5G时代的芯片设计产业

全球5G商转进展可期，许多国家在今年就已经看到5G上路，但是5G对于人类的生活将有什麽改变呢？率先看到的就是5G智能手机，但除此之外，未来还有什么可能性呢？很多人说，8K电视将是在智能手机之后，第二个有感的5G应用，而且明年东京奥运登场，也将採采用8K讯号转播赛事，可望带来新一波商机。要预知未来5G时代的样貌，从芯片设计厂商的设计开发可以窥见一二。而到底未来有没有5G之后杀手级的新应用呢？也是产业持续关注的焦点。

芯片设计的变革一：设备端的边缘运算

随著5G、AI来临，所有设备跟计算能力大改变，改变计算架构，到终端装置到云端都不同。芯片设计将有技术上的变革，像是AI边缘运算将进入终端设备，让资料进入装置后，不用再上传云端进行分析运算，而是在设备端就能运算，大幅降低运算时间，也增加安全性。

举例来说，4G时代时，语音辨识需要能有明显感受。

业者认为，在5G世代，可传输上传云端、分析、再反应，大约需要1~2秒的时间，但5G可以大幅缩减延迟，使用者的资料频宽越来越高，因此IoT装置可以实做的装置越来越多，像是家庭监控、语音助理等，想像空间更大。

芯片设计的变革二：重新检视安全性的重要

因为万物联网，也让产业重新检视资讯安全的重要性，因此芯片设计厂商将安全加密等概念加入设计当中，就是要让传送资料的时候，能够更安全。安全性将内建在物联网设备当中，里面的资料都会受到相对应的金钥保护，且强调资料被送到云端时被加密，因此安全性不是在芯片中而已，而是资料传送到云端也能被保护。

业者认为，一般公司要投入资安其实要花费很大，特别是芯片厂商要拿国外标案，又特别需要重视资安问题，因此不管是初期投入，甚至到后续维护，都需要长期的资源，或者透过arm、系统整合商等，协助完成相关规范。

市场也看好连网功能加入芯片中，所谓的 i-SIM 或 e-SIM 就是其中之一的方案，整合更多元件到系统单芯片（SoC）当中，甚至未来，现有手机的SIM卡也可能变身 i-SIM 放到手机SoC当中，不管是放到手机或其他物联网装置当中，能比现有实体SIM卡更具安全性与隐匿性，另外更能够降低功耗与成本。

业内人士说明，i-SIM是将连网功能放到SoC当中，将大幅降低芯片成本，且终端装置的价格也将会往下降，IoT装置有机会提升渗透率。

8K 电视，第 2 个让 5G 有感的设备

从终端装置来看，在5G商转之后，除了率先看到智能手机将有5G的版本，第二个有感的终端装置就是电视了，将在5G之后，迎接8K电视的世代，使用者将明显提升收视体验。如果家裡已经装了一台8K电视，但电视讯号最多就是FHD，现在透过芯片演算法，就轻易就能看到8K的影像画质

业内人士分析，目前看到很多电视主晶片厂商做SoC芯片厂，像是联咏、瑞昱等，都已针对8K使用场景，开发下一代芯片，原生支援8K讯号，加入许多神经网络加速器，让使用体验增加。

但在8K讯号普及之前，家中讯号多以FHD或HD为主，讯号传入之后，也能透过机器学习演算法，提高解析度，在4K主芯片旁边再加入另一颗芯片，让FHD或HD也能呈现出激似8K 的画质。

透过演算法，也能轻易提前感受5G时代到来后，带来的8K体验。而等到「真 5G」来临时，也将带来「真 8K」，除了电视之外，未来势必还有更多物联网装置改变生活，芯片设计的技术也将是5G具体落实的关键，也是厂商持续迈进的方向，期盼创造5G时代的新商机。

arm物联网事业高层认为，5G或IoT之后的时代，目前尚未看到单一杀手级应用，但可以确定的是，将可收集到得到更多资料，将会改变很多产业，像是偏乡地区的医疗、公用事业，以及物流业、智能电网等，都能够透过大数据的分析提升使用者体验。

现在，已经有许多厂商投入在IoT装置当中，像是智能冰箱、智能电视等，但目前市场受限于频宽侷限，渗透率较难明显提升，市场看好，5G之后，物联网装置将与生活更为紧密，可望为相关厂商带来新一波营运动能。

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产业5G神经网络机器学习

相关数据

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

语音助理技术

虚拟助理（virtual assistant）是一种能替个人执行任务或服务的软件代理（software agent）。有时候“聊天机器人”泛指虚拟助理，亦或专指网络聊天使用的软件机器人（有时候更专指娱乐而非实用的网络聊天）。但也可以指一种职业，或者企业组织，其乃是透过网络执行远端服务。

来源：维基百科

神经网络技术

（人工）神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型，那时候研究者构想了「感知器（perceptron）」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者（Connectionist）」，因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型，它们都是前馈神经网络：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），其中 RNN 又包含长短期记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习，但也有一些为无监督学习设计的变体，比如自动编码器和生成对抗网络（GAN）。

来源：机器之心

5G技术

第五代移动通信系统（5th generation mobile networks），简称5G，是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日，圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制，5G 的网络也将会与其他通信技术并用，包含长距离的其他传统电信波段。

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