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位元運算加法 在 4Gamers編輯部 Instagram 的最佳貼文
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2020-05-11 10:16:44
立即Follow @businessfocus_knowledge 【2020年】5大科技趨勢改變你我生活⠀ .⠀ 對即將到來的2020年，你有什麼想法或期待呢？英國媒體《BBC》日前整理出2020年的五大將影響我們身處社會的科技趨勢，一起來看看2020年，哪些科技將為我們的生活帶來什麼巨大變化！⠀...
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【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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【多核、異構，MCU/MPU 不一樣了！】
越來越多包含微控制器 (MCU)、微處理器 (MPU) 設備加入數位化行列，且朝「多重處理器」趨勢邁進，每個 MCU 內部都是一顆 CPU (中央處理單元)，有些還會配置第二或第三核心負責處理專屬功能，包括從無線電到機器學習 (ML) 等各種任務；而單晶片 (SoC) 架構的挑戰是：平衡元件要求、以更高的效率完成任務，多重核心在這方面將持續扮演重要角色，包括管理通訊、資料、排程等作業也將變得更加複雜，其最大挑戰很可能是如何管理在多重核心元件上運行的軟體。
各界普遍認同摩爾定律與 Dennard 縮放比例定律已近終點，但運算需求的成長速度卻日漸加快，因此，未來將會需要更加複雜的異質化 SoC 架構。與此同時，MCU 與 MPU 的界線越來越模糊，有產業先進認為其中一個主要區別是：工作頻率。此外，MCU 屬於單核架構，專注在控制層面、涵蓋類比輸入與輸出的控制動作；而 MPU 可能是單核心或多核心，專注於處理資料、而非處理或量測類比輸入或輸出訊號，幾乎都會用外部記憶體來存放程式資料，速度屬次要參數。
實際上，高性能的 MCU 已經可以運行作業系統。值得留意的是，RISC-V 市佔率正持續攀升，尤其低階 MCU 領域已逐漸取代 Arm 32 位元 MCU (Cortex-M)，恩智浦 (NXP) 則計劃在某些新處理器子系統中將 RISC-V 作為共同處理器。芯科科技 (Silicon Labs) 認為：RISC-V 架構仍在持續演進，相比其他成熟的 RISC 價格，最大的差異是忠誠度、可用的工具、軟體以及新架構在沒有大量測試及實用基礎下的信心度等，其成長性或與成熟度互為因果。
延伸閱讀：
《數位化轉型中的 MCU》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0813/48768.html
#安謀Arm #Imagination #恩智浦NXP #芯科科技SiliconLabs #意法半導體ST
位元運算加法 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
玉山科技講座：AI應用 將是更大型產業革命
世界日報
2021年8月15日 週日 下午2:00·
南加玉山科技協會13日舉辦講座「從信息時代到智能AI時代」，邀請台灣前科技部政務次長許有進分享人工智能和未來大數據將應用到各行各業的新趨勢。
許有進表示，他從2017年起在科技部主導AI和人工智能半導體設計方面的計畫。他預計人工智能和未來大數據將應用到各行各業。大家最初在2016年，開始注意到AI是引領下一個產業革命的重要技術。人工智慧的規模會比工業革命大N倍，硬體足夠做運算，人工智慧的突破特別是深度學習方面等，都為AI應用走出實驗室創造條件。
他說，AI需要有很多人才，所以台灣2017年成立四個台灣創新中心，80多個團隊有4000多個研究人員參與AI計畫。半導體「射月計畫」有20多個團隊為AI提供硬體支援。在台北小巨蛋還成立TTA新創基地。太空科技在台灣也在快速發展，3D腦神經機構和基因與細胞治療也是重點發展方向。2021年會看到深度學習、虛擬世界、電子錢包、太空方向技術、基因相關等領域在AI蓬勃發展下，愈來愈成熟。這些行業也會衍生更多的分支，比如無人駕駛等。
在Machine Learning機器學習中，從2016年，AI最初只是圖像分析，如今擴展到語言部分，比如語音電視等部分。AI需要更多的計算，因此需要硬體加速，半導體硬體的資源會越來越多。
數據轉型是下一個很重要的領域，2017年開始推出AI時，台灣AI缺少數據，後來隨著半導體應用，台灣在各個領域的數據方面已可達到平均水平。2018年全世界有20ZB Data（皆位元組，Zettabyte，縮寫為ZB ），到2025年會有175ZB Data ，其中30%是Live Data（一種可觀察的數據存儲器類）。企業內部存在數據存在資產不清、數據質量不高、數據與支持未關聯，資料再運用性低等問題，因此數據轉型必須有一個數據中台來整合數據。
講座由南加玉山科技協會理事長俞寧寧主持，駐洛杉磯台北經文處科技組協辦。許有進曾在美國矽谷就業及成功創業，在次長任內推動法規鬆綁、除了促成「台灣科技新創基地（TTA）」成立，還透過建構AI主機、設立AI創新研究中心、打造智慧機器人、半導體射月計畫與科技大擂台等五大策略，促成台灣產業智慧轉型AI化。
資料來源：https://tw.news.yahoo.com/%E7%8E%89%E5%B1%B1%E7%A7%91%E6%8A%80%E8%AC%9B%E5%BA%A7-ai%E6%87%89%E7%94%A8-%E5%B0%87%E6%98%AF%E6%9B%B4%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E7%94%A2%E6%A5%AD%E9%9D%A9%E5%91%BD-060029539.html?guce_referrer=aHR0cDovL20uZmFjZWJvb2suY29tLw&guce_referrer_sig=AQAAAIAJo6RyvAR-fbjyTvJiXDlKx1Y86j3IV8GomZbfHnPjfFfU3XKaZVCoJIVrXyzaZeTdmrHJbL14Kgej1_WzHugjoNsei24ErgEM2b9ri3nPuGjwlR3tL5ZkSBnNnshUIFKM7nE_UZEkLZu7_f4TikrHNrDUdT4RZc3m-tBK0J_q&guccounter=2