把AI導入邊緣裝置就對了！

作者 : Duncan Stewart、Jeff Loucks，Deloitte科技/媒體/電信中心
2020-06-04

邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置，例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用，例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置...

德勤(Deloitte)預測，2020年，邊緣AI晶片出貨量將超過7.5億顆，銷售金額將達到26億美元，而且邊緣AI晶片的成長速度將遠高於整體晶片市場，估計到到2024年邊緣AI晶片出貨量可能超過15億顆，代表其複合年成長率(CAGR)至少達20%，是整體半導體產業(長期CAGR預測為9%)的兩倍多。

這些邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置，例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用，例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置。消費性應用邊緣AI晶片市場將遠大於企業應用市場，但成長速度可能會較慢，預計2020年至2024年之間，其CAGR為18%；企業應用邊緣AI晶片市場的成長速度更快，同期CAGR預計為50%。

儘管如此，無論從出貨量還是銷售金額來看，今年消費性裝置應用都將佔據整體邊緣AI晶片市場的90%以上。這些邊緣AI晶片中的絕大部分將應用於高階智慧型手機，佔據目前所有使用中的消費性邊緣AI晶片70%以上。實際上不僅是2020年，在未來幾年，AI晶片的成長將主要由智慧型手機推動。我們相信在今年預期出售的15.6億支智慧型手機中，超過三分之一都可能內含邊緣AI晶片。

由於對處理器的要求非常高，AI運算向來幾乎都在資料中心、企業核心設備或電信邊緣處理器上遠端執行，而不是在終端裝置本地執行；現在，邊緣AI晶片正在改變這一切。它們的實體尺寸更小、相對便宜、功耗更小、產生的熱量也更少，因而可以整合到手持裝置以及非消費性裝置(如機器人)中。

邊緣AI晶片可讓終端裝置能夠在本地執行密集型AI計算，減少甚至消除了將大量資料發送到遠端位置的需求，因此在可用性、速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。從隱私和安全性方面來看，在邊緣裝置處理資料顯然更安全；個人資訊不離開手機就不會被攔截或濫用。而當邊緣AI晶片安裝在手機上時，即使未連結網路，它也可以完成所有處理。

當然，並非所有AI運算都必須在本地進行。針對某些應用，例如當裝置上的邊緣AI晶片無法處理太多資料時，將資料發送至遠端AI陣列來處理是適當的、甚至是首選方案。實際上，在大多數情況下，AI將以混合模式完成：一部分在裝置端實現，一部分在雲端實現。具體情況下應該選擇什麼樣的混合方式，要看需要完成的AI處理類型。

智慧型手機邊緣AI經濟學

並非只有智慧型手機使用邊緣AI晶片；其他裝置諸如平板電腦、可穿戴裝置、智慧揚聲器等也會採用AI晶片。短期內，其他裝置對邊緣AI晶片銷售的影響力可能會比智慧型手機小得多，原因若非這類市場沒有什麼成長(如平板電腦)，就是這類市場規模太小、無法產生實質性的影響；例如，2020年智慧揚聲器和可穿戴裝置市場總銷售量預計僅1.25億部。不過許多可穿戴裝置和智慧揚聲器都依賴邊緣AI晶片，因此其普及率已經很高。

目前，只有價格最昂貴的智慧型手機(處於價格區間頂部)才可能內置邊緣AI晶片。但是，帶有AI晶片的智慧型手機並不一定要價格昂貴到讓消費者望而卻步。

我們可以對智慧型手機的邊緣AI晶片比例進行合理的估算。目前三星(Samsung)、蘋果(Apple)和華為(Huawei)的手機處理器圖片均顯示出裸片及所有功能特性，因此可以識別出晶片的哪些部分用於哪些功能。例如，三星Exynos 9820晶片的照片顯示，其晶片總面積的大約5%專用於AI處理器，整個應用處理器SoC的成本估計為70.50美元，僅次於顯示器，是手機中第二昂貴的元件，約佔據裝置總物料成本的17%。假設AI部分的成本與裸片上的其他部分一樣，即與所佔裸片面積成正比，那麼Exynos的邊緣AI神經處理單元(NPU)大約佔裸片總成本的5%，相當於每個NPU約3.50美元。

