印度砸300億美元 打造自主科技鏈

印度台北協會會長戴國瀾表示,印度計劃斥資300億美元,投入改革科技產業並建立晶片供應鏈,以確保該國科技供應鏈自主,且未來有望擴大與台灣科技業者合作。

日經新聞網16日引述戴國瀾表示,新推出的科技投資計畫將增加印度當地半導體、顯示器、先進化學品、網路和電信設備以及電池和電子產品的生產。戴國瀾指出,疫情期間凸顯出,應確保印度對半導體的需求,不會受制於供應鏈的變動。

該計畫擬斥資300億美元在印度建立完整的供應鏈生態系統,其中,將投入約100億美元於兩項晶片設施和兩座顯示器工廠。另計劃向電子行業提供約70億美元,並於電信、網路、太陽能、先進化學和電池等相關服務投入130億美元。

有別於美國和歐盟等國家推動先進晶片生產回流的目標,戴國瀾指出,印度期望能在當地產出更成熟製程的晶片,因此將投入生產65奈米至28奈米晶片,該產品廣泛使用於通訊晶片、顯示驅動、電子產品和電動車等控制晶片。

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據統計,印度對半導體的需求持續增加,每年以幾乎兩倍於全球的速度增長。預計至2030年,印度的半導體需求上看1,100億美元,屆時將超過全球需求的10%。戴國瀾強調,除了龐大的國內市場外,印度還擁有充足的工程師團隊,有助於吸引外國投資者,並徹底改革當地的電子行業。印度未來還將與擁有半導體、顯示器和電子製造專業技術的台灣科技公司合作。

戴國瀾強調,市場需求將會增長,不能永遠處於進口依賴狀態。印度為推動電視、平板電腦、智慧型手機以及汽車等商品生產自主,亦將顯示器視為關鍵零組件,不僅關注液晶二極管(LCD)顯示技術,亦瞄準高端有機發光二極管(OLED)顯示器。

人才方面,印度擁有大量年輕人才,估計將享有人口紅利至2050年,該國人才培育目標顯示,將在十年內培養8.5萬名高素質工程師。戴國瀾指出,印度不僅希望滿足內部技術人才需求,還希望填補全球技能短缺問題。

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來源鏈接:https://www.chinatimes.com/newspapers/20220618000173-260204

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創業老將交棒 林政勳升任全國電董座

林政勳 小檔案

全國電子老董林琦敏17日交棒,由現年43歲的獨子林政勳升任董事長,二代接班完成世代交替。全國電董事會成員也呈現新形象,延攬91APP*-KY(董事長何英圻進入董事會,擔任獨董)。

林琦敏在1974年以3萬元創業資金起家,當年挨家挨戶銷售計算機的過往讓人津津樂道,1975年9月成立第一家門市,惟創業並非一路平步青雲,曾在1980年資金缺口嚴重,陷入債主追債窘境,靠著不放棄精神,1985年東山再起,隔年林琦敏將此關鍵年視為全國電的起步元年,開始進入展店高峰期,並引進宏碁入股,借重零售通路的經驗,營運飛快成長,順利在2005年12月8日掛牌上市。

林琦敏擔任董事長已超過40餘年,「揪感心」品牌意念深植民眾。林琦敏在17日主持最後一次股東會後宣布退休,將棒子交給獨子林政勳,完成階段性任務。

全國電第一代全面退出董事會,包括老董林琦敏及林琦珍等已不再擔任董事。林政勳特別延攬91APP*-KY董事長何英圻擔任獨董,希望協助全國電進行數位轉型,朝向電商布局發展。

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林政勳說,全國電銷售的商品屬於季節性及體積較大的3C及家電,消費者往往傾向到店面詢價及採購,因此未建置專有的電商App,但是觀察這二、三年疫情的期間,消費者對各類型電商App黏著度很高,以智慧機購物的趨勢形成,全國電相當重視此商機。

林政勳在2016年升任總經理,全國電開始蛻變,推出二代店Digital City,成功活化品牌形象,並且與韓國人蔘品牌正官庄合作,在全台100家門市設立專區。

林政勳面對各種產業變化與營運方向的討論議題時,也總是來者不拒,尤其被問起Digital City這類新型態店面拓展等大方向計畫時,他話匣子一開,剖析產業面的優勝劣敗,憑藉多年在基層穩紮穩打的經驗作出精闢分析;只有在被問及敏感的營運數字時,才會轉頭以眼神向財務長求救,留下一句「這不能說」,也足以窺見他行事的謹慎風格。

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來源鏈接:https://www.chinatimes.com/newspapers/20220618000175-260204

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日本iPhone 13 Pro Max比台灣便宜7千!內行1關鍵打槍:寧願買貴的

蘋果(Apple)iPhone每次新系列機型推出,都會吸引對品牌忠誠度高的果粉搶購。最近有網友在蘋果官網發現,iPhone 13 Pro Max在台日兩地價格大不同,日本比台灣便宜約7千元。但底下留言有人提到日本iPhone拍照聲音無法關掉這點關鍵,直言寧願花更多錢買台灣的,「光喀擦聲就不考慮」。

這名網友在PTT八卦板發文,納悶為何台灣iPhone賣的比日本貴,就以iPhone 13 Pro Max價格做比較,在台灣販售3萬6900元新台幣,而日本則定價13萬4800日圓,換算新台幣約2萬9675元,兩者價差約7200元。他驚訝詢問「怎麼會這樣…有沒有八卦」。

文章曝光引起廣泛討論,底下網友紛紛回應,「一直都是」、「而且最近日幣跌那麼兇」、「日本唉鳳是前幾便宜的」、「台灣進口物價一直都不低啊」、「之前去日本都會買iphone啊」、「日本一直都比台灣便宜」、「日本一直以來很多3C都比台灣便宜」。

