對5G和邊緣計算發展前景的展望

在技​​術創新的推動下,人們對5G和邊緣計算的興趣與日俱增,但是IT領導者需要首先評估融合這些技術的性能和成本,然後才能做出決策。

5G和邊緣計算的融合為其廣泛應用提供了動力,很多組織對此很感興趣。行業專家表示,儘管5G和邊緣計算技術的市場仍處於新生階段,但IT領導者應為這些技術的到來做好準備,由於電信運營商和雲計算軟件製造商的推動,這些技術將日趨成熟。

5G包含下一代無線互聯網標準和技術,其運行速度比4G快20倍,而延遲更低。邊緣計算的應用將更加廣泛,但不能代替雲計算,它還通過處理數據中心部署的端點上或附近的計算和存儲設備來減少延遲時間,縮短了數據傳輸所需的往返時間,以幫助應用程序更快地做出響應。

5G和邊緣計算可以為物聯網(IoT)網絡中的無線設備提供發展動力,並促進實時訪問數據的應用程序(如數據分析、機器學習、人工智能、虛擬現實、自動駕駛汽車和機器人)的發展,根據德勤公司預測,邊緣計算產品的市場規模將在2021年突破120億美元。

通信運營商Verizon公司物聯網和實時企業產品戰略總監Thierry Sender表示,由於組織在服務速度和低延遲方面有所差異,因此2020年發生的冠狀病毒疫情促進了5G和多接入邊緣計算(MEC)部署的快速發展。Verizon公司通過確保網絡和計算的緊密集成來支持下一代應用程序,從而使SaaS提供商認識到了發展方向。

採用公共5G還是私有5G?

Gartner公司分析師Bob Gill表示,Verizon、AT&T、AWS、微軟和其他廠商正在爭奪建立5G和邊緣計算的網絡用例和最佳實踐的位置。在部署5G和邊緣網絡之前,IT領導者需要考慮很多因素,其中包括是連接到公共5G網絡還是投資私有5G網絡。

Gill指出,做出投資決策主要取決於成本效益分析。總部位於大都市地區的組織可能會發現連接到公共5G網絡更容易、更具成本效益,而在偏遠地區擁有數據中心園區的組織可能會建立私有邊緣網絡。5G還使組織可以更好地控制物理和網絡安全要求。

Verizon、AT&T和其他公司提供公共和私有5G解決方案。在公共領域,Verizon公司正在將其5G超寬帶網絡與AWS Wavelength結合使用,後者將計算和存儲移動到網絡的邊緣,以構建新的無人機應用程序。為Verizon公司提供軟件和諮詢服務的Skyward公司將VR攝像頭連接至無人機,可以將5G和多接入邊緣計算(MEC)上的視頻內容髮送給觀眾。Verizon公司和AWS公司正在美國數十個城市中開展這種公共部署。

私有5G網絡正在獲得更多發展動力。Verizon公司和微軟公司正在將運營商的5G專用邊緣網絡與Azure雲服務相結合,以幫助用戶在構建應用程序時解決隱私和安全需求。例如,物流商Ice Mobilit y公司正在採用Azure雲平台測試Verizon公司的5G和多接入邊緣計算(MEC)技術,以採用計算機視覺技術為產品包裝提供幫助。

IBM公司全球副總裁Craig Wilson表示,該公司正在與三星合作,利用IBM的網絡管理、混合雲和邊緣計算技術,在Galaxy 5G移動設備上運行專為工業製造環境設計的應用程序,以提高操作性能、提高員工安全性,並減少停機時間。此外,IBM公司正在與其他40多家公司合作開發5G邊緣解決方案。

AT&T公司也參與了私有5G網絡的構建。IBM公司正在測試運營商的專用5G MEC網絡,以查看它是否能夠使研究人員在實驗室中遠程調整物聯網網絡設備的位置。另一項測試將使系統管理員可以遠程重新連接數據中心中的服務器。

首席信息官將更加關注5G發展

為酒店連鎖店提供流媒體和其他技術服務的Enseo公司首席信息官Kris Singleton表示,正在密切關注5G和邊緣計算的發展。她表示,該公司計劃升級相關的硬件和軟件,以適應5G和邊緣計算技術的廣泛使用。

關鍵是在不需要大量投資的情況下實現升級,同時也尊重用戶在疫情持續蔓延期間提供非接觸式服務的要求。為此可以採用無線固件升級,將其推送到客戶運行的媒體設備,而不是派遣技術人員現場更換原有的硬件。

Singleton表示,該公司通信產品盒中芯片組的架構將使5G更容易實現。該公司與Broadcom、Cisco Systems、Aruba和其他硬件和網絡生態系統供應商的合作關係在這方面至關重要。Enseo公司還與AT&T合作,開發能讓數據和分析更接近終端用戶、速度低於毫秒的功能。而邊緣計算還有另外一種用途:用戶使用邊緣計算自動控制房間的照明、溫度和濕度。

對IT領導者的建議

儘管不斷加快的創新正在推動5G和邊緣計算技術的強勁發展,但基礎設施並未廣泛使用。

Gartner公司分析師Bob Gill說:“大多數首席信息官進行大規模投資尚為時過早。”但他警告說,製造業和零售業的IT領導者是主要採用者之一。

Bob Gill為首席信息官提供了以下建議:

