TrendForce 發布 2020 年 10 大科技趨勢
作者 TechNews | 發布日期 2019 年 10 月 02 日 14:40 |
全球市場研究機構 TrendForce 針對 2020 年科技產業發展,整理 10 大科技趨勢,內容請見下文。
AI、5G、車用三箭頭,帶動半導體產業逆勢成長
2019 年在中美貿易戰影響下,全球半導體產業呈現衰退。展望 2020 年,儘管市場仍存在不確定性,但在 5G、AI、車用等需求挹注下,將帶動半導體產業逐漸脫離谷底。IC 設計業者將導入新一代矽智財、強化 ASIC 與晶片客製化能力,並加速在 7 奈米 EUV 與 5 奈米的應用。在製造方面,7 奈米節點的採用率增加,5 奈米量產及 3 奈米研發的時程更加明朗,先進製程製造的占比將進一步提升。此外,化合物半導體材料如 SiC、GaN 與 GaAs 等,具備耐高電壓、低阻抗與切換速度快等特性,適合用於功率半導體、射頻開關元件等領域,在 5G、電動車等應用備受重視。最後,由於晶片線寬微縮及運算效能提升,使先進封裝技術逐漸朝向 SiP(系統級封裝)方向發展;相較於 SoC(系統單晶片),SiP 的組成結構更靈活且具成本優勢,更能符合 AI、5G 與車用等晶片的發展需求。
DRAM 往 EUV 與下世代 DDR5 / LPDDR5 邁進,NAND 突破 100 層疊堆技術
現有 DRAM 面臨摩爾定律已達物理極限的挑戰,製程已來到 1X / 1Y / 1Znm,進一步微縮不僅無法帶來大量的供給位元成長,反而成本降低的難度提升。DRAM 廠目前在 1Y 與 1Znm 製程將開始將單顆晶片顆粒的容量由現有主流 8Gb 提升至 16Gb,使得高容量模組的滲透率逐漸升高,並且有機會在 1Znm 開始導入 EUV 機台,逐漸取代現有的 double patterning 技術。以 DRAM 的世代轉換來說,DDR5 與 LPDDR5 將在 2020 年問世,進行導入與樣本驗證,相較於現有的 DDR4 / LPDDR4X 來說,將會更省電、速度更快。
NAND Flash 市場將首次挑戰突破 100 層的疊堆技術,並將單一晶片容量從 512Gb 提升至 1Tb 門檻。主要為因應 5G、AI、邊緣運算等持續發展,除了智慧型手機、伺服器/ 資料中心需要更大的儲存容量外,更要求單一儲存裝置的體積進一步微縮。除了 NAND Flash 晶片的進化,智慧型手機上儲存介面也會從現有 UFS 2.1 規格,升級至更快速的 UFS 3.X 版本。在伺服器 / 資料中心方面,SSD 產品也會導入比 PCIe G3 速度與效能快 1 倍的 PCIe G4 介面。兩樣新產品明年將鎖定高階市場。
5G 商用服務範圍擴大,更多硬體終端問世
2020 年全球通訊產業發展重點仍為 5G,不論晶片大廠高通、海思、三星與聯發科等,亦或設備商華為、Ericsson 與 Nokia 等將推出各種 5G 解決方案搶攻市場。在網路架構發展上以獨立(Standalone,SA)5G 技術為主,包括 5G NR 設備和核心網路需求提升。SA 網路強調無線網、核心網和回程鏈路架構,支援網路切片、邊緣計算等,在上行速率、網路時延、連接數量均符合 5G 規範性能。另外,隨著 2020 年上半年 R16 標準逐步完成,各國電信營運商規劃 5G 網路除在人口密集大城市外,也會擴大服務範圍商用,預計將看到更多 5G 終端或無線基地台等產品問世。
全球 5G 手機滲透率有望突破 15%,中國廠商市占逾半
2020 年智慧型手機的外觀設計重點仍圍繞在極致全螢幕,進而拉升螢幕下指紋辨識搭載比例提高、螢幕兩側彎曲角度加大,以及螢幕下鏡頭的開發。此外,記憶體容量規格提高,以及持續優化鏡頭功能,包含多個後鏡頭、高畫素等,也是開發重點。至於 5G 手機的發展,隨著品牌廠積極研發,以及中國政府推動 5G 商轉,明年 5G 手機的滲透率有機會從今年不到 1%,一躍至 15% 以上,而中國品牌的 5G 手機生產總量預計將取得過半市占。然而 5G 通訊基地台的布建進度、電信營運商的資費方案以及 5G 手機終端定價才是決定 5G 手機是否能吸引消費者購機的關鍵。