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另外有人提到,雖然日本iPhone拍照無法靜音,強制有快門聲,即便比較便宜也會選擇買貴的,「拍照有聲音,你要嗎」、「有聲音很吵」、「我日本女友羨慕台灣拍照無聲,都想來台灣買iPhone了」、「光那個喀擦聲就根本不考慮」、「日版拍照聲不能關掉唷」。

事實上,日本iPhone這功能主要是為了預防偷拍、跟蹤行為。據該國《防止擾民條例》規定,為避免有心人士跟蹤偷拍,日本手機不能關閉快門聲,只要在公共場合使用無快門聲的拍照APP都算違規,因此蘋果進入日本市場後,基於尊重當地法規沿用至今。

但推特(Twitter)上有網友透露,日版iPhone在更新至iOS 15後,似乎可以關閉拍照聲音,只是僅能在日本以外的地區使用,如果在日本當地仍強制有快門聲;不過台版iPhone則無論是否在日本,或是有無用當地電信公司SIM卡,皆可自動調整拍照聲音。

iOS15にアップデートしたらiPhoneのシャッター音が鳴らなくなった。
どうやら、日本国内で購入したiPhoneでも海外にいたらシャッター音が鳴らなくなるみたい。日本国内から地域を海外に設定しても意味ない模様。

— SIM太郎(中の人) (@mar_uni15)

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來源鏈接:https://www.chinatimes.com/realtimenews/20220618003690-260412

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緯穎 遞延訂單助力第三季

雲端資料中心供應商緯穎(6669)雖還未完全擺脫缺料問題,但在訂單需求持續增溫下,上半年營運可望維穩年正成長、續創同期新高。法人看好部分訂單需求因先前缺料及物流問題遞延的出貨,將在第三季繼續為緯穎帶來強勁增長,亦上調對其全年獲利預估數。

惟在評估Tier 1的美系大型雲端服務商(CSP)對資本支出之潛在風險提升下,第四季會否出現重複訂單或原專案砍單的情況,得至7月底後美系各大CSP業者陸續發布最新財報及財測之後,展望才更為明確。

為打壓通膨,美擴大升息縮表的力道,近日美聯準會再升息三碼,預期將對市場股價、企業投資及消費意願進一步帶來抑制。考量美系主要Tier 1的CSP業者多約有20~30%的業務營收,是來自於Tier 2、Tier 3的Saas(軟體服務)及連網服務業者,但這些科技公司近期多也開始評估要降低費用、保留現金。

法人雖預期今年內主要的CSP業者尚未下修資本支出,或對亞系供應鏈夥伴開始進行砍單,不過是否將遞延至2023年才發酵,仍需密切關注。

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中古貨櫃屋設計案例?

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塑膠射出成型技師工作甘苦談

一間在新竹耕耘超過20年的塑膠射出成型公司,初期以硬質pvc起家與模具開發設計;
隨著技術的不斷提升新觀念、新技術、新設備的不斷加入。亦得因需應各界之需求,運用了管理。技術達到每個客戶希望的目標。

如何正確使用飲水機?

電解水部份採用美國NSF認證通過之過濾系統,再加上超強白金電解槽並採用日本九州日立的電解元件,安全性高,品質有保障。

截至目前為止,緯穎持續受惠兩大美系客戶Meta及Microsoft的訂單需求維穩,加上還有來自Amazon的訂單挹注,法人預估後續若未再進一步有來自供應鏈的逆風衝擊,緯穎2022年仍將保持雙位數年成長態勢,每股盈餘有機會突破68元,此後兩年再以近兩成年增力道接連創高。

緯穎今年前五個月累計營收以逾25.6%的年增力道、達908.59億元,再度刷新歷年同期新高。第一季雖因長短料致存貨水位攀升,連帶使得倉儲及物流運輸成本拉升,毛利率及營益率出現雙率雙降,不過在業外有匯兌收益加持下,單季稅後淨利仍年增逾38%、達23.46億元,稅後EPS 13.42元,同步站歷年同期新高。

日前股東會中,緯穎除預期下半年長短料問題將有所緩解,看好全球雲端資料中心產業至2025年仍呈高速成長態勢,並考量降低單一生產據點之營運風險,緯穎也持續加快台灣、北美及東南亞的產能擴建,預計2023年位於馬來西亞新建的一廠就將啟動投產,二廠則接續於2024年加入。

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來源鏈接:https://www.chinatimes.com/newspapers/20220620000131-260204

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影響示波器測試準確度的五大因素

混合訊號示波器(MSO)有兩種輸入,一小部分(通常是2個或4個)的類比通道,更多(通常為16個)的部份是屬於數位通道。

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展示下一代AR眼鏡設計

在Google I/O,Google/Alphabet執行長Sundar Pichai說明,語言是人類溝通的關鍵,但在操不同語言的人之間,以及對有聽障問題的人來說是一大挑戰,Google下一代眼鏡的早期原型顯示該公司在翻譯及轉錄技術的進展,以及實際應用。

不過現場並沒有這支眼鏡的展示,。產品的軟、硬體規格或推出時程等Google均未說明。

從影片顯示,下一代Google AR眼鏡外觀已不再如第一代產品怪異,也不同於,完全就是普通眼鏡造型。而在應用上,Google的即時雙向翻譯已能直接將翻譯的內容以字幕顯示在鏡片上,可用於家人和親友間跨語言溝通,甚至可以支援手語翻譯。

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圖片來源/Google

另一方面,Pichai指出,AR技術透過整合於Google產品如Google Maps和Google Lens,除了在智慧型手機上展現用途外,如果用在真實世界中,將會帶來更多「魔法」,暗示Google眼鏡的更多應用場景。

這顯示Google對Google AR眼鏡的消費應用更為務實,不再只訴諸極限運動或潛水等少數消費者。事實上,Google 2019年已經將AR眼鏡重新定位在製造、維修、物流倉儲、醫療、救災現場中,提供撿貨、訓練及視訊互動等實際商務應用。