相同的，在蘋果的A12仿生晶片上，專用於機器學習的部分約佔裸片總面積的7%。如果整顆處理器的成本為72美元，邊緣AI部分的成本大約5.10美元。華為麒麟970晶片的成本估計為52.50美元，其中2.1%用於NPU，則這部分成本應為1.10美元(當然，裸片面積並不是衡量晶片總成本中有多少比例屬於AI的唯一方法。據華為表示，麒麟970的NPU包含1.5億個電晶體，佔整體晶片55億個電晶體總數的2.7%；按這樣計算，NPU的成本較高，約1.42美元)。

儘管這裡所提到的成本差別很大，但可以合理假設，NPU的平均成本約為每晶片3.50美元。雖然每顆晶片的價格不高，但考量達到5億支的智慧型手機出貨量(還不包括平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置)，這仍然是一個很大的市場。

製造商的平均成本為3.50美元，最低可能僅1美元，因此在智慧型手機晶片中添加專用的邊緣AI NPU是很自然的事。按照正常的利潤加價幅度，製造成本增加1美元，對終端消費者而言也僅增加2美元。這意味著即使是價格低於250美元的智慧型手機，也可以享受NPU及其帶來的好處，如更好的攝影機、離線語音助理等，而價格漲幅不到1%。

AI晶片來源：自家生產還是找外部供應商？

生產智慧型手機和其他裝置的廠商取得邊緣AI晶片的方式各不相同，這主要取決於手機機型、甚至是區域市場等因素。有些公司向高通(Qualcomm)和聯發科(MediaTek)等第三方供應商採購應用處理器/數據機晶片，這兩家公司在2018年合計佔據了智慧型手機SoC市場約60%的比例。高通和聯發科提供了一系列不同價位的SoC；儘管並非都包含邊緣AI晶片，高階型號通常都會有，例如高通的Snapdragon 845和855，以及聯發科的Helio P60。

在另一方面，蘋果則完全不使用外部供應商的應用處理器晶片，而是設計並使用自己的處理器SoC，如A11、A12和A13 仿生晶片，所有這些晶片都支援邊緣AI。其他手機製造商如三星和華為則採用混合策略，也就是會從市場上的晶片供應商採購一部分SoC，其餘則使用自家研發的晶片，例如三星的Exynos 9820和華為的麒麟970/980。

兵家必爭的企業與工業應用領域邊緣AI市場

如果在智慧型手機和其他裝置中採用邊緣AI處理器好處多多，那為何不將之導入企業應用呢？事實上邊緣AI處理器已經有一些企業應用案例了，例如某些自主無人機；配備了智慧型手機應用處理器SoC的無人機，能完全在裝置端執行即時導航和避障，無需連結網路。

但是，針對智慧型手機或平板電腦最佳化的晶片並非許多企業或工業應用的正確選擇。如前面所述，智慧型手機SoC的邊緣AI部分僅佔總面積的5%，在總成本中佔據約3.50美元，功耗比整個SoC少大約95%。所以若開發出只有邊緣AI功能(加上其他一些必要功能，例如記憶體)的晶片，它的成本會更低、功耗更少且體積更小，豈不更好？

事實上，已經有這樣的晶片了。據說，有多達50家不同的公司正在開發各種各樣的AI加速晶片。在2019年就已經有獨立的邊緣AI晶片鎖定開發工程師，單價約80美元。而如果達到成千上百萬顆的量產，裝置製造商的採購成本會大幅降低，有些甚至可低至1美元(或是更少)，而有些則需要幾十美元。現在，我們以智慧型手機邊緣AI晶片作為參考標準，假設邊緣AI晶片的平均成本約為3.50美元。

除了相對便宜之外，獨立的邊緣AI處理器還具有體積小的優勢，功耗也相對較低，僅為1W到10W之間。相比之下，一個由16顆GPU和兩顆CPU組成的資料中心叢集，雖然性能非常強大，成本將高達40萬美元，而且重量達到350磅、耗電達到10萬W。

