集微网推出集成电路微信公共号: '天天IC' , 重大新闻即时发布, 天天IC, 天天集微网, 积微成著! 复制 laoyaoic 微信公共号搜索添加关注.
1.走进英特尔中国研究院, 已研发出类人脑的神经拟态LOIHI芯片;
(集微网/文)有人说 '科技巨头才是推动当今人类文明前进领航员' , 这句话一点都不夸张. 全球顶尖级别的科技公司, 其技术演进和研究方向, 可以左右全球产业的发展趋势. 而最尖端的技术大多又诞生于这些公司的研究院, 所以能了解到他们的研究院在做什么也是大家最感兴趣的.
日前, 英特尔就对媒体开放了 '英特尔中国研究院' . 向媒体展示并介绍了英特尔中国研究院在人工智能, 机器人, 5G, 虚拟现实等一系列前瞻科技领域的最新研究成果. 英特尔中国研究院院长宋继强还率领团队集体亮相, 共同分享了英特尔中国研究院的整体定位, 研究方向和创新机制.
英特尔中国研究院: 海外最重要的研究院, 获多项大奖
从定位上看, 英特尔将 '英特尔研究院' 定位为公司的 '科技创新引擎' . 目前, 英特尔研究院在美国本土有四大功能实验室, 拥有约800位研究人员, 其研究方向主要面向英特尔数据战略下所关注的前沿领域, 分为四大功能研究院: 电路和架构研究院, 系统和软件研究院, 无线通信研究院以及安全和隐私研究院.
在海外有主要是有欧洲研究院和中国研究院. 其中, 英特尔中国研究院是公司在海外设立的三个 '地区性的研究机构' 之一, 也是在美国本土之外重要的研究机构. 有自己独立的研究日程, 可以自己独立制作. 该研究院成立于1998年, 致力研发在智能万物互联的环境中的前沿技术以推动中国乃至全球的智能化产业升级, 科技创新与数据经济的发展.
据悉, 整个中国研究院拥有约60 位正式的研究员, 其中博士及博士后人员占比达70%. 同时, 研究院接收来自国内外重点高校的研究生作为实习生参与科研项目, 并且设立了由全国博士后管委会批准成立的博士后科研工作站, 常年与国内重点高校联合培养博士后.
此外, 英特尔中国研究院的学术合作伙伴遍布全球各地, 具有辐射全球的能力. 包括与清华大学, 麻省理工大学, 卡内基梅隆大学等有合作. 仅2016年和2017年两年时间内, 英特尔中国研究院共发表27篇论文, 拥有一百余项专利, 并数次荣获国内外重大奖项.
目前英特尔中国研究院院长为宋继强, 他于2008年加入英特尔中国研究院, 也是创造英特尔Edison产品原型的核心成员.
在此活动上, 宋继强表示, 英特尔研究院看得更多的是未来三到五年有一些什么样大的技术变革会发生, 一方面看如何通过技术的前瞻性研究, 帮助现有产品线去提升它的竞争力, 为新产品问世提供技术动力. 另一方面, 我们试图看看未来可能有怎样颠覆性的技术.
另外, 宋继强还告诉媒体, 英特尔研究院采取的是一种工业研究院模式, 所谓工业研究院, 它不是以发论文作为主要指标, 不是跟大家在学术界比拼, 而是是否将突破性的技术真正应用到产品当中去, 去改变现在的一些产品的技术状态, 为科技真正推动到实用尽我们的力量.
英特尔中国研究院的四领域黑科技
从研究领域看, 目前英特尔中国研究院由六大团队组成, 分别是机器人系统研究实验室, 机器人交互研究实验室, 认知计算实验室, 智能存储实验室, 通讯架构实验室和新技术中心.
在此次开放日, 英特尔中国研究院重点向媒体介绍了在研的四项技术进展, 包括: 机器人HERO 平台, 5G+VR, 视觉理解人脸及情感识别, 神经拟态芯片. 我们接下来分别来看:
机器人HERO 平台:
英特尔研究院表示, 机器人和人工智能, 它们之间的结合点叫做智能机器人. 智能机器人最核心的特点, 它要有自主学习能力. 自主系统是与人工智能相关的一个研究方向.
