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鄰近感知(Proximity Awareness)應用包括尋物定位、數位車鑰，長期受到UWB裝置普及度不高，而發展受限。近期高通和Google推出的全新晶片和應用方案讓人眼前一亮，結合標準組織的技術發展，預期將為鄰近感知市場帶來新商機。
近期FiRa協會發布全新2.0規範，為UWB定義物品定位、室內導航及指向觸發應用場景，同時行動晶片業者開始將UWB納入其中，預期未來UWB在智慧型手機普及率將逐步上升，結合創新應用真正開啟UWB時代。在此過程中，藍牙作為互補技術，也將成為UWB應用發展道路上的助力。
經過幾年發展，O-RAN設備是否真的實現最初描繪的開放願景？觀察O-RAN設備發展現況，本文分別從互通性、性能和成本，分析O-RAN現階段的挑戰及未來機會。
自從O-RAN聯盟於2018年成立，O-RAN經過六年左右的發展，已於多種場域實現O-RAN專網部署案例，近期在公網也能看到電信營運商和傳統基地台設備商的合作計畫，顯示O-RAN市場規模正逐步擴展並邁入成熟期，是行動通訊重要的發展方向。
開放式無線電存取網路(O-RAN)將RAN拆分為RU、DU、CU，大幅提升基地台部署彈性，而多元的部署方案也大幅提高布建基地台的時間成本。在此情況下．自動化方案將有助於縮減整體部署流程。
Near-RT RIC是O-RAN架構的重要元件之一，透過E2介面與其他元件進行互連。本文將說明E2介面所面臨的相關漏洞及風險，分析xApp可能造成的攻擊影響，並提供應對xApp威脅的建議做法。
全自動駕駛是汽車產業追求的目標，但光是從Lv2+升級到Lv3，就已經帶來許多技術跟成本上的考驗。為挑戰難度更高的Lv4自動駕駛，汽車產業鏈上下游必須全員動起來，且聯合研發將成為不得不然的趨勢。
朝Lv4自駕普及的目標邁進，將是汽車產業未來十年的主要發展方向。但許多汽車產業鏈的成員都已意識到，在沒有路側設備的輔助下，光是靠增強車輛的環境感知跟決策能力，很難滿足Lv4自駕的要求。也因為如此，各國政府都將路側設備(RSU)的升級列為重要政策目標，尤其是美國與東亞各國。
邁向完全自駕的過程中，模擬技術將成為一大助力，不僅能夠提供車輛及周邊設施進行通訊的天線建模，也能透過模擬各種場景提供人工智慧/機器學習(AI/ML)系統充足資料，以建立完善的車輛感知。
AI時代下的伺服器迫切需要提高運算效能，以支援生成式AI、大型語言模型等應用高速成長的需求。為了應對AI帶來的挑戰，處理器業者積極針對AI制定產品策略，同時善用各自專有互連技術提高處理效能。
AI模型的參數規模來到百億、千億等級，對資料中心帶來運算壓力。為了高效運用有限資源，資料中心需要盡可能提高資料傳輸速度及記憶體使用效率，而PCIe和CXL身為伺服器元件互連的主要技術，其標準演進受到業界關注。
人工智慧/機器學習(AI/ML)走進各式應用，帶來高速低延遲的資料傳輸需求。PCIe 5.0標準自2019年發布後，經過四年多的時間，現在已可陸續看到相關產品上市。本文旨在介紹PCIe 5.0的裝置市場現況，並說明產品設計須要注意的重點。
ChatGPT橫空出世，人工智慧高速發展除了對日常生活帶來巨大影響，也導致資料中心等基礎設施壓力遽增。因此，預測運算架構將產生新的變化，以因應AI工作負載需求。
因應裝置數量高速成長的物聯網市場，電力供給方案也需要同步演進。RF無線充電能夠以低功率滿足小型裝置的功耗需求，將改變過往物聯網裝置的充電方式。
無線充電聯盟(WPC)於2023年推出Qi v2.0標準，加入MagSafe磁吸式功能提升充電效率，突破過往Qi標準的技術瓶頸。預期接下來可看到無線充電改朝換代，並借助新標準動能將創新應用推進市場。
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