周三Google同時展示Google AR應用的新進展,包括、AR購物可同時顯示商品價格、查詢多種商品比價或網路評價等。

https://www.ithome.com.tw/news/150876

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600多項任務全都會!DeepMind發表AI通才工具Gato

DeepMind發表首個AI通才工具Gato,從玩Atari遊戲、用機械手臂堆積木、聊天,再到3D環境導航等600多項任務都難不倒。在最近落幕的I/O大會中,Google大秀AI肌肉,不只Google搜尋、語言應用由AI驅動,就連AR體驗也是。比如語言部分,Google用新一代Transformer模型打造3個NLG小應用,翻譯部分更首次新增了24種零樣本學習語言。至於AR,Google還在地圖提供更逼真的城市導覽。這段期間,Google還發布不少AI服務,像是智慧工廠解決方案、最高效能可達9 exaflops的雲端ML叢集。

  DeepMind      Transformer     Gato  

600多項任務全都會!DeepMind發表AI通才工具Gato

DeepMind揭露一套AI通才代理Gato,可執行超過600種任務,從玩雅達利遊戲、為圖片加圖說、聊天,再到在3D環境中導航、用真實機械手臂堆積木,都包括在內。

Gato是一個多模態、多任務且多形體(Multi-embodiment)的代理,也是一套單一類神經序列Transformer模型。這麼做的好處是,開發者不必為不同領域的任務模型,特別手動打造一套對應的政策模型,只靠一套Transformer即可。這是因為,序列模型可處理任何平面序列型資料,進而加強訓練資料的多元性和數量。Gato參數量達12億個,訓練資料類型非常廣泛,包括影像、文字資料、按鈕點擊、關節動作和一系列情境動作。

搜尋     NLP     AR  

盤點Google I/O三大AI亮點,更多AI搜尋、新語言模型和AR服務

Google日前展開I/O開發者大會,揭開今年科技巨頭技術大會的序幕。在這次大會上,Google執行長Sundar Pichai一口氣宣布多項AI服務更新,首先是搜尋,上個月Google搜尋App推出多重搜尋功能,使用者能透過影像辨識和文字輸入,來查找物件資訊,這次則新添了Near Me功能,使用者能用來查找附近是否也有搜尋中的產品或店家。Google表示,接下來他們將以多模態模型MUM來優化該搜尋服務。

同時,Sundar Pichai也揭露NLP模型LaMDA新進展,首次展示了以LaMDA 2為基礎的新應用,包括「想像」、「列清單」、「聊聊」,其中,想像能根據使用者提出的關鍵字或短語,產出有邏輯且具體的敘述,列清單則讓使用者提出一個目標,LaMDA 2再將這個目標拆解為幾個小任務,聊聊則是更自然地與使用者進行開放式對話。為蒐集更多AI訓練資料,Google也推出一款AI系統回饋工具,釋出給特定少數人來試用LaMDA 2模型的AI能力,並給予回饋。

I/O大會另一亮點是AR進展。首先,Google釋出AR開發套件ARCore的地理空間API,讓開發者更容易打造AR引導的3D街景應用,像是場所指引和類似寶可夢的應用。這個AR引導採用了Google的世界模型,運用不少ML技術從街景影響抽取數兆個3D點,再於1秒內計算出手機裝置的位置和方向。此外,Google還展示了場景探索AR購物體驗新功能,使用者將手機對準商品,螢幕會就顯示虛擬說明。於此同時,Google地圖也新增了3D沉浸式導覽,猶如更逼真的虛擬城市導覽。

  ML叢集     TPU     雲端  

單一叢集可提供9百億億次浮點運算!新一代Cloud TPU v4晶片ML叢集問世

Google推出Cloud TPU v4機器學習叢集預覽版,該叢集採用去年I/O大會上發表的ML晶片Cloud TPU v4,可大幅縮短模型運算時間,減少用戶支出。Cloud TPU v4 Pods提供的高運算力,可讓ML叢集支援複雜模型,像是大規模自然語言處理、推薦系統和電腦視覺演算法。

該叢集擁有高達9 exaflops最大累積效能,Google認為,Cloud TPU v4 Pods叢集的累積運算能力來算,是目前已公開的單一機器學習叢集中最高者。另外,Cloud TPU v4晶片非常節能,每一瓦可運算的最大運算峰值是TPU v3的3倍,藉由使用節能的專用硬體、高效能資料中心和乾淨能源,可減少能源使用和碳排放。

  SAS    邊緣運算       臨床試驗  

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SAS推出3大垂直產業解決方案,鎖定醫療、能源和廣告業

數據分析大廠SAS日前宣布推出3大解決方案,包括臨床試驗招募模擬雲、電網守護AI、廣告服務平臺360 Match,延續雲端優先策略。其中,臨床試驗招募模擬雲可讓藥廠和研究單位用來模擬臨床試驗的試驗者招募狀況,進而調整招募策略,縮短醫藥上市時間。

電網守護(Grid Guardian)AI則是一款利用IoT裝置、架空配電設備無線電頻率和機器學習的解決方案。比如,透過在垃圾車上安裝IoT感測器,隨著垃圾車定點移動,感測器可收集定點電線竿上架空配電設備無線電頻率,利用AI邊緣運算來預測是否會發生故障。360 Match是一套建於雲端、針對第一方廣告商的服務平臺,整合行銷界常見的顧客數據平臺(CDP)、行銷策略計畫和顧客旅程最佳化等技術,來串起整體顧客參與流程。

  智慧工廠     資料分析     開箱即用  

進攻製造業!Google智慧工廠解決方案強化資料應用

Google日前推出智慧工廠解決方案,要讓工廠生產更數位化。該方案有2大元件,包括收集資料的製造資料引擎、製造連結,其中,製造資料引擎內建資料規範和上下文功能,提供通用資料模型,以及針對工廠最佳化的資料湖。而製造連結是一個工廠邊緣平臺,可連接超過250種機器協定,用戶可快速連接大多數設備。

