識人臉，正確辨識率高達99.82%，於全球知名NIST臉部辨識技術基準測試中，準確度名列全球頂尖開發團隊之列。於智慧安控、門禁、智慧家庭等場景，可辨識出現於IPCam攝影機、門禁系統及智慧門鈴之人臉，進行門禁管制或黑名單警示。此外，FaceMe可分析年齡、性別、情緒等臉部特徵，於智慧零售場景，可協助開發商建置人流分析、VIP及黑名單管理、分眾化電子看板廣告、Kiosk智慧資訊站及智慧機器人等多種解決方案。 FaceMe可支援Windows、Linux、Android與iOS等跨平台系統，並針對多種硬體系統優化，包含IntelMovidius、OpenVINO、nVidia Jetson等硬體及平台，可靈活整合至安控系統、零售商店攝影機、智慧門鈴、警用攝影機、及服務機器人等不同硬體裝置中，實現不同產業的AIoT應用需求。

數據驅動一切的未來即將到來，無所不在的資料就像生命要素的空氣一般。如何保護這些珍貴的數據資產不致外流、濫用甚至被惡意竄改，新鮮的空氣使人舒服、心曠神怡，增進身體健康；受到汙染的空氣令人不舒服、不安，嚴重更會危害身體健康，資安危害就像空氣受汙染，嚴重可能形成「國安問題」。 5G AIoT聯網全面擴展　資安威脅如影隨形 進入Internet of Everything的時代，聯網裝置數量急速成長，資策會智慧系統研究所所長馮明惠(圖1)提到，目前每個人身上可能有2~3個聯網裝置，幾年後可能成長到10~20個，所以從IT延伸過來的資安問題在OT領域也日益嚴重與突顯。2019年是全球5G元年，帶動許多新應用發展，尤其是垂直產業的行動網路應用，而要深入了解垂直產業的領域知識與需求，須透過跨領域的合作，其中資訊安全就是所有人都需要共同面對與因應的課題。 圖1   資策會智慧系統研究所所長馮明惠提到，5G垂直產業應用發展需要跨領域合作。 2020~2030年5G與IoT時代來臨，人們日常生活接觸到的許多裝置都將陸續導入聯網功能，台灣資通產業標準協會秘書長周勝鄰(圖2)以車輛為例，過去僅止於電腦的資安危害若是延伸到汽車，造成的危害嚴重性不言可喻，因此，資訊安全已從需要變成必要，資通產業標準協會發展已經投入如IP Camera、智慧路燈等的資安標準制定，希望可以為5G、物聯網的資訊安全發展盡一份心力。 圖2   台灣資通產業標準協會秘書長周勝鄰指出，物聯網時代，資訊安全已從需要變成必要。 5G資訊安全防護 　建立安全框架不可免 5G是未來10年最重要的產業發展趨勢，也將帶動網路應用質與量的全面成長，台灣思科系統大中華區數據中心事業部首席技術顧問錢小山(圖3)表示，質的部分就是網路流量的成長，量的部分就是聯網裝置數量的爆發。根據統計，2022年行動用戶將成長到57億，聯網裝置總數達123億個，平均聯網速度達28.5Mbps，79%的流量來自行動影音，每個消費者每月平均流量達13.3GB。另外，M2M模組將占全球設備和連接總數的51%，達146億個，並占全球IP總流量的6%，約25.3EB，但阻斷服務攻擊(DDoS)攻擊規模與流量也將持續增加。 圖3   台灣思科系統首席技術顧問錢小山表示，5G將帶動網路應用質與量的全面成長。 面對5G時代的的聯網進展，整體網路規模將較過去倍數擴大，可能產生更多安全漏洞，因此5G標準在制定時也針對資訊安全訂出相關規範，電信技術中心副執行長林炫佑(圖4)指出，在標準層面，3GPP已經制定多項安全架構，包括：統一可擴展認證協議(Extensible Authentication Protocol, EAP)框架、改善漫遊狀況下的安全風險、強化用戶隱私、提供用戶訊息完整性保護、網路互聯安全性等。