基于这一目标, 英特尔研究院推出了HERO智能机器人开放平台 (Heterogeneous Extensible Robot Open Platform) . 它是英特尔中国研究院专为智能机器人 (包括服务机器人, 医疗机器人, 自动驾驶汽车等) 打造的一套低功耗, 高性能, 体积小的异构系统平台方案.
在此方案中, CPU作为控制中心, 与FPGA和其它专用加速器芯片 (如Movidius的VPU) 搭配, 能够提供高效的性能. 整套HERO硬件系统采用了英特尔酷睿™系列CPU, 搭载英特尔Arria 10 GX系列1150型FPGA作为异构加速器, 能够实时处理大量数据并运行多种智能算法.
现场, 英特尔还提供了一个搭载 HERO 平台的智能机器人做演示. 在现场测试中, 这款机器人通过激光定位和视觉定位的融合具备移动能力, 还可以包括对人脸, 物体, 行为的识别拥有感知能力.
在本次开放日活动上, 英特尔中国研究院宣布围绕HERO平台推出全新的合作伙伴计划. 围绕该项计划, 英特尔中国研究院致力于携手业界的平台级, 应用级和生态级合作伙伴, 通过研发合作, 学术创新和行业示范, 共同打造一套完整, 高效和开放的平台, 不断扩展应用场景, 加速技术和产品的落地.
5G+VR:
英特尔一直强调端到端的能力, 而通信是连接的桥梁. 英特尔中国研究院也在研究5G 及其相关应用. 研究员表示, 我们研究的重点是通信和计算融合的方式, 典型应用就是打造高质量的VR体验.
在谈到目前VR 体验为什么不佳时, 研究员说道, 目前看手机, 电视等屏幕, 视角在10-30度之间, 而 VR 眼睛可以拓展到 100-150度, 增加了数倍, 此外在纵向上也有倍数的增加. 因此, 同样分辨率的图片或视频, 放在手机, 电视上非常清晰, 但在 VR 上则非常模糊, 想要达到 VR 显示的高清要求, 需要在分辨率上提升 25-40倍, 因此就需要占据大量的流量. 而5G和VR结合方面, 是通过通信和计算融合的方式能够打造一个高效的通信和计算系统, 能够将来解决一些移动VR端的关键问题.
现场, 英特尔演示了超高分辨率全景视频采集系统, 它主要适用于无线VR设备, 用户可以身临其境地观赏全景视频, 或者参与VR游戏互动. 它使用了ISP总线同步相机快门, 通过分布式构架处理采样图像, 同时利用光流法拼接全景视频, 并插值立体信息. 该系统同时采用英特尔核心GPU高性能压缩图像, 通过无线传输将主机渲染输出到远程终端, 并利用OFFLOAD技术降低显示延迟. 有了这些技术, 电视观众即使在家里也能感受到奥运会前排座席的观赛体验, 或者选择场馆内不同的观赛角度.
视觉理解人脸及情感识别
来自认知实验室的研究员介绍了最近几年在人脸分析和情感分析方面的一些研究技术.
据悉, 在人脸分析和情感识别方面, 英特尔中国研究院很早便拥有最先进的算法, 并且在EmotiW比赛 (自然环境下的情感识别比赛) 中获得冠军, 该算法的速度是第二名团队的200倍, 可以应用于无人驾驶的场景当中. 基于英特尔实时人像风格迁移系统, 英特尔中国研究院将多种艺术人像风格实时迁移到静态的目标图像以及动态的目标视频中. 该项技术可以广泛地应用于AR/VR, 在线直播, 影视, 多媒体社交等领域.
此外, 英特尔中国研究院基于机器学习和深度学习算法开发了英特尔3D人脸面部表情捕捉技术. 英特尔研究员们从数十万人脸图片数据中, 训练出多个人脸识别模型, 用于对视频图像进行智能分析与3D建模, 不仅可以检测与识别人脸, 还能精准重建3D人脸, 并实时跟踪面部表情变化, 将预先设计好的特效素材附着在3D人脸上并叠加到视频中, 从而实现逼真炫酷的脸部特效.
神经拟态芯片:
作为压轴, 宋院长为大家分享了目前最先进的神经拟态计算, 英文名字叫LOIHI.
