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CTIMES资深编辑看2022年
3D-IC、异质封装、高效能运算及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的编辑们大概有一半以上的日子都需要跑活动,2021年受COVID-19疫情波及,也出现许多跨域、跨产业线上活动。而活动内容仍然包括新产品或技术的发表、组织与策略的推出、国际型展览、研讨会,以及第一线厂商与专家的专访。


在每年的一月号,CTIMES的编辑们针对自身所关注的领域,提出各自对于科技产业的观察心得与看法,以下就是CTIMES的编辑们的2022年产业观察。


先进制程力道放缓 3D-IC全面启动

图一 : 【副总编辑 篮贯铭】
图一 : 【副总编辑 篮贯铭】

真的完全没意料到去年(2021年)会是那样的起伏,最后又那样的结束。而为了避免你没有心有戚戚焉的感受,我还是先说明一下「到底是哪样?」。


首先,当然是疫情。原本预期在各国积极应对的情况下,疫情应该会在2021年上半年就走入终期,经济也会在下半年迎来强劲的复苏。但显然上帝的剧本不是这样写,疫情的转折和所产生的影响,都比我们所认知得更快、也更久,到目前为止,其实我们都没有一个万全之策,包含疫苗在内。


再者,就是地缘政治的阴魂不散。本想拜登的当选应该会为美中的贸易冲突带来一些缓解的可能,但哪知看似温文儒雅的拜登,下的依然是猛药,美中关系也丝毫没有要冰融的迹象,因此全球供应链也就持续紧张,而且变得更加分散与在地化。


而上述这两大变数,应该也会一路延续到2022年,甚至也有可能会到2023。那2022年我们会需要关注什么呢?


就半导体产业来说,受到疫情和地缘政治的影响,供应链将会演化成一种全球分工、在地制造的模式,并会以四大区(美国、欧洲、中国、亚洲)来设置制造中心。


当然里头的供应商大概不会有什么变化,依然是以台积电为首,并领着一群设备与后段封装的业者,一同在全球各地打天下。而设计端就会更贴近业务目标的终端市场,借以真正突显出各自的差异化设计。


而在制程方面,晶片的微缩需求预料将会趋缓,取而代之的,是更高阶的异质整合架构。所以3奈米和2奈米的发展气势会渐渐减弱;相对的,3D-IC和先进的异质封装则会越来越热门,这也是未来各家晶片设计性能高下的决胜点。


尤其我们看到越来越多的次世代感测系统,都需要非常细致且体积紧凑的解决方案,而这都有赖异质整合和先进封装才能够达成;扮演着运算性能突围尖兵的矽光子技术,同样也需要异质整合技术的扶持。因此,2022年或许就会是个转折点,那就是3D-IC全面启动,先进制程逐步放缓。


因此,与异质整合密切相关的方案,像是物理模拟技术,例如电、热、磁和光模拟等,就会是重要的市场;另外,次世代的嵌入式记忆体技术也逐渐步入可商业化的阶段,这也有助于业者开发出更符合应用需求的单晶片。


另外一点,就是这波全球性的晶片大缺货潮,背后其实反映了一件事,就是各种装置和应用系统正在进行本质性的改变,不管是消费性电子、家电、汽车、飞机、各种运输工具,甚至是国防武器等,他们都需要越来越多的晶片。而所为无他,就是朝向数位化发展,目的是更有效率、更精准、更智慧化的控制。


所以未来的装置设计,甚至是晶片开发,都可能不是我们现在看到的风貌,因为这么多的装置和晶片需要被设计,而且开发的时间越来越短、设计难度越来越高,这应该已经超过人类可以负担的范围了。所以,接下来,应该会是AI辅助设计的时代了。


不过话说回来,去年我都已经看错了,今年又凭什么可以看对?说句实话,「没有办法,真的…」如果只是今年的话。但如果是未来3~5年,那肯定就八九不离十了。因为尽管变数很多,但影响的只是时间快与慢的问题,全面数位化与智慧化这一条大路,是会笔直地开下去。