另外網路維運層面的安全與垂直應用安全也是重點，其中又以垂直應用安全的複雜與困難度最高。 圖4   電信技術中心副執行長林炫佑認為，資安事件不可避免，應該針對資安危害建立應變機制。 有鑒於網路資安很難做到百分之百，駭客永遠都在找尋新的漏洞，因此資安防護是一個永續的工作，林炫佑認為，既然資安事件不可避免，除了積極的防範之外，也應該針對資安危害建立應變機制，例如在識別接取安全管理與合規行為稽核管理階段應設立異常判斷準則；而在網路運作安全管理階段則建立偵測與隔離機制；在端點威脅偵測階段，應快速應變威脅。 面對5G垂直應用的資安威脅，林炫佑建議，透過下列四個步驟建立安全框架，威脅建模(Threat Modeling)、漏洞檢測(Vulnerability Testing)、滲透測試(Penetration Testing)、影響分析(Impact Analysis)。錢小山也表示，Manufacturer Usage Description(MUD)可以協助物聯網安全保護，確保區域內的網路訊務留在本地，協助網路營運商各自讓網路更健全，以形成良性循環讓網路運作順利。 硬體資安防護　確保系統穩定性 在5G時代被寄予厚望的專業垂直領域應用，就產業本身而言，當然希望透過聯網技術來提升產業效率，但是網路安全的挑戰又讓產業充滿疑慮，發生於2018年的台積電駭客事件震驚全球科技業，SEMI資安標準工作小組共同主席卓傳育(圖5)說，半導體製造業在此一事件的影響下，對於資安挑戰更高度關注，畢竟半導體設備一直以來以產能為優先，生產機台由於成本動輒數十億甚至上百億元，生命週期長達10~30年，通常作業系統老舊，安全防護薄弱；要透過停機進行全面性的安全更新有難度，況且進行更新也需要進行測試與驗證，可能徒增設備的不穩定性。 圖5   SEMI資安標準工作小組共同主席卓傳育說，半導體業希望透過制定產業標準，降低資訊安全危害。 對於半導體製造資訊安全的威脅與挑戰，半導體產業協會SEMI與國內業者積極合作，希望可以制定產業化標準，降低資訊安全危害，卓傳育進一步說明，半導體設備的作業系統EOS不僅是版本的選擇，周邊控制界面對最新作業系統的資源，可能才是標準落地最主要的限制；而端點及網路防護機制將顯著增加設備成本，採用解決方案等級與量化防護機制有效性將是標準可否驗證的主要挑戰。早期防護機制的建立，可以有效降低危害發生機率，透過多層次的防護，可以最小化潛在受攻擊面。 面對無形、無所不在的網路攻擊，硬體晶片供應商英飛凌(Infineon)與意法半導體(ST)專長都是透過硬體強化安全性。硬體面對網路攻擊，在某些層面的防護上更加有效，英飛凌科技數位安全解決方案事業處經理江國揚說明，隨著許多物聯網裝置被放置在暴露的網路環境中，保持裝置本身安全更為重要，即便在可信賴執行環境(Trusted Execution Environment, TEE)，物聯網的攻擊還是層出不窮，晶片硬體防護相對可靠並可提供晶片主動防護、記憶體內部加密、資料獨立加密執行、隨機數學運算、內部狀態一致性檢查、電壓篡改/隔離電源軌、內部時脈產生、安全測試方法、沒有除錯探針點與測試墊等安全功能。 因應IoT安全需求，在進行各項資料傳輸與交換的過程中，採用認證金鑰確保過程的安全是常見的作法，意法半導體技術行銷經理閻欣怡(圖6)說，在身分認證時常採用非對稱式加密(Asymmetric Cryptography)，而應用在資料傳輸時，則採用對稱式加密(Symmetric...