在探索计算新模式上, 英特尔划分为四个阶段: 传统, 深度学习, 神经拟态计算, 量子计算.
传统模式就是我们编程, 我们脑子会先对问题建立一个模型. 用这个模型来编程, 从而解决问题. 深度学习则是当前最主流的做法. 通过大量数据去学习, 去训练出来模型. 神经拟态计算不一样, 它是模仿人的这种方式. 量子计算则是它把大量的答案以叠加态的方式互相纠缠在一起.
目前英特尔已经在神经拟态计算取得了成果. 宋院长表示, 英特尔最新推出的神经拟态计算芯片命名为 LOIHI . 首先不是冯·诺依曼结构——计算归计算, 存储归存储. 神经拟态计算芯片LOIHI 是将计算和存储在一起, 会形成很多分布式的单元, 而且是异步计算.
宋院长说道, 这个芯片直接受益于摩尔定律的推进. 在一个神经拟态芯片上可以放晶体管数量与他的容量, 功耗, 在未来的两年到五年会继续的提高它的密度, 降低它的功耗. 直接会导致这个芯片的脑容量增加.
从图片上看, LOIHI芯片内有很多网格, 网格里有很多小的块, 英特尔称为是一个核. 在LOIHI每一个单芯片包含128个核, 每一个核可以实现好多个神经元, 每个神经元可以跟其他的神经元产生互相连接. 宋院长解释道, 我们知道人脑里有800亿神经元, 每个神经元又可以跟上万个神经元进行连接. 我们其实是模拟这种模式, 把学习的一些规则放入到里面的每个神经元里去.
除此之外, LOIHI芯片上的神经元里面的很多参数都是可以实时被更新调整的, 在工作时可以修改自己, 自主学习. 而之前的所有的芯片都不具备这个能力, 都是在其他的工具上去训练好的一个模型然后放到一个芯片里, 这就固化了不会再改变.
最后, 宋院长透露, 今年年底LOIHI芯片就将从美国实验室里拿回中国做测试, 开放给一些合作的大学, 机构做相应的实验.
对于未来, 宋院长 认为, 不管是传统的, 还是深度学习, 神经拟态计算, 量子计算这些东西不是互斥的, 没有人说量子计算成功了以后前面就不要, 也没有说神经拟态计算成功了以后深度学习就不要, 它们是互相补充的, 大家都有各自适合的工作.
2.英特尔: 边缘计算叠加人工智能, 加速物联网垂直行业变革;
(集微网/消息) '从我对整个技术趋势判断来看, 物联网的发展有两个非常重要点: 一个是边缘计算, 另一个是人工智能. 我们认为这两方面相互之间的协同会推动整个物联网技术今后快速的发展, 最终实现物联网发展的三个阶段, 从互联到智能, 从智能到自治. ' 这是今年11月30日, 在第二届边缘计算产业峰会上, 英特尔中国区物联网事业部首席技术官张宇对记者表达的观点.
也是在去年的这个时候, 由华为, 英特尔, ARM 等在内的6家业内最顶尖企业或组织在北京成立了 '边缘计算联盟' . 据官方介绍, 历经短短一年的发展现已拥有154家成员单位, 包括来自智能制造, 智慧城市, 能源电力和ICT行业的领军企业, 以及相关领域研究院所和大专院校.
'边缘计算' 顾名思义就是强调本地和终端侧的计算能力. 其实更早之前, 产业界认为未来的技术都将在云端进行, 终端侧更多承担采集与传输数据的功能. 不过, 最近两年大家再次意识到, 终端侧依然是需要足够强和高效的计算才能实现真正的智能化.
也正是看到了一点, 华为, 英特尔, ARM 等业内领导者功能发起成立 '边缘计算联盟' . 各自根据分工分别分担行业应用域, 数据域, 网络链接, 传感, 芯片, 工业制造. 这其中英特尔作为核心成员, 是其中唯一具备端到端的整体解决方案商在联盟中的角色十分关键.
