台湾成 AI 浪潮焦点，国际大厂抢拉拢
AI 应用蓬勃发展，台湾产业链成为国际大厂争相拉拢的目标。继 AI 晶片三巨头 6 月齐聚台北国际电脑展，韩国两大记忆体厂 SK 海力士与三星总裁 9 月都将首度来台参与国际半导体展。AI 浪潮下，台湾的重要性受世界瞩目。
受惠人工智慧（AI）热潮，今年的台北国际电脑展盛况空前，人潮暴增七成，85,179人次参观。辉达（NVIDIA）执行长黄仁勳、超微（AMD）董事长苏姿丰和英特尔（Intel）执行长季辛格（Pat Gelsinger）来台掀起旋风，分别宴请供应商，并亲自造访展场摊位为供应商站台，让台湾成为全球关注焦点。
台湾除了鸿海、广达、和硕、技嘉和英业达等电子代工厂在人工智慧（AI）产业链具关键地位，晶圆代工龙头台积电更是囊括全球九成AI晶片代工订单，辉达、超微、英特尔、高通（Qualcomm）及联发科等都是台积电的客户。
基於AI运算效能，先进制程逻辑晶片要与高频宽记忆体（HBM）整合，台积电扮演重要关键角色，不仅SK海力士（SK Hynix）积极与台积电合作，三星（Samsung）先前也传出高层来台拜访台积电，扭转过去台韩半导体产业竞争态势，开创合作的新契机。
据统计，SK海力士HBM市占率约50%，居领先地位；三星HBM市占约40%，美光（Micron）约占10%，三星和美光皆急起直追。
为争取与台厂合作，掌握AI商机，SK海力士总裁贾斯汀‧金（Justin Kim）和三星记忆体业务总裁Jung Bae Lee将於9月来台参与半导体展，於「大师论坛」演讲。AI不断发展，台湾位居产业链核心，持续吸引全球目光。
（作者：张建中；首图来源：Image by Freepik）…
台湾大哥大葡萄牙 DwP Global Summit 分享永续创新成就
由全球永续赋能倡议组织（Global Enabling Sustainability Initiative，下简称 GeSI）举办「2024 年数位新使命全球高峰会（Digital With Purpose Global Summit，下简称 DwP Global Summit）」，7 月 9 日至 11 日在葡萄牙卡斯凯什（Cascais）举行，集结超过 4,000 位 ICT 产业代表参加，并邀请超过 250 名来自全球产业的菁英，共同探讨生物多样性、教育、智慧城市和永续金融领域等超过 70 个数位应用案例，透过数位科技解决方案，落实永续发展。
台湾大哥大身为 GeSI 连任三届、7 年的理事会成员，以 DwP 倡议为契机，推动 ICT 产业永续发展新高度，永续品牌公关副总刘丽惠今年第三度以 GeSI 理事身分受邀出席 DwP Global Summit，在主舞台区与 GeSI …
TI：高整合嵌入式处理器推动工业机器人进步
近年来，由於半导体技术进步，以及对更智慧、更安全且更有效率系统的需求逐渐增加，促使工业机器人经历了惊人的进化。此转变的核心在於采用高度先进的嵌入式处理器，这些嵌入式处理器采用晶片系统 (SoC) 架构，而此架构整合了周边设备和硬体加速器等多种元件。这些处理器在强化工业机器人功能方面扮演了重要角色，使其能够以兼具精密、速度和可靠性的方式执行任务。本文将深入探讨高度整合的嵌入式处理器在推动工业机器人进步上所扮演的角色。
工业机器人是指使用如关节机器手臂等自动化机器，在工业环境中执行各种任务。这些机器人的任务范围从简单的组装作业，到焊接、涂装和材料处理等复杂的制程等等，应有尽有。
嵌入式处理器用於控制机器手臂和致动器的动作、处理来自不同感测器的资料，并根据环境回馈做出即时决策。其让机器人能以更高的精密度、效率和自主性执行任务，进而提升生产力，并减少工业流程中对人为介入的需求。
高度整合的嵌入式处理器，例如TI的AM68A、AM69A、TDA4VM和TDA4VH-Q1等，通常会在单一晶片中结合多种组件，包括中央处理单元(CPU)、晶片内建记忆体、输入/输出(I/O)介面、专用硬体加速器和视觉处理器等。这些装置旨在处理广泛的任务，包括动作控制、感测器资料处理、通讯和即时决策。
