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MIC:2019年AI手機滲透率超過五成

資策會MIC表示,多接取邊際網路運算(MEC)將扮演5G新應用發展的樞紐角色,其超高速、低延遲、大連結與利用網路切分等技術特色將為電信商與雲端業者帶來嶄新商機。若能在距離用戶較近的場域建置運算與儲存設備,對於支援IP監控、AR/VR、車聯網等服務將有更好表現,因而吸引通訊、資訊領域大廠投入競逐。 MIC資深產業分析師李建勳指出,5G與支援AI應用手機商機可期,初代5G智慧型手機將於2019年上半年陸續問世,預計全球各國2020年商轉5G網路後,出貨將於2021年有更顯著成長;至於支援AI應用手機在IC設計業者推波助瀾下,其中低階手機迅速上市,預計2018年支援AI應用手機出貨量將可突破5億台,2019年後滲透率將突破五成。 2017年智慧型手機搭載人工智慧引擎者為Apple iPhone 8與X系列,與華為Mate 10系列,出貨量達到8060萬台;2018年,Qualcomm、Samsung與聯發科也相繼推出人工智慧處理器,在眾多Android品牌大廠的支持下,預期出貨量將迅速攀升,預期到2019年後,人工智慧功能在智慧型手機的滲透率可突破五成,100美元以下的機種在聯發科與紫光展銳的投入下,也得以大量導入人工智慧引擎。 AI在IC設計業者的推波助瀾下,支援AI應用的中低階手機迅速上市,李建勳表示,預計2019年支援AI應用的手機出貨量可突破8億台,達8億4030萬台左右;2020年AI手機快速突破10億大關,市場滲透率超過60%,已是未來智慧型手機中普遍的功能。  
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瑞薩AI Unit方案在通過產能提升測試

半導體解決方案供應商瑞薩電子近日宣布,該公司與GE Healthcare Japan的日野工廠共同使用瑞薩的「AI Unit解決方案」,進行了一項驗證測試。AI Unit解決方案是瑞薩針對製造設備所推出的嵌入式人工智慧(e-AI)解決方案之一,該解決方案可讓端點嵌入式設備導入AI。而透過此次測試,驗證了經由減少不符要求的產品,可將適用製程中的產量提高至99.5%,且該技術還能夠顯著提高產能。 針對製造設備而開發的AI Unit解決方案,是瑞薩e-AI解決方案中的第一個產品,它可實現故障偵測和預測性維護,並能以附加裝置的方式,安裝到既有的設施設備或機器上。客戶可在短至一天的時間內,導入預訓練的神經網路模型,藉此,從感測器數據的收集一路到數據的處理、分析、和評估/判斷為止的AI處理程序,皆可即時地進行。 瑞薩計劃將進一步在全球部署其AI Unit解決方案。在其提案中,不只是針對可附加到既有生產設備中的e-AI解決方案類型,更包括了預先就可導入這些設備中的一些解決方案類型。瑞薩將致力透過擴展其e-AI解決方案的陣容,來推動端點智慧的加速實現,讓全球的工廠能更加智慧化。
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NXP召開未來科技峰會打造AIoT新生態

汽車半導體與人工智慧物聯網晶片公司恩智浦半導體(NXP)將於近日在深圳隆重召開「2018恩智浦未來科技峰會(2018 NXP Connects China)」,預計有上千名AIoT與汽車電子領域的商業領袖、技術專家及恩智浦合作夥伴代表到場。恩智浦將在峰會上宣布多項重大合作及規劃,來自阿里巴巴、百度、吉利汽車、京東、小米等企業的重量級嘉賓也將出席大會主題演講及論壇,與恩智浦共同探討人工智慧及物聯網的新趨勢與願景。 此次峰會還提供超過100個小時的技術研討會及超過百件的展示,包括嵌入式人工智慧、物聯網、邊緣運算、安全互聯汽車等領域,旨在提供與會者交流分享的開放平台。由恩智浦與中國工業和信息化部人才交流中心共同編寫的《物聯網與人工智慧應用開發叢書》也在峰會上隆重亮相,此套叢書為新一代積體電路技術人才從容應對物聯網與人工智慧新趨勢提供有效工具。 恩智浦半導體全球銷售暨行銷執行副總裁Steve Owen表示,恩智浦一直致力於將前端技術傳遞到整個生態圈。面對AIoT的巨大契機,該公司期待與更多的企業聯手打造更多的創新標竿,推動大中華地區的企業走向國際舞台,引領商業與技術變革。
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群聯PS5012控制晶片開案量優於預期