利用這類已經問世的晶片，邊緣 AI可以為企業帶來更多新的可能性，尤其是在物聯網應用方面。透過使用邊緣AI晶片，企業可以大幅提升在連網裝置端進行資料分析的能力──不僅是收集資料──並將分析結果轉化為行動，從而避免了將大量資料傳送到雲端帶來的成本、複雜性和安全性挑戰。AI晶片可以幫助解決的問題包括：

資料安全和隱私

無論企業如何謹慎小心地保護資料，只要是收集、儲存並將資料傳送到雲端，都會不可避免地使企業面臨網路安全和隱私威脅；隨著時間推移，因應此一風險變得至關重要。世界各國紛紛訂定個資保護相關法規，消費者也逐漸意識到企業正在收集他們的各種資料，而有80%的消費者表示，他們認為企業沒有盡力保護消費者隱私。諸如智慧揚聲器之類的裝置開始在醫院等場合廣泛使用，這些場合對患者隱私的管理十分嚴格。

邊緣AI晶片可在本地處理大量資料，降低個人或企業資料被攔截或濫用的可能性。例如，具有機器學習處理能力的保全攝影機可以透過分析視訊來確定其中哪些部分相關，並只將這部分視訊傳送至雲端，從而降低隱私權洩露的風險。機器學習晶片還可以識別更廣泛的語音指令，從而減少需要在雲端進行分析的音訊。準確的語音辨識功能則有助於智慧揚聲器更精準識別「喚醒詞」，以避免聽到不相關的對話。

連網困難

裝置必須連網才能在雲端處理資料，但是在某些情況下，裝置連網是不切實際的。無人機就是一個例子，其運作位置可能使得維持其連網很困難，而且連網功能本身以及將資料上傳到雲端都會縮短電池壽命。在澳洲新南威爾斯(New South Wales, Australia)以配備嵌入式機器學習功能的無人機巡邏海灘，確保泳客安全；這些無人機不必連結網路就可以識別出被海浪捲走的泳客，或者警告泳客有鯊魚和鱷魚襲擊危險。

(太)大數據

物聯網裝置會生成大量數據。舉例來說，一架Airbus A-350噴射機配備6,000多個感測器，每日飛行航程會產生的數據量達到2.5 TB。在全球範圍內，保全攝影機每天生成的數據約2,500PB。將所有這些數據資料發送到雲端儲存和分析的成本高昂且複雜，將機器學習處理器放置於感測器或攝影機等終端裝置就可以解決這個難題。例如，可以在攝影機中配備視覺處理單元(VPU)，也就是一種專用於分析或預處理數位影像的低功耗處理器SoC。借助嵌入式邊緣AI晶片，裝置可以即時分析資料，只有當相關資料需要傳送到雲端進一步分析時才會需要進行傳輸，這可大幅降低儲存和頻寬成本。

功耗限制

低功耗的機器學習晶片甚至可以讓AI運算在透過小型電池供電的裝置上執行，不會消耗過多電力。例如，Arm晶片可以嵌入呼吸器來分析資料，包括吸入肺活量和進入肺部的藥物流量。在呼吸器上完成的AI分析結果將傳送至智慧型手機應用程式，協助醫事專業人員為哮喘患者提供個人化醫療照護。

除了現在已有的低功耗邊緣AI NPU外，很多公司還致力於開發「微型機器學習」方案，也就是在微控制器單元之類的元件上實現深度學習。例如Google正在開發能讓微控制器分析資料的專用版本TensorFlow Lite，將需要發送到晶片外的資料壓縮為只有幾個位元組大小。

低延遲需求

無論是透過有線網路還是無線網路，在遠端資料中心執行AI運算都意味著往返延遲的存在，最佳情況下為1到2 毫秒(ms)，最差情況則達到幾十甚至幾百毫秒。使用邊緣AI晶片在裝置端執行AI，可以將延遲降低到奈秒(nanoseconds)等級──這對於需要收集、處理資料並即刻採取行動的應用場景至關重要。

例如自動駕駛車輛必須透過電腦視覺系統收集並處理大量資料以識別物體，同時收集和處理來自感測器的資料以控制車輛各種功能；然後它們必須立即根據這些資料做出決策，像是何時轉彎、煞車或加速，以實現安全行車。為此，自動駕駛車輛必須自己處理在車輛中收集的大量數據。低延遲對機器人應用也很重要；隨著機器人逐漸出現在工廠環境並開始與人類協同工作，低延遲將變得越來越重要。

