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產業脈動 / 【107學年第一學期】

107學年 第一學期
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【從電波「借電」!免電池的貼紙型藍牙傳感器】
各式各樣的傳感器在物聯網時代扮演著重要角色,比方超市內把各種商品的標籤換成 RFID 電子標籤,裡頭儲存商品名、上架日期與售價, 這樣店員就能隨時掌握商品銷售狀況,結帳時也不必一筆筆點算,經過終端機時就能立即算出一籃商品的總價了。又像是內嵌有藍牙傳感器商 標的衣物,會自動與智慧洗衣機進行「溝通」,決定最佳的洗滌程序,使用者就不必擔心衣服給洗壞甚或是白的洗成黑的狀況。但問題來了, 這些以低成本製作的傳感器該怎麼驅動呢?無論是充電式、一次性電池或太陽能等供電都不符合所需。而專精於微型傳感器的廠商 Wiliot 在 2019 美國零售聯合會(NRF)上展出了一個有趣解決方案:既然咱們身邊充斥著 Wi-Fi、4G、藍牙電波,就讓微型傳感器從這些電波汲取所需 能量吧! 從 Wiliot 所展示的效果來看,搭載 ARM 架構的微型處理器、晶片與天線是印刷在郵票大小的軟性紙張或塑膠片上,可以傳輸重量、溫度 等訊息,不必安裝任何電池。Wiliot 公司經過長期研究,才能讓傳感器順利地從周遭各種間歇性無線電波中,汲取到足夠的運行能量,這些訊 號的能量比普通太陽能電池功率還弱上一千倍。Wiliot 公司選擇較直觀的重量、溫度感測器來進行現場展示,他們也表示未來感測器能讓客戶 自訂更多元偵測能力,而且更利於大規模製作。Wiliot 已取得亞馬遜和三星投資部門在內的五千萬美元融資,預計 2020 年會進行商業化生產。
《本文摘自:Yahoo 奇摩 3C 科技/2019 年 1 月 16 日》
108.01.14
第21
【阿里巴巴 2019 十大科技趨勢,技術發展腳步加快】
馬雲在 2017 年 10 月成立的達摩院,投入超過 1,000 億人民幣,邀集多達 1,000 個產學菁英加入,訴求研究與商業緊密結合,馬雲當時提出三個願景: 要活得比阿里巴巴久、服務全世界至少 20 億人口、用科技解決未來問題。2019 年的科技預測中,點名機器學習能力大增,穩健的 AI 是產業的挑戰。這十 大趨勢包括: 趨勢 1:數據匯流,真正的智慧城市誕生。隨著演算能力的升級,城市基礎建設中所收集到的資訊,不管是數據或影像,將有辦法在「大平臺上」做整合 與分析,城市的局部智能將升級成「全局智能」,2019 年中國將會有越來越多智慧城市。 趨勢 2:語音 AI 將通過圖靈測試。AI 語音辨識不夠精準,總是遭人詬病。達摩院指出隨著機器深度學習,特定對話將會通過圖靈測試,另外隨著語音技 術提升,機器說出來的話,跟真人語音可能無法區別,會說話的公共設施會越來越多。 趨勢 3:AI 專用晶片將獨領風騷。目前的 AI 晶片組中,CPU 與 GPU 間計算和存儲之間數據搬移已出現瓶頸,新一代的基於 3D 堆疊存儲技術的 AI 架構已 經成為趨勢,而 AI 專用晶片也會廣泛運用於邊緣運算的設備上。 趨勢 4:大規模圖神經網,機器因此有了智慧。單純的深度學習已經成熟,結合深度學習的圖神經網路,將讓機器有推理的功能。人的大腦是由神經元等 節點所形成網路構成,而強大的圖神經網路,就像人的大腦,機器有望成為具備常識,具有理解、認知能力的 AI。 趨勢 5:晶片架構將被顛覆。隨著 AI 對於高演算力與物聯網設備低功耗的需求,過去以 CPU 為核心的通用計算將走向由應用驅動(Application-driven) 和技術驅動(Technology-driven)所帶來的 Domain-specific 體系結構的顛覆性改變,這也將加速人工智慧甚至是量子計算時代的到來。 趨勢 6:5G 網路催生全新應用場景。5G 網路提供近百倍於 4G 的峰值速率,將有利於海量的機器類通信,以及連接的深度融合。網路可切片成多個相互獨 立、平行的虛擬子網路,為不同應用提供虛擬專屬網路,5G 高可靠、低時延、大容量的特性,將大幅提升車聯網、工業互聯網等領域的發展。 趨勢 7:數據,你的第二身份證。隨著 3D 感測器的快速普及,生物識別技術正逐漸成熟,每個設備都能更聰明地「看」和「聽」。