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CTIMES資深編輯看2022年
3D-IC、異質封裝、高效能運算及OT+IT科技

【作者: 編輯部】   2021年12月29日 星期三

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一年365天,CTIMES的編輯們大概有一半以上的日子都需要跑活動,2021年受COVID-19疫情波及,也出現許多跨域、跨產業線上活動。而活動內容仍然包括新產品或技術的發表、組織與策略的推出、國際型展覽、研討會,以及第一線廠商與專家的專訪。


在每年的一月號,CTIMES的編輯們針對自身所關注的領域,提出各自對於科技產業的觀察心得與看法,以下就是CTIMES的編輯們的2022年產業觀察。


先進製程力道放緩 3D-IC全面啟動

圖一 : 【副總編輯 籃貫銘】
圖一 : 【副總編輯 籃貫銘】

真的完全沒意料到去年(2021年)會是那樣的起伏,最後又那樣的結束。而為了避免你沒有心有戚戚焉的感受,我還是先說明一下「到底是哪樣?」。


首先,當然是疫情。原本預期在各國積極應對的情況下,疫情應該會在2021年上半年就走入終期,經濟也會在下半年迎來強勁的復甦。但顯然上帝的劇本不是這樣寫,疫情的轉折和所產生的影響,都比我們所認知得更快、也更久,到目前為止,其實我們都沒有一個萬全之策,包含疫苗在內。


再者,就是地緣政治的陰魂不散。本想拜登的當選應該會為美中的貿易衝突帶來一些緩解的可能,但哪知看似溫文儒雅的拜登,下的依然是猛藥,美中關係也絲毫沒有要冰融的跡象,因此全球供應鏈也就持續緊張,而且變得更加分散與在地化。


而上述這兩大變數,應該也會一路延續到2022年,甚至也有可能會到2023。那2022年我們會需要關注什麼呢?


就半導體產業來說,受到疫情和地緣政治的影響,供應鏈將會演化成一種全球分工、在地製造的模式,並會以四大區(美國、歐洲、中國、亞洲)來設置製造中心。


當然裏頭的供應商大概不會有什麼變化,依然是以台積電為首,並領著一群設備與後段封裝的業者,一同在全球各地打天下。而設計端就會更貼近業務目標的終端市場,藉以真正突顯出各自的差異化設計。


而在製程方面,晶片的微縮需求預料將會趨緩,取而代之的,是更高階的異質整合架構。所以3奈米和2奈米的發展氣勢會漸漸減弱;相對的,3D-IC和先進的異質封裝則會越來越熱門,這也是未來各家晶片設計性能高下的決勝點。


尤其我們看到越來越多的次世代感測系統,都需要非常細緻且體積緊湊的解決方案,而這都有賴異質整合和先進封裝才能夠達成;扮演著運算性能突圍尖兵的矽光子技術,同樣也需要異質整合技術的扶持。因此,2022年或許就會是個轉折點,那就是3D-IC全面啟動,先進製程逐步放緩。


因此,與異質整合密切相關的方案,像是物理模擬技術,例如電、熱、磁和光模擬等,就會是重要的市場;另外,次世代的嵌入式記憶體技術也逐漸步入可商業化的階段,這也有助於業者開發出更符合應用需求的單晶片。


另外一點,就是這波全球性的晶片大缺貨潮,背後其實反映了一件事,就是各種裝置和應用系統正在進行本質性的改變,不管是消費性電子、家電、汽車、飛機、各種運輸工具,甚至是國防武器等,他們都需要越來越多的晶片。而所為無他,就是朝向數位化發展,目的是更有效率、更精準、更智慧化的控制。


所以未來的裝置設計,甚至是晶片開發,都可能不是我們現在看到的風貌,因為這麼多的裝置和晶片需要被設計,而且開發的時間越來越短、設計難度越來越高,這應該已經超過人類可以負擔的範圍了。所以,接下來,應該會是AI輔助設計的時代了。