  • 使用第三代合作夥伴計劃(3GPP)的5G發佈時間表,該時間表列出了未來幾年的預期進展,以確定未來的創新機會,並估計何時可以試行或部署。
  • 評估當地運營商的5G戰略對依賴3G和4G的現有通信系統的影響。
  • 與本地蜂窩運營商合作,了解他們正在採用的5G版本以及以後的計劃。參加搶先體驗計劃和創新實驗室。
  • 確定可能需要進行建設以適應未來5G部署的情況,並確保有必要的基礎設施可用。

結語

5G和邊緣計算技術已經到來,首席信息官們需要做好準備。隨著技術的發展和進步,首席信息官需要考慮是做新技術的追隨者還是等待技術成熟之後再採用。為了幫助評估這一點,建議IT領導者將應用程序與部署成本進行權衡。

大數據在智慧城市中的作用

根據聯合國的預測,到2050年,全球大約三分之二的人口將生活在城市地區。這意味著大城市必須開始利用智慧城市中的大數據分析來規劃這一擴張。智慧城市的興起基於各種先進技術,例如物聯網、人工智能和5G,這些技術促進了大數據的流動,從而為各種市政服務的性能和有效性提供寶貴見解。

大數據和物聯網如何塑造智慧城市

在深入探討與城市相關的智能技術之前,讓我們先來看看究竟是什麼讓技術變得“智能”。定義“智能”的主要技術層是傳感器和物聯網設備的技術基礎。第二層涉及部署產生大數據的智能技術。第三層反映了用戶對該系統的廣泛採用。

智慧城市概念依賴於智慧物聯網技術,該技術收集有關係統組件的信息。與商業世界類似,在智慧城市中使用大數據分析已成為減少浪費和工作的關鍵。例如,數據採集設備可以幫助分析員和管理人員實時做出調整,以防止災難發生。

智慧城市的例子是地方政府使用多種物聯網設備來簡化服務,它已被證明對電力和自來水廠非常有用。大數據平台用於發現系統漏洞,如管道洩漏或交通燈故障。

實時研究分析可以快速解決問題,從而最大限度地減少資源和收入損失。此前,自來水公司需要經過數月來尋找洩漏,最終不得不蒙受損失。現在,可以立即檢測到洩漏,並且組織可以在嚴重損壞發生之前進行修復。大數據還可以用來評估室內空氣質量,這可以提醒管理員改善通風條件,最終降低健康風險,特別是在大流行期間。

智慧城市對大數據的另一個主要用途是可持續發展規劃。由於污染可能損害健康,因此企業和公眾越來越希望在其社區中採用更環保的解決方案。越來越多的智慧城市正在實施太陽能和風能解決方案,以確保環境的可持續性,同時降低能源成本。

此外,從大數據中收集的信息可以用來監測房間的佔用情況、溫度、濕度、煙霧和火災。最終,它可以用於創建更安全的家庭和工作環境。

大數據可以為智慧城市做什麼

智慧城市依靠大數據來改善城市管理,可以分為以下幾個部分:

能源:智慧城市面臨的最大挑戰之一是盡可能高效地管理能源。隨著人口的增加,地方政府必須為增加的需求做好準備,同時還要確保在極端天氣情況下的可靠性。可再生能源的使用也有助於提供備用電力,以解決高峰期的能源短缺問題。

交通運輸:大數據對於運輸公司管理其車隊非常有用。通過跟踪車速和行駛里程,物聯網設備可以向總部報告燃油效率和駕駛員行為等要素的數據。該數據可用於幫助降低燃油和維護成本,以及評估員工績效。

基礎設施:在建築基礎設施的多個位置放置智能傳感器是收集可操作數據的關鍵。這些數據可以改善居民生活質量的方法之一是通過簡化垃圾車路線,確保高效的垃圾收集,以及更清潔的社區。它還可以通過使用交通監測設備來幫助減少交通擁堵。

總結

大數據分析在智慧城市中的出現已成為改善城市居民生活質量的關鍵。一個城市收集的數據越多,就越有機會為居民提供更好的生活和工作水平。從物聯網設備等多種來源收集數據將有助於智慧城市在未來十年蓬勃發展。

物聯網之移動通訊的演化史

 

 一、移動通信的發展史

從人類社會誕生以來,更加高效快捷的通訊就成為人類矢志不渝的追求。中國古代有飛鴿傳書、烽火狼煙方式傳遞信息,這些傳遞信息的方式存在一定局限性。1844年,美國人莫爾斯發明了莫爾斯電碼,並在電報機上傳遞了第一條電報,開創了人類使用“電”來傳遞信息的先河。1864年麥克斯韋從理論上證明了電磁波的存在,1876年赫茲用實驗證實了電磁波的存在,1896年意大利人馬可尼第一次用電磁波進行了長距離通訊實驗,從此世界進入了無線電通信的新時代,即移動通訊。

現代移動通訊以1986年第一代通訊技術(1G)發明為標誌,經過三十多年的爆發式增長,極大地改變了人們的生活方式,並成為推動社會發展的最重要動力之一。

1G:“大哥大”橫行的年代

1986年,第一代移動通信系統在美國芝加哥誕生。1G時代是大哥大橫行的時代,代表公司是美國的摩托羅拉。

1G採用模擬訊號傳輸,即將電磁波進行頻率調製後,將語音信號轉換到載波電磁波上,載有信息的電磁波發佈到空間後,由接收設備接收,並從載波電磁波上還原語音信息,完成一次通話。但各個國家的1G通信標準並不一致,使得第一代移動通訊並不能“全球漫遊”,這大大阻礙了1G的發展。同時,由於1G採用模擬訊號傳輸,所以其容量非常有限,一般只能傳輸語音信號,且存在語音品質低、訊號不穩定、涵蓋範圍不夠全面,安全性差和易受干擾等問題。

