【1989年的電腦鼠走迷宮】#電腦鼠 #智慧型機器人
你也知道電腦鼠嗎？隨著科技進步，設計越趨精良，
電腦鼠(Micro moues)，雖然叫「鼠」，卻不是真的老鼠，
有人把「聰明」的電腦鼠叫作具有人工智慧的小機器人。
它以微電腦為頭腦，具有記憶和分析能力；
有感測器為耳目，讓它不致碰壁；
有自給自足的動力，可快速移動轉彎；
至於形狀，則各個巧妙不同。

電腦鼠走迷宮的競賽概念自1977年由IEEE Spectrum雜誌提出以來，
迄今雖然已經超過40年了，但隨著半導體科技與單晶片
微電腦整合技術的快速發展，電腦鼠機器人的能力也是日新月異，
不論是機構、數位控制或者是演算法則等，都有長足的進展。

日期：1989/5/21
圖說：第四屆全國電腦鼠大賽廿一日在台北宏碁大樓舉行。
來源：聯合報
攝影：游輝弘

#報時光UDNtime

歷史新聞

【1989-05-22/經濟日報/19版/地方商業】

電腦鼠大賽精彩刺激
去歲前三名今年都再度蟬聯 冠軍「肥仔二世」締造新紀錄

【台北訊】第四屆全國電腦鼠大賽昨（二十一）日在台北宏碁大樓舉行，比賽結果薑是老的辣，去年前三名再度蟬聯，而且冠軍「肥仔二世」寫下全國新紀錄，以十三秒七八走完迷宮。

昨日共有二十八隻電腦鼠參加走迷宮大賽。電腦鼠結合電子、微電腦、機械設計等奧妙於一身，比智力（思考方向選擇、記憶路徑以免重複犯錯）、比體力（電池設計），「老鼠選手」在十五分鐘內可以闖迷宮十次，取成績最好的一次。

比賽過程中電腦鼠各顯神通，有的精靈，有的呆呆的十分可愛，吸引了數百名觀眾為牠們加油。衛冕者「肥仔二世」直線加速快，連轉彎都不必先停再轉，以正統打法勇奪冠軍，而且刷新全國紀錄。這次迷宮是以新加坡大賽時的版本加以修改而成，困難度十分高，我國電腦鼠卻比新加坡鼠要高明。

電腦鼠走迷宮能讓年輕人將電腦理論與實際應用結合，並且吸引更多人對具有智慧的電腦鼠產生興趣，這類比賽對鼓勵未來的電腦人才甚有助益。

摩爾定律的瓶頸，未來會靠「AI 設計晶片」突破

TO 精選觀點2021-08-26

【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限，市場皆在討論，摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展，摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎？還是工程師會與 AI 協作，推動晶片設計邁進人工智慧時代？（責任編輯：郭家宏）

AI 設計的晶片，性能十年內將提高 1,000 倍。

作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一，Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示，現在人工智慧設計的晶片，性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。

自 80 年代以來，自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在，每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸，最好的辦法或許就是你我都熟知的：人工智慧。

一篇刊登在 Nature 上的文章指出，經過訓練的機器學習系統，在晶片設計上的表現超過人類。

不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為，晶片架構師不僅不會下崗，還會轉移到產業鏈的上遊，比現在負責更多任務。

Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片，與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前，三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。

用 AI 設計晶片，有望打破摩爾定律的瓶頸

De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys，一家電子設計自動化（EDA）軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗，Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。

要超越摩爾定律，就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求，最終實現 1,000 倍性能的目標。

「機器學習出現在我們使用的每一種工具中，這個設計空間優化（DSO）的新工具的不同之處在於，它不適用於單個設計步驟，而是適用於整個設計流程。」

這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法，從綜合方法進行晶片設計，而不僅僅是晶片布局。

晶片設計的一個早期步驟是 floor planning，其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。

由於宏單元潛在配置數量巨大（約為 10^2500），規劃就會變得非常複雜，而且隨著邏輯電路設計的發展，還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成，就要耗時數天或數週。

但如果用 AI 設計晶片，它就能夠利用強化學習，優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片：硬體（物理）、軟體（功能）、可製造性和架構（形式）。

隨著 AI 接管更多任務，以往負責設計少量電晶體的工程師，現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。

這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片，改變晶片的架構，將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。

Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片

與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比，DSO.ai 能夠將功耗降低 25%，性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。

而在未來的 AI 晶片設計時代，晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。

面對特定專案的差異化需求，DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。

工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入，例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率，採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸，確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。

全球「缺晶片」，雖然說不少產業都受到影響，但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小，但卻是一個重要的基礎設施。

除了 Synopsys，Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU（張量處理單元）晶片即將發布新版本，優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台，以增強自身競爭力。

晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。

附圖：人類設計的晶片平面圖（a）與機器學習系統生成的平面圖（b）
摩爾定律逐漸扁平，晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代，自動化大不相同。
晶片定制會更普遍