不過話說回來,去年我都已經看錯了,今年又憑什麼可以看對?說句實話,「沒有辦法,真的…」如果只是今年的話。但如果是未來3~5年,那肯定就八九不離十了。因為儘管變數很多,但影響的只是時間快與慢的問題,全面數位化與智慧化這一條大路,是會筆直地開下去。


高效能運算掛帥 Armv9架構將導入所有行動裝置

圖二 : 【資深編輯 王岫晨】
圖二 : 【資深編輯 王岫晨】

Arm架構處理器在今天的世界中,幾乎已經存在於各種不同的應用層面中。特別是對於高效能運算以及低功耗效能需求若渴的智慧手機上。Arm全面運算解決方案於去年提出的Armv9架構,可以有效提升CPU、GPU與系統IP表現,並從系統層面帶來效能與效率,並進一步實現Arm全面運算策略下的三大關鍵支柱:運算效能、便於開發人員使用與安全性。


基於Armv9架構、以及採用完全運算方案(Total Compute)實作的智慧型手機,預計在2022年初問市,屆時我們將可看到旗艦裝置在效能、安全性、可擴展性及功耗效率上獲得大幅的系統優化與效能提升。


使用者經驗當然也是新一代智慧手機最令人期待的一環。透過使用者經驗的重新定義,可預見的是行動運算效能更強大、幀率越高、畫面擬真度更高,電池續航力更久,這些都將帶來全新的使用者體驗,從互動式的AI使用場景,到沉浸式的3A級手機遊戲等,都將獲得大幅提升。


更多AI與ML應用場景也令人值得期待。從個別的CPU、GPU、乃至整體系統效能提升之後,勢必也將引進更多加入AI、ML的運算功能,與具備特定處理能力等應用的開發,讓行動裝置為人們的工作、生活、娛樂等帶來更多可能性。即便是在有成本考量的主流機種上,這些CPU與GPU也可運行ML及AI等工作負載,例如手機的相機影像強化以及遊戲AI等,都能讓更多使用者可以體驗各式ML與AI應用。


在今天,「安全」是所有裝置的標準配備,而機密運算也成為次世代的安全處理方式。目前各式各樣的應用以及虛擬機器,對於管理它們的監管軟體,例如核心或虛擬機管理器,都賦予相當大的信任。針對程式碼與數據,監管軟體可以存取該應用程式使用的資源。因此若有人利用監管軟體的漏洞,就可能會造成機密數據或存放在應用內的演算法外洩。


一般來說,機密運算都是藉由移除監管軟體來存取應用程式使用資源的權限,同時保有管理它們的權限,以改變應用程式與監管軟體之間的傳統信任關係。移除存取的權限相當重要,因為現今的裝置處理了數量龐大的機密數據。雲端系統可能執行處理來自許多不同客戶的負載應用,而行動裝置從醫療數據到公司的電子郵件,都會包含各種個人與商業的資訊。


在所有的運算環境下,有了機密運算,就可以降低對那些看不到的技術所做的信任假設。未來所有的數位服務都將建立在安全的Armv9基礎上,在使用者經驗提升的同時,還可保障使用者的隱私與資料安全,也能讓企業及品牌,提供更多可信任的數位服務,加速營收流與提升消費者滿意度。


而我們也注意到高螢幕顯示率的趨勢,隨著手遊與串流內容的快速發展,以及後疫情時代對視訊影像的需求,行動裝置顯示螢幕的幀率(frame rate)也逐步提升,加上摺疊手機市場的發展,代表對運算效能的需求也將提升。


另外越來越常見的摺疊手機也帶來新的應用可能。摺疊手機將螢幕尺寸拉大變成一個迷你平板,代表能為傳統的智慧型手機帶來更多新的應用,例如更接近行動辦公室的體驗、順手即可進行簡單的圖像、影片編輯等。這些都將拉升對行動裝置運算能力的需求。


在不久的將來,Armv9架構將導入所有行動裝置。Armv9架構對於未來的連網環境與AI世代,將扮演相當重要的角色。Armv9應用於行動運算,將於2022年起從旗艦機種開始導入,也將逐步延伸至次旗艦機型與主流機種。應用裝置也不限於智慧型手機,在筆電、穿戴、甚至家用市場,可讓更多使用者享有在Armv9架構下,安全、優質的數位服務體驗。