高效能运算挂帅 Armv9架构将导入所有行动装置

图二 : 【资深编辑 王岫晨】
图二 : 【资深编辑 王岫晨】

Arm架构处理器在今天的世界中,几乎已经存在于各种不同的应用层面中。特别是对于高效能运算以及低功耗效能需求若渴的智慧手机上。 Arm全面运算解决方案于去年提出的Armv9架构,可以有效提升CPU、GPU与系统IP表现,并从系统层面带来效能与效率,并进一步实现Arm全面运算策略下的三大关键支柱:运算效能、便于开发人员使用与安全性。


基于Armv9架构、以及采用完全运算方案(Total Compute)实作的智慧型手机,预计在2022年初问市,届时我们将可看到旗舰装置在效能、安全性、可扩展性及功耗效率上获得大幅的系统优化与效能提升。


使用者经验当然也是新一代智慧手机最令人期待的一环。透过使用者经验的重新定义,可预见的是行动运算效能更强大、帧率越高、画面拟真度更高,电池续航力更久,这些都将带来全新的使用者体验,从互动式的AI使用场景,到沉浸式的3A级手机游戏等,都将获得大幅提升。


更多AI与ML应用场景也令人值得期待。从个别的CPU、GPU、乃至整体系统效能提升之后,势必也将引进更多加入AI、ML的运算功能,与具备特定处理能力等应用的开发,让行动装置为人们的工作、生活、娱乐等带来更多可能性。即便是在有成本考量的主流机种上,这些CPU与GPU也可运行ML及AI等工作负载,例如手机的相机影像强化以及游戏AI等,都能让更多使用者可以体验各式ML与AI应用。


在今天,「安全」是所有装置的标准配备,而机密运算也成为次世代的安全处理方式。目前各式各样的应用以及虚拟机器,对于管理它们的监管软体,例如核心或虚拟机管理器,都赋予相当大的信任。针对程式码与数据,监管软体可以存取该应用程式使用的资源。因此若有人利用监管软体的漏洞,就可能会造成机密数据或存放在应用内的演算法外泄。


一般来说,机密运算都是藉由移除监管软体来存取应用程式使用资源的权限,同时保有管理它们的权限,以改变应用程式与监管软体之间的传统信任关系。移除存取的权限相当重要,因为现今的装置处理了数量庞大的机密数据。云端系统可能执行处理来自许多不同客户的负载应用,而行动装置从医疗数据到公司的电子邮件,都会包含各种个人与商业的资讯。


在所有的运算环境下,有了机密运算,就可以降低对那些看不到的技术所做的信任假设。未来所有的数位服务都将建立在安全的Armv9基础上,在使用者经验提升的同时,还可保障使用者的隐私与资料安全,也能让企业及品牌,提供更多可信任的数位服务,加速营收流与提升消费者满意度。


而我们也注意到高萤幕显示率的趋势,随着手游与串流内容的快速发展,以及后疫情时代对视讯影像的需求,行动装置显示萤幕的帧率(frame rate)也逐步提升,加上折叠手机市场的发展,代表对运算效能的需求也将提升。


另外越来越常见的折叠手机也带来新的应用可能。折叠手机将萤幕尺寸拉大变成一个迷你平板,代表能为传统的智慧型手机带来更多新的应用,例如更接近行动办公室的体验、顺手即可进行简单的图像、影片编辑等。这些都将拉升对行动装置运算能力的需求。


在不久的将来,Armv9架构将导入所有行动装置。 Armv9架构对于未来的连网环境与AI世代,将扮演相当重要的角色。 Armv9应用于行动运算,将于2022年起从旗舰机种开始导入,也将逐步延伸至次旗舰机型与主流机种。应用装置也不限于智慧型手机,在笔电、穿戴、甚至家用市场,可让更多使用者享有在Armv9架构下,安全、优质的数位服务体验。


