#工業4.0 #智慧製造 #工業自動化 #軟體可配置輸入輸出SWIO #電源管理單元PMU #工業乙太網 #10BASE-T1L

【降低模組開發成本的神器：SWIO】

不論是用於程序控制安裝還是工業自動化系統，I/O 模組或現場接線盒在整個產品生命週期中都面臨著各種獨特的挑戰。產品管理層需要決定每個產品使用多少個通道以及進行哪些組合。電子設計人員必須決定如何對專案中的各種類比或數位訊號實現傑出性能以及成本高效的系統。所有不同的產品和大量接線圖可能使安裝技術人員心力交瘁。

於是，市場上開始出現「軟體可配置輸入／輸出」(Software Configurable I/O; SWIO) 積體電路 (IC) 產品，可隨時支援接腳上的任意功能和組合。對於程序控制或工廠自動化中的工業可編程邏輯控制器 (PLC) 或分散式控制系統 (DCS)，終端客戶和應用的要求不同；隨著工業 4.0 的出現，消費者的行為和需求也發生了變化，因此，製造商需要更彈性的系統來快速輕鬆地適應不斷變化的要求。

為此，製造商不能再依賴為大眾市場產品設計的固定的大規模系統和可預測的需求。相反，他們需要彈性的系統，此類系統支援快速重新配置，停機時間和資本投入也處於非常低的水準。SWIO 元件不僅支援其通道作為輸入或輸出編程，而且支援作為類比或數位編程。此外，還可對它們進行高效設定，用於讀取 2 線或 3 線電阻溫度偵測器 (RTD) 或熱電耦。

使用正確的 SWIO IC，允許製造商開發一個可代替多個陳舊固定功能 I/O 模組的平台，亦可應用於 I/O 隨著每次安裝而動態變化的多個終端應用中，有助於降低產品管理、物流、製造和支援成本。另由於軟體可配置 I/O 可進一步用於需要更新至 10BASE-T1L 工業乙太網路系統的棕地裝置，所以可將其用於為基於乙太網路的控制網路之間的連接橋樑，能在現有支援 HART 的 4～20 mA 感測器／致動器與 10BASE-T1L 或 100M 光纖回程之間進行轉換。

延伸閱讀：
《軟體可配置硬體如何協助實現工業 I/O 模組的彈性》
http://www.compotechasia.com/a/tech_application/2021/0913/48992.html

#亞德諾ADI #AD74413R #ADP1032 #ADM1270 #AD5700

摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

【以後還有什麼跟 5G 無關？】新一代通訊技術帶來了什麼創新商機

Posted on2020/11/02
TO 創新嗜讀

【為什麼我們挑選這本書】5G 的浪潮正在強勢來襲，新科技帶來的革新將再次改變我們的生活。相對的，傳統企業在面對 5G 浪潮中，如何了解技術、使用技術，才是在這波改變中能站穩腳步的關鍵。

本文選自《行動 5.0》，作者呂學錦畢生致力於電信事業，參與優化升級交通部電信研究所（現在更名為中華電信研究院）之研究發展環境，讓年輕人得以發揮能力；也參與從政府獨占經營電信轉型升級成為具有競爭力的國營電信公司，並經由以美國存託憑證（ADR）在紐約證交所上市、釋股，完成民營化，使中華電信業績普遍獲得國際資本市場肯定；以及擴大中華電信事業範疇為資通訊公司，並強化正派經營的企業文化。（責任編輯：鄒鎮鴻）