群聯電子今年度固態硬碟(SSD)控制晶片產品線布局多元且完整,並順應3D NAND Flash躍為主流、價格觸及甜蜜點等產業趨勢快速拓展應用市場,帶動SSD控制晶片開案量優於預期,包括PS3111-S11、PS5008-E8/E8T各突破35件,而今年度最新推出的頂級規格的PS5012-E12接案量更是快速攀升、超過20件,相關晶片開案量累計近百件,成功擴大SSD市場版圖。 群聯電子技術長馬中迅表示,能有此表現是群聯電子多年技術累積之成果,在今年第二季領先同業取得PCIe認證後,應市場需求立即推出另一新版本PS5012-E12 DC以符合客戶在雲端儲存、邊緣運算儲存以及區塊鏈高保密性儲存等高階應用需求,因此不但有效為客戶拓展新藍海市場,亦帶動該系列產品接案量表現超乎預期。 群聯電子今年度最新PCIe SSD控制晶片PS5012系列產品採用台積電28奈米製程,並通過國際Flash原廠3D NAND規格對接測試,其主要介面為Gen3x4 NVMe,傳送速率將高達連續讀取3450 MB/s、連續寫入3150 MB/s,4KB隨機讀取(IOPs)速度達60萬次,最大容量可高達8TB,相較於業界同等級晶片高出近1倍之多。 此外,該系列產品基於IOPs高速效能將可為客戶應用產品帶來速度上的極大優勢,協助客戶拓展頂級儲存應用市場,包括人工智慧(AI)、電競PC/筆電、商務行動SSD,以及中小型企業建置虛擬主機之伺服器等企業級高階儲存,另具備支援Thunderbolt 3可攜式外接固態硬碟之設計,亦可助力搭載Windows的主機裝置快速開/關機以及APP應用流暢之效能。
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Gartner:五大新興科技趨勢使人類與機器的界線更難畫分

國際研究暨顧問機構Gartner公布2018年新興技術發展週期報告,從35種必須關注的技術中,發現未來將模糊人類與機器之間界線的五大新興科技趨勢-AI大眾化、數位化生態系統、DIY生物駭客、透明沉浸式體驗、無所不在的基礎架構。例如人工智慧(AI)就扮演了關鍵角色,讓企業能夠無所不在,隨時提供服務並連結商業生態系統,才能在未來市場繼續生存。 Gartner研究副總裁Mike J. Walker表示,業務與技術主管將持續面對快速變遷的技術創新,而這也將深刻影響他們和員工互動、與夥伴合作,還有為顧客打造產品及服務的方式。資訊長和技術主管應持續觀察市場,同時還要評估並測試新興技術,藉此找出具有高度影響力,以及和他們業務具有策略關聯性的新商機。 未來10年內人工智慧技術將幾乎無所不在。這些技術除了能讓初期採用者適應新的狀況,並解決之前從未遇到的問題外,還將在未來逐漸普及到一般大眾,也就是所謂的大眾化。雲端運算、「創客」(Maker)社群和開放原始碼等趨勢,將推動人工智慧成為人人都可使用的技術。
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GreyOrange宣布Butler機器人系統布署新據點

機器人及供應鏈自動化公司GreyOrange在CeMAT 2018宣布,將在日本和歐洲3個新的據點安裝並布署其Butler機器人系統。日本即將到來的據點為中山三郎株式會社,專門為生產基地、批發分銷商和零售商提供機床和設備。其超過335,000個產品的範圍包括超過2,300個品牌和製造商。 GreyOrange亞太區首席執行官Nalin Advani表示,這些據點將布署先進的機器人和人工智慧的結合,這將大大提高它們的效率。Butler系統的選擇是為了提高配送中心的生產力,在那裡尋找勞動力是一個巨大的挑戰。 GreyOrange已經收購了歐洲的最重要客戶。這些包括使用Butler系統的全球第三方物流公司,用於它在比荷盧經濟聯盟的泛歐分銷業務之一,以及其區域履行中心的領先電子商務平台。兩者都選擇了Butler的貨到人的解決方案,以提高其準確性、靈活性和生產力。在那些尋求優化其複雜的訂單履行操作,以實現成本競爭力和提高客戶服務水平的公司中,GreyOrange機器人解決方案一直受到關注。 全球電子商務的蓬勃發展,導致更多企業需要管理當天的訂單到發貨交付的時間,而不是隔一天或更長時間的交付。在該公司即將推出的據點中,將布署數百台機器人,以便每一台機器人在更短的終點裝卸時間內,能顯著地處理更高的產量。
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整合多重感知/人工智慧 機械手臂展現十八般武藝