高刷新率手機面板需求看增,平板成為 Mini LED 與 OLED 新戰場
在手機面板方面,目前 OLED 或 LCD 面板的規格已經能滿足各類消費者的需求,然而伴隨著 5G 布建展開,其高傳輸效率與低延遲的特性,除了改善手機內容的動態表現,也開創手機在 AR 等其他領域的應用,帶動 90Hz 甚或是 120Hz 面板的需求。
另外,以最熱門的電競應用來看,除了既有的高刷新頻率面板,透過 Mini LED 背光增強對比表現的更高階產品,量產的條件也越來越充裕。而在採用 LCD 多年後,市場也傳出 2020 年的 iPad 可能同步推出採用 Mini LED 背光與 OLED 這類增強畫質表現的面板技術,讓平板成為 OLED 與 Mini LED 另一個發展契機。
顯示器產業供過於求,Micro LED 開創新藍海
從 Micro LED 自發光顯示器進展來看,越來越多面板廠商推出玻璃背板的 Micro LED 方案,但由於良率問題,目前模組最大做到 12 吋,更大尺寸的顯示器則是透過玻璃拼接的方式實現。儘管短期內 Micro LED 的成本仍居高不下,但由於 Micro LED 搭配巨量轉移技術可以結合不同的顯示背板,創造出透明、投影、彎曲、柔性等顯示效果,未來將有機會在供過於求的顯示器產業當中,創造出全新的藍海市場。例如,若結合可摺疊顯示螢幕方案,Micro LED 因為材料結構強健,不需要很多保護層,也不需要偏光處理,或許是一個適合切入的領域。
TOF 方案的 3D 感測模組搭載率提升,有利未來 AR 應用發展
相較於結構光,TOF(Time of Flight)技術門檻較低,且供應商較多元,因此 TOF 模組成為手機後置多鏡頭的選項之一。雖然 2020 年 3D 感測並沒有明顯的新應用出現,但預計會有更多品牌廠商願意增加搭載 TOF 模組的機種,帶動 TOF 的 3D 感測模組在智慧型手機的普及度逐步提高。而隨著 iPhone 在內的智慧型手機開始搭載 TOF 模組,透過提供更精準的 3D 感測和影像定位,強化 AR 效果,將提高消費者使用 AR 應用的動機,並吸引更多開發商推出更多 AR 應用程式,進一步提升對 3D 感測模組的需求。
感測能力與演算法成為物聯網加值關鍵
隨著技術與基礎建設日漸完備,2019 年物聯網在各層面多已邁入商業驗證階段,帶來投資效益。2020 年物聯網在各垂直應用領域將向下扎根,已打底的製造、零售業等持續透過技術以優化流程與加值服務,農業、醫療等也將有更廣泛的產業轉型。在技術方面,將著重於提升感測能力,使其能進行五感偵測並對周遭環境做出更多反應,以及 AI 演算法的突破以進行更多深度學習。此外,物聯網裝置連結數的上升造就大量數據,邊緣運算與 AI 於終端設備之整合將是可期未來,進而帶動軟硬體升級商機。
自動駕駛將落實終端應用,探索更多商業模式
2020 年自動駕駛技術的商業化,以商用車、特定行駛路線和區域性特殊應用為 3 個主要的特色,並且多數鎖定在 SAE Level 4 自駕等級。能在 2020 年看到更多量、更多類型的自動駕駛商用案例,其中一項驅動因素來自各類平台化產品,如 NVIDIA Drive 運用 AI 人工智慧技術的自駕車開發平台,以及百度 Apollo 開放平台提供不同自駕場景的解決方案等,都協助車廠及各級開發商加速將自駕技術落實於產品中。然而,自駕技術的開發成本高,車廠或技術開發商需要找出更多自駕技術的可能性,並且必須可獲利、優化成本和改善問題,因此找到能滿足該可能性的商業模式也是 2020 年的重點。
太陽能模組產品標準化已成歷史,終端產品選擇將優先考量發電性價比