資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/

【愛曼妲專欄】5G解鎖萬物聯網 掀起大數據2.0的商務革命

葉淑明2021/07/02 10:25

眾所皆知，「物聯網」（Internet of Things）進化到「萬物聯網」（Internet of Everything）已是不可逆的科技演化。2020 年的統計資料顯示，物聯網裝置已經是全球人數的 2 倍以上，在今年（2021 年），連網裝置的總數將會達到 460 億台（日本學者曾推估 2020 年是 500 億台），成長速度非常驚人。點燃「物聯網」並添加大把柴火的其中一項關鍵技術是「5G」（第五代行動通訊系統）技術的商業化，及其基礎建設的開展普及化。

5G 與過往通訊協定的差異分別是在幾個面向：通訊距離，傳輸數據量與傳輸速度，低度延遲，可連接裝置數，消耗功率高。基於 5G 的特性，直接受惠的應用領域首先是影音串流（Video Streaming），提升了百倍的可連接裝置數，傳輸速度卻能較上一代快上百倍。 因此，5G 率先被開發使用的場景就是球場運動比賽與大型演唱會現場直播，這些場景的共通點是需要統合極大量的攝影機鏡頭與螢幕的影音數據，配合調度燈光與音響設備。簡單說，5G 技術的成熟度，直接帶動 VR/AR 相關產業，並且有利於 4K/8K 影像傳輸設備的蓬勃發展。

可預期在未來這兩年之內，物聯網市場由於 5G 技術與應用生態系的茁壯，將會開始一波爆炸成長。自去年起，在疫情肆虐之下，世界各地的網路電商產業乘風而起，電信通訊產業也積極佈建 5G。在今年，預估全球將新增 310 億台物聯網裝置，相較去年，增長數字可謂勢如破竹。如果推算物聯網市場的產值，今年會突破 5200 億美元，連網裝置的增速會超越 22%。

假設大家對這樣龐大的商機還沒有概念，參考日本學者 2020 年的研究報告，2020 年的全球物聯網市場規模約為 200 兆日圓，對比全球汽車產業的市場規模 2017 年是 220 兆日圓，2030 年全球汽車市場規模約 250 兆日圓，全球物聯網市場規模在 2030 年將成長到 400 兆日圓，大幅超越汽車產業。這亦是為何物聯網與人工智慧（AI）並列世界尖端科技的前三名，而另一個巨星當然是非「大數據（Big Data）」莫屬。

事實上，5G 技術與應用的大步發展，揭開了「大數據 2.0」（Big Data 2.0）的時代新頁。如前所述，5G 與物聯網的商業化進程密切相關，預估到了 2025 年，物聯網裝置收集儲存的數據量將累計到約為 80 ZB（Zettabytes, 皆位元組，10 的 21 次方）！雲端運算與邊緣運算的躍進（包含霧運算），再加上萬物聯網分分秒秒產生的大數據，匯聚成人工智慧新紀元的發展基礎。了解這些錯綜復雜的科技演進關聯，大家應該可以體會「腦爆」這兩個字其實是非常真切的形容，我們未來 10 年後的生活樣貌，無論是智慧工廠（製造），車聯網，智慧物流，智慧農業，能源物聯網，智慧家庭，智慧建築或智慧城市，都會讓此刻的我們無法想像，而感到瞠目結舌。

在 5G 浪潮席捲而來的時候，掌握軟硬體研發設計與工業 4.0 優勢的台灣資通訊科技廠商，勢必不可錯失良機。在通訊與感測晶片的研發設計領域，台灣科技業擁有半導體產業帶來的先天優勢，有完整的製造測試生產的上中下游供應鏈，還有獨步全球的科技研發與科技管理人才，應可參照高通（Qualcomm）在本月西班牙巴賽隆納世界通訊大會 （MWC 2021） 舉旗帶領 5G 生態系的方式，組成聯合作戰部隊，切入物聯網裝置組件與製程，建造一道堅實的護城河，甚至，充分運用 5G 生態系「以人為本」的思維，掌握物聯網裝置的小型化及大眾化趨勢，共同打造「護國群山」。時勢造英雄！

資料來源：https://news.cnyes.com/news/id/4669175

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各節重點：
01:07 【人工智慧到底是什麼？】
01:50 【AI 的發展跟應用】
04:15 【未來充滿 AI 的生活】
04:56 【AI 這麼重要，那臺灣準備好了嗎？】
06:35 【我們的觀點】
07:40 提問TIME
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【 製作團隊 】