邊緣AI在大量數據應用至關重要

邊緣AI晶片的普及可能會為消費者和企業帶來重大變化。對消費者而言，邊緣AI晶片可以實現多種功能，從解鎖手機到與語音助理對話，甚至在極端困難的條件下拍攝出令人驚歎的照片，而這些應用都不需要連結網際網路。

但從長遠來看，邊緣AI晶片對企業應用的影響可能更大，它們將把企業的物聯網應用提升到一個全新的境界。由AI晶片驅動的智慧裝置將有助於擴展現有市場，衝擊現有企業，同時改變製造、建築、物流、農業和能源等產業的利潤分配。

收集、詮釋並立即根據大量數據資料採取行動的能力，對於那些仰賴大數據的應用至關重要；未來學家們預測，這類應用將被廣泛佈署，包括視訊監控、虛擬實境、自動駕駛無人機和車輛等等，而邊緣AI晶片就是讓各種裝置取得更高智慧的主角。

附圖：圖1：AI運算技術能佈署在不同位置。

（圖片來源：Deloitte Insights）

圖2：邊緣AI晶片市場規模預測。

(圖片來源: Deloitte Insights)

圖3：三星Exynos 9820的裸晶照片顯示，其中約有5%的面積為AI處理器。

（圖片來源：ChipRebel；注釋：AnandTech）

圖4：蘋果的A12仿生晶片約有7%的面積屬於機器學習的部分。

（圖片來源：TechInsights / AnandTech）

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20200604putting-ai-into-the-edge-is-a-no-brainer-heres-why/?fbclid=IwAR3hRYuquNfTq5VzcEWYfqyJotBLBSp4PzLNyMackrs6V43r9NEMhRZ3Ap8

【即時頭條】無人機產業墜入凡塵

在不久前拉斯維加斯舉辦的消費者電子展（CES）上，參展者可以體驗到五花八門、形形色色的無人機。包括用於自拍的無人機，搭載熱成像鏡頭的夜視無人機，以及能幫助漁民追蹤漁貨的無人機等。

據市場研究機構ABI Research預計，無人機市場將以平均每年32%的速度增長，10年後突破300億美元，在這種情況下，任何方面的應用都不可輕視。但是在展台之外，這個一度熱火朝天的市場卻遭遇了一股寒流。

作為全球第二大的非軍用無人機廠商，法國的帕羅公司（Parrot SA）做出了裁員三分之一的決定，原因是其消費無人機「不足以帶來有利潤的增長」。這個聲明相當引人注目，畢竟該公司曾在2009年引領了廉價消費無人機的風潮，目前也專注於100至500美元之間的產品。你可能在美國和歐洲的蘋果店裡也見過他們的產品。帕羅公司有近6成的收入都來自無人機。

帕羅的業績不振有兩個原因。首先，它遭遇了來自非軍事無人機行業裡無可爭議的王者、中國的大疆創新科技有限公司的凶猛攻勢。大疆定位於為發燒友及商業領域製作高階無人機，它們可用於從莊稼視察到建築工程等方方面面。這家由風險資金支援的企業掌控了從設計到生產的整個流程，比那些將生產外包的競爭對手們更高效，也能打造出更好的產品。而且近來，據競爭對手的說法，大疆的定價也更加咄咄逼人。

亞洲還湧現出了數十家模式化的無人機廠商，從而進一步拉低了價格。而即便有美國的戈普羅公司（GoPro Inc.）等廠商想在該領域一試身手，最終也只發現真實的狀況比看上去更為艱難。GoPro推出的Karma無人機遭遇了斷電的問題，導致一些產品直接從空中墜落。

無人機行業也延續了硬體領域一個熟悉的發展路徑。即當某個方面還在快速發展時，商業化已經滾滾而來。在這種情況下，規模的重要性遠大過品牌。利潤率可能非常微小：問問那些平板電視廠商或蘋果和三星以外的智能手機廠商就知道了。
只是洗牌的時間比投資者們預計的早了一些。2015年時，風險投資者們還在大舉投資初創企業。而眼下，相比一輪輪大手筆的融資，裁員的情況反而更加常見。