人身上的各種訊息, 將成為「第二張身份證」,未來只要「刷臉」就能解鎖、付款、安檢、看病,不用帶錢包手機也能安心出門。 趨勢 8:自駕車在特定區域上線。自駕車發展到現在,仍舊無法正式商業化,但不代表進入產業寒冬,只是換個方式落實。未來 2-3 年內,以物流、運輸 目的,限定地區,自動駕駛商業化應用將會有新的進展,例如固定線路公車、無人配送、園區微循環等商用場景將快速落地。 趨勢 9:區塊鏈回歸理性,商業化應用加速。區塊鏈技術將促進數據的重組和優化,在跨境匯款、供應鏈金融、電子票據和司法存證等眾多場景中,區塊 鏈將開始融入我們的日常生活。 趨勢 10:資安技術遍地開花。未來幾年,駭客、黑產攻擊不會停止,但數據安全保護技術將加碼推出。各國政府都會趨向於推出更加嚴厲的數據安全政 策法規,企業將在個人數據隱私保護上投入更多力量。
《本文摘自:數位時代/記者葛翰勳/2019-01-03》
108.01.07
第20
【微型機器人能協助飛機引擎內部檢測】
哈佛大學 Wyss 生物啟發工程研究所和工程與應用科學學院(SEAS)創造了一種像昆蟲的微型機器人 HAMR-E,由於腳能黏在 表面上行走,預計未來將能協助從飛機引擎內部協助進行檢測工作。由於飛機引擎包含多達 2.5 萬個零件,定期維護總是涉及物理 拆除裝置,過程總是非常漫長且繁瑣。 不僅是飛機引擎,許多複雜、昂貴的機器如建築設備、發電機和科學儀器,都需要大量的時間和金錢投入進行檢查和維護。如 果像 HAMR-E 這樣的迷你機器人可以提供協助,檢查所需的工作量和時間將能夠減少。 根據了解 HAMR-E 的總長只有 4.5 厘米,重量只有 1.48 克,通過電磁黏性腳墊、可以開關的電場和摺紙狀結構的關節,HAMR-E 特別設計的步態能夠爬上導電表面,攀爬不平坦、彎曲、垂直表面或倒掛於平面下也都能夠實現。 雖然 HAMR-E 在攀爬垂直表面上比其他攀爬機器人稍慢,但在水平表面上比其他機器人明顯更快,倒置的表面行走則與其他機器 人相當,由於 HAMR-E 的有效載荷能力大於其自身重量,因此也有著攜帶電源、電子設備和感測器來檢查各種環境的可能,這使得 HAMR-E 也成為很好檢查環境的候選者。
《本文摘自:Tech News 科技新報/作者 Nana Ho/2018-12-26》
107.12.31
19
【臺灣團隊成功研發出單原子層二極體,厚度僅 0.7 奈米】
積體電路製程突破,由成功大學物理系吳忠霖教授、國家同步輻射研究中心陳家浩博士等人組成的團隊,成功研發出僅單原子層厚度(0.7 奈米)且具優異邏輯開關特性的二硒化鎢二極體。據團隊說法,負責運算的傳輸電子被限定在單原子層內,將大幅降低干擾並增加運算速度, 若未來應用在數位裝置,運算速度預期可超過現今電腦千倍、萬倍。 市場上,臺積電正在發展 3 奈米投資計畫,3 奈米製程新廠預計 2022 年底第一期開始量產;而實驗室中的科學家則積極尋找能微縮至原子 尺度(小於 1 奈米)的電晶體材料,希望讓數位裝置變得更加輕薄、效率更高。 壓縮至原子級的二維材料具有許多獨特物理與化學特性,比如材料界神話石墨烯(Graphene),就是第一個被發現僅碳原子厚度的二維材 料,導電度極佳。此外,由於厚度極薄,透過堆疊不同類型的二維材料能展現出不同功能性。 但成功大學物理系教授吳忠霖說,石墨烯不容易成為半導體材料,因此團隊決定選用另一種與石墨烯同屬二維材料的過渡金屬硫屬化合物 (Transition Metal Dichalcogenides,TMDs):二硒化鎢(WSe 2 ),並成功研發出厚度僅 0.7 奈米、又具優異邏輯開關特性的二硒化鎢二極體。 相比以往傳統的矽半導體材料,二硒化鎢二極體厚度上已超越三奈米製程極限,可完全滿足次世代積體電路所需更薄、更小、更快的需求。
《本文摘自:TechNew 科技新報/作者 Emma stein/發布日期 2018 年 11 月 21 日》
107.12.24
18
【2019 安全產業大趨勢】