在製造資料引擎上,還有一系列資料分析和AI用例,用戶可開箱即用存取儀表板和資料應用,根據KPI或其他需求進行分析,以探索工廠可改進的部分。製造資料引擎中的資料,也能夠用於預測性維護上,系統內建的AI模型還能在數周內完成部署,提供高預測準確性,並且在之後不斷改進和完善模型。

  零樣本學習     Google翻譯     機器翻譯  

首波零樣本學習語言上線!Google翻譯新增24種語言

Google預告自家翻譯服務將新增24種語言支援,總支援語言將來到133種。特別的是,這24種語言是首批採用零樣本機器翻譯的成品。採用零樣本學習的原因是,這次新增的語言相對冷門,凸顯了不少挑戰,因為它們缺乏資料,只能從有限的單語文本學習。

為解決問題,Google先以Transformer架構,訓練一套1,000種語言的半監督LangID模型,接著將這個模型,應用在由CLD3語言辨識模型過濾的資料集,再訓練它來辨識類似的語言叢集。同時,Google以權衡文字重要性的開源TF-IIF專案來過濾該資料集,刪除高資源語言句子、移除異常,最後得到支援上千種語言的單語文本資料集。之後,Google搭配所有豐富資源語言的平行翻譯文本,來訓練零樣本學習模型,最終得到一個支援1,138種語言的大型翻譯模型。該模型沒看過任何樣本就能翻譯成其它語言,不過,團隊將繼續優化。

  Workspace     SAP     雲端  

Google強化Workspace的AI功能,更要整合到SAP雲端產品

Google在今年I/O大會上宣布擴大Workspace的AI功能,還要擴大SAP合作關係,將Google Workspace整合至SAP S/4HANA Cloud,讓Google文件、試算表帶到SAP的雲端服務。

Workspace新增的AI功能包括改善Google Meet人像明亮度和打光,以及會議自動紀錄、摘要功能等。同時,Google也將Workspace原生整合至SAP S/4HANA Cloud,改善企業的工作體驗。雙方計畫在今年底,將初步功能以標準功能的形式,在SAP S/4HANA Cloud提供,這項功能將建置在SAP Business Technology Platform上,以提供從端到端建立緊密的整合及一致的使用體驗。

https://www.ithome.com.tw/news/151002

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汽車軟體化成為未來設計新主流,讓傳統封閉的車廠加速翻轉

未來汽車將會越來越聰明,只要人坐進車,汽車就能知道你是誰,座椅自動調整成適合駕駛或乘客的高度,還能根據穿著打扮來決定車內空調溫度。汽車行駛過程中,也能依據駕駛習慣、反應能力或年齡,來配合動態調整自動煞車系統的參數,保持與前車的安全車距,甚至車上還有專屬App軟體商店,可以下載各種App到車上做應用,只要裝上特定App,就可以幫助電動車上路更省電,還有能提升爬坡動力的App,可以應付各種崎嶇山路,甚至有的App具有防毒功能。這些嶄新功能或服務,不是憑空想像,而是未來幾年就可能看得到。

「因為軟體化、AI化讓汽車開始變得很不一樣,甚至連一向封閉的汽車產業也開始因為軟體而翻轉,甚至展開新一波變革。」富智捷(MobileDrive)技術長徐宏民興奮地說。

去年底剛接任富智捷技術長的徐宏民,也是臺大資工系教授,過去在AI領域研究很有經驗,還曾率隊拿下全球CVPR偽裝人臉辨識競賽冠軍,過去也協助許多企業成立AI團隊,更參與多家軟體公司的創立,加入富智捷後,他未來不只負責規畫公司核心產品的技術藍圖,更要帶領技術團隊研發結合AI技術和ADAS的智慧汽車應用。

汽車軟體應用位置產生轉變,開始主導整個汽車設計

就像過去因軟體顛覆手機產業,讓智慧手機開始普及,同樣的事情,現在也正在汽車產業上演,徐宏民就觀察到,現在汽車產業,就像是2007~2008年的手機產業,也因為軟體變得不一樣。

在過往汽車應用中,軟體始終淪為配角,硬體才是主角,汽車ECU(Eletronic Control Unit)的硬體規格,決定了整車效能的高低,但徐宏民指出,在新一代汽車設計中,軟體則變成了關鍵,決定了能不能將汽車應用或服務更進一步延伸,硬體反而變成了配角,反應了軟體應用位置,正在逐漸改變當中,甚至開始主導整個汽車設計。

當車上ECU數量越來越多,電子元件增加越多,電池也越多,軟體就越顯得重要,「因為透過軟體才能真正做到優化這件事。」他表示,加上許多技術的成熟,也加速汽車產業往軟體化汽車發展,像是AI、運算(軟硬體)、雲端、手機通訊、App以及UI/UX技術等等。

加速汽車軟體化趨勢還有另一個關鍵推力是,電動車大廠特斯拉的出現,充份運用軟體思維,將軟體和汽車硬體設計獨立分開,讓設計電動車輛變成像是開發軟體一樣有彈性,他認為,這種軟體思維方式,迫使傳統車廠開始轉變,學習讓自己也變成一家軟體公司,強化自身的軟體開發實力,「這也是為何全球第4大車廠Stellantis找上我們合資的原因」他說。

不光是建立以軟體為中心的汽車設計思維,徐宏民也觀察到,近幾年一些主要車廠開發方式也越來越像是軟體公司,要變得更敏捷,以富智捷為例,早在他進這家公司前,開發團隊就已經引進Scrum方法,實踐敏捷開發,可以做到每兩周一個衝刺(Sprint),還搭配各種視覺化和追蹤工具來使用,每日站立會議也成了潛意識的習慣,甚至在最新一波職缺徵才中,還要招聘全職Scrum Master,負責指導Scrum團隊。