太陽能技術發展不斷更新,2018 年及之前的模組皆為標準 60 片或者 72 片版型排列,電池片也都以完整尺寸呈現。而 2019 年電池片的版型改變與模組端的微型技術發展多樣化,包含半片、拼片、疊片(瓦)、多柵線、雙玻、雙面(電池)模組等多樣技術疊加運用,使得最終模組產品的輸出功率相較於 2018 年增加一到兩個檔次(bin)。然而,模組產品的核心競爭力取決於度電成本。要降低度電成本,就要提升電池效率與模組功率,以創造更大發電量並確保產品長期的可靠性。未來市場產品定價的話語權將不再由製造端掌握,而是以市場需求及買方接受度為依歸。
資料來源:https://technews.tw/2019/10/02/trendforce-releases-2020-top-10-technology-trends/
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅呂聰賢,也在其Youtube影片中提到,舊有平板納管 1.教師自有設備(登記裝置) 教師希望使用課堂功能,因此不要設限 2.學校舊有購買設備(未綁定DEP) 教師自有設備 1.老師的 iPad上登入MDM mdm.cfps.ntpc.edu.tw 2.點選\ 我的裝置 登入 \ 註冊 本機的帳密 ...
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Joe:「人工智慧未來2年內,在美股市場肯定還有一波可以炒作的空間」
人工智慧(AI)被視為第四次工業革命核心,預估到2020年,市場商機規模高達3000億美元,「得晶片者得天下」概念發酵,因此吸引各大科技廠爭相加碼投資。
過去因為資料量不夠大,同時機器CPU無法做準確分析,如今各種結構與非結構性資料量愈來愈大,全部被集中到雲端或者可藉由終端手機進行資料蒐集及分析。資料量愈來愈多樣化,加上各式演算法愈來愈精進,使得人工智慧的環境趨於成熟。
Nvidia(英偉達)一直是圖像處理的行業龍頭,GPU的浮點運算、同步並行運算是非常適用於人工智慧的深度學習神經網絡,因此成為AI晶片領頭軍。谷歌無人駕駛汽車就採用了Nvidia的移動終端處理器Tegra(4核CPU+256核GPU)。2016年8月,英偉達推出首台深度學習超級計算器Nvidia DGX-1。2017年4月,Nvidia宣布為Tesla自駕車開發全新數據中心加速器Tesla P100已經供貨,面向人工智慧、自動駕駛、氣候預測、醫藥開發等專業領域。
Google在2017年5月的I/O大會推出AI晶片「TPU」(Tensor Processing Unit)是客製化的ASIC(特殊應用邏輯IC),專為機器學習設計,用於改善搜尋結果的相關性,提高Google街景服務地圖和導航功能的正確度。也就是說,TPU專為特定用途設計的特殊規格邏輯IC,只執行單一工作,所以速度更快,但缺點是成本較高。
英特爾2016年9月收購視覺晶片公司Movidius。歷經將近一年的研發,於2017年8月底宣佈推出了全新的Myriad X視覺處理器(Vision Processing Unit;VPU),這是全球第一個配備神經運算引擎(Neural Compute Engine)的系統單晶片(SoC),可用於加速產品端的深度學習推理,未來可應用在無人機、機器人、智慧攝像機、虛擬實境與擴增實境等產品。
高通早在2015年CES推出Snapdragon Cargo是一款無人機SoC晶片,具有視覺運算可應用於工業、農業監測、航拍。此外,高通的驍龍820晶片也被應用於VR頭盔中。事實上,高通已經在研發能在終端完成深度學習的移動設備晶片。
IBM推出TrueNorth 晶片,又於2017年8月9日宣布已發展出採用多台伺服器搭配分散式深度學習軟體(Distributed Deep Learning;DDL)縮短深度學習時間,提高效率。IBM使用了64個自行開發的Power 8伺服器,每一個微處理器都與256顆英偉達繪圖處理器透過NVLink連接起來,讓兩種晶片之間的資料流程進行傳輸。當其開始處理來自ImageNet-22K資料庫的750萬張圖片時,其識別準確率高達33.8%,比起微軟先前的29.8%紀錄還高。