科技創新的良性循環

貝爾發明的電話，顛覆了當時獨霸市場的電報，直接用聲音傳遞訊息，因方便性而廣受人們喜愛，在電信史上揭開嶄新的篇章。

愛迪生發明的留聲機，經過大幅改良，帶動圓盤唱片興起，為娛樂業奠基；到了二十世紀初，收音機與電視機問世，進一步帶動娛樂業蓬勃發展。

二十世紀中葉，電晶體的發明帶動電子科技突飛猛進，帶來無數未曾有的便利和人類行為的改變，至今未曾稍歇。

從文字、聲音、聽覺到視覺，展現的是人類對溝通進化的渴望。

唱片、留聲機、電報、電話與無線電廣播等商品與應用的發明，逐漸打破溝通的時空侷限，帶動無線電技術的應用。

電晶體收音機的盛行普及，是第一個把電子科技產品擺放在人們手中的成就，從此不必再守著微波爐大小的真空管收音機，才能聽廣播。

少年時，筆者在農家學習英語階段，便是如此。放學後，夕陽西下，一手牽繩放牛吃草，一手拿著電晶體收音機聽廣播學英語，至今記憶猶新。

隨後，廣播事業精進，調變技術升級，從調幅（AM）到調頻（FM），帶來更優良的廣播品質。

從聽覺刺激到視覺聽覺雙享受

無線電視機問世，致使大眾傳播模式演進，從聲音變成影像，載具從窄頻（收音機）到寬頻（電視機），帶動內容產業興起。

1964 年，日本利用人造衛星電視轉播東京奧運，觀眾坐在家中客廳就能看見千里之外的體育賽事，這是奧運史上的第一次。當然，從黑白電視到彩色電視，又是視覺享受的一大進步。

電磁波在空中傳播稱為無線電，在導體中傳播則是有線電。銅線是優質的電磁波導體，可做成同軸電纜成為寬頻傳輸網路，傳輸能力極佳，若拿來傳送電視訊號，可同時提供數十個視訊頻道，有線電視應運而生。

甚至，在電信業者推動以 ADSL 為主要的早期高速上網媒介之前，有線電視業者已利用纜線數據機（cable modem）搶先進入市場，奠定有線電視在寬頻上網業務的灘頭堡，且隨著纜線數據機技術精進，以及光纖（optical fiber）的運用，這項業務至今仍十分具有競爭力。

電子科技與電信網路擦出火花

伴隨電信與電子科技結合應用，傳輸進入數位化時代，把聲音訊號轉換為 0 與 1 串列，傳輸品質得以提高並易於確保。

此後，民眾不僅能夠看電視，更能夠看高畫質電視（HDTV），甚至是更高品質的所謂 4K 或 8K 視訊傳播產品。

電子科技進步帶動電腦發展，產生數據通信的需求，從低速（Kbps，每秒千位元）到高速（Mbps，每秒百萬位元），網際網路的普及應用更進一步帶動寬頻業務的發展。於是，電信發展進入寬頻高速網路階段。

與此同時，軟體程式也大幅翻轉機器設備的設計與效能，電信系統進入程式控制的數位化網路時代；再加上視訊壓縮技術的發展，數百個電視頻道可以滿足各種不同需求。

如果電信事業的開始，只是一口井，現在，已經成為一座大湖。

可惜的是，台灣有線電視的引進，起步凌亂，直到最近才完成全面數位化。

當網際網路遇上行動寬頻

行動通信的基本技術原則，貝爾實驗室在 1946 年便已提出，只是當時的技術，尚不足以處理複雜訊號在細胞間無縫交遞。

三十五年後，1981 年，電子資訊技術已經成熟，微處理器和軟體技術能夠支援行動通信所需功能，終端機雖然體積大又笨重，卻也可行。 透過細胞式無線電頻率重複使用，行動通信得以實現，突破使用者用固定電話才能連線的限制，移動中也能自由通訊，甚至變得個人化。

四十年來，經由 1G、2G、3G、4G 四代技術與應用的發展，複製了固定電信走過的歷程，從類比到數位、從窄頻到寬頻，銜接網際網路。 再加上，2007 年智慧型手機橫空出世，行動寬頻網路（Mobile Broadband Internet）先贏得「行動優先」（mobile first）之呼號，接著再升級至「行動唯一」（mobile only）。 緊接而來的第五代行動通信，5G，風風火火登場。包含固網、行動和網際網路的電信事業，這個大湖已經成為汪洋大海，而揚帆在這片大海中的，就是所有的越網（over the top, OTT）業者。