不光是富智捷自有Scrum團隊,不少大型車廠也建立了自己的Scrum團隊,而且規模更大,與富智捷有不少合作的Stellantis就是如此,雙方合作專案大多用敏捷方法來執行,建立一個大型Scrum團隊共同開發,每三個月完成一次大型Sprint。透過敏捷開發方式,來縮短車用產品上市的時間。

他坦言,身為汽車產業的新進者,富智捷在整個持續累積經驗過程中,難免會出錯,如忽略了車用網路連線不穩等,「可是與傳統車廠不同的是,我們在錯誤當中學習經驗,然後用快速軟體開發,將問題解決,再快速部署到汽車上。」

汽車越來越像是裝上輪子的小型資料中心

做汽車越來越像做軟體,為了因應汽車軟體化的趨勢,現有汽車軟硬體架構也必須跟著改變,甚至得採用新的硬體架構與搭配新的軟體開發架構才行。

徐宏民表示,由於現行採用分散式的E/E(電子電氣)架構,車上ECU都各自獨立,彼此並不互通,想要直接由軟體完全控制很困難,所以現在主流趨勢是,將硬體架構變成集中式架構,取得系統完整控制權,還引進了現代化架構常用的服務導向架構(SOA)的設計思維,以服務功能化的角度,來加速整車功能的開發。

從技術架構來看,在這個新的集中式E/E架構下,車上會有多個Zone區域組成的網路架構,並統一由汽車中央電腦來集中管理,每個區域都有設置主要ECU,負責控制附近電子元件或執行一些簡單運算任務,針對需要較複雜運算的任務,如ADAS等,就會統一集中到汽車中央電腦的HPC平臺上來執行。「你可以想像,接下來的汽車,就像是一個裝上輪子的小型資料中心」徐宏民貼切比喻。

他解釋,這樣設計的好處是,一方面主要運算集中到中央電腦上,可以更容易實現整車OTA;另一方面也能因此節省不少空間降低線纜的成本。尤其,跟過去相比,現在汽車需要處理的運算任務越來越複雜,比如ADAS自駕,甚至無人駕駛等,得靠中央集中式HPC架構才能夠處理。如特斯拉電動車的架構設計就是如此。

更重要的是,導入新的集中式架構和SOA後,車廠希望可以做到軟體和硬體解耦,透過中間的Hypervisor層來管理,以後不論底層的硬體如何改變,上層軟體還是原來同一套,也就是說,同一套軟體,在各種硬體的汽車上都可以跑,差別只在於軟體或服務功能有無開通。

尤其,每個國家都有各自依循法規,也有各自的汽車供應商,所以你的軟體必須要做到非常有彈性,整個部署上才會快。甚至在軟硬分離情況下,硬體可拔插替換將來也有機會成真。這件事已經正在發生,「這也是我們現在做的事情」他說。

「未來2~3年後,汽車座艙的用戶體驗將會被重塑,」徐宏民表示,就像10多年前,智慧手機上出現App軟體商店,激發嶄新創意,但是這件事,目前在汽車上還沒辦法真正實現,因為車上還沒有自己的App軟體商店,車廠也不允許這樣做,但新的架構完成以後,有了權限設定,加上重新設計的OS,軟體更容易取得車輛底層ECU的控制權限,就有機會可以辦到。

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當汽車越來越聰明,也將帶出更多新服務、新應用,甚至發展出新生態系、App生態系,他也強調,未來硬體的獲利只占汽車其中一塊,背後更大的商機是全新服務應用和軟體生態系統,就像過去智慧型手機發展那樣。他認為,這也是臺灣ICT業者可把握的機會。

因為軟體化、AI化讓汽車開始變得很不一樣,甚至連一向封閉的汽車產業也開始因為軟體而翻轉,甚至展開新一波變革。── 富智捷技術長 徐宏民

導入更成熟的AI技術,也加速汽車產業變革

除了軟體化汽車發展,促成這波汽車產業變革的另一個關鍵技術,就是AI。

深度學習技術在汽車上有很多應用,舉凡車內外相機的物件偵測,或語音辨識,甚至個人化推薦系統都有用到,而且在ADAS、智慧座艙、以及車聯服務都能結合AI。

甚至AI技術不只在實車上可以用,在整個開發過程中都能用得到,舉例來說,車輛控制有許多不同演算法,必須透過各式情境來測試並修正,以往這些測試情境皆是由人工蒐集完後,再放到模擬器上來測試,不只沒有效率,蒐集品質也不穩定,所以,在這個地方就可以透過AI加以改善,以AI生成的方式自動生成測試範例,來提供更為穩定的範例品質,也能加速整個開發與驗證。就連核心關鍵的V&V安全驗證上,也都能用AI技術來加速。

徐宏民始終堅信,生產力提升、提高效率及安全是運用AI最好的用法,在進到業界實際投入汽車研發,他更發現這樣的精神,在汽車上完全體現出來。「當AI進到汽車後,可以大大改善很多原本很沒效率的事,但仍有許多傳統車廠,並不知道可以這樣做」他直言。

汽車軟體商品化的兩個挑戰

徐宏民也點出,汽車軟體商品化目前的兩大挑戰,他特別強調,「可擴展性」對於車用軟體或產品商品化很關鍵,例如設計出來ADAS軟體,如果只能在特定硬體平臺的車上跑,不能快速移植到其他平臺,不只得額外付出更多成本,重新客製軟體,也沒辦法通過快速複製,將產品擴展到各種車型上來增加獲利。

他認為,要提高可擴展性,設計架構上,除了可以透過SOA架構將軟硬體分離來加以解決,另外也能借助軟體和AI設計出比較好的可擴展性,像是提供更具彈性的演算法,或是遇到以前沒發現的問題時,可以很快利用模擬情境方式進行測試,或是搭配軟體、用模擬加快不同感測器更換的驗證速度等。