1G標準制定於上世紀80年代,全球1G標準有:

NMT:北歐國家、東歐以及俄羅斯

AMPS:美國,72多個國家地區採用

TACS:英國,30個國家地區採用(包括中國)

JTAGS:日本移動電話系統

C-Netz:西德移動電話系統

Radiocom 2000:法國移動電話系統

RTMI:意大利移動電話系統

中國的第一代模擬移動通信系統於1987年11月18日在廣東第六屆全運會上開通並正式商用,2001年12月31日中國移動關閉TACS模擬移動通信網,1G系統在中國的應用長達14年,用戶數最高達到了660萬。

2G:諾基亞崛起時代

1992年,第二代移動通信技術標准開始了, 2G採用的是數字調製技術,比1G多了數據傳輸的服務,這樣手機就不僅可以接打電話,發短信就成為了時髦的交流方式。

1G的技術標準各不相同,只有“國家標準”,沒有“國際標準”,國際漫遊是個大問題,第二代移動通信系統(2G)就是要解決這些問題。2G技術研發製定過程中嘗試了很多技術方式,如:時分多址(TDMA)、頻分多址(FDMA)、碼分多址(CDMA)。

時分多址TDMA就是基站輪流和手機通信,但是循環非常快,人感覺就像一直在通信。時分多址TDMA的“址”就是輪流分得的發送時間。

頻分多址FDMA就是不同手機在不同的頻率上給基站同時發送信號,各個頻率互不干擾。頻分多址FDMA的“址”就是分配給用戶的不同車道。

碼分多址CDMA就是手機都在和基站通信,但是不同手機的信號前帶有自身標籤,基站接收到手機發來的信號後,通過標籤就能分辨信號來自哪個手機。碼分多址CDMA的“址”就是標識手機的標籤碼。

2G通訊系統有:

GSM:基於TDMA,源於歐洲、已全球化

IDEN:基於TDMA,美國電信系統商Nextell使用

IS-136(D-AMPS):基於TDMA,源於美國

IS-95(CDMA One):基於CDMA、源於美國

PDC:基於TDMA,僅在日本普及

2G時代也是移動通信標準爭奪的開始,主要通訊標準有以摩托羅拉為代表的CDMA美國標準,和以諾基亞為代表的GSM歐洲標準。最終隨著GSM標准在全球範圍更加廣泛的使用,諾基亞擊敗摩托羅拉成為了全球移動手機行業的霸主。

中國從1996年引進GSM商用,中國主要使用GSM-800, GSM-900, GSM-1800頻段一直到今天。2020年5月工信部強調,要引導新增物聯網終端不再使用2G/3G網絡,同時推動存量2G/3G物聯網業務向NB-IoT/4G(Cat1)/5G網絡遷移。

由於3G是個相當浩大的工程,從2G到3G不可能一步到位,因此出現了中間過渡的2.5G技術。2.5G的系統大致有:GPRS、EDGE、CDMA1X。2.5G俗稱GPRS, EDGE俗稱2.75G,在中國2.5G指的就是GPRS。2.5G時代的手機可以上網了,雖然數據傳輸的速度很慢,但文字信息的傳輸由此開始了,這成為移動互聯網發展的基礎。

3G:移動多媒體時代 Continue reading

“供不應求”的芯片

在新冠疫情影響下,5G智能手機等消費電子需求激增,汽車銷量反彈進一步擠壓半導體製造商的產能。

行業分析公司VLSIresearch總裁Risto Puhakka表示:“在整個半導體行業,目前幾乎沒有閒置產能,並且需求還在繼續增長。

全球最大的代工芯片製造商台積電錶示,由於需求激增,今年的資本投入比2020年至少增加了47%,並表示,將解決汽車芯片短缺作為“頭等要務”。

電子元器件分銷商Fusion Worldwide的商品經理Elsie Neoh說,整個行業的交貨時間已經從新冠疫情前的8到10週增加到了六個月。

這一短缺也使得目前半導體行業劇變,英特爾公司在產品延期後罷免了首席執行官Bob Swan,手機芯片巨頭高通也加入了併購狂潮。

汽車行業首當其衝

新冠疫情影響使得遠程辦公加大了人們對雲計算服務和消費電子的需求,另外,華為受到美國製裁限制,被迫在2020年第三季度擴大了手機芯片的備貨力度,造成產能擠兌,加劇了缺貨情況。

不過,此次芯片的短缺對汽車產業的影響更為明顯。

近年來,汽車工業已成為除消費電子領域外計算機芯片的主要消費者。隨著越來越多的汽車公司更新技術,採用大尺寸的平板顯示器以及娛樂系統等功能,對計算能力的要求導致對芯片的需求不斷增加。傳統汽車向電動汽車的轉型也加重了對芯片的依賴。