整合程度较高不但可提高嵌入式处理器的能源效率，且其耗散的热也比离散式方法少，而这在工业应用中是关键要素。降低机器人运算区块中的功耗，代表可将功率分配给其他操作关键系统，或是可以完全降低整体功率耗用量，让机器人更具能源效率。此外，具备先进电源管理功能的嵌入式处理器有助於延长电池供电机器人的电池寿命。
最後，整合有助於简化整体系统设计，让机器人更容易融入其他系统。如此一来，因为可将机器人内的元件配置得更为紧密，即可缩短元件间的资料传输时间，进而提升性能，同时还可减少所需的布线量，从而降低系统成本并减轻重量。
在适用於工业机器人应用的高度整合嵌入式处理器领域中，TI的产品组合提供多种专为满足工业自动化严苛要求所设计的嵌入式处理器。TI的处理器经过精心设计，可在各种工业环境中，满足客户对系统性能、功耗和安全性的需求。
结合开放原始码软体 (可在TI开发人员专区取得)以及软硬体第三方合作伙伴的广泛生态系统後，这些装置即可透过简化设计流程，协助推动创新，并加快在工业环境中采用机器人。
随着机器人益发智慧化、自动化并且能更可靠地与人类操作人员合作，可以想见在工业机器人中使用高度整合嵌入式处理器的情况，也会与日俱增。此领域的未来发展可能着重於进一步提升嵌入式处理器的性能、电源效率和安全性，以及将人工智慧与机器学习等新技术整合至更多机器人控制系统中。
随着创新与进步持续不断，高度整合的嵌入式处理器将会在塑造未来工业机器人上扮演重要角色。…
为何微软如此执着 WoA？
新推出的 Copilot+ PC 不只让 AI PC 的声量来到另一个高峰，也让沉寂已久的 WoA （Windows on Arm）再度浮上台面。
从最近几波的相关新闻以及评测的曝光，不难看出微软对於WoA的执念颇深，一再强调这是Windows PC的转捩点。然而不只是在行销端，微软甚至传出因将所有研发资源挪至WoA的优化，而推迟x86平台Copilot+ 功能的推出，究竟微软为何如此执着WoA？
使用者有舍x86取WoA的理由吗？
其实说穿了，就是微软想挑战MacBook家族和苹果的市场地位罢了。微软和Google一样有着硬体梦，之前推出的Surface系列平板和笔电虽在市场上名声不错，但论效能和能耗还是输MacBook Air，遑论更高阶的MacBook Pro。如今WoA的Snapdragon X系列处理器已经被证实，在效能上不输英特尔最新的Meteor Lake或是AMD的Phoenix处理器，能耗更展现Arm架构的优势，提供比英特尔和AMD平台更优异的电池续航力。这样的能耗虽然还是略逊於苹果的M系列晶片，但这已经是Windows PC的能耗最接近MacBook的一次了。
除了挑战MacBook家族，微软也想挑战苹果在软硬整合的市场领导地位。苹果已经成功推动macOS的开发者顺利从x86平台转移至Arm，如今M系列晶片已可原生支援绝大多数的应用程式且效能不俗，证明OS Vendor可以登高一呼改变市场生态。所以微软这次这麽积极地推动WoA，说穿了就只是想完美复制当年的苹果，证明自己拥有和苹果一样的软硬整合实力。
然而不知道微软是不是忘了，Windows是开放平台且x86架构发展已久，周边的应用程式生态系早已健全，使用者也相当熟悉。如果要使用者弃x86转WoA，微软总得给出个令人信服的理由。然而摊开Snapdragon X的成绩单，虽然不差，但远不及当年苹果推出M1那样震惊业界。最让人在意的软体相容性方面也不若当初高通喊得那样完美，还是有相当多的应用程式得透过Prism转译器运作，甚至无法执行。相比x86平台的成熟稳定，使用者实在没有舍x86取WoA的理由。
OEM还会是微软的信徒？