另一個車用軟體商品化挑戰是安全驗證,尤其與一般消費性軟體相比,車用軟體特別強調安全重要性,因為不像手機軟體當機,只要重開就好,汽車軟體一旦當機,嚴重可能攸關生命安全,所以設計上必須把這些安全要求納入考量,光是座艙儀表板上的轉速、溫度、速度,全部改用軟體來取代時,就需要合乎功能性安全的要求,所以,汽車上的V&V(Verification and Validation,驗證及確認)非常重要,用來確保開發的車用產品是安全無虞。

V&V驗證及確認平臺未來也可以as a Service形式提供

以富智捷來說,目前整廠開發軟硬體都符合基本的ISO 26262安全規範,比如關鍵硬體要有備援,系統遇到突發狀況無法運作,也要能確保能夠快速讓車子安全停下來,這些在硬體和軟體設計之初,都要考慮進來,甚至如針對ADAS等,需要達到更高的功能安全等級要求,例如ASIL-D等級,也就是每小時硬體隨機失效率要小於十的負8次方。可以想像在工程技術上有很大的挑戰。

富智捷目前也有建置自己的V&V驗證及確認平臺,除了軟硬體驗證,也會透過模擬方式做場景測試,確認沒問題後,接下來才進到實車測試,針對原先沒有想到的場景再來補強,除了在模擬環境持續累積經驗,在實車測試上也已經跑了數十萬公里,產品才能夠落地。整個產品驗證過程中,也有用到AI或軟體加速驗證,例如許多測試場景用AI來生成,讓這些邊角案例(corner case),都能解得更好。

徐宏民提到說,由於臺灣目前很缺少這樣的平臺,需要專業團隊、長年經驗和軟硬投資,不是任何一家車廠都能自己來,所以,富智捷不只自用,未來也希望能夠將它變成一種V&V as a Service形式,來提供全新的車輛開發驗證服務。

富智捷目前聚焦三大服務領域,ADAS、智慧座艙以及車聯服務,在研發上,除了原FIH手機開發團隊負責軟體開發,還延攬原車廠的車輛控制團隊加入,負責先進ADAS系統開發。目前主要分工包括ADAS、AI、軟體(App 、OS、通訊、網路安全、雲端)、硬體(HPC架構、新架構設計)與車廠專案管理等。

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飲水機品牌迷思?有牌代表最好?錯! 了解用途才能買對!

飲水機,又稱純水機,是一個機器裡面裝滿了純淨水、礦泉水或其他飲品,供大家飲用的機器。飲水機還有很多種類型,例如噴嘴式飲水機、按壓式飲水機等。跟熱水器不同的是,飲水機會提供兩種不同的水溫給人飲用,機器本身應該有降溫及冷卻,抑或是加熱及保溫的功能。

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新技術憑一張RGB照片就產出栩栩如生的3D人像

Google新技術憑一張RGB照片就產出栩栩如生的3D人像

Google發表3D穿衣人像重建模型Phorhum,只憑一張單眼RGB人物照片,就能重建出栩栩如生的3D穿衣人像,甚至還能做各式各樣的動作,未來可用於線上購物如服裝試穿等。團隊解釋,Phorhum是套端到端、可訓練的深度學習模型,採用了像素對齊方法,來預估詳細的3D幾何圖形和無陰影的表面與場景光照。此外,Phorhum也採用補丁渲染損失方法,可針對人體可見部位進行顏色重建,並對不可見部位進行詳細且合理的顏色預估。

經測試,Google指出,Phorhum突破了過往3D人體重建研究的幾何、光照等限制,可在3D重建中忠實呈現照片人物的大部分細節,適用於各種體形、膚色和服裝。

 

 

  AWS      無伺服器     SageMaker  

AWS無伺服器機器學習推論服務SageMaker正式發布了

AWS去年12月釋出無伺服器機器學習推論服務SageMaker Serverless Inference,近日終於正式發布了。這個服務主打使用者部署ML模型時,不必配置和管理基礎架構,適合用於間歇性或流量不頻繁的工作,像是Chatbot、文件分析等。

AWS指出,不同ML推論情境,對底層架構的需求也不同。比如,廣告投放、詐欺偵測、個人化產品推薦等ML應用,就適合毫秒級反應時間的API線上推論。而大型ML模型,如電腦視覺應用,就需要優化的基礎架構,來在幾分鐘內執行大量的工作負載推論。至於Chatbot服務、文件資料分析等這類使用量間歇性的工作,就需要能根據推論請求量來自動擴展運算資源的線上推論服務,這種服務能在閒置時自動關閉運算資源,替使用者省下運算成本。

在操作上,使用者可用SageMaker內建演算法和支援ML框架的容器,來部署模型到無伺服器推論端點,或是自帶容器。如果推論需求量變得穩定、可預期,使用者可輕鬆從無伺服器服務轉為SageMaker即時推論服務,不需變更容器映像檔。使用無伺服器服務,使用者也能享有SageMaker功能,像是內建指標,如調用計數、故障、延遲、錯誤等。自SageMaker無伺服器服務預覽以來,AWS還新添了SageMaker Python SDK和模型庫,這次GA也有新調整,將每個端點的同時調用最大值設為200,比預覽版的50還要高,可用來處理高負載工作。

  孔祥重     AI模組     區塊鏈  

孔祥重揭露分散式AI新趨勢,預言AI模組未來能用區塊鏈交易

長年鑽研AI的中研院院士暨哈佛大學電腦科學與電子工程教授孔祥重日前出席Galaxy Summit 2022指出,AI將繼續朝分散式方向發展,目前除了分散式聯合學習(Federated learning)方法,和分散式的GPU算力網路來協助訓練超大AI模型外,他與哈佛實驗室團隊也提出不少創新嘗試,比如利用Early Exit方法,讓AI預測時,不必每層類神經網路都得運算,來降低延遲,又或是將AI模型模組化,來提高重複使用率。