根據美國安全產業協會(Security Industry Association, SIA)所匯編的一份 10 大趨勢清單顯示,網路安全被列為 2019 年安全產業的 首要重點。物聯網(IoT)和人工智慧(AI)也被視為是來年值得期待的重要趨勢。SIA 的這份清單,是根據 9、10 月安全產業頂尖的領導者、 協會領袖及關鍵的志工和演講者為 SIA 在 10 月 25、26 日於紐約市舉辦的 Securing New Ground(SNG)會議所提供的研究資料。 在 2019 年的報告中,網路安全被確認是安全產業中的亮眼趨勢,而從幾個因為 IP 攝影機等安全設備的後門或漏洞所引發的一連串網路事 件來看,這點更是毋庸置疑。美國網域名稱服務公司 Dyn 受到分散式阻斷服務(DDoS)攻擊,造成多個知名網站服務中斷,原因正是 IP 攝影 機和儲存設備感染了 Mirai 殭屍病毒。SIA 指出,「有將近 30%的業界龍頭指出,網路安全對於實體安全方案的影響,是他們預期在 2019 年最 具影響力的趨勢。」AI 也是大家賦予期望的趨勢性科技,雖然它仍處於萌芽期,但因為更先進的演算法、更高超的計算能力及更廣的資訊取得 性,讓它展現出強大的潛力。「目前有非常多的迴響,認為對於 AI 的需求已是大趨勢,在在顯示出 AI 已成為現今安全系統所產生大量資訊的 重要支援。」SIA 說。十大安全產業趨勢:1.網路安全對實體安全的影響,2.物聯網(IoT)和大數據的效應,3.雲端運算,4.人力發展,5. 人工智慧(AI),6.對資料隱私的重視,7.服務收費模式,8.安全整合進智慧環境中,9.先進的數位辨識,10.消費性電子公司受到的影響。
《資料來源:全球安防科技網/編輯部/2018-12-17》
107.12.17
第17
【韓國一家公司研發秸稈環保塑料技術】
環境污染已經擴大為世界性問題,以世界主要國為中心,環境管制得到進一步強化,環保已經成為決定企業能否生存的重要因 素。尤其是塑料,全世界每年消費量高達 2600 億千克,最近對各國塑料的管制越來越突出。 美國華盛頓州西雅圖宣布禁止使用塑料餐具和吸管,美國最大的連鎖超市克羅格公司決定截止到 2025 年逐步停止使用塑料袋。 在英國,今年 3 月舉行了旨在減少過度包裝的世界級消費者運動 Plastic Attack(襲擊塑料)。而韓國有一家企業在十三年前就研發 出了具有環保性的可分解生物塑料,這家企業名為(株)AU,他們用小麥、玉米、大豆的表皮以及稻糠等天然原料生產環保塑料材料, 製成塑料包裝、塑料購物袋、生物質塑料膜等。 生物塑料分成生物降解塑料和生物質塑料等,前者以天然材料為主要成分製作而成,而後者是由一般塑料成分和天然成分合成 的。生物降解塑料與以石油為原料的一般塑料不同,是由小麥殼、玉米桔、米糠等食物加工過程中產生的附屬物為材料製成的。這 種生物塑料可以達到一舉三得的效果,不僅不會造成石油這一有限資源的枯竭,還可以節省附屬物處理費用,另外可以很容易地被 土中、水中的微生物分解,而且不會造成污染。 AU 製作的保鮮膜和包裝禮物用的塑料盒、塑料袋。因為以穀物的殼為原材料,不僅能夠減少二氧化碳的排放量,還可以調節生 物分解的時間,使用完丟棄之後可以回歸到大自然,是環保產品。
《本文摘自:塑膠射出模具網/新聞-塑膠創新/資料來自--環球塑化/2018-11-14》
107.12.10
16
【全球機器人採用率,亞洲國家佔上風】
傳統製造業要轉向工業 4.0,自動化是很重要的其中一環,因此機器人採用速度是當前衡量各國發展先進製造業的指標之一, 機器人的使用也在擴展,從農業到物流再到酒店業。機器人成為生產力和競爭力的關鍵,也是經濟成長和進步跡象的重要經濟指標。 然而未來最有可能領先採用機器人技術的國家與大家想的可能不太一樣,經控制製造業勞工平均薪資後,亞洲國家更占上風。 根據國際機器人聯合會(IFR)每年調查報告顯示,2017 年全球平均值為每 1 萬名員工當中有 85 個是機器人,比去年增加 15%。 南韓再次居榜首位置,每 1 萬名勞工中有 710 個機器人,其次是新加坡 658 個、德國 322 個。印度吊車尾,每 1 萬名勞工中只有 3 個機器人。臺灣排世界第 8,每 1 萬名勞工有 200 名機器人。儘管泰國現在每 1 萬名製造業勞工只有 48 個工業機器人,但採用率比 以現行薪資預期的水準高出 159%。調整後的排名前五名依序是南韓、新加坡、泰國、中國和臺灣。 在大規模政府補貼的推動下,中國的機器人採用率很高,如果中國和南韓各自的採用率繼續成長,到 2026 年,中國將以工業機 器人占工業勞工比例最高的方式贏過世界其他國家。
《本文摘自:科技新報 Tech News/作者:黃嬿/發布日期:2018-11-29》
