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

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

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

區塊鏈應用後勢可期 挖礦機產業走得更長遠

由於比特幣(Bitcoin)、以太幣(Ethereum)等虛擬貨幣爆紅,區塊鏈(Blockchain)技術跟著受到越來越多關注。許多產業都開始思考該如何運用區塊鏈技術來創造更多價值,甚至開創新的事業。其中,供應鏈金融的發展,或許是對台灣產業影響最深遠的重要趨勢。
2018 年 05 月 13 日

看好客運/物流車隊需求 Mobileye力推後裝市場方案

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。兩條產品線鎖定的客戶族群不同,晶片主要是銷售給車廠、Tier...
2018 年 05 月 04 日

中興出口禁制令震撼科技圈 台廠零組件稽核內控更需審慎

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 04 月 24 日

AI進駐智慧家庭 本地雲端概念值得關注

隨著人工智慧(AI)、邊緣運算(Edge Computing)等技術近年快速發展,智慧家庭這個概念所包含的各種消費性電子及家電產品,都將陸續發生革命性的轉變。最終,由各種家庭設備所組成的人工智慧網路,可能將成為你我看不到的另一個家庭成員。而本地雲端的概念及其相關設備,將是實現家庭人工智慧網路不可或缺的要素。...
2018 年 04 月 17 日

供應鏈觀念落伍了 智慧車浪潮撼動汽車產業結構

對產業研究或觀察者來說,供應鏈是用來理解產業結構或生態一個很好用的框架,然而,隨著科技不斷演進,此一框架未來很可能將不再能派上用場。以汽車產業為例,傳統的分層結構正在崩解,除了雲端服務供應商等新成員大舉進駐汽車產業外,車廠、Tier1(應用系統)、Tier2(模組)等在汽車產業存在已久的分工模式,也正在快速改變。...
2018 年 04 月 11 日