只會按照程式設定執行重複動作機器手臂,未來將逐漸被具有各種感知能力,甚至會自主思考的機器手臂所取代。而隨著手臂所具備的技能更加多元化,許多現在仍得依靠人力來作業的生產流程,未來勢必會被手臂所取代。另一方面,這些新世代手臂由於具備傳統手臂所沒有的能力,往非製造業應用領域發展,也是值得期待的趨勢。 台灣愛普生(Epson)產業科技事業部副總經理王亮國表示,就像各大車廠都會在重要車展上展示未來概念車,宣揚自家對未來汽車的想像跟願景,Epson日前在自動化展上展示的WorkSense W-01自主性智慧雙臂機器人,也是該公司對機器手臂未來發展趨勢的想法。 多重感測讓手臂應用更為靈活 該雙臂機器人擁有2D+3D視覺辨識、力覺感測跟自主思考能力。當機器人偵測到手臂移動路徑上有障礙物出現時,會重新規畫路徑以繞過障礙物。至於機器人本體則採取單一手臂具有七軸關節,加上腰部可旋轉共十五軸的設計,作業流暢度跟靈活性不會比人類遜色。跟真人相比,目前該雙臂機器人只剩下自主移動這點還無法做到,但王亮國透露,未來Epson還會推出結合自動引導車輛(AGV)的雙臂機器人。具備移動能力的雙臂機器人,將可承擔更多樣化的工作任務。 除了概念性的雙臂機器人之外,Epson也推出N6六軸機械手臂與VT6一體式手臂兩款新產品,其中N6採取折疊式設計,除了最小作業空間需求跟人類作業員相似外,還可以懸吊式安裝,讓工廠可以在有限的空間內部署更多機器手臂。VT6則是將手臂的控制器直接內建到手臂本體中,除了具備占用空間小的優勢外,也更容易與其他設備整合,例如將手臂搭載在AGV上。 省、小、精是Epson設計機器手臂的核心理念,高精度、高速度與低震動則是該公司手臂與其他競爭對手最大的差異化所在。但除了手臂本體的進步,未來手臂一定會搭載更多感測技術,來滿足客戶的應用需求。舉例來說,手臂結合視覺跟力覺感測,就能讓手臂執行軟性電路板(FPC)插件作業。因為施力不當會很容易導致軟板損毀,所以目前軟板插件多半還是用人工作業。但具備力道感測能力的機器手臂,能有效避免此一問題。 王亮國表示,手臂產品的進步,讓手臂可以在工廠裡執行更多元化的作業。也因為如此,台灣許多電子製造業的手臂用量不斷上升,負責監督導入專案的主管層級也越來越高,顯示客戶對產線自動化的重視程度正在與日俱增。 不過,提到自動化,不可諱言的是,客戶最主要的考量還是在成本,畢竟要打造一條自動化產線,往往牽涉到相當可觀的資金投入。因此,目前在工業機器手臂市場上,有些業者採取殺價競爭的策略,希望藉此博得客戶青睞。這對於目前在台灣市占率領先的Epson來說,是一個必須正視的挑戰。 走出工廠開拓新藍海 對此,王亮國透露了兩個因應策略,首先是建議客戶在財務操作上,將機器手臂視為耐久財,用逐年折舊攤提而非一次性採購的方式來認列成本。因為現在手臂能做的工作越來越多元,即便產品更新換代或產線有所調整,已經採購的手臂還是可以繼續沿用,不會就此派不上用場。這種成本認列方法不僅比較貼近現實,也可以讓廠商財務負擔大幅降低。換言之,能執行的任務越多元,部署彈性越高的手臂產品,即便單價較高,成本效益還是會比低單價但功能單一、部署彈性低的手臂為佳。 其實,Epson的手臂在台灣的製造業市場一直是市占龍頭,因此也成為各家手臂業者集中火力的對象。未來Epson會繼續投入更多資源,鞏固其市場領先優勢,例如強化建教合作,培育更多熟悉Epson手臂的年輕工程師,為製造業客戶提供全方位的顧問、產線建置模擬與後續維修服務等。其實,目前自動化產業的工程師短缺十分嚴重,因此,從人才培育著手,不僅能有效鞏固Epson的領先優勢,也有助於推動自動化更加普及。 第二個策略則是走出工廠、走進店頭。隨著Epson的手臂越來越靈活、智慧化,未來Epson的手臂除了應用在工廠,也可以應用在非電子製造業,例如食品業、生醫實驗室、製藥等,甚至服務型機器人市場,也是Epson有意進軍的領域。雖然Epson的手臂是為工業應用設計,但因為手臂本身是小型手臂,只要透過其他周邊輔助,例如機器皮膚、雷射感測等,其手臂也有一定程度的人機協作能力。而這也是Epson手臂有機會走出工廠,走進店頭的原因。
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機器視覺受大廠重視 AI助力工業應用大爆發