Guidehouse Insights的分析師Sam Abuelsamid說,如今大多數汽車至少具有40種不同的芯片,而高端車型則多達150種。

在大眾“實錘”因芯片短缺受到波及後,福特、菲亞特克萊斯勒、豐田等也相繼表示,由於芯片短缺,它們將削減汽車產量。

豐田汽車發言人表示,目前計劃一月份在德克薩斯州組裝廠生產的全尺寸Tundra皮卡比原計劃減少約40%,並預計芯片短缺將持續到春季。

菲亞特克萊斯勒近日則宣布將暫時關閉公司在墨西哥的吉普工廠和在加拿大的轎車工廠。

大眾汽車去年12月表示,因半導體芯片供應短缺問題,將調整在中國、北美、甚至歐洲的產量,並於今年第一季度開始執行。

漲價成普遍現象

汽車行業主要芯片供應商NXP在11月就曾告知客戶芯片“嚴重短缺”,並表示提高所有產品價格。

微芯科技首席執行官Steve Sanghi週二在某汽車論壇上表示,公司的預訂量和積壓量處於歷史最高水平,一些產品的交貨期為40週或更長,公司是被迫漲價的。

據時代財經統計,從2020年下半年開始,國內已有三十多家廠商進行了價格調整。

供應問題依舊待解

分析人士表示,受芯片短缺影響更大的不是尖端技術,而是那些使用較舊、成本較低、對製造商利潤不那麼豐厚的流程的產品。

芯片製造商已經投資興建生產線,以生產更現代化、利潤率更高的芯片,對於老標準矽片產品不斷增長的需求,他們產能並沒有跟上。

韓國二手半導體製造設備公司Surplus Global首席執行官Bruce Kim表示,在今年年底之前,大多數使用老一代矽片的代工芯片製造商都已被預訂一空,芯片短缺可能會持續到2022年底。

時代財經援引集邦諮詢分析稱,目前不少設備商已停止生產8英寸機台,導致二手設備價格昂貴,市場流通量低,且資金投入後折舊耗費時日,影響後續產線投入。

因此,對於以8英寸晶圓代工為主的企業來說,舊有產能的維持與優化,及小量新產線的建置更有效益。

從接單狀況看,10nm等級以下先進製程中,台積電5nm製程因華為旗下海思遭限制投片,主要的客戶蘋果難以完全彌補海思的空缺,導致產能利用率維持在約九成;其他製程,如TSMC 7nm及三星7/5nm則分別受惠於超威、聯發科及英偉達、高通的強勁需求,使產能皆近乎滿載,並將持續至明年第二季。

雲計算正在顯著地改變製造業

眾所周知,大數據為製造業帶來了許多變化。許多製造商越來越依賴數據分析技術來簡化其運營。而云計算涉及使用遠程服務器來存儲、管理和處理數據,而不是使用組織數據中心的服務器。

從產品的設計方式和客戶的使用方式到製造商的運營方式以及如何將其集成到供應鏈中,雲計算目前正在改變著現代製造業的各個方面。

雲計算也在幫助製造廠商降低成本、技術創新以及提高競爭力。雲計算技術也使製造商能夠使用許多新形式的生產系統,從3D打印和物聯網到高性能計算和工業機器人。以下對雲計算如何推進製造業發展進行了解。

製造業在多大程度上使用雲計算技術?

市場研究機構IDC公司於2015年進行了一項研究,對來自17個國家和地區的600家製造商進行了調查,發現90%以上的製造商在其部分業務中採用了雲計算技術。該報告還發現66%的製造商使用公共雲實施兩個或多個應用,而68%的製造商使用私有云。

此外該報告發現,到2023年,雲託管服務預計將佔製造商使用的軟件的一半。根據市場研究機構Gartner公司的調查,製造業目前正處在所謂的“雲轉移”的過程,這意味著他們正在從傳統IT服務向雲服務過渡。

大數據和雲計算技術為製造業提供幫助的最主要的好處之一就是提高生產力。雲計算提供了以下一些好處。

1. 可以提高生產力

對數控機床和3D打印機等製造機械進行基於雲計算的管理,可以消除複雜的工作流程,並降低安裝成本,從而提高生產率。由於雲計算使操作人員可以遠程訪問信息、進行協作並進行實時更新,因此還可以提高生產率。

2. 可以幫助提供更好的質量

即使機器性能的微小差異也可能導致製造過程中斷,將付出高昂的成本。但是雲計算技術可以幫助製造商開發腳本,並更輕鬆地保持更高的準確性。此外,借助雲計算技術虛擬仿真工具和建模的能力,可以進行試生產並減少浪費。反過來,這將為製造商節省成本。節省成本的另一種方式是從諸如Revelation Machinery之類的知名廠商購買二手金屬加工機械。

3. 可以提高可見性

通過採用基於雲計算的機器管理,可以從任何地方實時監視製造機器的運營及其生產。這意味著操作人員可以對機器運行做出更快、更明智的決策。通過雲計算獲得更大的可見性還可以使製造商深入了解供應鏈。可以立即查看庫存、生產水平、可用容量、訂單狀態和質量水平等信息。

4. 面向服務的製造業

因為製造過程通常是面向生產的,所以製造商通常只關注過程的一個要素。但是雲製造通過提供更多功能和資源來改變這種狀況。

5. 提高產量

通過使用雲計算技術,製造商可以處理大量訂單。擁有更多訂單意味著能夠以更低的價格提供產品,以保持領先於競爭對手的優勢。許多製造商使用即付即用模型來提高盈利能力。

6. 即時報價

當製造商使用雲計算技術為客戶提供諸如CAD模型和圖紙之類的即時報價時,流程效率得到了提高,並提供了最佳的資源分配。交流和製作工程模型或工程圖所花的時間更少,這意味著企業的工程師可以將更多的時間用於更高價值的工作上。

