多基地台合作機制提升效率　MAPC推動Wi-Fi 8邁向高可靠度

Wi-Fi 8（標準規格 IEEE 802.11bn）預計於 2028 年定案，其核心目標為實現「極高可靠度」與「最佳體驗」，旨在相較於 Wi-Fi 7 改善至少 25% 的封包漏失率、吞吐量與延遲。其關鍵技術為「多基地台合作式機制（MAPC）」，包含 Co-SR、Co-BF、Co-TDMA 等五大協同技術，能將多個基地台整合為單一移動域（SMD），透過資源協調與干擾抑制，打造無縫漫遊的網路環境。

TASA推整星自主/工研院攻韌性通訊　國產衛星決勝系統整合

台灣太空產業地面設備強、酬載本體弱的結構擺了很多年。國家太空中心(TASA)年產值約91.5億美元，以通訊設備與地面系統為主。問題不在結構本身，而在支撐它的三條驅動邏輯，以及它們共同通過的那道窄門：飛行履歷。

接地面段訂單/養太空段門票　低軌衛星供應鏈遠交近攻

台灣廠商在低軌衛星供應鏈的處境，常被說成「機遇與挑戰並存」。SpaceX Starlink和Amazon Leo兩者的供應鏈邏輯截然不同，台灣廠商面對兩大星系客戶的要求與策略也就各有差異。

稜研測試入網先取得實績　關鍵模組切入衛星供應鏈

Starlink認為台灣4G、5G涵蓋率已超過九成九，留給低軌衛星的商業空間不大。稜研科技(TMYTEK)創辦人暨總經理張書維卻把同一件事翻了過來：台灣供應鏈的機會從來不在營運商，而在相關供應鏈裡能不能站到上游。

轉移學習與訓練策略解析(2)　AI強化晶圓良率分析

本文介紹結合重建損失的深度卷積神經網路架構，透過轉移學習將預訓練模型的通用特徵權重作為起點，大幅降低晶圓缺陷檢測所需的資料量與訓練時間。實作上採用「分層學習率」配合兩階段微調策略，並藉由動量及自適應優化器更新權重，在避免災難性遺忘的同時，有效提升製程良率。

224G互連開啟架構重設戰場　效能之牆逼近物理極限

面對AI與高效能運算帶來的「效能之牆」與訊號損耗危機，傳統PCB布線已達物理極限。系統架構轉向緊鄰主處理器的Near-ASIC或晶片直連的On-ASIC架構，並透過共封裝銅纜(CPC)與光學(CPO)技術將互連往晶片端靠攏，以極大化提升資料傳輸速率與系統能效。

簡化高壓轉SELV流程　模組化電源加速48V轉型

隨車載電子負載激增，傳統12V系統已難敷使用，引領汽車產業轉向48V架構。傳統分立式轉換器因組件繁多，面臨PCB重設計、散熱與認證冗長的瓶頸；而模組化電源架構透過整合開關與控制的成熟單元，不僅簡化合規流程，更支援串並聯擴充與「虛擬電池」概念。透過如Paladin等參考平台驗證，模組化設計能大幅減少50%組件，彈性相容12V與48V電壓，成為高壓轉SELV系統更輕量、高效且易部署的最佳路徑。

AI技術加速腦機介面應用落地　大腦訊號解碼BCI新進展

腦機介面(BCI)透過解析大腦訊號，建立人機互動新途徑。本文整理其技術發展與基本原理，說明人工智慧在訊號處理中的應用，並介紹心理健康、輔助溝通及疾病檢測等方向。同時探討目前在感測與運算效率上的限制，提供整體技術發展觀察。

高速PHY與先進封裝設計解析　64G UCIe驅動晶粒互連新世代

UCIe 3.0 標準支援最高 64Gbps 的資料傳輸率，能大幅提升晶粒間頻寬並最佳化能源效率，滿足 AI 與高效能運算需求。然而，邁向高速運作也為 PHY 設計帶來功耗、通道封裝最佳化、訊號佈線串音、時序收斂及可靠度等關鍵挑戰，需透過加強等化技術與精細的晶粒佈局規劃來克服。