2D機器視覺技術已發展相當成熟,也越來越受到工業領域的重視。在台灣,許多半導體大廠甚至開始設立部門,培養專業團隊來開發最為適合自家產線的機器視覺應用。人工智慧(AI)亦是眾廠商關注的另一項技術,未來在機器視覺與人工智慧兩大技術聯手之下,將開展出更多工業相關的新應用。 康耐視(Cognex)資深應用工程師陳元得表示,近兩年來機器視覺技術越來越受到台灣半導體大廠的重視。在以往,半導體廠商多半直接向設備製造商購買製造設備,然而自2016年開始,許多半導體廠商開始成立機器視覺的產線應用研發部門,直接觀察生產線中對於機器視覺的需求,並導入技術優化、改善生產流程。 傳統的2D機器視覺技術已幾乎發展到極致,未來該技術若要持續突破,勢必得導入人工智慧(AI)深度學習功能。陳元得指出,目前儘管是針對工業領域的人工智慧應用,依然多以如卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)這樣常見的算法為大宗,然而使用該演算法往往需要使用上萬張圖片供機器學習,許多業者皆相當困擾無法蒐集到如此大量的圖片資訊。 為因應工業對於人工智慧的需求,康耐視於今年推出了專為工廠自動化設計的ViDi解決方案,適合用於工業瑕疵檢測、瑕疵分類、對位等應用。更針對工業需求開發了獨特的演算法,只需要30~50張圖片就能夠使機器完成學習,進而輔助生產線的瑕疵檢測。 在康耐視今年所推出的ViDi解決方案中,亦導入了光學字元識別(Optical Character Recognition, OCR)功能,能做到文字的判讀辨識。該解決方案不只能做到英文字母與數字的辨識,更能夠依照客戶的需求進行學習,做到中文字的判讀。 在工業領域中,業者普遍對於新技術的導入較為保守,然而陳元得指出,在近期業務推廣的過程中發現,業界對於深度學習技術的接受度很高;因此,在未來康耐視希望盡可能接觸不同業者,透過與合作夥伴的交流開發更多深度學習在工業領域的應用可能。
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Wave Computing攜手博通 衝刺7奈米AI晶片開發

隨著人工智慧(AI)技術與應用的演進,其工作負載與神經網路的複雜度正呈現爆炸性的增長,而業者也嘗試藉由先進半導體製程生產出符合AI應用所需的處理器。日前,AI新創公司Wave Computing即宣布將與博通(Broadcom)展開合作,共同將該公司下一代資料流處理器(Dataflow Processing Unit, DPU)推升至7nm製程。並以該款DPU為基礎,推出AI系統解決方案。而這也是首家宣布採用7nm製程技術進行AI系統開發的廠商。 Wave Computing技術長Chris Nicol說明,該公司下一代DPU將自家數據流架構及64位元多執行緒(Multi-threaded)核心技術和台積電(TSMC)的7nm製程技術結合,以提升其邊緣應用的AI解決方案的處理效能,並降低生產過程的風險與成本。此外,博通的封裝與測試經驗以及7nm矽智財(IP)平台,也都將有利於該公司,進一步提升AI系統的效能與容量,以因應龐大的機器學習數據集。 博通ASIC產品部門資深副總裁兼經理Frank Ostojic也指出,AI工作負載與神經網路的複雜度正呈現爆炸性的增長,而他認為,7nm先進製程與資料流技術的整合,將有助於AI產業更快地創新從雲端到物聯網的應用。 整體而言,Wave Computing現行版本的DPU採用的是16nm的製程,而下一代DPU將採用台積電7nm製程進行生產,並藉助博通的設計平台、量產技術,以及其通過認證且適用於高性能深度學習應用的7nm 56Gbps與112Gbps串列器/解串列器(SerDes),完成產品開發與生產。 針對這項合作案,市場研究機構Moor Insights&Strategy資深分析師Karl Freund表示,7nm製程與資料流技術的結合,將有利於打造能滿足AI應用嚴苛要求的處理平台。而他也看好博通在先進製程設計方面的知識,能協助Wave Computing在AI技術上的開發。
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