107.12.03
15
【物聯網強化企業結盟--物物相聯不是目的,解決問題才是關鍵】
企業在工廠推動智慧化,除了可以解決人力不足的問題外,對環保也貢獻良多。例如自動車床大廠西鐵城精機(Citizen Machinery)公司,即開發出 減少浪費材料 8 成的技術。由於主軸移動型車床在加工棒材時,無法將材料用完,通常 2.5 公尺的棒材會有 20 到 25 公分無法加工,只能丟掉或出售;但 西鐵城精機開發的技術,讓這 20 公分中的 16 公分還能進一步加工,而且在車床內自動完成。這樣就能物盡其用,在原物料漲價時,更能為公司降低生產成本。 此外,企業競相追求最頂尖的技術,有時忘記了初衷,應該是要解決大家的問題。日本工具機工業會會長飯村幸生提醒說:「現在多數人提到物聯網都 在討論怎麼連(how),但重要的是相連以後能改善什麼(what)。」互相連結基本上沒辦法做到差異化,一定要再往下走到 what 的領域,才有競爭力。工 具機大廠發那科(Fanuc)會長兼執行長稻葉善治也說,物物相聯不是目的,而是已經完成的事,重點是相聯之後能做什麼,蒐集來的資料能應用在哪裡。 目前許多企業都強調智慧工廠,但是工廠設備的製造年分和業者不盡相同,整合並非易事。發那科因此和日本電信電話(NTT)、Preferred Networks 等 公司合作,已開始發展物聯網平臺「Field 系統」,功能包括預測工具機的加工時間、將製造設備數據視覺化、管理現場使用者的操作權限等,以跨越各種 機器的生產商和生產年代,提高生產效率。另一方面,由三菱電機主導的邊緣運算(Edgecross)系統則再升級,將工廠自動化設備得到的數據更容易管理, 讓不熟悉的技術人員也能輕鬆上手。為了提升效率,未來企業間結盟也將是大勢所趨。
《本文摘自:Tech News 科技新報/作者-財訊/2018-11-24》
107.11.26
14
【深度學習/雲端架構聯手發威 系統晶片設計進入新境界】
「深度學習需要通過雲端達成」雖是一種誇張的說法,但深度學習訓練的標準方法確已雲端化,尤其是內建 NVIDIA GPU 的雲端伺服器, 更是深度學習訓練的利器。電子設計自動化(EDA)有許多方面都跟深度學習有關,因此,在深度學習跟雲端密不可分的情況下,EDA 工具的雲端 化,自然是水到渠成。 近期 EDA 產業內最熱門的兩個話題,分別是導入深度學習與工具雲端化,而這兩個議題其實互為因果,彼此高度相關。要探討這兩個議題 之前,必然要先從最底層的硬體計算平臺發展開始談起,因為超級電腦是支撐深度學習與雲端 EDA 的基礎。超級電腦跟一般典型的雲端伺服器 不同,其發展方向在於提供更多運算效能,給某些需要極高運算力的應用或服務使用。目前全球最快的超級電腦是由 IBM 打造,位於美國橡樹 嶺國家實驗室的 Summit,但是在過去幾年裡,世界最快的超級電腦卻在中國。 《本文摘自:Micro-Electronics 新電子/文‧Paul McLellan/發布日期:2018/11/08》
107.11.19
13
【微米級精密組裝/軟板插件走向自動化 力覺感測技術不可或缺】
除了最基本的取放(Pick&Place)應用外,由於感測技術不斷進步,現在機器手臂能勝任的工作已越來越多元化。許多過去只能靠人工作業 的組裝流程,例如軟板(PFC)、纜線的插件作業,現在也能靠機器手臂代勞;有些連人力都不見得能做得好的微米級精密組裝,只要搭配正確 的感測技術,機器手臂也能大展身手。 力覺感測技術就是讓機器手臂也能勝任軟板/纜線插件、微米級精密組裝等「細活」的關鍵。藉由力覺感測,手臂能感知其所接觸的物件 反饋給機器手臂的力量,同時也讓手臂得以精準地控制其對工件所施加的力道。這不僅讓手臂得以勝任各種需要纖細力道控制的工作,對容易 破碎的物體進行作業,也讓手臂能夠精準地把工件插入孔位。 對機器手臂而言,除了機器視覺之外,力覺也是一個很常見的配套感測技術。但相較於視覺,力覺感測屬於接觸式感測,因此力覺感測的 設計開發要顧慮到許多機械結構的因素。
《本文摘自:Micro-Electronics 新電子/文‧陳子軒/2018/10/29》
107.11.12
12
【強調科技聚力 打造跨界共生平臺】