再者，英特尔和AMD也不是省油的灯。Lunar Lake即将在九月问世，从目前泄漏的效能和能耗资讯看来相当令人期待，甚至在能耗部分有机会压过Snapdragon X；Strix Point月底就会正式开卖，在相同瓦耗下和Phoenix比起来效能有长足的进步，且众OEM如华硕和微星早已在COMPUTEX公布产品细节，欲夺回Copilot+ PC发言权的目的不言可喻。
说到OEM，各各也都不是微软的信徒，早年被微软推出Surface拿免钱OS的背叛之举还记忆犹新，如果最後Lunar Lake和Strix Point证实可以在效能和能耗压过Snapdragon X，高层自然也就没有继续深耕WoA产品线的理由。
总结来说，微软为了证明自己是个足以挑战苹果的对手，拉着高通全力推动WoA，试图完美复制当年苹果M1的神蹟。但对使用者来说，PC是不是Arm不是重点，重点是效能好不好、省不省电，抑或是否支援自己常用的应用程式。如果微软还是搞不清楚这个点，微软那利用WoA挑战苹果的愿景终究只会是黄粱一梦。
（首图来源：微软）
…OPPO×万秀洗濯实验室期间限定店「OPPO万拭通」 大秀科技潮流与经典复古碰撞的火花
记者 / 孟圆琦
甫发表最新 AI 手机Reno12系列的人像专家 OPPO，将 AI 功能普及、跳脱旗舰机独有的限制。其中的生成式 AI 功能包含智慧魔术棒 2.0 与 AI 橡皮擦 2.0 等，让诸多手机摄影的爱好者们连连给予好评肯定。即日起更携手污渍清除专家「万秀洗濯实验室」，打造科技潮流与经典复古碰撞、在老物件中灌注新生命。
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Basler新型CXP-12线扫描相机具备8k/16k解析度
Basler AG扩大线扫描相机产品线阵容，推出全新Basler racer 2 L黑白版本，配备CXP-12介面，性价比极为优异。搭载最新Gpixel感光元件，具备8k或16k解析度，线速率最高可达200kHz。搭配Basler影像撷取卡与可进行FPGA程式编写的VisualApplets软体的预处理解决方案，可大幅降低CPU在应用中的负荷。此外，所有用於CXP-12线扫描影像处理系统中的必备元件，包括光源、镜头、线材、冷却解决方案等，均可在Basler一站购足。所有元件均通过多项严苛测试，可帮助多种高性能影像处理应用，以相对较低的成本，获得方便整合与最高相容度等俾益。
电池生产是个快速成长的市场。确保电池电极表面周围层的品质优良，对於电池发挥最佳功能是十分重要的。为了在生产过程中使用机器视觉系统来可靠地辨识出电极上的最小缺陷，所使用的相机必须具备强大的性能。但是，准确性并非唯一的重要标准，同时也需要极高的线频率，以跟上生产系统的速度。Basler racer 2 L线扫描相机能同时满足这些核心需求，可进行快速有效的故障检测。
这类相机的其他典型应用案例，也包括电子产业(包括晶圆和PCB检测)、物流产业的条码拍摄、线上检测(例如印刷)和铁道检测等。…
萤幕版 HomePod 有影？程式码「HomeAccessory」泄踪迹
市场上早已有传闻指出，苹果正在开发一款搭载显示器的 HomePod 产品，显示器将允许使用者透过萤幕来与产品进行互动。现在有进一步证据显示，有萤幕的 HoemPod 似乎离我们更近了。
据《MacRumors》在後端程式码中发现了对从未发表的「HomeAccessory17,1」引用，就目前苹果产品的识别码看来，这款产品从未亮相过，且「HomeAccessory17,1」与目前 HomePod 使用的「AudioAccessory」识别码非常相似。
从识别码中无法得知这款设备的详细资讯，但显示出这款产品内建 A18 晶片，此款晶片将在今年稍晚随着 iPhone 16 系列推出；且此款产品似乎也是基於 tvOS 作业系统，就像现今的 HomePod 设备一样。
此外，今年早些时候《9to5mac》也发现了一款代号为「Z314」的未知苹果设备，这款设备也运行 tvOS 作业系统，但搭载 A15 仿生晶片。其实苹果内部一直都在尝试着利用 iPad mini 运行 tvOS，以探索此一系统在 8 寸萤幕上的显示效果。
