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為了實現自駕車願景,感測器融合(Sensor Fusion)已成不可或缺的關鍵技術。但除了感測器融合外,在晶片上執行的各種演算法也必須進一步融合,才能讓自駕車具備更多樣化的感知及應變能力。事實上,不只是車用晶片,未來大多數晶片的設計過程,都必須將演算法融合列入設計考量中。
液晶電視面板連續15個月報價上漲的光榮紀錄即將告終、中國大陸終於取得液晶面板出貨霸主地位、AMOLED將主導未來智慧手持裝置的設計。從以上幾個關鍵事件,一窺平面顯示產業2017與未來幾年的動向。
在工業物聯網當中最迫切需要解決的就是如何快速且精準地擷取數據,而解決問題的關鍵要素則在於感測嵌入、無線傳輸技術以及嵌入式運算等三種核心能力,M2.COM為推動工業物聯網統一標準之硬體與軟體規格。
2016年蘋果(Apple)搶先於筆電導入USB Type-C標準介面,預計掀動另一波USB Type-C導入潮,然而USB Type-C發展速度卻不如原先預期,究其原因,歸類於頻寬、價格和USB PD測項、方法不一影響相容性測試等,這些問題接下來可望 一一擊破。
當電視從傳統映像管(CRT)演進到數位液晶電視(LCD);畫質需求從傳統標準畫質(Standard Definition, SD)進階到數位高清畫質(High Definition, HD)、4K全高清畫質(Full HD, FHD),甚至8K超高清畫質(Ultra HD, UHD);訊號端及接收端的演進速度也隨著摩爾定律(Moore's Law)成長、甚至超越時,以往不被重視的傳輸線材,也開始面臨嚴峻的進化挑戰。
儘管無線寬頻產業已致力推動5G標準商業化時程提前至2019年,在這兩年,廠商將從可快速被市場接受的商業模式發展起,包括沉浸式與互動式體驗、高密度的使用環境與工業4.0這三種類型。但於此同時,電信設備供應商也不希望在5G正式上路前產生空窗,選擇推出Pre-5G的解決方案,期待能延續5G進展的熱潮於不墜。
集數據、電力與影音訊號傳輸功能於一身的USB Type-C介面技術,市場應用版圖正持續擴張,然而不同應用對Type-C的功能定義與設計要求不盡相同,因而造成諸多測試挑戰。開發人員若能做好先期測試並善用自動化測試方案,可有效減輕作業負擔。
人工智慧(AI)機器人的出現,早已為人們帶來相當程度的好處,不過目前依舊難以執行價值判斷的行動,透過虛擬實境(VR)的穿戴裝置,將有助於AI蒐集貼身數據資料,作為判斷情感的利器,打造「開心」的生活環境。
智慧化生產蓬勃發展,使自動化工廠內感測器數量與蒐集/發送的資訊越來越豐富,市場殷切需要開發簡單、可靠且高效的通訊協議。IO-Link挾低成本與主從式架構的點對點通訊的優勢,強化現代化工廠的靈活性,並讓更快速的流程決策得以實現,為工業感測聯網開創新氣象。
全新標準的USB Type-C連接器有許多亮點,包含外觀輕薄,支援高速資料傳輸、正反可插拔、具有出色的電力管理和快速充電能力。這款集結優點於一身的連接器,帶動各種行動應用裝置跟進採用,像是行動電話和平板電腦,以及桌上型電腦產品和消費電子產品。進行USB Type-C連接器與產品整合設計時,工程師面臨著全新測試挑戰,諸多測試參數和演進標準皆需仰賴專業工具與技術支援,來因應連接器功能的推陳出新。
以聲控裝置做為智慧家庭控制中樞,符合家庭使用情境需求,預期將帶動新一波人機溝通的大變革,其實智慧家庭助理除了硬體架構包括麥克風、喇叭、語音處理器之外,更涵蓋了自然語言分析、語意識別、深度學習/人工智慧等深具潛力的技術。
曾幾何時,物聯網淪為網際網路災難的幫兇,眾多受害企業苦不堪言。若要增強聯網裝置的自我防護,並預防安全性漏洞,這些原先未納入的額外舉措,勢必造成成本上升與上市延遲的後續效應,但如果不思改進,當災難真的發生時,物聯網市場恐將一夕崩盤。
工業4.0的浪潮帶動製造業最新的一波變革,智慧製造口號處處可見,最大的影響及改變是工廠的未來樣貌,工廠的自動化與智慧化將再度升級,包括生產線的自動化、設備、物料、半成品、成品的監控,並將所有環節都串聯起來以增加工廠產能,利用網路與生產流程的溝通,甚至串聯生產線跟研發。要達成所謂的「智慧自動化」,大量的數據蒐集與量測,將會是各廠商日後必須專注的重點。
物聯網發展的腳步未曾停歇,3GPP已針對物聯網制定相關的標準,並指明eMTC與NB-IoT將是未來發展的主軸。而甫落幕的2017世界行動通訊大展中,各重量級廠商更競相推出NB-IoT晶片搶食市場大餅。我國也推出亞洲矽谷計畫,準備搶搭這股熱潮。
在2015年問世的3D XPoint記憶體,由英特爾(Intel)與美光(Micron)合作開發,兼具快閃記憶體(Flash)與DRAM的優點,直到2017年CES展期間,英特爾終於首度宣布Optane Technology即將推出,日前就發表了Optane的PC系統加速器,逐步將3D XPoint技術商品化。
智慧眼鏡商機聲勢看漲。結合工業應用環境的設備,智慧眼鏡將有助於在局限空間工作的作業人員安全又有效地完成待辦事項,促使相關工業應用領域積極導入智慧眼鏡。根據市調研究機構Forrester Research預估,2016年∼2025年間,美國企業將花費超過三百億美元購買智慧眼鏡硬體,且於2025年時,將會有超過一千四百萬美國人口(約占8%的整體工人數),在工作上使用智慧眼鏡。
紫光(UV) LED與Li-Fi技術正如火如荼發展。Soraa紫光LED晶片已進入量產,而Li-Fi也有嶄新的突破,包含PureLi-Fi、VLNComm與Velmenni等廠商相繼祭出商用化商品。此市場現況,凸顯LED照明朝向健康與智慧的生活環境又更邁進了一步。
MCU強化聯網與安全功能,追求全新的物聯網應用,已是廠商的全民運動,在物聯網興起伊始,這些市場絕對是MCU廠商的全新藍海,於是導入安全機制與連線功能,成為物聯網MCU的標準配備,如何在效能、價格上取得最佳表現並找到市場商機便是成敗關鍵。
深度學習以大數據為基礎,借鏡了人類的大腦,透過精巧的演算法設計、有效率的最佳解搜尋,讓以前看似不可能的複雜運算與機器識別都能實現。 接下來,本專欄將介紹深度學習的各種應用,讓讀者掌握這項技術的思路精髓。
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