隨著人工智慧與物聯網深度融合、跨界創新、智慧應用的市場導向,讓科技產業無界線,朝向整合發展。在 AIoT 時代,「安全」 是 IoT 物聯網與 AI 人工智慧應用發展必要考量,也是導入 Smart Solutions 智慧應用不可缺少的一環!因此 secutech 2019 積極融 合 AI 人工智慧的深度學習與資安防護,全面推動「安全科技、智慧應用」,力促跨界整合與共生,唯有科技群聚、互利互助才能創 造加乘效應,共築智慧應用的產業生態鏈、共創新商機! 在 AIoT 變革的洗禮下,軟/硬體的整合更為顯著,企業已無法單打獨鬥面對科技帶來的巨變,必須找到合作夥伴,運用跨域整 合、相互合作,重新找到市場定位,打造全新智聯安防時代的產業生態鏈。然而,在 AI 關鍵技術不斷突破之際,展會也順應此趨勢 發展推升產業變革與整合,致力於打造異業結盟的共生平臺商機。 在物聯網的架構下,整合安全與 AI 人工智慧技術,規劃 7 大智慧化應用領域:(1)提供多元商業安全與營運管理服務的「智慧 零售」。(2)展示安全遠距傳輸系統與智能管理的「智慧照護」。(3)從環境、服務與安防皆能提供智能化體驗的「智慧飯店」。(4)結 合 AI 影像辨識整合的門禁系統、智慧社區服務管理與 LoRa 等傳輸技術等的「智慧社區/家庭」。(5)融合 AIoTx 安全、防災、工安 環衛與節能最新應用解決方案的「智慧工廠」。(6)以軌道與公路交通運輸智慧化建置與管理為主軸的「智慧運輸」。(7)透過車牌辨 識、智能導引、尋車、安全管理與收費系統完整建置的「智慧停管」。期望更全面的將 AIoT 導入各產業應用,帶動整體產業升級, 創建更完善的智聯安防生態系。
《本文摘自:全球安防科技網/編輯部/2018/11/07》
107.11.05
11
【整合無線通訊技術--加速實現車聯網應用】
物聯網(IoT)技術的快速進展,為汽車產業帶來全新的變革。根據 Gartner 預估,到 2020 年全球將有 2.5 億輛的連網汽車 (Connected Car)上路。透過結合感測器、定位、蜂巢式以及短距離通訊技術,汽車將不再只是單純的運輸工具,而一躍成為車聯 網(IoV)中的重要成員。新一代的車聯網將會改變人們通勤的方式、提供更好的駕駛體驗,並開創新的商業模式。 車聯網帶動的應用與效益是全面性的。展望未來,包括安全性、經濟效率、混合移動性(Mixed Mobility)、連網交通以及無 人駕駛系統等因素,都將推動汽車與運輸產業的發展。靈活結合包括蜂巢式、精準定位、Wi-Fi 以及藍牙等各種無線通訊技術,提 供穩定可靠、具安全性的連接功能,是實現車聯網的基礎,也為車聯網的相關應用帶來全新的可能性。業者能否提供預先通過驗證 的模組化解決方案,並符合汽車級標準來加速設計週期,更是設備製造商在選擇供應商時的重要考量。未來,勢必還會出現更多創 新技術的整合,以滿足系統級的安全需求。
《本文摘自:全球安防科技網/資料來源:江敏楠(u-blox 臺灣區總經理)/發佈日期:2018/10/29》
107.10.29
10
【平板也可以摺疊】 外界盛傳三星電子為了提振智慧手機買氣,將在今年底前推出面板可摺疊的智慧手機,對手 LG 認為此類面板較適用於平板電腦, 外傳和全球最大電腦生產商聯想合作,研發面板可摺疊的平板,預定明年問世。 韓媒 ET News、Investor 報導,業界消息稱,面板廠 LG Display(LGD)將供應 13 吋的 OLED 面板給聯想。雙方最近簽訂保密協 議,正式研發面板可摺疊的平板,預定明年稍晚問世。LG 做法和三星不同,三星的可摺疊面板針對智慧手機研發,尺寸為 7.3 吋。外 傳中國廠京東方和華為也在研發 8 吋的面板可摺疊智慧手機。LGD 推斷可摺疊面板的主戰場是平板,而非智慧手機。原因是面板可摺疊 智慧手機,螢幕收合後尺寸較小,有使用效益問題。另外,智慧手機使用頻繁,面板需要一再摺疊,耐用性將受考驗。平板使用頻率 小於智慧手機,比較適合搭載可摺疊面板。LGD 考慮效益和市場銷路等問題,決定投入發展 13 吋的可摺疊式面板。
《本文摘自:TechNews 科技新報/作者 MoneyDJ/發布日期 2018-10-17》
107.10.22
9
剖析低功耗藍牙無線感測器技術】