在此次峰会上, 英特尔展示了过去一年的主要成果. 其中, 最引人关注的产品之一是英特尔联合沈阳自动化研究所展示边缘计算测试床——智能机器人. 据悉, 这台机器人目的是验证基于深度学习的机器视觉方案在实际系统中的工作效果. 该系统由英特尔® 实感™ 技术实现3D 视频采集, 基于英特尔至强平台完成物体的检测与识别, 结果将控制机器人的手臂完成物体抓取的操作.
这个方案中可以看出, 目前英特尔已经将人工智能技术运用到边缘计算领域. 而边缘计算+ 人工智能也是本次大会讨论的热点.
在峰会主题演中, 英特尔中国区物联网事业部首席技术官张宇博士专门就网络边缘实现智能化做了讲解. 他表示, 网络边缘实现智能化是驾驭数据洪流的关键环节之一, 也是物联网未来发展的重要趋势. 而随着人工智能如火如荼的发展, 海量数据需要快速有效地分析和提取洞察, 这也大大加强了对于边缘计算的需求.
在说道公司的优势时, 张宇表示, 英特尔是可以提供了端到端的, 业界领先的人工智能全栈解决方案, 包括: 涵盖至强处理器, 至强融核处理器, 英特尔®Nervana™神经网络处理器和FPGA, 网络以及存储技术等领先而完整的硬件平台, 以及多种软件工具及函数库, 优化开源框架. 值得一提的是, 对于边缘计算而言如何平衡功耗和计算力所面临的一大挑战, 凭借Movidius领先的单瓦计算能力, 英特尔可以为业界提供低功耗, 高性能的边缘计算解决方案.
相比PC 市场的统一化方案, 物联网的形态千奇百怪, 而且涉及各行各业. 细分与垂直是才是解决问题的策略. 在英特尔看来, 边缘计算与人工智能技术也要根据不同行业的特点进行优化.
目前英特尔物联网部门在中国关注的重点在安防和监控, 零售, 交通, 工业这四大领域. 根据不同行业特点, 英特尔也推出不同方案. 例如, 安防和监控领域海康, 大华等厂商都引入了英特尔的Movidius的产品, 可以在前端做实时的人脸检测, 人流检测.
张宇表示, 人工智能是一个比较通用的技术, 但是真正用到垂直行业时, 每个垂直行业都有自己特定的需求, 因为使用场景不一样, 需要检测的物体特征不一样, 所以这里就会有一些专用的算法, 它们针对用户场景专门进行相关优化. 而英特尔除了提供通用芯片外, 还在很多垂直行业领域和合作伙伴一起根据特定的垂直行业的需求开发一些新的技术.
从本届边缘计算产业峰会上看, 英特尔所提出边缘计算叠加人工智能已经成为产业界的一个共识, 通过亮相技术的结合, 将会为各种细分垂直行业提供真正有差异化价值的产品, 这也将加速物联网智能时代的到来.
3.富比士: 英特尔评自有EyeQ5优于NVIDIA Xavier 恐有失公允;
英特尔(Intel)此前高价收购Mobileye, 显示出积极抢进全球自驾车芯片市场的决心, 近日英特尔执行长Brian Krzanich也称该公司由Mobileye开发的EyeQ5自驾车芯片性能效率, 比NVIDIA产品线高出2.4倍, 由此似乎显示英特尔掌握超越NVIDIA自驾车芯片技术的优势, 不过从英特尔EyeQ5产品规划蓝图预计2020年才会开始生产, 但NVIDIA的Xavier自驾车芯片2018年就可望投入生产来看, 显示两者生产进程整整差了约两年, 因此英特尔将其EyeQ5与NVIDIA Xavier视为同世代进行比较可能未尽公允, 或许NVIDIA这两年时间还会再推出性能效率更优化新一代自驾车芯片也说不定. 根据富比士(Forbes)报导, EyeQ5是英特尔首款面向Level 4, Level 5的芯片产品, 预计2020年开始生产, 也意谓要到2022年才可能开始搭载于汽车中. EyeQ5在Mobileye被英特尔收购前便已推出, 有其原始规格设计, 在英特尔收购后微调了EyeQ5, 将EyeQ5性能提升1倍至每秒24兆次的运算(24 TOPS), 但功耗也增加1倍至10瓦, 功耗分别较EyeQ3的2.5瓦及预计2018年将开始生产EyeQ4的3瓦功耗多出4倍及3倍多, 英特尔并目标以届时处于技术领先的7纳米制程生产EyeQ5. 