7. 縮短上市時間

雲計算使按需服務成為可能。通過能夠快速報價並將訂單投入生產,製造商可以確保縮短上市時間。對於快速迭代和完整產品,雲製造可以增強製造商的運營。

8. 意味著機器停機時間減少

當製造設備連接到雲平台時,就可以訪問有關機器的運行狀況和生產率的連續數據。通過訪問這些詳細信息,製造商可以輕鬆快速地確定生產問題,了解其發生的原因。還可以在機器故障發生之前對其進行預測。 隨著機器的自動化,這也意味著不必擔心最後一次人工備份的完成時間。這樣的事情會自動處理。因此通過利用雲計算技術,可以確保計算機的停機時間更少,這有助於業務連續性。

9. 提供更高的安全性

當製造商的操作在雲中運行時,可能會擔心安全性。但是,如果擔心雲計算不能提供與現場數據管理相同的IP保護,那麼事實上雲計算通常比使用現有設置的風險要小。那是因為大多數IP數據洩露是在企業內部發生的。 由於大多數內部存在安全漏洞,雲計算使其能夠生成比內部系統更好的安全性和加密級別。適當的雲計算管理系統可提供數據加密、自動備份和自動軟件更新。

10. 在製造企業級別使用雲計算技術 Continue reading

英特爾又站在歷史的十字路口

英特爾能否堅決地邁出這一步?

近日,據彭博社報導稱,英特爾正在就將部分高端芯片外包代工的可能性與台積電、三星方面進行洽談。最終結果或將在兩週之後,英特爾的財報會議上正式公佈。

據知情人士透露,因為三星在製程工藝上要稍微落後於台積電,所以英特爾更傾向於轉向台積電尋求代工支持,輿論也普遍認為台積電在這次競爭中更有優勢。實際上早在2020年7月就有媒體稱,英特爾與台積電達成了協議,預訂了台積電明年18萬片6納米芯片的產能。

無論最終英特爾是否會選擇將高端芯片外包代工生產,又或是在台積電和三星中選擇哪一方,這個艱難的抉擇背後都是英特爾的無奈與“斷腕”決心。

英特爾慢在哪裡?

對於芯片行業而言,剛剛過去的2020年並不平靜。英偉達400億美元拿下了ARM、AMD350億美元收購賽靈思、蘋果拿出了第一款基於ARM架構的PC芯片M1,並且在性能和功耗上吊打了市場內所有競爭對手。

反觀英特爾,依舊沒能拿出它的7nm芯片。

回顧英特爾過去一整年的經歷,就會發現它正在一點一點靠近那個令人恐懼的“懸崖邊”。

去年年初,英特爾憑藉著2019年相對不錯的財報迎來了一波利好,市值一度逼近3000億美元大關,達到了有史以來創紀錄的2978億美元。

高光時刻過後,等待它的就是灰色的2020之殤。

7月24日,二季度的財報會議上公司CEO鮑勃·斯旺無奈宣布——7nm CPU及整改7nm產品組合跳票,將會至少推遲6個月的時間。根據現有的規劃,10nm台式機CPU Alder Lake、10nm服務器CPU Sapphire Rapids將在2021年下半年開始量產。至於7nm的CPU,則要等到2022年下半年或者2023年才會亮相。

雖然用戶早已經習慣了英特爾在製程工藝上的拖延,但這次消息公佈後投資人還是給了英特爾一記重拳。第二天,英特爾股價暴跌了16.​​24%。 緊接著的三季度財報,由於出現了營收和淨利潤的雙重下滑,財報公佈當天英特爾的股價再度暴跌10.58%,市值蒸發了260億美元。 直到目前,英特爾也僅僅在用於筆記本的移動端產品上使用了基於10nm工藝的低功耗版11代酷睿處理器。在桌面端依然是14nm工藝,10nm的工藝預計在今年下半年才會正式推出。 而反觀台積電方面,早在2018年就已經量產了7nm,5nm也開始實現穩定出貨,華為麒麟9000以及蘋果的A14和M1均是基於5nm工藝的產品。

另外,3nm、2nm等更為先進的製程工藝也在積極佈局中,根據相關媒體的報導,目前台積電2nm工藝已經取得重大突破,研發進度超前。業界普遍看好其2023年下半年風險試產良率,甚至可能會達到90%。 顯然,在芯片的製程工藝上英特爾完全落後於業界先進水平,那麼英特爾現在是否已經落伍?

從市盈率上來看,AMD的市盈率都要明顯高於英特爾。對此,有芯片行業觀察人士對懂懂筆記表示:“英特爾相較於過去的巔峰肯定有一定程度的衰退,而且從時間節點上來看,英特爾確實是落後了很多,但如果說明顯落伍倒不至於。” 該人士指出:“台積電的工藝密度其實一直都是偏低的,英特爾已經實現量產的10nm工藝在晶體管密度上甚至要領先於台積電的7nm。

另外,一直拖延的7nm據傳也與台積電的5nm實力相當。”在該人士看來,目前台積電的5nm仍在大面積出貨,英特爾的7nm還沒走出實驗室,“時間上的差距的確客觀存在。”

屬於它的時代正在消逝?