值得注意的是，越網大咖是影視服務提供者，他們會不會進入 5G 電信網路市場？還是選擇彼此合作？

把握商機，先要問對問題

「最大的問題是，什麼不會受到 5G 的影響或破壞？」

下一代行動網路將推動多元化的數位創新，從實體物件數位化到人工智慧，引領一個令人興奮的新世界，企業領袖和國家需要為此好好準備，」顧問公司 Ovum 娛樂業務首席分析師巴頓（Ed Barton）說。

「5G 將震撼媒體和娛樂業。如果公司妥適因應，它就是一項重要的競爭資產；如果沒有，他們就有失敗甚至滅絕的風險。」

「這股 5G 轉型浪潮不會僅止於單一行業。現在，所有企業決策者都該問：你的企業是否準備好 5G？」英特爾市場開發總經理伍德（Jonathan Wood）如是說。

什麼不會受到 5G 的影響或破壞？

你的企業是否準備好 5G？

這是兩個值得我們一問再問的議題。

機會是給準備好的人，最好的準備方式是參與 5G 早期試用。未必是先占才能贏，但至少要了解可以達成什麼成果，並且在適當時機進入市場。

資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2020/11/02/5g-communication-innovation/

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TBC數位電視是將類比頻道節目訊號，轉換成數位訊號，透過有線電視的HFC光纖同軸混合網路傳送到用戶家中，客戶可利用TBC所提供的數位機上盒(Set Top Box)及智慧卡(Smart Card)，將加密過的數位節目訊號解密後，即可享受高畫質的數位影音服務。DVR錄放影功能可以將節目暫停、快轉、回轉，節目預錄，全系列影集錄影，不在家也可以作遠端預約錄影，讓你擁有最好的看電視體驗!
TBC 寬頻網路，利用有線電視光纖同軸（HFC）網路架構，結合最新Cable Modem技術，頻寬更大，收看有線電視時也能同時高速上網，盡情享受科技帶來的便利。
多種速率，任你挑選
TBC 寬頻網路，針對不同上網需求，提供各種不同速率選擇。不管是上網聊天，瀏覽網頁、收發郵件，還是下載資料圖片，TBC寬頻網路，都有適合您的產品。讓您用最實在的價格，享受網路的便利及上網 的樂趣。
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最高速率 30M bps ，網路品質最佳保證。開機自動連線上網，免連線設定，使用簡便。不收電路費，費用比 ADSL 更省。家庭上網最佳方案

家中有線電視纜線，加裝數據機，安裝簡便。使用高速率產品，家中可多人同時上網。 搭配無線路由器，家中任一個角落，都能舒適的享受上網的樂趣。

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TBC回饋寬頻用戶，與新世紀資通合作，提供TBC寬頻網路用戶可申請遠傳家用電話節費盒服務。
遠傳家用電話節費盒，結合新一代IP網路傳輸技術，客戶不需改變以往撥打電話的習慣，更無須打開電腦，讓您擁有更貼心的溝通新享受。搭配遠傳070門號網路電話，超低通話費率！
遠傳家用電話節費盒詳細功能介紹
1. 隨插即連線，不需設定網路即可上網撥打電話
2. 提供IP分享器功能，可以撥打市話、行動電話或網路電話(不支援MSN、Skype)，也可以上網
3. 頻寬管理功能(Voice QoS)：打電話還可同時上網
4. 停電或網路斷線，還是可透過市話線撥出
5. 市話來電也可接通，電話通通不漏接
6. 語音功能提示：網路斷線時或是註冊失敗時，會有語音提示撥放。一般市話仍可撥出。