2016年12月，一家規模較小的中國廠商零度智控智能科技有限公司(Zerotech)裁掉了四分之一的員工。排名第三的3D Robotics Inc.去年也開展了裁員，並決定完全終止無人機製造，他們提到的一個原因就是：大疆將價格砍掉了70%。現在，該公司將業務聚焦在為無人機製作軟件以及為企業提供服務方面。

這樣的低迷期或許並非壞事。在真實世界裡部署無人機有望改善眾多產業的現狀。但是，要讓無人機超越一時的潮流，我們並不需要幾十家廠商來生產各種花哨的產品，那些產品雖然能取悅發燒友，但並不能真正改善科技的實用性和安全性。

風險投資者們正轉向一些更專注於企業市場的公司，包括美國的Airware等提供服務的公司。為避免無人機行業走入一個無利潤的未來，這或許是一個合理的方向。撰文/Leila Abboud

平價高規神器再出招，雷軍：小米要走向智慧家庭物聯網了

數位時代網站｜撰文者：劉建宏發表日期：2014-04-24

以「情理之中，意料之外」做為新品發表會口號的小米科技，這次共推出三款新品，包括小米路由器、小米路由器mini、和小米盒子增強版，值得注意的是，向來強調以互聯網思維做硬體的小米，在此次的新品發表會上，董事長雷軍也大膽宣布：小米的軟硬體皆已準備穩妥，要開始進攻物聯網和智慧家庭領域。

首先，先來看看人民幣699元的路由器，約台幣3500元，被董事長雷軍特別看好是「小米的新玩具」，搭載著博通（Broadcom）雙核心處理器，內建多達1TB容量的SATA硬碟。

從硬到軟，雷軍都不放過

其實小米路由器的專案很早在內部就已經確立，而且是由小米董事長雷軍親自帶頭做研發，可見得他對這款產品的重視程度。

據了解，小米路由器在開發過程中，先是在去年12月中正式發售了首批500台的路由器公測版工程機，然後由63萬小米發燒友申請資格。之後在今年1月初的第二輪公測，根據發燒友建議，改進上百個功能點，反覆運算17個版本，一直到今年3月中旬，小米路由器的第三輪公測開啟，發佈了新玩法---智慧家居控制中心，完全顛覆一般人對傳統硬體路由器，不過就只是個連網設備的刻板印象。

小米路由器也採用802.11ac俗稱第五代WiFi，也是全球最新最快的WiFi協定，傳送速率是上一代WiFi標準的三倍。雷軍認為，全球的頂尖設備均進入了802.11ac時代，如蘋果公司生產的MacBook Air、iMac 、MacBook pro，三星生產的Galaxy S4、Galaxy Note、Galaxy Round，以及小米公司的小米手機3（聯通版、電信版），和本次發佈會同期推出的小米盒子增強版，「所以小米既然要做最好的路由器，一定要做高端的路由器。」

而雷軍還提到了一個有意思的調查結果，他說，在小米路由器公測期間，從網友回饋的資料顯示，網民對於路由器的功能期待，穿牆能力排在了第一位，所以訊號的傳遞，而且不會衰減，確實非常重要。

路由器只能是路由器嗎？

此外，手機和平板等行動裝置普及後，很多用戶的家用電腦已經很少開機了。傳統路由器的本質只是一個通訊設備，但是在萬物朝向智慧化時代，小米路由器就像是一台電腦，這也是小米路由器為什麼要加硬碟的原因。

雷軍觀察指出，這與當初小米做手機、電視的思路如出一轍。小米路由器擁有強大的CPU運算能力，有記憶體的硬碟完成了資料承載，連接使用者的手機、平板、電視，實現共用硬碟的功能，而且從實際意義上看，小米路由器就是一台小型家用伺服器。

厲害的是，小米路由器也有自己的作業系統--- Miwifi，是伴隨著小米路由器一起問世的，Miwifi的操作僅需兩步就能搞定設置，不像傳統路由器設定這麼複雜難懂。同時，Miwifi在安全方面有著三重加密防護：一是隨時用電腦或手機查看當前連接設備，二是與騰訊安全中心合作，每日更新釣魚網站、欺詐網站等黑白名單的防欺詐保護。三是與金山雲合作，提供用戶可將資料備份。