如果說製程工藝上的落後可以通過放下身段(委外代工)來彌補,那麼X86被這個新時代拋棄或許才是真正讓英特爾恐懼的大事。 雖然製程工藝上的落後導致英特爾近兩年在高端芯片領域頻頻受挫,但過去數十年積累下來的市場份額依然堅挺,至於X86則是英特爾的絕對頂樑柱。

根據調研機構Mercury Research的數據顯示,截止在2019年第四季度的整個x86處理器市場上,Intel佔據著84.4%的份額,AMD則是15.5%,二者之間差了仍然5.4倍。 細分市場方面,桌面端英特爾的市佔率為81.7%,同比下滑2.3%,AMD為18.3%同比增長52.4%;筆記電腦為代表的移動市場,英特爾為83.8%同比下滑4%,AMD則是16.2%同比上漲4.1%;IoT物聯網領域,英特爾佔據84.6%,AMD為15.4%;至於服務器領域,英特爾更是高達95.5%(同比微跌1.3%),AMD為4.5%同比上漲4.1%。

由此可見,英特爾目前在x86處理器市場上依然擁有絕對領先的地位。但同時也可以發現,AMD在各個細分市場搶奪英特爾蛋糕的速度在明顯加快。 更為重要的是,誕生至今43年的X86架構似乎正在被這個時代拋棄。 一個重要的事件,就是英特爾宣布7nm跳票的前一個月,庫克宣布蘋果與英特爾分手,結束兩家15年的合作。

在去年雙十一,蘋果還正式推出了三款搭載基於ARM架構自研芯片M1的筆記本產品。

從芯片表現來看,除了部分軟件尚沒有完美適配之外,M1一改過去ARM芯片在PC領域性能孱弱的固有印象,無論是從功耗還是性能上來看都完胜英特爾的同期產品。 “PC電腦用高性能英特爾X86架構,移動互聯網則是ARM架構領先”這一過去多年來的行業共識,正在被逐步改變。

當然,目前在更專業的高端芯片領域,英特爾還有著以低功耗著稱的ARM架構芯片無法比擬的優勢。以蘋果為例,現在的M1芯片顯然無法承擔起iMac 、iMac Continue reading

無人駕駛汽車革命為何停滯不前?

根據矽谷精英、風頭正勁的政客和頭部出租車(網約車)大廠的說法,到2021年,無人駕駛汽車早已風靡美帝,開始上路英國高速公路,並且準備在倫敦提供自動駕駛出租車服務。

但是,新年伊始並沒有迎來想像中的無人駕駛革命。

事實上,在2020年的最後幾週,最大的玩家和本應的受益者之一的Uber決定停擺其自動駕駛出租車計劃,以約40億美元的價格將其自動駕駛部門出售給Aurora,這大約只有它在2019年估值的一半。

Uber首席執行官辯稱這一決定並不意味著該公司不再看好自動駕駛汽車。 Dara Khosrowshahi說:“幾乎沒有什麼技術(像自動駕駛技術一樣)能通過安全、便捷和環保的交通方式改善人們的生活。”但是,更多的人可能對這一言論深表質疑。

曾在英國開展自動駕駛測試的交通顧問Nick Reed教授說:“2015年是自動駕駛技術炒作的高潮,自那以後人們的觀點發生了變化,現實極具挑戰而且異常複雜。”

Reed說,自動駕駛在未來五年內可能會在車道上有明顯標記的高速公路上實現,僅限於道路同向行駛的車輛。他認為在城市中廣泛應用這項技術仍然遙遙無期,但是即使這樣優勢也仍然存在。

自動駕駛的發展障礙之一來自公眾信任
最受吹捧的優勢當然是安全,超過90%的交通事故歸咎於人為失誤。支持者還認為,自動駕駛汽車將更加高效並能減少交通擁堵。

回顧一下,Reed認為“這項技術奏效了……大多數情況下它(自動駕駛)都做對了,我們已經做到了90%,但是最後一點是最困難的。無論雨、雪、霧,每次都能可靠地做正確的事情是比預期的挑戰大得多。”

引領這一領域的Google分拆公司Waymo就是一個很好的例子:雖然他們自動駕駛汽車的宣傳畫面讓世界讚歎不已,但隨後看上去卻是進展不大。

去年10月,Waymo宣佈公眾現在可以“在短期內”打到無人駕駛的出租車,而且沒有任何安全駕駛員,儘管僅限於陽光明媚的亞利桑那州鳳凰城郊區,那里道路的每一厘米都已經由Waymo計算繪製完成。

在其他地方,自動駕駛出租車項目已處於停滯。像Uber一樣,出租車公司Addison Lee也在這一領域雄心勃勃,並於2018年與英國自治先驅Oxbotica簽約,希望在2021年之前將自動駕駛技術帶到倫敦。

然而公司易主後,該交易於去年3月被悄然放棄。 Addison Lee的首席執行官Liam Griffin說:“自動駕駛汽車最好留給OEM(製造商)應用,並且不作為我們當前計劃的一部分。”

受疫情影響,福特公司推出的自動駕駛出租車服務也已經推遲了至少一年(2022年)。

“Covid-19推遲了全球範圍內車聯網和自動駕駛的試驗和發布,”汽車製造商和貿易商協會(Society of Motor Manufacturers and Traders)首席執行官Mike Hawes說。

監管方面的變化仍可能允許諸如自動車道保持系統( ALKS,Automated Lane Keeping Systems)之類的開發於2021年在公眾汽車中推出。

Hawes 說:“ ALKS是自動駕駛技術的第一個版本,可以在未來十年內預防約47,000起嚴重事故,同時創造多達42萬個新工作崗位。”

該系統可以讓汽車今年在英國高速公路上應用自動駕駛技術,儘管保險公司正在試圖勸說政府不要批准。

皇家工程學院自動系統負責人Alexandra Smyth表示:“法規和實踐準則取得了許多進步,有許多有趣的進展,所有重要組成部分都與技術本身並存。但實際上,仍然會出現錯誤,某些事情也無法達到我們的期望。公眾信任將是主要障礙之一。” Continue reading

Nature連發兩篇光子AI芯片論文!光子計算時代已至?