聚焦2022智动化产业成长关键 虚实整合共创价值成长

图三 : 【资深编辑 陈念舜】
图三 : 【资深编辑 陈念舜】

观察2022年智动化产业发展的最关键指标,莫过于即将在二月首度联合举行的「TIMTOS x TMTS」工具机联展中,除了向来有「机械之母」称号的国内外工具机暨零组件相关业者,势必借此将已累积4年的智慧机械、自动化设备新品和技术能量倾巢而出,展现作为智慧自动化的重要应用场域。


除了去年「TIMTOS x TMTS」国际记者会上,即可见机械公会(TAMI)、工具机公会(TMBA)发表参展主题,将分别聚焦于现已正式商转的智慧机械云平台,以及正如火如荼打造产业共通标准,建构微服务生态系,估计机械业产值连3年破兆,2023年将达到1.3兆元规模。


加上2021年因为后疫时期零接触商机崛起、少子化社会导致缺工趋势明确,出口不减反增,却遭遇原物料价格、运费上涨,进而导致交期延宕;加上国际追求净零碳排压力在前,欧盟预计2023年起将率先实施碳税与碳边境调整机制(CBAM),台湾制造业最快在2~3年内就会先遇到「碳关税」的风险,估计初期约有250多亿元的产品将受影响而增加成本。


此都让业者加速导入无线通讯产业和自主移动机器人技术发展支援人和万物的互联,期待可提高效率,降低能耗;并持续导入工业物联网(IIoT)、人工智慧(AI)、5G等新一代资通讯技术的智慧工厂,也可能迎来台制关链零组件替代商机,形塑创新商业模式。


结合OT+IT科技并进加值 放眼元宇宙商机

工研院产科国际所进一步指出,受惠于庶务性劳力短缺,疫情成为机器人与AI技术发展的助力,保守估计2021年全球工业机器人装置量将达到42万台。另因应贸易战、后疫时代新一波生产趋势挑战,弹性、灵活制程将会是制造业首要改善目标,更愿意投资工业机器人、自动化流程、云端及AI等技术与创新生产工具等应用需求。到了2025年机器人会再引进新一代资通讯技术,以模组化形式扩大应用而达到60万台装置量,续扮演智慧制造的核心设备或关键单元零组件。


机机/人机协作发展,也将促使机器人从「劳力密集」迈向「技术密集」道路,包括利用自主移动机器人(AMR),扩展服务范围到尚未使用机器人的企业;以AI缩短机器人上线时间,预料新一代资通讯技术会让机器人逐渐技能化。拜AI、5G等ICT科技不断演进,估计2022年新安装工业机器人将约有45%以上具备人机协作、自我诊断、机对机学习(Peer-Learning)或自主认知(Autonomous Cognition)等智慧化功能,借此提高生产力。


在智慧机器人关键技术发展趋势上,则受惠于感知技术与机器人的整合,并呼应现今全球科技围绕在AI、5G、B5G、IOT等技术议题发展,由机器人整合的系统将会随之发展而更加智慧化,促使新一代机器人更容易安装和编程;且因为通讯技术的进步,让机器人得以无缝连结、整合到智慧制造的策略部署中,而可概分为:机器人认知、高精度控制、机器人作业系统及通信网路,并展现出不同特性。


放眼未来,除了有赖于AI推动其认知技术进入快速发展期,并搭配具有动态控制、误差补偿、与精度提升功能控制器,以及开源软体、边缘运算技术等。随着O-RAN(Open Radio Access Network Alliance)逐渐普及,也可望能降低机器人制造、系统整合业者建置成本,加速布局各种5G垂直应用;最终甚至能结合低轨卫星,降低网路时延,在元宇宙情境利用机器人实现精准操控。


**刊头图(source:NAEM)


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