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對於5G來說，2019年是不平凡的一年。全球各地5G商業應用案例遍地開花，同時3GPP Release 16規範制定也取得巨大進展，該規範將於2020年初定案。
工業部門轉向數位化已為趨勢，此趨勢在其他任何領域皆未如此明顯。生產環境不斷變化—並已連成網路，不同公司部門間甚至跨越公司邊界的通訊也日益增加。無論人或機器，企業所涉及的各方都在活躍交換不計其數的多樣化資料。以前只有個別機器互連，而未來，網路將無處不在—從單個感測器及執行器至機器和完整系統。
整合數位鎖相環(DPLL)的網路同步器可根據收到的網路時鐘生成潔淨的輸出時鐘，並分配給各種子系統，是通訊網路設備中的關鍵元件。圖1展示了網路同步器用於典型通訊設備(如路由器和交換機)的計時卡和線卡。為了滿足ITU-T G.8262等通訊標準的要求，網路同步器被用於檢測有效輸入時鐘、濾波器輸入時鐘漂移及提供無中斷切換、保持功能。低雜訊時鐘是鎖定到外部晶體參考振盪器(XO)的類比鎖相環(APLL)或溫度補償晶體振盪器(TCXO)或恆溫晶體振盪器(OCXO)而產生的。
隨著通訊網路不斷推陳出新，不僅需要越來越快的傳輸速度，對時脈和時序需求也具備更高的標準。除了更低抖動、更低相位雜訊的解決方案之外，對更大網路頻寬的要求也不斷推動更嚴格的時序同步需求。而同樣具挑戰性的是時脈元件必須價格合理、結構精小，而設計人員更需要更高的整合度和減少外部元件。目前有兩種新興的應用推動著時脈技術的發展：AIoT(人工智慧結合物聯網)和5G行動網路。而本文也將分別論述這兩大趨勢術所帶來的時脈需求。
物聯網(IoT)沒有表現出短暫流行的跡象，估計十年內將要聯接的物體數實際上似乎有規律地上調。這不足為奇，因為我們繼續想像採用技術去做舊事情的新方法，以及新舊技術的全新應用。每個新應用都會向網路添加許多端點，因此IoT日益變大。
機器人長期以來一直是現代工廠生產線的主力，讓全球製造商受益於生產力提升及成本最佳化。在工業4.0和智慧工廠的背景下，最新一代工業機器人正徹底改變傳統的生產製程。這一代機器人是所謂的協作型機器人，也稱為Cobot。這類機器人與人類一起工作，在個別製程提供支援，因為具備高度精準及安全的工作方式，最終可提升成品品質。
隨著業界實施工業4.0，除Gigabit乙太網路外，無線技術針對工業應用的準備也越來越到位，可望在此一領域一展身手。現在的問題不再是無線技術是否會繼續發展，而是將如何及何時發揮作用。以下是一些重要的答案。
愛立信發布「行動報告」指出，截至2023年，智慧手機的使用者數量將達到72億(圖1)。也就是說，在今後幾年內，全球人口近90%會是手機使用者。當今大多數人都無法想像開車時沒有智慧手機。近期的研究表明，每10人中就有7人會在開車時使用智慧手機。
自智慧手機發展以來，MIPI聯盟一直致力於行動介面的標準制定，而隨著物聯網、車用產業的需求逐漸升溫，MIPI聯盟更基礎於既有行動介面技術向外擴張，加速新興產業應用成形。
國際半導體技術發展藍圖ITRS 2.0已經將矽光子(Silicon Photonics)技術列為重要關鍵技術，由於其可實現高速光電轉換、傳輸與光譜訊號處理等功能，並具備大幅縮減模組尺寸，降低功率消耗和成本，提高可靠度等優勢，預期光子技術應用將成為下一個高科技明日之星。
TWS藍牙耳機經過Apple引領市場，各家晶片廠與耳機廠共同推波助瀾，成功吸引消費者的目光與市場話題，創造龐大商機。本文針對TWS藍牙耳機的麥克風選型與主動式降噪功能進行深入探討。
在日常使用的第二代與第三代行動通訊網路系統中使用的SS7協定暴露許多漏洞，攻擊者很容易攔截用戶簡訊(Short Message Service, SMS)或竊聽電信用戶的語音對話。第四代(4G)行動通訊網路為用戶提供高質量的服務，同時保護傳輸的數據。因此，4G系統中透過Diameter協定中替換SS7協定用於執行大多數行動通訊服務。
人工智慧(AI)與物聯網(IoT)技術的發展，再搭載5G優勢低延遲和高速傳輸速率，一股智慧科技布局之風潮已快速蔓延。企業智慧化轉型工業4.0需要靠大量運算及儲存設備協助，資料中樞的管理、儲存、傳輸成為關鍵焦點，如何開發穩定、彈性且符合成本效益的工控儲存解決方案備受矚目。晶片、模組商和終端裝置廠商持續投入AIoT技術開發，將快速促成各垂直應用領域科技再躍進。「科技始終於人性」，人類生活的演進也從人力勞動到工業自動化進階至智慧化發展。
第四波工業革命推動了數位製造的發展，並將許多新情境融入到生產流程中(如圖1所示)。這些情境依賴許多基本的設計原則，其中包括了元件互連、資訊透明化、技術輔助、以及去中心化的決策。要在現代智慧工廠中實現上述所有原則，先決條件必須要有先進的無線通訊技術。這些技術促成了許多方面的應用，包括製程自動化、資產追蹤、機具控制、內部物流、以及基礎設施聯網等領域。
工智慧(AI)及其子集機器學習(Machine Learning, ML)均代表著人類生存時代的重要階段性變化，雖然還有一些具爭議性的道德問題，但它們所提供的潛在效益實在令人難以想像(圖1)。
無線充電技術已存在一段時間，但近年來隨著感應無線充電技術的普及，其應用也越來越廣泛。然而，若要讓無線充電真正無所不在，並提供更好的終端使用者便利性(例如提高放置的自由度)，無線充電解決方案需要進一步發展，而且隨著時間推移，可能會應用磁共振技術。以後者而言，它需要高傳輸頻率(數個MHz)，並且將對發射器和接收器裝置內的標準矽功率技術帶來重大挑戰。
物聯網(IoT)對我們生活的許多方面都產生了重大影響，包括工作、娛樂和日常任務。互聯裝置有幾百億台，且每週增加幾百萬台，很難想像全球網路將多大程度改善人們所生活的世界。
時效性網路(Time-sensitive Networking, TSN)是電機電子工程師協會(IEEE)定義的專用於使乙太網路更具確定性的一種網路拓展。汽車、工業和高性能音訊等產業使用多個網路裝置進行即時通訊皆可從TSN標準中受益。個體使用者和企業均使用以頻寬為導向的乙太網路和無線乙太網路通訊。例如，連接乙太網路使用瀏覽器時，在開始影音播放之前，會受到不同程度的延遲。儘管大家都偏愛快速互動，不過對於普通用戶如果每100次點擊中有一次點擊效果差一級，通常是還可以接受的。
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