導讀:光子計算研究再登Nature,要革命AI硬件。

人工智能(AI)正改變臨床診斷、自動駕駛、語音翻譯等更多領域,而計算速度和功耗日益成為AI的主要瓶頸。傳統電子計算方法逐漸走向性能極限後,近幾年,關於用光學芯片加速AI的研究逐漸興起。

這不,2021年剛開年,頂級科學期刊《Nature》上就在一天之內連發兩篇利用光學特性加速AI處理的光子芯片論文。

論文:https://doi.org/10.1038/s41586-020-03063-0

其中一篇論文題目為《用於光學神經網絡的11 TOPS光子卷積加速器(11 TOPS photonic convolutional accelerator for optical neural networks)》,論文主要作者有Xingyuan Xu、Mengxi Tan等人,來自澳大利亞斯威本科技大學、蒙納士大學、皇家墨爾本理工大學、香港城市大學、中國科學院等科研院所。

該論文展示了一種通用光學向量卷積加速器,其計算速度可超過10 TOPS(每秒10萬億次運算),能生成足以進行人臉識別的25萬個像素的圖像卷積。研究人員使用相同硬件運行一個有10個輸出神經元的光學卷積神經網絡,識別手寫數字圖像的準確率達88%。

論文:https://doi.org/10.1038/s41586-020-03070-1

另一篇論文名為《利用積分光子張量核的並行卷積處理(Parallel convolutional processing using an integrated photonic tensor core)》,論文主要作者有J. Feldmann等人,來自美國匹茲堡大學、德國明斯特大學、英國牛津大學、埃克塞特大學、瑞士洛桑EPFL及蘇黎世IBM研究實驗室等科研院所。

該論文介紹了一個基於張量核心的計算專用集成光子硬件加速器,通過將相變材料與光子結構結合,運算速度可達每秒數万億次乘累加運算(每秒1012次MAC運算或每秒tera-MAC運算)。

01.光學頻率梳為光子計算帶來新機遇

因性能出色,人工神經網絡被廣泛用於AI處理任務,這些網絡使用多層相互連接的人工神經元執行複雜的數學運算,使用大多數計算資源的基本運算稱為矩陣矢量乘法。

為了加速人工神經網絡計算任務,人們已經進行了各種努力來設計和實現特定的電子計算系統,尤其在專用集成電路、類腦計算和存內計算定制芯片方面已取得相當大的成功。

電子是電子計算中信息的載體,而光子長期以來一直被視為替代選擇。

光譜涵蓋了廣泛的波長范圍,因此許多不同波長的光子可以同時進行多路復用(並行傳輸)和調製(以使其可以攜帶信息的方式進行更改),而不會相互干擾光信號。信息以光速傳播則可以帶來最小的時間延遲。

此外,無源傳輸(不需要輸入功率)有助於超低功耗,且相位調製(從而改變了光波的量子力學相位)使得光在頻率大於40 GHz時易於調製和檢測。

過去幾十年,光學通信取得了巨大的成功,但使用光子進行計算仍具有挑戰性,尤其是在與最先進的電子處理器相當的規模和性能水平上。

這種困難來自於缺乏合適的並行計算機制、材料來允許人工神經元進行高速非線性(複雜)響應,以及將可擴展光子器件集成到計算硬件中。 Continue reading

Wi-Fi比5G連接成本更高?

近日,愛立信發布《5Gand Wi-Fi》白皮書,指出未來5G和 Wi-Fi6 兩大無線技術將在室內連接上共同發揮重要作用,並比較了兩者的優缺點。

值得關注的是,該白皮書還舉例比較了 Wi-Fi 和蜂窩網絡的 TCO,指出 Wi-Fi 連接成本高於蜂窩網絡,並總結到“5G將在未來的連接場景中扮演更重要的角色”。

各有優點

5G 的優點:

1)工作於運營商授權頻譜,可提供更出色的可靠性和更好的可預測性,能滿足關鍵型任務的通信需求。

2)5G 支持 eMBB、mMTC(大規模連接型物聯網)、Critical IoT(關鍵型任務物聯網)和工業 TSN,支持的用例比 Wi-Fi 更廣泛。

3)5G 可基於單一網絡支持端到端的 QoS 區分。

4)5G 有著嚴格的設備互操作性測試和認證過程。

5)5G 也可通過非授權頻譜(NR-U)來卸載非關鍵型任務的流量。

6)5G 支持完全的移動性,可提供廣域覆蓋和本地覆蓋,而 Wi-Fi 6 僅限於本地局域覆蓋,且只能支持有限的移動性。

7)5G 具有涵蓋完整系統架構的端到端規範,而 Wi-Fi 主要限於第 1 Continue reading

用來監督社交距離的激光雷達,竟然還會損害視網膜? !