雷軍還介紹，Miwifi實現了網頁加速功能，系統中內置了搜狗網頁預加速技術，使得看網頁的速度加快了1倍，並且能夠預先推測下一步流覽的網頁並提前載入，預判率高達40%。

智慧家庭商機來臨

有趣的是，Miwifi可以實現用手機App遠端遙控離線下載，讓用戶在上班前選擇好下載，下班回到家就可以無需等待，直接觀看影片。這回隨著小米路由器的發佈，智慧家庭的場景在雷軍手上變成了可能。

先前在小米路由器公測期間，雷軍就講了這麼一段話：「你可以把家裡的空調、電視、電燈......上網，並根據自己的生活習慣定制智慧模式。當你疲憊的回到家中，溫暖的燈光與舒適的溫度正在迎接你，電視與音響自動打開，燈光緩緩調暗……無需走動，就能躺在沙發上舒服的享受這一切。千變萬化的新玩法，等你來創造。」

雷軍擘畫的世界，從手機、平板、到電視外，他想的不只是個人，而是延伸至更多成員，更多人的體驗，是一個生活情境，而也許對未來很多的軟體開發商來說，路由器又會是一個不錯的發展平台。

雷軍表示，「在我們開始要做小米路由器之初，就已經為它規劃好了四個地位，第一是最好的路由器，第二是家庭資料中心，第三是智慧家庭中心，第四是開放平台。」

在硬體與軟體基礎已經準備就緒的時候，小米路由器已經開始向著智慧家庭中心的方向大膽邁進。據雷軍透露，接下來小米官網還會為使用者提供智慧插座、智慧監控鏡頭、智慧遙控器等許多智慧配件。雷軍也大膽放話，向其他領域業者招手，把市場的餅做大，「小米路由器帶來的家庭智慧生態是一個開放的平台，歡迎家電企業與小米合作。」

(圖說：小米科技一次發布三款新品。)

(圖說：用戶可直接透過小米路由器下載、觀看影片，相當方便。)

(圖說：小米路由器的智慧家居控制中心使用者介面簡單清楚。)

(圖說：小米路由器mini除了原本的白色版，現在還有多彩版可選擇，定價人民幣129元。)