目前,全球正進入一個各種系統都需要採集和交換資料的物聯網(IoT)時代。在感測器以無線方式連接、形成網路並實現設備 間資料交換的物聯網中,低功耗藍牙(Bluetooth Low Energy,BLE)發揮著至關重要的角色,主機設備可以是能夠監測和控制所有 網路節點的智慧手機。此類 IoT 應用包括日常活動追蹤以及家庭自動化功能,如:高效住宅照明、溫度和溼度監測與控制、遠端控 制消費類電子設備等。 如果感測器採用電池供電、功耗受限且必須持續很長時間的話,BLE 將成為最佳連接選擇。比如一個測量溫度及溼度的低功耗 感測器,其參數是緩慢變化的,此類感測器可以與能夠處理並將資料傳輸到主機設備的 BLE 整合型處理器連接。BLE 子系統的操作 頻率不高,大約每百毫秒(ms)一次,而且在其他時間處於低功耗模式。目前已有 PSoC 4 BLE 等 BLE 型元件可提供多使用者可配置 的功耗模式,從而優化獨立於處理器工作模式的 BLE 子系統(BLESS)的運行,使開發人員能夠降低功耗,並使單顆電池的使用壽命 達到數年之久。
《本文摘自:全球安防科技網/資料來源:Mahesh Balan(Cypress Semiconductor)/發佈日期:2018/10/15》
107.10.15
8
【AI 人工智慧已是現在進行式】
在亞太地區,AI 的導入已經十分穩健,不論是資訊科技、供應鏈/物流抑或是研發方面的組織都已以某種形式運用 AI,也有意 願積極拓展。根據針對亞太地區 IT 專業人士所進行的《資料脈動:釋放人工智慧的潛能》最新調查顯示,90%組織表示他們計畫在 未來一年運用 AI。 資料是驅動 AI 技術最關鍵的基石,像是 Siri(內建在 Apple iOS 系統中的人工智慧助理軟體)、Cortana(Microsoft 推出的 智慧型個人助理)以及 Alexa(Amazon 推出的智慧語音助理)也都由此而生。AI 雖然能輕易地融入消費者的生活,但相較之下在企 業方面就沒那麼容易。在上述調查報告中,有 72%的企業表示他們不知該從何處著手推動 AI,而且即便已經強化 IT 架構,他們依然 覺得需要做進一步投資才能處理增長的資料流。 亞太地區是這一波數位轉型的中心,根據由 IDC 執行的《Data Age 2025 白皮書》指出,全球資料量預計將在 2025 年大幅暴增 到 163 ZB,而隨著亞太地區經濟蓬勃成長、人才聚集且人口高度連網,這裡大有潛能成為驅動資料成長的關鍵區域。各國政府計畫 也印證了這個趨勢,例如:新加坡的 Smart Nation 願景、中國要成為全球 AI 領導者的目標,以及將推動印度第一個國家級 AI 政策 的 NITI Aayog(印度國立轉型研究中心),種種舉措都顯示亞太地區對發展 AI 的抱負及其中帶來的商機。 《本文摘自:全球安防科技網/資料來源:楊曉東/2018-10-08》
107.10.08
第7
【電子紙特性符合物聯網時代應用需求】
「省電」是物聯網應用的一大重點,也是電子紙顯示器的優勢所在,不僅耗電量低而且待機時間長,在陽光或強烈光線照明下仍清 晰可視。在 IoT 的世界裡,電子紙是最適合的「人機介面」,IoT 裝置不光是需要感測器,還得透過載體媒介跟人溝通,而電子紙就是最 節能省電的顯示介面,適用於各個場景,也符合世界趨勢發展。 電子紙技術擁有「雙穩態」特性,即使在未插電或移除供電來源下,電子紙顯示器上的畫面仍能持續顯示不會消失,也只有在需要 更換畫面時才會消耗電力。該技術用於電子貨架標籤(Electronic Shelf Labels,ESL),除了具有超低功耗、180 度廣視角、可視度 高等優點,也能讓零售業者以無線傳輸技術即時更新貨架標籤資訊,省去紙張標籤的印刷成本與更換標籤的人力,也能有效減少標錯價 格的問題發生。ESL 不管從任何角度、在任何光源下都能看得清楚,尤其陳列在貨架上,不可能要消費者走到某個角度才看得到價錢,他 必須遠遠就要看到,在任何角度都要看得到,這是很重要的一塊。電子紙技術用於物流標籤同樣是為提高效率,能即時更新電子紙顯示 器資訊,包括工廠生產線和各工作站點狀態、貨箱內容等,其超低耗電量及持續顯示特性,也在智慧工廠應用中有存在的必要性,未來 發展的想像空間還很大。 臺灣近年開始逐步落實智慧城市相關應用,現在也建置智慧公車站牌試點。日前雙北先後推出太陽能電子紙智慧型站牌,運用電子 紙低耗電特性並配合太陽能供電方式,解決部分公車站位無法引接電源或接電困難的問題。電子紙智慧站牌以太陽能供電,比起傳統候 車站牌來說整體建設費用(total cost)相對較低,不必開挖馬路鋪設電線,整座站牌從地磚挖開、放上定點鎖緊到運轉,只要半天就 可完成,省下許多複雜工序與時間。電子紙智慧站牌節能省電的特性,僅靠太陽能供電就足以運作,就算在陽光不足的天候下也能連續 運作 14 天左右,加上可視度高、免接市電及建置時間大幅縮短等優點,成為雙北改善公車站牌顯示的理想解方。