从最新发现的识别码发现最有趣部分就是，这款尚未发表的新设备将搭载 A18 晶片；目前的 HomePod 产品皆未能获得 Apple Intelligence 功能，因为 Apple Intelligence 需要使用至少 …
SiC大举增加能源系统效率 电动车/光伏逆变器高效世代来临(1)
WBG半导体的击穿电压高十倍，受热能启动的程度也更低。对於需要出色的高功率、高温和高频率性能的电动车和逆变器制造商来说，SiC半导体代表着令人兴奋的前景。 日益加剧的气候异常和极地冰盖的不断缩小，清楚地证明了气候变化影响的日益加剧。但有一个不幸的事实是，汽车产业若要摆脱化石燃料极其困难，向绿色技术的转变也带来了一系列技术挑战。无论是绿色能源的产量要跟上快速扩张的市场步伐，还是新解决方案努力达到现有系统产出水准，都是让能源产业完全摆脱化石燃料的过程中，必须克服的难题。……
传 iPhone 16 全系列搭载 A18 晶片
iPhone 15 系列晶片分别为 A16（iPhone 15、iPhone 15 Plus）与 A17 Pro（iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max），不过现在 X 用户 Nicolás Alvarez 从苹果後端程式码发现，苹果今年四款 iPhone 16 全采相同 A 系列晶片。
Nicolás Alvarez 发现的程式码标识符如下：
- iPhone17,1
- iPhone17,2
- iPhone17,3
- iPhone17,4
- iPhone17,5
五款晶片都以同样数字开头，显示苹果让新系列机用相同晶片。iPhone 15 系列晶片程式码标识符编号为：
- iPhone 15 – iPhone 15,4
高盛：人脑执行认知任务的单位能量效率较 AI 高万倍
Business Insider 报导，高盛（Goldman Sachs Group, Inc.）全球证券研究部主管 Jim Covello 日前指出，人工智慧（AI）技术非常昂贵，为了证明这些成本的合理性，这项技术必须能够解决复杂问题，但这并不是它的设计初衷。他指出，成本的起始点就已经非常高，即便未来开始下滑，降幅必须相当显着，才能让 AI 自动化任务的成本变得合理、可负担。
Covello表示，即便是基本的摘要任务，AI也经常会产生难以辨认和无意义的结果。他指出，科技业似乎过於自信，以为AI成本将随着时间的推移而大幅下滑。
高盛全球投资研究（Goldman Sachs Global Investment Research）6月25日发表报告指出，高盛美国软体股票研究分析师Kash Rangan表示，AI技术目前的确非常昂贵，人脑执行认知任务的单位能量效率较生成式AI高一万倍，但就跟过去一样，技术的成本结构也会改变。
Rangan指出，目前没有人可以断言AI技术将会产生哪些杀手级应用，但可以确定的是AI成本结构将会出现变化，进而开发出世人目前还无法想像的应用。
麻省理工学院（MIT）教授Daron Acemoglu表示，基於生成式AI科技目前的架构与焦点，真正具有变革性的变化不会很快发生，十年内应验的机率不高。
英国金融时报5月报导，Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）受访时表示，驱动ChatGPT等生成式AI产品的大型语言模型（LLM）永远无法实现像人类一样的推理和规划能力。他透露，目前正致力开发全新AI系统，希望在10年内能够达到人类智慧水平。
曾被比尔盖兹（Bill Gates）誉为「预测人工智慧最准」的未来学家Ray Kurzweil日前重申，通用人工智慧（AGI）会在2029年底前实现。
（本文由 MoneyDJ新闻 授权转载；首图来源：shutterstock）…