為因應使用者對於觸覺體驗需求的成長趨勢，村田製作所將收購提供觸力覺(Tactile Force)解決方案技術的MIRAISENS，透過本次收購，村田製作所將各種感測器及致動器培育的設計技術結合MIRAISENS觸力覺解決方案，致力提供產品服務。雙方合作預期將使3D觸力覺技術應用於更廣泛的產業領域，並且最佳化各種感知暨觸力覺體驗。 村田攜手MIRAISENS拓展3D觸力覺技術領域應用。 村田製作所代表董事會長兼社長村田恆夫預測，隨著5G等通訊技術發展，日後需接近人類實感體驗的場景將會增加。MIRAISENS的觸力覺解決方案技術，於數位化不斷發展的當今，為能夠真實傳遞觸感體驗的出色技術。很高興能結合MIRAISENS技術與該集團公司技術，攜手共創新價值。 近年來隨著不斷拓展的虛擬實境(Virtual Reality, VR)及有望於未來普及的5G發展，對於觸覺體驗的需求日漸提升，像是追求真實遊戲體驗的娛樂領域以及遠距醫療過程中需向患者提供觸覺反饋的醫療等領域。3D觸力覺技術將設備產生的各程度振動結合，組合感覺拉推、軟硬及表面接觸的力感、壓感及觸感等感覺接觸，實現逼真的感觸技術。 MIRAISENS致力開發以錯覺力感為基礎的3D觸力覺技術。錯覺力感透過皮膚刺激引起人腦進而產生智慧錯覺，由國立研究開發法人產業技術綜合研究所確立，為世上早期以腦科學為基礎的觸力覺技術。該公司觸力覺解決方案技術與傳統物理工程學基礎不同，透過使用任意振動波形於大腦中產生錯覺，使人能夠感知各種紋理及觸覺。舉例而言，可感覺VR遊戲等數字內容表達對象的柔軟度及觸感同實際觸摸。產品特性透過獨有程序及小型、低價的硬體外殼設計實現。

愛立信(Ericssion)結合微軟(Microsoft)聯網汽車專業知識，前者以在微軟Azure雲端平台運作的微軟聯網汽車平台(Microsoft Connected Vehicle Platform, MCVP)構建聯網汽車雲端(Connected Vehicle Cloud, CVC)。雙方整合的解決方案透過模組化設計及多種彈性部署，使汽車製造商更易快速部署及拓展全球汽車服務，如車隊管理、空中軟體更新和聯網安全服務，進而降低成本。 愛立信利用平台與汽車業者合作，自手機控制及監視車輛。 愛立信資深副總裁兼業務領域技術暨新業務部主管ÅsaTamsons表示，雙方攜手為市場提供大規模聯網汽車平台。此整合解決方案將助汽車製造商加速實現全球聯網汽車解決方案，優化駕駛及乘客體驗。倚重雙方於聯網及雲端技術的優勢，預期可為汽車產業帶來豐碩利益。 愛立信聯網汽車雲端為滿足汽車製造商對可擴展性及靈活性不斷成長的需求而量身訂做，具有支持所有聯網汽車服務的能力，約占聯網汽車市場的10%，連接全球180國400萬輛車。 聯網汽車雲端為汽車產業提供多樣化應用。 微軟聯網汽車平台結合雲端基礎架構、邊緣技術及AI和IoT服務與多樣化合作夥伴生態系，加速業者提供安全舒適及個人化聯網駕駛體驗。微軟藉MCVP於數據場域提供一致的雲端連接平台，構建客戶導向的解決方案，如車載訊息娛樂、先進導航、自動駕駛、遠程訊息處理和預測服務，以及空中下載(Over-the-Air, OTA)。 微軟業務開發執行副總裁Peggy Johnson則表示，該公司打算與愛立信共同簡化聯網汽車開發服務，助汽車製造商關注客戶需求並加快實現獨特的駕駛體驗。