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台灣通訊學會日前主辦「5G×數位轉型高峰論壇」，齊聚5大電信業者，共同探討電信業如何藉由5G服務協助各產業進行數位轉型，同時，電信業者認為需要跟不同產業「廣結盟」，才能打造台灣成為智慧國家和數位島嶼的願景並打入國際市場。
當今工業4.0與智慧工廠概念不斷興起，IIoT日趨朝向無線化發展，例如感測器、移動機器人(AMR)、AR/VR、人機介面等技術逐漸成為工廠主要設備，工業網路的傳輸方式不再僅單單依靠有線形式的工業乙太網路(Industrial Ethernet)，無線網路的重要性也開始滲入。
Covid-19疫情影響，使得人們對於零接觸的需求攀升，延伸出零接觸的商機，例如行動超商應用。而無線充電技術就是加速這項發展的關鍵技術，像是提供汽車充電系統、動態道路充電系統等技術，讓自駕車能夠不用動手操作也能自行充飽電上路。
5G產業化將持續催生更多新興創意，遠傳、西門子、濎通科技等廠商分別以企業專網、智慧製造與智慧城市物聯網為題，分享5G技術的應用與產業趨勢。另外五家創新企業與新創公司分享包括智慧製造、區塊鏈、智慧醫療等充滿創意的應用。
人們因IoT應用的普及受惠，但裝置聯網同時也面臨各種安全威脅。據此，企業於審慎評估安全風險時，亦需建置效率與效益兼具的安全解決方案。如可透過端到端安全流程建置平台，除追求裝置資料儲存安全性，也可確保資料傳遞過程中面臨的風險。
寄望5G將比4G帶來更多的用戶營收貢獻，韓國電信商為全球最早提供5G服務的業者，其中三大營運商皆分向拓展金流，如串連雲端服務供應商提升遊戲體驗，同時也積極拓展OTT服務、電子商務等項目，並結合AI、AR/VR等前瞻技術。
隨著工業結合科技以新型態改變製造環境，將可望使工廠環境及設備更接近人性。而協作機器人將成為實現工業5.0的關鍵要素，不但可透過人機合作促進工業自動化，更有助於創造新就業機會，使工業製造過程效益最大化。
智慧手機一直以來，都是帶動產業發展蜂巢半導體供應鏈的動力。但隨著營運商轉向尋求新的收益，除需具備蜂巢式技術外，也需留意專利與新商業模式的決策，進而促進物聯網新興應用發展。
各國5G開台已陸續進行，5G所帶來的多項加值應用服務也正如火如荼的拓展開來，而其中一項眾所矚目的焦點就是車聯網的應用發展。事實上，3GPP從R14版本就已開始討論5G車聯網的規格制定，其最終的目標就是能無縫串聯人、車與路側周邊環境，打造下世代的智慧交通環境。
為滿足龐大的物聯網應用需求，5G大規模的巨量物聯網正積極制定當中，而既有的NB-IoT與LTE-M相關的生態系統、應用場景與標準也陸續到位，搭配上基於5G NR所提出的NR-Light和NB-IoT over NTN技術，將逐步實現萬物聯網的終極願景。
台灣在2018年正式啟動矽光子專案研究計畫，選定五項深具潛力的應用研發計畫，經過兩年的發展，成果逐漸顯現，協助國內產業在矽光子積體電路的技術發展與產業應用之路上，邁出成功的第一步。
日本總務省在2019年底正式開放Local 5G執照申請，為增加Local 5G普及率，總務省「關於導入Local 5G之指導方針」建議申請者能與大型電信業者合作，來降低導入門檻，吸引地方政府、新創業者加入，以促進地方創生、新興應用和全國數位轉型。
隨著5G時代的來臨，將為人們帶來層出不窮的新應用場景，進而轉變生活型態。同時，隨著3GPP標準的版本更新，也使5G NR設計變得更多元。若可將物聯網結合AI，將使應用案例百花齊放。
各式低功耗廣域(LPWA)技術如Wi-SUN、LoRa、Sigfox、LTE-M、NB-IoT讓物聯網發展速度急速增溫，為協助各領域物聯網業者加快應用開發速度，並降低進入門檻，無線聯網晶片和模組廠致力提高解決方案的競爭力，同時強化生態體系支援的完整度。
軍政府結束，緬甸新政府鬆綁網路限制，開放外資進入市場，並陸續提出經濟與社會結構改革計畫、國家綜合發展計畫、12點經濟政策等，試圖為國家轉型找出方向。此外，有感於國內基礎設施嚴重缺乏，除電力設施外，也將電信基礎設施視為建設重點。
5G世代正式來臨，數位化轉型對於各產業而言勢在必為。營運商除需以不同角色爭取潛在的收益外，其細分市場中的三項價值鏈也是其中關鍵。若能平衡自身優勢、競爭及發揮潛力，將可望為2030年的商用5G市場迎來可觀的發展。
工業4.0強調的是建構高度自動化的工作場域，透過自動生產模式優化製造的速度與成本，然而隨著消費者對於產品客製化的需求增溫，人類重新回到產線，與產線內的機器人合作打造客製化產品有望成為下世代工業5.0的生產模式。
2020年7月台灣正式進入5G時代，中華電信、台灣大哥大與遠傳電信相繼啟用5G服務，無不為了加速推進5G滲透率而積極做準備，除了配套的資費方案之外，在基礎建設的建置更須同步進行，以因應消費者的龐大需求。
5G時代已經到來，但針對工業聯網及商業化垂直場域來說，距離普及化仍有一段時間。因此，如何善用現有的網路技術，並實現穩定移轉、為5G的到來做好準備，為眼下的一大關鍵。
記憶體內運算(Computing in Memory)可說是AI加速器架構的一種，實際運算過程是經過記憶體的數據資料，直接在記憶體內先行運算，而後將實際得到的分析結果傳送至處理器，由此打破傳統馮紐曼型架構(von Neumann Architecture)完全透過處理器進行分析，即使處理器的運算速度遠快於記憶體讀寫，資料處理速度仍會受記憶體傳輸頻寬所局限，使其運算速度受到影響。相較之下，記憶體內運算能以低功耗、高效率的方式，在終端裝置上進行影像或語音辨識的能力。
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