結合MEMS/BLE實現低功耗監測(1)　邊緣AI驅動無線感測器設計

Voyager4無線振動監測感測器結合邊緣AI和MEMS技術，實現低功耗監測。

OCP 2026亞太峰會8月重返台北　聚焦AI資料中心基礎架構新趨勢

開放運算計畫(Open Compute Project, OCP)將於2026年8月11日至12日在台北南港展覽館2館(TaiNEX2)舉辦2026 OCP APAC Summit。本屆峰會以「Leading the Future of AI」為主題，聚焦AI資料中心、開放硬體、電力與散熱、網路光學、伺服器、儲存與先進封裝等關鍵議題，協助產業掌握AI基礎架構從設計、部署到營運管理的最新發展。

Wi-Fi 8測試重心轉向可靠度　是德擴大系統層布局

挑戰高穩定低延遲抗干擾　Wi-Fi 8追求極致使用者體驗

Wi-Fi 8以極高可靠度與最佳使用體驗為核心，維持Wi-Fi 7傳輸速率，強化多AP協同、遠距連線與低延遲表現。透過MIMO、MLO及新型調變與頻譜管理機制，提升高密度環境下穩定性，並對硬體設計與測試驗證帶來新挑戰。

Wi-Fi 8測試組合指數增加　AI自動化突破生產力瓶頸

相較於過去Wi-Fi世代更迭多半圍繞在峰值速度與頻寬提升，Wi-Fi 8的發展重點，開始明顯轉向高可靠度、低延遲與穩定連線體驗。對測試產業而言，這意味著測試工作量將指數增加。如何善用AI技術實現更高的自動化程度，將成為一項必須重視的議題。

為AI時代量身打造　Wi-Fi 8使用者體驗大升級

Wi-Fi是全球最受歡迎的網路連接方式。它嵌入於各種設備中，從智慧型手機和筆記型電腦到電視、智慧家電和工業感測器。鮮少有技術能夠產生如此深遠且持久的影響。Wi-Fi不僅帶來便利，而是支撐我們數位生活基礎的必要基礎設施。

整合式架構加速基地台部署效率　6G射頻設計迎戰複雜化

6G技術競賽加劇，射頻設計的複雜性成為產業發展的挑戰。行動電信業者需在提升網路速度與靈活性的同時，降低成本和能耗。

AI應用改變網路流量樣態　博通力推AI寬頻網路新概念

當產業談論AI對網路基礎設施的影響時，多數焦點往往集中在資料中心、高速互連與光通訊技術。然而，在AI應用逐步走向終端裝置與邊緣運算的過程中，另一個問題也開始浮現：現有的寬頻網路架構，是否已經準備好承接AI時代的新型態流量？

Wi-Fi 8舞台不只在NB　超高可靠度帶來更多可能性

在Wi-Fi 7正式進入市場、產業仍聚焦於320MHz頻寬、4K-QAM與Multi-Link Operation(MLO)等高速傳輸技術之際，下一代Wi-Fi 8的討論已經提前展開。不過，相較於過去幾代Wi-Fi持續追逐峰值頻寬與傳輸速度，英特爾(Intel)對Wi-Fi 8的定位，卻呈現出不同方向。

類別不平衡處理技術解析(1)　AI強化晶圓良率分析

本篇探討如何運用 AI 技術提升矽晶圓良率。針對製程中常見的「資料不平衡」問題，介紹了以 SMOTE 合成樣本擴展特徵空間，並結合 SHAP 解釋模型、發掘缺陷關鍵因素的方法。同時闡述了晶圓圖與等級分類在品管上的應用，並提出結合多個 CNN 模型的「深度整合特徵框架（DEFF）」，透過軟投票機制大幅提升缺陷檢測的準確率與穩定性。

相位雜訊頻率穩定性全局掌握　VCO特性與量測技術解析

VCO為鎖相迴路(PLL)核心，廣泛用於 5G、雷達及高速數位系統，但實務上面臨相位雜訊、非線性及頻率漂移等非理想非線性效應。文中點出透過優化電路與穩壓可改善效能，並介紹利用FSPN與FSWP分析儀量測相位雜訊、Jitter及艾倫變異數(Allan Deviation)，以精準驗證並提升低雜訊 VCO 的動態特性與長期穩定度。