《本文摘自:科技新報(Tech News)/作者:楊安琪/2018-10-03》
107.10.01
6
【量子電腦 邁向商業化】
人工智慧將無所不在被應用在日常生活中,智慧型晶片市場將呈現指數型成長,晶片功能與運算速度需求也愈來愈高,電腦運 算晶片的設計方法、替代材料和運算架構也必須不斷改變與升級,其中量子電腦是近年來最受到矚目的議題。 量子電腦將是傳統電腦的終結者嗎?量子電腦普遍應用的時間點在何時?史丹福大學教授 Chuck Eesley 解析人工智慧、機器人 與電動車發展的歷程,這些所謂的「新興科技」,發展歷史可追溯到 1950 年代,近幾年逐漸落實商業化。這些影響重大科技的發明 雖然在短期內未被普遍應用,但卻刺激了企業對既有科技的研究投資和學習,例如:電動車帶動內燃機引擎效率提升與混合電動車 發展。Rigetti 工程主管 Matthew Reagor 分享在量子電腦的研究進度。他指出,量子電腦不代表傳統電腦的終結,而有其利基市場 和發展空間,特別是在機器學習、物流路線最佳化、機器人、化學分子計算與乾淨能源等領域。 另一位來臺的史丹福教授 Jelena Vuckovic 是光子學(Photonics)權威。她指出,光子比電子的速度快,儲存和運算的容量大 且耗能低,相關的應用從光通訊、傳統和量子運算到感測與成像等,堪稱科技業明日之星;然而,現有光源技術產生的光子體積大、 效率低,且易受環境影響造成損耗。
《本文摘自:工業技術研究院/市場產業情報/作者:工研院產業科技國際策略發展所分析師 魏依玲/IEK 產業情報網 2018-08-27》
107.09.25
5
改變電極層材料--記憶體抗硫化效果突飛猛進】
隨著工業應用情境日趨複雜、智慧應用裝置多元化發展,與邊緣運算終端裝置崛起趨勢,抗硫化議題近年來已從特殊應用躍居 市場主流,更被寄望成為記憶體模組市場的新一波成長動能。從面臨傳統硫化環境威脅的工業電腦、伺服器應用,到時常處於開放 式環境的邊緣運算裝置,乃至追求極高可靠度的全工業級應用,工控市場全面採用抗硫化產品的時機儼然成熟。 自 2016 年全球首款專利抗硫化記憶體模組於市場上發表以來,逐步帶動工控市場對於硫化議題的重視;「抗硫化」也從過去鮮 為人關注的加值應用,一躍成為全球工業級記憶體技術發展的核心議題之一;而回顧抗硫化記憶體模組開發背景,緣起可追溯自應 用端記憶體的失效分析結果。 針對失效記憶體進行分析發現,失效產品多處電阻阻值呈現異常增加或開路現象,使用電子顯微鏡(SEM)觀測異常電阻,發現在 電阻保護層與電鍍層交界處存在黑色結晶物質;進一步進行 EDS 檢測分析以確認黑色結晶物質成份,發現電阻 Pin2 和 Pin3 上電極 層銀(Ag)存在含硫物質成份。
《本文摘自:新電子(Micro-Electronics)/文‧周明煌/2018/09/06》
107.09.17
4
【智慧居家隱藏的網路安全問題】
一般認為家庭網路沒有任何值得駭客攻擊的目標,但 2016 年發生的 Mirai 殭屍病毒攻擊事件,大大地改變了所有人對智慧居家 的安全認知。以 Mirai 為例,病毒透過不斷掃描家用物聯網設備,像是無線路由器或攝影機等,第一代病毒只是利用連網設備預設 的帳號密碼嘗試登錄,就順利地感染了數以百萬計的家用設備,並且利用這些被感染的設備,成功對電信運營商發起大型分散式阻 斷服務攻擊(DDoS 攻擊)。過去的 DDoS 攻擊,通常駭客只能使用數千至數萬臺殭屍伺服器來攻擊,只要運營商逐一將 IP 隔離,便 可順利阻擋;但 Mirai 卻可輕易地發動數百萬臺設備,發起超過 1TB 流量的攻擊,以致許多運營商束手無策。 有鑑於此,各國開始重視物聯網設備的安全,從美國前總統歐巴馬提出的「國家資安行動計劃(Cybersecurity National Action Plan)」,所衍生出的 UL2900 安全標準,到 OWASP 的 IoT 安全十大漏洞,而國內工業局跟資策會彙集產業界意見後推出的《影像監 控系統網路攝影機資安標準》也在今年正式上路。另一方面,網路攝影機被植入後門以及家用路由器中毒等安全事件層出不窮,智 慧居家安全逐漸上升為國土安全議題,如 2017 年初 D-Link 跟華碩的路由器便曾遭美國聯邦貿易委員會(FTC)控告,後來雖達成和 解,但美政府重視智慧居家安全的程度可見一斑。
