中興出口禁制令震撼科技圈 全球高科技貿易進入深水區

中興通訊日前被美國商務部處以7年出口禁令,到2025年3月13日為止,在該國科技管制清單上的科技、軟體與產品均不得直接或間接從美國出口給中興通訊相關企業、代理人、繼承人與員工。美國商務部的打擊面可說是滴水不漏,只要跟中興有關的任何人或組織,都將難以取得美國科技管制清單上的軟硬體。
2018 年 06 月 23 日

資料中心網路升級熱潮不減 高速SerDes後市可期

在雲端運算、大數據與人工智慧的推波助瀾下,資料中心與伺服器對通訊頻寬的需求成長似乎永無止境,產業組織制定標準的速度,甚至已經追不上資料中心使用者的需求。包含微軟(Microsoft)、亞馬遜(Amazon)、Facebook等業者,都已經開始將注意力放在單埠資料吞吐量超過800Gbps的次世代技術。但引人側目的是,在背後推動這類超高速通訊技術進步的主要半導體公司中,竟有一家是創業僅10年,員工人數約150人的中小型IC設計業者–默升半導體(Credo)。...
2018 年 06 月 21 日

智慧路燈建置千頭萬緒 NB-IoT進駐市中心有譜

對智慧城市的推動而言,遍布大街小巷的路燈是非常重要的基礎建設,唯有徹底活用這項既存資產,許多智慧城市相關服務才有落實的可能。但也由於智慧城市應用存在非常發散的想像空間,因此智慧路燈建置的前置作業必然十分複雜。台北市政府已宣示將推動智慧路燈建置,但目前還有許多執行細節其實尚未確定。資訊局會與各部門和產業界攜手合作,盡快把平台底層跟遊戲規則的框架制定清楚,並持續推動概念驗證,以便將智慧路燈的應用潛力發揮到最大。...
2018 年 06 月 19 日

專訪艾德斯科技董事長溫峻瑜 商用車後裝ADAS需求可期

被英特爾(Intel)以新台幣4,500億元高價收購的Mobileye,是目前全球少數幾家已經能推出完整先進駕駛輔助系統(ADAS)解決方案的公司。該公司雖然以視覺辨識演算法作為核心技術,但本質上是一家軟硬整合的公司,不僅有自己的晶片發展藍圖,也有專攻後裝市場的終端產品。
2018 年 06 月 16 日

96層3D NAND明年量產 群聯控制器方案準備就緒

為實現更高儲存密度,NAND Flash的堆疊層數不斷增加,單一晶胞內能儲存的資訊也越來越多。目前NAND Flash晶片已經進入64層TLC時代,展望2019年,三星(Samsung)、東芝(Toshiba)等業者都將進一步推出96層QLC顆粒。為了因應即將量產的新一代NAND...
2018 年 06 月 08 日

從雲到端路迢迢 AI應用開發仍有三大挑戰

人工智慧(AI)是近幾年科技產業最重要的技術發展趨勢,不只晶片業者紛紛布局,許多應用開發商也正努力將AI導入自己的產品。不過,對應用開發團隊而言,AI目前還是一個進入門檻很高的技術,而且相關開發環境還有很大的改善空間。
2018 年 06 月 07 日

機器學習正熱 MCU也來軋一角

機器學習(Machine Learning, ML)是目前科技業內的顯學,但由即便只做推論,都需要一定程度的運算能力跟記憶體容量才能執行,因此微控制器(MCU)這種效能有限,記憶體空間也不大的元件,通常很難跑得動ML演算法。不過,MCU應用開發者對於ML其實有很濃厚的興趣,這也促使安謀(Arm)決定在未來推出的新版Cortex-M核心中,進一步強化這類核心執行ML演算法的效率。...
2018 年 06 月 07 日

AI推論進駐邊緣節點 影像/語音應用各占半邊天

2018年AIoT(AI+IoT)市場成長驚人,驅動了各種裝置的發展,同時也促使深度學習功能逐漸由雲端轉向邊緣運算,以實現低延遲、低網路頻寬、高隱私、高效率的人工智慧應用體驗。
2018 年 06 月 04 日

AI應用遍地開花 NVIDIA只做高難度挑戰

人工智慧(AI)已經開始在各種垂直應用領域展現其應用潛力,往邊緣節點移動的趨勢也越來越明顯。對於過去十多年一直大力推展GPU運算,並且在超級電腦、高效能運算、AI等領域已有卓越成就的NVIDIA而言,往邊緣運算推進固然是勢在必行,但該公司將會非常策略性地只專注在某些應用上。...
2018 年 05 月 31 日

自駕/感測/通訊/電動化 汽車革命四路並進

汽車產業正面臨一百多年來最大的轉型挑戰,產業秩序將面臨前所未有的調整。自駕、感測、車聯網與電動化,是這波汽車革命的四大核心議題,且每個核心議題都跟電子技術的導入和應用有關。傳統上,汽車是一個以機械為主、電子為輔的產品,未來的汽車卻將顛倒過來,改以電子系統做為核心,並帶來新的機會與挑戰。
2018 年 05 月 31 日

技術進展一日千里 嵌入式應用結合AI成趨勢

人工智慧(AI)進展神速,且隨著開發工具、環境越來越成熟,加上晶片性能不斷提升,AI演算法已經可以直接在嵌入式設備上,利用訓練好的模型進行推論,實現各種智慧應用。另一方面,訓練模型的難度也越來越低,甚至已經有業者跟技術研究法人推出DIY式的模型訓練平台。嵌入式設備結合AI,必成大勢所趨。
2018 年 05 月 28 日

雷達/影像/熱影像/光達/MEMS各顯神威 車用感測融合更到位

由於受到電動車及自駕車趨勢的影響,近年來各種車用感測器的需求量大增,車用電子產業逐漸回溫。各種車用感測器各有其優勢與缺陷,需要互相搭配使用才能實現自動駕駛功能。
2018 年 05 月 21 日