新冠疫情始終沒有散去,口罩和社交距離仍然需要引起我們高度重視。

這對於Home Bargains零售商TJ Morris的創新總監Joe Morris而言,顯得尤為困難,“準確計算顧客的社交距離簡直是噩夢”,而且這也很昂貴,如果每天在500多家門店裡讓一個職員監督一個小時,每年要花費約200萬英鎊。

不過幸好,在Home Bargains商店,Morris將目光轉向了LiDAR(激光雷達掃描儀),並且在70家商店中已經安裝了Hitachi的3D LiDAR運動傳感器,公司還計劃在全國550個門店推廣。

對於LiDAR,可能大家更多是從今年iPhone 12系列得知這個東西,但其實,這在自動駕駛汽車或者是數字3D建模當中都已經廣泛使用了。

但是,就是LiDAR這種算新也不算新的技術,有人指出它可能會對視網膜造成無法修復的損害。

根據航空航天和國防領域的資深人士Dussan表示,他們堅決不會使用900納米波長的激光,這會帶來許多潛在的危害,“很多時候你意識不到自己正在頂著光源看,等你察覺到的時候你的視網膜已經受損了”。

他還補充說到,900納米波長的激光在美軍內部造成了很多傷害,甚至是一些知道潛在風險的專業人士也受到了這種傷害。

激光雷達是如何損害視網膜的
要說這種傷害,我們還得從原理入手。

激光雷達的原理其實很簡單,首先傳感器會向各個方向發出激光束,等待它們反彈,因為光的傳播速度是已知的,那麼我們就可以根據往返時間精確估計出與目標位置的距離。

但幾乎​​所有的事都是這樣,原理聽上去很簡單,在執行時就會遇到各種問題。

對於每個激光雷達製造商來說,他們都必須做出三個基本決定:如何將激光指向不同的方向,如何測量往返時間以及使用何種光頻率。

我們先來看看重點,光頻。

正如上文所說,光頻的選擇顯得尤為重要,現在常用的光頻有850納米,905納米和1550納米三種。

一方面,人眼中的液體對於850納米和905納米的光是透明的(transparent),因此這種頻率的光可以到達眼睛後部的視網膜,在這種情況下,如果激光功率太大,就可能會對你的眼睛造成永久性的傷害。

而對於1550納米的光而言,處於這個頻率的激光雷達能夠以更高的功率工作,也不會引起視網膜損傷。在這裡需要指出的是,更高的功率水平意味著更廣的範圍,不過對於自動駕駛汽車而言,功率太高也不是什麼好事,因為消耗的能量也會隨之增加,從而降低了車輛的行駛距離。

那既然1550納米的激光雷達對於人眼來說是安全的,為什麼不廣泛使用呢?原因也很簡單,因為850和905納米的激光雷達可以使用廉價、普遍存在的矽技術,而基於1550納米的激光器則需要消耗昂貴的原材料,例如砷化銦鎵。

不過還需要指出的是,儘管1550納米的激光雷達可以在更高的功率水平下運行而不會給人眼造成危險,但是這些更高功率的水平仍然會引起其他問題。比如今年,在拉斯維加斯舉行的CES展會上,一名男子報告說,來自AEye的1550nm激光雷達損壞了他的相機。

激光雷達對於自動駕駛汽車顯得尤為重要
可能研究自動駕駛系統的科技公司,除了使用攝像頭和雷達的特斯拉,幾乎所有都將目光轉向了激光雷達。

但是,考慮到激光雷達的成本問題,製造商們想要讓其在商業上儘早落地,就必須降低成本。

比如就像寶馬的供應商、以色列創業公司Innoviz所做的那樣。

Innoviz成立於2016年,一直在開發基於微機電系統(MEMS)的固態激光雷達系統。該公司目前正在生產其InnovizPro傳感器,該傳感器設計為可添加到現有車輛中的獨立單元。它主要用於自動駕駛開發應用程序,但Innoviz計劃繼續提供該產品。

與寶馬的交易是針對下一代InnovizOne傳感器,該傳感器專門設計用於汽車級,並已集成到新的車輛中。 InnovizOne傳感器利用了從InnovizPro傳感器那裡學到的知識,既提高了性能又大大降低了成本。例如,視野從Pro上的73×20度變為新傳感器上的120×25度,幀速率和範圍也從20fps和150米提高到25fps和250米。

雖然Innoviz業務開發副總裁Itamar Roth拒絕透露過於詳細的成本信息,但他也在多個場合公開承認過,InnovizPro目前的成本為“數千美元”,而InnovizOne的“產品成本將大大低於1000美元”,當然具體成本還要取決於產量。

不過這仍然不算便宜的,但還是要遠遠低於Velodyne的VLP-16傳感器4000美元的定價,通用汽車在其每個自動雪佛蘭汽車上都安裝了五個Velodyne傳感器。

除硬件外,Innoviz還提供了自己的計算機視覺軟件平台,該平台將集成到BMW正在開發的核心堆棧中。 Innoviz軟件旨在分析激光雷達點雲並識別感興趣的目標,對其進行分類並對其進行跟踪。據稱,該視覺軟件能夠在反射率足夠的情況下區分車輛、騎自行車的人、行人,甚至是車道標記。

和大多數激光雷達製造商一樣,Innoviz使用的是905納米激光器,成本遠低於Luminar使用的1550納米激光器。考慮到其對人眼的傷害,Roth表示,Innoviz還提供了一種解決方案,可確保其在安全的基礎上,保留測距性能。

預計在未來兩到三年內,將有許多新型低成本固態激光雷達傳感器實現量產。儘管馬斯克認為激光雷達是自動駕駛系統的“拐杖”(crutch Continue reading

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