《本文摘自:全球安防科技網/資料來源:許勝雄(瀚錸科技總經理)/2018/06/19》
107.09.10
第3
【廠房安全停看聽--談 AI 智慧影像辨識與人機協作】
面對層出不窮的工安意外,廠房工作環境的安全逐漸成為業主導入物聯網、感測器、AI 智慧影像辨識等技術的原因之一,以確 保工作人員從進入工廠直到生產線的運作階段,都能得到實時(realtime)的安全監測與防護。 事實上,國內無論是高科技或傳統產業,仍是以「人」為核心本質,只是科技廠房偏重製程優化與高精細度的品質監控,尤其 高科技製程所產生的廢料若處理不慎,將導致環境汙染與成本上漲的情形,因此傾向制定大量 SOP 以進行管理;傳統產業則依憑人 員的經驗判斷與操作技巧,難免因人為因素而疏忽,故著重在人員防護或設置安全系統,以期降低工作環境裡可能危害人身安全的 潛在危機。如何建立安全的生產環境,讓管理達到智慧化,或可從 AI 智慧影像辨識與人機協作一窺端倪。 對傳產業者來說,AI 似乎遙不可及,是高科技業才會碰觸的議題,傳統產業經營者對 AI 其實有很大的誤解,在他們的認知裡, AI 就是用一堆機器手臂來取代人力,直覺上會是一筆相當可觀的投資,且對於導入 AI 能帶來什麼樣的實際效益毫無概念。智慧影 像分析導入 AI 深度學習技術,再結合工業自動化系統,將大幅提高影像判別的精準度,有助於業者發展工業 4.0。工業安全是業主 在意的問題,畢竟人員若發生意外,對產能及訂單影響甚鉅,甚至可能引發後續的訴訟。此外,一條自動化產線大多涵蓋數個包商, 然包商人員是否遵守相關規範通常難以掌控,因此將 AI 智慧影像辨識應用於工安、勞安領域,可為經營者帶來立即性的成效。
《本文摘自:全球安防科技網/資料來源:劉雨靈/2018/08/31》
107.09.03
2
【邁向智造第一步:工業物聯網】
智慧製造只是工業 4.0 的起步,而提到工業 4.0,所羅門智動化事業群副總經理郭才坤即開宗明義表示,工業 4.0 的實質面其實談的是 IT (資訊科技)與 OT(操作科技)的整合。眾所周知,過去由於 IT 的開放性與 OT 的封閉性,兩者顯少交集,但現在藉由虛實整合技術(CyberPhysical System),使得 IT 與 OT 開始對話。所謂虛實整合,即是利用電腦、軟體及感測器(Sensor)等建構一個與實體相符的虛擬模型,以 此模型整合 IT 與 OT 資料,經過彙整分析後,再下達指令回饋至實體面做監控,而將實體資料彙整至虛擬資料最快速有效的方式就是物聯網 (IoT)。套用在工廠環境裡,便是工業物聯網(IIoT)。 工業物聯網與一般物聯網概念相同,需先在底層架構感測網路,但由於生產系統或機臺設備屬於長期投資,其使用年限動輒 8∼10 年,除 非導入全新產線,否則面對不同廠牌、不同介面的機臺,勢必需要建置大量感測器。如何在既有的設備上設置感測器以擷取訊號,是現在傳統 製造業導入工業物聯網系統最困難的挑戰。晟福科技總經理羅福枝就指出,目前國內中小型傳產廠房絕大多數仍處於 2.0 到 2.5 的階段,傳產 業若要邁向智慧化,第一步是全面感知,先解決機臺內部運作資料的問題;第二步是通訊,鑑於工廠機器設備眾多、訊號干擾嚴重,須配合現 地環境形態以提供穩定的通訊管理,之後才是考慮後端資料的分析與運用。 工業物聯網被視為未來工廠的核心運作骨幹,因此經濟部工業局亦規劃於今年推動 1,000 臺以上機器設備導入智慧機上盒(Smart Machine Box,SMB),讓既有設備裝上 SMB 後便可立即具備機聯網基本通訊功能,將不同機臺的生產數據傳換為「同一國語言」的資料,讓生產管理可視 化、生產排程優化,透過設備智慧化功能,業主可以提升生產品質與效率,降低生產成本。先調整好企業體質,日後或可循序漸進,逐步導入 AI 大數據的智慧分析。
《本文摘自:全球安防科技網/資料來源:劉雨靈/發佈日期:2018/08/27》
107.08.27
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