甚至,他認為,AI模型中的模組,未來也會放置於區塊鏈上來交易。這就好比,數位內容以NFT形式在區塊鏈上販售。「讓AI模組在區塊鏈上進行商業交易,現在說來雖然有點遠,但遲早會走到這一步,」孔祥重說。

  IBM    大型主機       量子破解  

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封口機就是指在包裝容器盛裝產品後,對容器進行封口的機械。製作包裝容器的材料很多,如紙類、塑料、玻璃、陶瓷、金屬、複合材料等,包裝容器的形態及物理性能也各不相同。

IBM最新大型主機z16主打AI加速,號稱能抗量子破解

IBM日前發表最新大型主機z16,晶片具AI加速功能,專用於即時大量資料運算和AI分析,同時也號稱是第一個能抗量子破解的安全系統。z16搭載Telum處理器,這款晶片採7奈米製程,具225億顆電晶體,可有效支援AI推論等高運算量作業。IBM表示,它一天可處理3千億次推論呼叫,延遲性不到1毫秒。除了傳統詐欺偵測或醫療影像分析任務,Z16也可用於其他新應用,像是貸款審核、加密貨幣的清算、結算、逃稅,以及零售業防詐欺和盜竊的聯合學習等。

z16也號稱是第一臺抗量子破解的系統。因為,z16多層韌體都內建雙簽章,其安全開機功能整合傳統簽章及抗量子簽章可防量子破解攻擊,確保韌體不被注入木馬或勒索軟體等惡意程式。Z16預計5月31日正式上市。

  甲骨文    MySQL     HeatWave ML  

MySQL應用程式也能有ML功能!甲骨文新推HeatWave ML服務

甲骨文推出HeatWave ML服務,讓原本的雲端資料庫服務MySQL HeatWave也能支援ML功能,打破MySQL應用程式難以添加ML功能的魔咒。HeatWave ML可完全自動化ML生命周期,能將所有訓練過的模型儲存在MySQL資料庫,不必將資料或模型移轉至ML工具或服務。如此一來就降低ETL流程的複雜度和成本,並提高資料和模型的安全性。HeatWave ML包含不少功能,像是全自動化模型訓練、模型和推論可解釋性、超參數調整,以及演算法選擇和模型訓練資料抽樣等。

  國研院     地震預警     建物監測  

國研院打造AI震前預警、震後建物監測系統

國研院國震中心研究員林沛暘透過科技部科研創業計畫,成立一家新創,將多年研發經驗打造為AI現地型地震預警系統、結構監測自動化平臺等2大系統,前者要在第一時間通知民眾和企業,後者要在震後分析建築物結構,透過震前預警、震後監測來降低損害。

進一步來說,預警系統會先偵測較快發出的地震P波,接著預測地震震度和最大地動加速度值(PGA),算出地震大小。為打造預測系統,林沛暘用20多萬筆歷史資料和每年新增的5千筆資料,來訓練AI預警模組。完成後測試,模型可在接收3秒P波後,在0.01秒內給出預警警報,比地震早5到20秒。

這個預警系統已用於企業和海外,使用企業包括高鐵和高科技大廠,透過地震儀和AI運算主機來執行預警系統,接到預警警報時,產線機臺自動觸發相關處置,相關人員也會接收簡訊通知,這種方式讓產線恢復時間從4到8小時縮短為15至30分鐘。這套AI預警系統,一套可服務半徑15公里的區域,學校、住家、辦公大樓等區域安裝警報接收機即可,就能使用震前聲光警示、瓦斯、電梯控制。在海外,印尼雅加達就部署7套系統。另一套大樓結構監測系統,可在震後10到15分鐘內,提出建物結構安全評估報告。目前,團隊正與公部門洽談,要應用於社會住宅。

  HPE     國際太空站     邊緣運算  

AI系統在國際太空站實驗結果揭曉

HPE電腦登上太空站已滿1年,共完成了24項AI運算實驗。HPE去年和美國NASA合作,將自家SBC-2電腦由火箭載往國際太空站,是太空站上第一座邊緣運算AI系統。它的任務是協助太空人在登月及登陸火星等探索任務中,能獨立執行即時AI資料分析,它所完成的24項實驗,涵蓋醫療、影像處理、自然災害復原、3D列印、5G等任務,比如將原本耗時12小時的1.8GB DNA序列資料分析作業縮短為6分鐘,分析的結果還可壓縮成92KB檔案,在2秒鐘內送回地球。這座系統也能即時執行NASA噴氣推進實驗室的深度學習推論網路,由衛星拍攝的地球遙感影像,推測颶風後的洪水範圍及對都會區建築的影響。

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影響示波器測試準確度的五大因素

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塑膠射出成型技師工作甘苦談

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為什麼越來越多人不選擇滾筒洗衣機了?內行人:4個缺點不能忍

現在可以說家家戶戶都會備有一台洗衣機了,目前我國洗衣機市場普及程度已經超過了76%,其中城鎮市場已經超過了96%,農村市場也已經超過了53%。洗衣機普及度這麼高離不開價格實惠又方便的原因。但不是所有的洗衣機都在市面上受歡迎,比如滾筒洗衣機,很多網友吐槽滾筒洗衣機缺點實在太多了!

為何滾筒洗衣機越來越不受歡迎了?這幾個缺點不能忍!