蘋果公司對未來開發的產品,一向神祕低調。消息傳出蘋果正在開發AI晶片Apple Neural Engine,且內建於新一代的iPhone/iPad原型機進行測試,期望提升臉部或語言辨識能力。還有研發出一套人工智慧架構平台,可讓兩組Siri軟體相互對話溝通,應用在智慧居家領域。同時,蘋果也積極開發深度學習技術,鎖定自動駕駛車以及智慧家居應用,要把虛擬語音助理軟體Siri更加智慧化。
微軟準備為下一代Hololens擴增實境裝置打造一個客製化的TPU人工智慧晶片,也不排除在Hololens晶片推出之後,也可以用於微軟的雲端服務之上。也在試驗另一種晶片FPGA(可程式化邏輯元件),FPGA介於GPU和ASIC之間,沒有GPU那麼通用,也不像ASIC只有單一功能,FPGA能重新編程,執行多種功能。
結語
AI晶片包含三大類市場,分別是數據中心(雲端)、通信終端產品(手機)、特定應用產品(自駕車、頭戴式AR/VR、無人機、機器人...)。當前機器學習多採用 GPU圖像處理,尤以Nvidia 是此一領域龍頭,但是,有些業者認為GPU處理效率不夠快,而且因應眾多特定新產品的不同需求,於是,推出NPU、VPU、TPU...等等。總而言之,AI晶片是一個新興的產品,等待「殺手級」出現,充滿無限大的市場。由於,搶未來AI應用市場商機,科技巨鱷如Google、微軟、蘋果企圖建構AI平台生態模式吃下整個產業鏈。
目前還不清楚哪種架構的晶片會在 AI 大戰獲勝。但(手機)終端市場對於AI晶片的功耗、尺寸、價格都有極為嚴格的要求,難度上比雲端數據晶片更高。
至於CPU是否會被TPU、NPU、VPU….等之類新類型處理器取代,答案應該不會。因為,新出現的處理器只是為了處理新發現或尚未解決的問題;同時,希望晶片市場能有更多競爭及選擇,不要英特爾、高通獨大。科技企業搶人工智慧應用商機,AI晶片成為兵家必爭之地。
http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=13742
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舊有平板納管
1.教師自有設備(登記裝置) 教師希望使用課堂功能,因此不要設限
2.學校舊有購買設備(未綁定DEP)
教師自有設備
1.老師的 iPad上登入MDM mdm.cfps.ntpc.edu.tw
2.點選\ 我的裝置 登入 \ 註冊 本機的帳密
3.安裝描述檔 允許
4.描述檔管理程式就會出現 右上角有安裝
5.這時回到mdm主機,的描述檔管理程式就會新增老師納管的iPad(不需監管)
此類平板,因為沒有監管,建議不須控管限制,只需要做課堂綁定即可
學校舊有購買設備 (必須一台一台做)
AC2方式
1.開啟AC2 並將iPad 用連接線接上
2.在iPad 點選信任
3.點選上方準備
4.選擇手動設定(設定勾選)
5.選擇設定好的伺服器 (加入組織,伺服器.WiFI )
6.跳過開機輔助程式步驟
7.加入WiFi 描述檔
利用AC2 新增WiFi 描述檔
1.開啟AC2 新增描述檔
2.選擇WiFi 欄位
3.輸入SSID 及密碼
4.儲存備用
AC2方式
1.回到AC2 將WiFi 描述檔放入
2.點下.準備
3.直到全部跑完後才能拔除連接線
4.開啟ASM網頁
5.平板回到 Hello
AC2方式
1.開啟ASM網頁
2.設定會出現一個AC2伺服器
3.將序號下載後
4.指定到學校的伺服器
5.回到描述檔管理程式
AC2方式
1.回到描述檔管理程式
2.點選裝置 \ 下方重新整理
3.找到裝置註冊群組 \ 加入裝置
4.等待DEP 描述檔更新完成後
5.加入開通註冊群組
6.照正常流程開機就會納管
(利用這種方式的iPad ,描述檔需要等30天,才無法手動移除)
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