｜企劃：鯉鼬
｜腳本：鯉鼬
｜剪輯後製：Pookie
｜剪輯助理：絲繡 ＆ 夯吉
｜演出：志祺

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【 本集參考資料 】

→招聘面試：你喜歡機器人還是真人做你的面試官？：https://bbc.in/2Wg0t3a
→了解人工智慧的第一本書：機器人和人工智慧能否取代人類？：https://bit.ly/2vA8jc0
→從人到人工智慧，破解AI革命的68個核心概念：實戰專家全圖解 × 人腦不被電腦淘汰的關鍵思考：https://bit.ly/2VAhJ64
→機器是如何學習與進步？人工智慧的核心技術與未來：https://bit.ly/2Ce1KQa
→An executive’s guide to AI：https://mck.co/2vZepWE
→陽光失了玻璃窗 史上第一本人工智慧詩集：https://bit.ly/2IWsU2R
→國際人工智慧政策推動現況：https://bit.ly/2GZ4pA1
→懶人包_台灣 AI 行動計畫：https://2030.tw/2m3nBVr
→維基百科：人工智慧：https://bit.ly/2fUdaOV
→維基百科：人工智慧史：https://bit.ly/2vx2T1l
→臺灣智駕測試實驗室：https://bit.ly/2WqRgFn
→沙崙自駕車測試場正式揭幕 盼無人載具產業鏈接軌國際：https://2030.tw/2lXfjyk
→無人載具科技創新實驗條例：https://bit.ly/2Wk6vzL
→張忠謀：AI激化貧富差距與失業：https://bit.ly/2Y0uhkB
→數位國家創新經濟(DIGI+)季刊第二期：AI、5G、8K—2020年東京奧運實現數位想像：https://2030.tw/2kAPB2a
→我國數位科技引領產業創新之現況與展望：以臺灣 AI 行動計畫為例：https://2030.tw/2knX0Sr
→台灣 AI 行動計畫簡報：https://2030.tw/2knX84n
→臺灣 AI 行動計畫(2018-2021 年)合訂本：https://2030.tw/AI_Taiwan
→「AI on Chip示範計畫籌備小組」啟動 政院邀產官學研合作 推升台灣AI晶片產業發展 打造世界級人工智慧大腦：https://2030.tw/2lUi3MR
→台灣AI行動計畫—掌握契機，全面啟動產業AI化：https://2030.tw/2kinhBC
→賴揆：積極推動AI與產業需求接軌 加速「5+2」產業創新：https://2030.tw/2knXfNl
→微軟在台成立AI研發中心 賴揆：串連產業推動智慧國家：https://2030.tw/2kkX0Cx
→法國公布人工智能發展計畫：http://bit.ly/2VAkDaY
→【英國AI未來戰略大揭露】第一步先從資料共享打基礎，英國要成為全球AI實驗場域：http://bit.ly/2UTp8ZD
→SRB會議圓滿落幕 林揆期許台灣智慧科技邁向全球第一：https://2030.tw/2lU8MEm
→智慧科技SRB登場 首日聚焦產業利基與應用發展：https://2030.tw/2lXeC8c
→美國啟動AI大戰略的啟示：http://bit.ly/2GPkpTW
→數位國家·創新經濟發展方案(2017-2025 年)：https://2030.tw/DIGI_Taiwan
→中國大陸人工智慧產業發展現況研析及對臺灣之影響初探：http://bit.ly/2Lfew7P
→行政院數位國家創新經濟推動小組：http://bit.ly/2DLOB1o
→川普發起「美國人工智慧倡議」，五大原則確保美國維持 AI 發展優勢：http://bit.ly/2ITNLUB
→DIGI⁺ Taiwan：http://bit.ly/2VFDVM4
→AI Taiwan：http://bit.ly/2URGt5n
→台灣AI行動計畫—掌握契機，全面啟動產業AI化：http://bit.ly/2VABTNn
→「台灣人工智慧實驗室」啟動　科技部：AI元年從此刻開始！：http://bit.ly/2GXLiGH
→日本Yahoo策略長揭露，AI未來20年三大方向：http://bit.ly/2Wli35M
→英國AI發展現況-與世界各國比較：http://bit.ly/2Ja1Mgh
→從AI 100看全球AI商業化趨勢及發展：http://bit.ly/2VHOYo6
→AI時代將臨　各國策略及企業佈局特點分析：http://bit.ly/2IVfRyQ
→AI 專家與 AI Sophia 互動，杜奕瑾：見過雅婷嗎？：http://bit.ly/2UQvfOs
→台灣人工智慧實驗室：http://bit.ly/2WhZBL7
→雅婷AI Pianist－首張同名概念專輯〈Yating〉：http://bit.ly/2VHPjHo
→誠品網路書店：http://bit.ly/2JbOu2I
→Chihuahua or muffin? My search for the best computer vision API：http://bit.ly/2UW8ubR
→TOPBOTS Vision API Benchmarking：http://bit.ly/2Y3Jul8
→從人工智慧、機器學習到深度學習，你不容錯過的人工智慧簡史：http://bit.ly/2IXlPPM
→翻轉人類未來的 AI 科技：機器學習與深度學習：http://bit.ly/2Vc6cKS

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