資料來源：http://www.bnext.com.tw/article/view/id/31950

N首爾塔N Seoul Tower俗稱首爾塔/南山塔位於韓國首爾特別市龍山區的南山，高236.7米，始建於1969年12月，斥資近15億韓圓於1971年建成。最初被用於電視發射塔。1972年的4月和8月韓國文化廣播公司和韓國放送公社分別開始通過該塔發送電視信號。1975年7月，首爾塔的展望台竣工，1980年10月首爾塔正式對公眾開放。1990年5月，首爾塔的遊客人數達到1000萬人。 1991年11月，SBS成為第三家通過首爾塔發送電視信號的電視台。2005年首爾塔耗資15億韓圓進行7個月的改裝工程，於2005年12月9日重新開幕，並易名為N首爾塔。塔上燈光將按季節與主題而變動。塔上設有旋轉餐廳、咖啡室及展望台，可以鳥瞰整個首爾。首爾塔至對公眾開放以來，已經發展成為首爾的一處著名景點和地標。N首爾塔附近有南山公園和南山谷韓屋村等其它旅遊景點。一般遊客去N首爾塔都是乘坐南山纜車。夢幻般的夜景燈光是N首爾塔的亮點。用於燈光照明的投資高達15億韓圓。塔上安裝了70多套可以隨風舞動的「蘆葦燈」，另外如果放入100元韓幣，淋浴噴頭就會有光噴薄而出，形如沐浴。 N首爾塔的燈光利用最新LED技術設計，不同的季節和每個不同的活動照射塔外觀的色彩和曲線都會不同。每天晚7時至12時整點N首爾塔還會呈現建國大學鄭教授設計的「首爾之花」燈光作品，從各個角度向天空發光在首爾的夜空中演繹盛開的花朵。位於N首爾塔PLAZA第二層的的屋頂露台是欣賞首爾美景的愜意地方。這裡鋪著巨大木地板充滿著異國情調。許多戀人們在此約會。戀人們在欄杆上掛滿的同心鎖，也成了N首爾塔的一道美麗的風景。觀景台是眺望漢江和欣賞首爾夜景的好地方。站在觀景台上首爾全景盡收眼底。數位化觀景台裝有32部LCD屏。遊客在這裡還可以了解首爾的悠久歷史。在N首爾塔下還有一家泰迪熊博物館。博物館由「歷史館」和「特別館」構成，通過各種泰迪熊玩具展示首爾的過去、現在和未來。可愛的泰迪熊扮成成為韓國古代的君王，為遊客展現一個美麗可愛的古代首爾。清溪川、明洞、仁寺洞、東大門等現今首爾的旅遊景點也都被精巧細緻的描繪出來。遊客在此可以一眼看遍首爾。
( 2016-05網頁有關OLed資料)LCD面板的主要優勢之一就是成本更低。放眼目前的市場，你會看到相當多配備高品質LCD面板的廉價設備，比如摩托羅拉的Moto E。當然，LCD的低成本也很快就拉低了4K電視的售價。在相同的解析度下，LCD螢幕看上去經常會比OLED更清晰，這主要是因為顯示屏生產商在應對OLED面板所存在的問題時採取的策略。對於OLED面板而言，不同顏色的LED不僅壽命不同，亮度水平也不一樣。相比使用常規紅綠藍子像素模式的LCD顯示屏，OLED通常需要變得更加「動態」。舉個例子，Galaxy Note 4的像素並非由3個常規子像素構成，而是通過紅-綠-藍-綠組成了2個像素。它們的形狀也並不一樣：紅色和藍色子像素是菱形的，而綠色則是橢圓形的。這種像素排列方式被稱作PenTile，它會讓像素更少的OLED看上去有些模糊。由於解析度的提升，這種效果在近幾年的手機當中大體上已經消失。而LG的OLED電視並不需要使用這種技術，因為他們使用的是色彩濾光器而非彩色LED。OLED面板的可視角度接近完美，儘管它們從側面看經常會出現略微不同的色調。舉個例子，Galaxy Note 4就顯得有點偏藍。而LCD面板的可視角度主要取決於它們所使用的顯示技術。比如說，大量低端顯示器、筆記本和手機所使用的TN屏可視角度就很糟糕，但IPS面板在色彩還原和可視角度方面都擁有大幅度的提升，因此它也成為絕大多數智慧型手機、大部分顯示器和部分電視所選擇的面板。最新的LCD面板可呈現出極為自然的色彩。當正確校準之後，IPS和VA面板的色准都能達到很高的程度——iPhone 6s就是一個絕佳的例子——但TN屏經常會顯得有點泛白。OLED的色彩表現潛力要比最佳的LCD面板更高，但問題在於如何駕馭這種能力。這類面板有能力還原出比電影/軟體生產標準更多的自然色譜，但如果沒有正確校準的話，看上去就會顯得過於濃艷。面板廠商正在想盡辦法突破LCD的能力限制。OLED在未來幾年裡要做的是降低成本，而LCD則會偏重於技術發展。量子點可以說是近期最吸引人的一種LCD顯示技術。它並不會使用白色LED，而是使用藍色LED和不同大小的「量子點」，後者可通過改變光線的波長把它們轉換成不同的顏色。亞馬遜在今年CES展上所展示的部分Kindle Fire HD平板就使用了這種技術，三星所發布的旗艦SUHD電視系列也同樣擁有這些時髦的納米粒子。量子點是LCD顯示屏達到UHD Premium標準並滿足HDR要求的主要方式之一。不管你是打算購買手機、顯示器、筆記本還是電視，如果預算有限，那你最終肯定會選擇一款配備LCD顯示屏的產品。對於廠商而言，這是一種相當容易應付的技術。但就圖像品質而言，LCD卻顯得更加麻煩，特別是和OLED對比而言。不過在過去幾年裡，好在有IPS這樣的面板技術來撐場面。OLED的製作非常困難，這一點也體現在了相關產品的售價上。但不管是手機還是電視，OLED面板都能為你呈現最抓人眼球的圖像品質。憑藉著技術公司的長期投入，這項螢幕技術也不會是曇花一現。