1、清洗時間長

從洗衣服的時間來看,滾筒洗衣機的清洗時間較長,如果再附帶烘乾的話,時間會更長。即使在衣物的潔淨程度上有優勢,但考慮到水電費以及時間的消耗,性價比不高。

2、加減衣物麻煩

洗衣機一旦運行起來,想要加減衣物只能將洗衣機關機,洗衣機還要經過排水等一系列過程,等待時間長浪費資源。不過隨著不斷的升級改造,目前的滾筒洗衣機有暫停鍵了,可以隨意增加衣物。

不過滾筒洗衣機個人不建議用洗衣液,容易有霉味,我們家用了一段時間洗衣液後,開始還以為滾筒髒了或者是壞了,無意中換了洗衣粉,那股霉味就消失了;

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3.價格較高

與波輪洗衣機相相對比較,滾筒洗衣機的價格相對較高。由於滾筒洗衣機由於上市沒多久,並且基本功能比波輪洗衣機要多,因此價格也相對來說十分昂貴。而在我們大量年輕人的挑選中,我們只需要把衣服褲子迅速洗乾淨就可以了,才不需要那麼多太過複雜的基本功能呢。

4、維修保養費用高

滾筒洗衣機是最近幾年的新產品,如果發生問題,不論是更換零部件,或是維修保養費用都相對比較高,因而一般家庭生活都更親睞波輪洗衣機。

綜合看來,儘管滾筒洗衣機在知名度和檔次上比波輪洗衣機好,但越來越多的人看重的是實用價值和性價比,因而,越來越多的人不選擇滾筒洗衣機了

其實不同的家庭,對於洗衣機的選擇都有不同的理解,因為大家的生活差距還有一些習慣的不同,其實都是會影響到選擇的,大家要做的就是多考慮多權衡,然後選擇一台合適的。

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居家隱形鐵窗安裝施作經驗分享

隨著城市發展,各都會高樓林立,也造成小孩及老人墜樓的意外頻頻發生,新寶隱形鐵窗研發改良高科技產品隱形鐵窗、防墜窗,全部零主件均是『台灣在地生產製造』,品質可靠,用心及推薦提供良好居家安全。

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當下流行的7個「去家務化」設計,讓您家務減半,盡情偷懶

家務,是生活的一道大難題!每到打掃衛生的時候,一些人都會大聲叫苦,好多地方清潔不方便,要不縫隙太小進不去,要不污漬太多刷不掉,今天小齊就帶大家一起看看,當下流行的 「去家務化」設計,讓您家務減半,盡情偷懶!

玄關

1、入戶瓷磚

入戶門的位置,就是家裡的「換髒區」,回家後鞋上的灰塵、水漬等,都要在這裡進行第一輪的「洗禮」!

木地板特別容易髒,經常拖、擦也不利於保養,降低壽命,鋪地毯又很麻煩,清潔都是個大問題。

直接給入戶門處鋪上這種花紋地磚,看似像地毯,又非常耐造,再髒都能拖乾淨,不留衛生死角,減少家務量。

而且,別具一格的玄關地磚,也將玄關處與客廳進行了分隔,起到功能劃分的作用。

客人來到家裡,也能自然感覺到這裡是換鞋區,間接提醒進屋要換鞋,一定程度上幫助保持了家裡的乾淨。

2、鞋櫃抬高

除了要注意玄關處的衛生,進門的鞋子沒地放,堆一地也會顯得異常淩亂。

給鞋櫃下方留空隙,做個「懶人踢」,脫下的鞋子直接踢進這裡,不用再麻煩的將鞋子整理到鞋架上,無形中減少了家務量。

倘若沒做懶人踢,玄關處的鞋架也一定要選好,要省力方便、要不占地兒、要靈活、還要好看!

省力方便:脫掉的鞋子,要能隨手放進去,而且要適合平底鞋、高跟鞋等各種鞋型;

不占地兒:充分利用垂直空間,斜向的設計,更省空間;

靈活:根據家人多少,能隨時增減鞋架;

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3.小細腿沙發

小細腿沙發不僅設計好看,還可以讓讓客廳實現 衛生「零死角」。笨重的大沙發會佔據較大空間,體積大難以挪動,角落縫隙特別容易堆積灰塵。小細腿沙發,不僅線條流暢視覺輕盈,而且發底部懸空設計,讓掃地機器人也可以隨意穿梭,讓灰塵沒有「藏身之所」。

4.踢腳線不要凸出牆面

凸出牆面的踢腳線頂部容易積灰,還不好打理,因此可以採用 內嵌式設計,在牆面底部開槽,然後將踢腳線安裝進去,這樣踢腳線就不會落灰,而且平時如果放傢俱什麼的也不會被阻礙到。但要注意的是,內嵌式對工人手藝要求較高,也比較費時間,需要提前溝通好。

(內嵌式踢腳線)

5.吊軌門代替地軌門

廚房安裝推拉門雖然不占空間,但由於地軌推拉門軌道安裝在地面,很容易堆積灰塵,清理起來也不方便,而且家人經過還容易被絆倒。而 吊軌門的軌道是在上面,不會堆積灰塵很好清理,也不會絆倒家人,此外,吊軌門的使用壽命也比地軌門好很多。

6.琺瑯板牆面

廚房牆面一般都是貼瓷磚,油污清潔難度比較大,不能減少日常清潔工作。用琺瑯板代替瓷磚上牆,更好清理。琺瑯板表面是玻璃材質,即使油污濺到表面,用濕抹布輕輕一擦就能擦掉,而且琺瑯板就算用鋼絲球刷也不會留下痕跡。 不過安裝時需要注意與牆面垂平,與檯面接縫處記得用防霉玻璃膠封住。

7.廚房檯面用弧形擋水條

廚房檯面一般都要做擋水條設計,保證清理檯面時地面不會濕漉漉的,但直角擋水條會存在衛生死角,清理很不方便,弧形擋水條內弧彎設計,美觀易清潔,也不容易發霉。而且將後擋水條與檯面連在一起,也不需要做美縫,十分方便。

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了解海島型木地板是否會有潮濕變形疑慮?

結構為在木夾板表面貼實木皮,比實木地板穩定性高、不易變形翹起,「海島型木地板」名稱由來乃是此類地板非常適合灣溫濕多雨的海島型氣候。

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