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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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产业机器学习神经网络5G
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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。

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。

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)。

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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