劉美君/工研院產科國際所
一、未來產業樣貌-AI+IoT議題的發酵
1. AI+IoT串連起裝置間的運作
預估新應用的擴大化將帶動IC製造產業成長能量，例如高速運算、物聯網、汽車電子等的快速成長，其中高速運算涵蓋的人工智慧、GPU等晶片，將對先進製程需求有所提振，亦將推升出貨與產品單價的上揚。綜觀2018年後的應用趨勢，人工智慧（AI）、物聯網(IoT)、智慧汽車、高速運算等的應用，將促進半導體產業更多元發展。
對IC產業而言，2018年後的市場風貌將隨著新應用崛起而逐漸發生改變，特別是應對即時而大量資訊的處理運算，”多工”、”高速執行與存取”，以及”低功耗”…等關鍵字，都將左右未來的IC製造產業發展與變遷（圖一）。
圖一、未來IC應用產品市場成長動能
2. 5G技術相關議題興起，即時反應與低延遲帶動裝置之間對邊緣運算晶片的新需求
車聯網、物聯網等應用使用高解析度影像的即時傳輸與辨識創新應用，對網路頻寬與延遲要求極高(網路傳輸延遲時間需小於10ms) ，5G除了滿足行動大寬頻服務外，也將支援物聯網內部低延遲與高可靠度服務。而在5G網路普及下，為了進一步支援低延遲、高可靠度服務，促使5G邊緣運算（Edge Computing）興起，同時為了降低網路延遲性，故將運算執行功能分散在邊緣運算層。
邊緣運算定義為將運算工作放在靠近終端裝置的運算設備或終端裝置本身，而終端裝置不需仰賴雲端運算即可獨立運作。另外，從晶片技術發展的角度來看，當IoT架構中納入AI的機能，對於晶片來說，AI技術需要採用GPU等大量平行運算資源來協助完成運算，但目前雲端運算架構不易滿足其即時反應需求且成本相當高，因此發展相關的邊緣運算用的晶片也成為下階段IoT終端裝置的當務之急（圖二）。
二、未來工業用IC-朝向智慧工廠所需規格進行開發
1. 智慧工廠透過5G邊緣運算可以有效提升生產效率
智慧工廠將能利用5G技術所帶來的頻寬擴大、低延遲特性，透過攝影機與影像分析軟體，即時檢驗生產線上有無組裝出現瑕疵的製品，可有效提升生產靈活度、降低成本，並帶來更安全的工作環境。
由於工令傳遞需達到低延遲與高可靠度，才能避免危及現場操作人員的安全，因此邊緣運算的技術將能有效協助生產排程改變後，快速運算並回報產線，讓生產設備可以即時回應而不延遲。另外透過網路連結性，使工廠內部的網路與生產機器上的感測器進行有效的連結，並透過大數據分析，以讓生產力最佳化。同時透過邊緣運算先行處理，將能減少上傳至雲端的工廠資料量。而且5G穩定的通訊系統，將能夠支援依賴精密儀器、對安全性要求高的工廠需求，亦即5G技術將有助於因應並支援這些重要的趨勢與挑戰，並帶來顯著的影響（圖三）。
圖三、各應用領域對傳輸頻寬與可靠度要求
5G邊緣雲運算新趨勢需求蓄勢待發，應用情境擴增至安全監控、智慧工廠所需的運算以及傳輸即時資訊的需求。其中工業機器人的關鍵控制包括連線或未連線的機器人，它們能被控制、監控，並從遠端進行重新設定。此技術能被用在工廠現場生產線的重新配置與布局變更，即時分析，甚至能從遠端操控機器人的動作---以上為部分節錄資料，完整內容請見下方附檔。