聚焦2022智動化產業成長關鍵 虛實整合共創價值成長

圖三 : 【資深編輯 陳念舜】
圖三 : 【資深編輯 陳念舜】

觀察2022年智動化產業發展的最關鍵指標,莫過於即將在二月首度聯合舉行的「TIMTOS x TMTS」工具機聯展中,除了向來有「機械之母」稱號的國內外工具機暨零組件相關業者,勢必藉此將已累積4年的智慧機械、自動化設備新品和技術能量傾巢而出,展現作為智慧自動化的重要應用場域。


除了去年「TIMTOS x TMTS」國際記者會上,即可見機械公會(TAMI)、工具機公會(TMBA)發表參展主題,將分別聚焦於現已正式商轉的智慧機械雲平台,以及正如火如荼打造產業共通標準,建構微服務生態系,估計機械業產值連3年破兆,2023年將達到1.3兆元規模。


加上2021年因為後疫時期零接觸商機崛起、少子化社會導致缺工趨勢明確,出口不減反增,卻遭遇原物料價格、運費上漲,進而導致交期延宕;加上國際追求淨零碳排壓力在前,歐盟預計2023年起將率先實施碳稅與碳邊境調整機制(CBAM),台灣製造業最快在2~3年內就會先遇到「碳關稅」的風險,估計初期約有250多億元的產品將受影響而增加成本。


此都讓業者加速導入無線通訊產業和自主移動機器人技術發展支援人和萬物的互聯,期待可提高效率,降低能耗;並持續導入工業物聯網(IIoT)、人工智慧(AI)、5G等新一代資通訊技術的智慧工廠,也可能迎來台製關鏈零組件替代商機,形塑創新商業模式。


結合OT+IT科技並進加值 放眼元宇宙商機

工研院產科國際所進一步指出,受惠於庶務性勞力短缺,疫情成為機器人與AI技術發展的助力,保守估計2021年全球工業機器人裝置量將達到42萬台。另因應貿易戰、後疫時代新一波生產趨勢挑戰,彈性、靈活製程將會是製造業首要改善目標,更願意投資工業機器人、自動化流程、雲端及AI等技術與創新生產工具等應用需求。到了2025年機器人會再引進新一代資通訊技術,以模組化形式擴大應用而達到60萬台裝置量,續扮演智慧製造的核心設備或關鍵單元零組件。


機機/人機協作發展,也將促使機器人從「勞力密集」邁向「技術密集」道路,包括利用自主移動機器人(AMR),擴展服務範圍到尚未使用機器人的企業;以AI縮短機器人上線時間,預料新一代資通訊技術會讓機器人逐漸技能化。拜AI、5G等ICT科技不斷演進,估計2022年新安裝工業機器人將約有45%以上具備人機協作、自我診斷、機對機學習(Peer-Learning)或自主認知(Autonomous Cognition)等智慧化功能,藉此提高生產力。


在智慧機器人關鍵技術發展趨勢上,則受惠於感知技術與機器人的整合,並呼應現今全球科技圍繞在AI、5G、B5G、IOT等技術議題發展,由機器人整合的系統將會隨之發展而更加智慧化,促使新一代機器人更容易安裝和編程;且因為通訊技術的進步,讓機器人得以無縫連結、整合到智慧製造的策略部署中,而可概分為:機器人認知、高精度控制、機器人作業系統及通信網路,並展現出不同特性。


放眼未來,除了有賴於AI推動其認知技術進入快速發展期,並搭配具有動態控制、誤差補償、與精度提升功能控制器,以及開源軟體、邊緣運算技術等。隨著O-RAN(Open Radio Access Network Alliance)逐漸普及,也可望能降低機器人製造、系統整合業者建置成本,加速布局各種5G垂直應用;最終甚至能結合低軌衛星,降低網路時延,在元宇宙情境利用機器人實現精準操控。


**刊頭圖(source:NAEM)


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