英特尔EyeQ5性能数据是基于产品模拟所得出, 且较Mobileye原始版EyeQ5性能高出1倍, 这意谓英特尔需要让EyeQ5性能翻倍, 才能达到先前预测的Level 5自驾技术需求, 且可能在最终版本系统单芯片(SoC)中采用两颗EyeQ5芯片. 虽然英特尔执行长宣称EyeQ5性能效率优于竞争对手, 从上述模拟数据显示EyeQ5性能应该不差, 不过EyeQ5毕竟是2020年才计划开始生产的芯片, 距今还有3年多时间, 加上英特尔所比较的NVIDIA Xavier芯片如今已经送交制造(tape out), 将于2018年投入生产, 这等于是比EyeQ5预定投入生产时间早了整整两年, 意谓NVIDIA Xavier等于是预计生产时程在2020年自驾车芯片的前一代产品线. 在此情况下, 将采用16纳米制程的NVIDIA Xavier与预计采先进7纳米制程生产的EyeQ5进行比较是有问题的, 可说英特尔太早论断EyeQ5与NVIDIA自驾车芯片任何类型能源效率的孰优孰劣. 除此之外, 由于NVIDIA Xavier与英特尔EyeQ5都将成为更大自驾车平台设计的一部分, 因此若单比较谁的芯片效能较佳可能不具意义. 如Xavier为一整合式SoC, 能够与其他Xavier SoC及独立绘图芯片(GPU)搭配, 组合设计成NVIDIA的Drive PX平台, 内建两颗Xavier SoC及两颗Volta GPU的Drive PX Pegasus即为一例. 此外, NVIDIA也是当前全球人工智能(AI)解决方案领导级厂商, 特别是NVIDIA全新Volta架构与整合的张量核心, 这也为Xavier SoC发挥重要功效, 在Volta架构下, 也让Xavier成为至今所宣布汽车应用的最高性能解决方案, 更别提NVIDIA架构支持所有训练架构. 反观目前仍不清楚采用英特尔EyeQ5芯片的平台, 是否会采用多芯片的设计配置, 同时搭载其他加速器, 或是将会支持哪款AI架构等. 不只NVIDIA, 英特尔EyeQ5在当前全球自驾车芯片市场仍面临不少同样抢进这块市场的众多竞争业者及其竞争产品, 包括高通所收购恩智浦(NXP)的BlueBox平台, 瑞萨(Renesas)的 '开放自驾车平台' (Open Autonomous Vehicle Platform), 西门子(Siemens)与Mentor的DRS360平台, 三星电子(Samsung Electronics)与Harman的自驾车平台, 以及大陆百度(Baidu)的阿波罗(Apollo)平台等. 值得注意的是, 全新自驾车芯片及平台要达到可正式出货至汽车制造端, 至少需要花上两年时间, 以此推估假设支持Level 4, Level 5的NVIDIA Xavier芯片确实于2018年投入生产, 意谓预计2020年问世的首波自驾车才可能成为首批搭载Xavier芯片的车款. DIGITIMES
4.Qorvo展示业界首款5G射频前端模块, 加速产业5G过渡步伐;
集微网消息, 移动应用, 基础设施与航空航天, 国防应用中 RF 解决方案的领先供应商Qorvo日前发布了业界首个Sub-6 GHz 5G射频前端模块QM19000, 高度集成的高性能QM19000可实现高线性度, 超低延迟和极高吞吐量, 以满足或超越未来5G应用的开发需求. 在近日于广州举行的2017中国移动全球合作上, Qorvo展示了基于该模块的5G终端原型产品.
5G时代将是万物互连的时代, 是智慧网络的时代, 是连接未来的时代. 从5G标准化进程来看, 3GPP第一个5G版本Rel.15已经于今年12月份正式冻结, 也就是NSA (非独立组网) 核心标准已经冻结. 这也意味着, 5G NR第一个版本第一阶段协议已经完成, 相比原计划提前半年, 业界厂商在5G布局上再次提速. 按照3GPP最新规划, 5G的SA (独立组网) 标准将于2018年6月完成冻结; 到2019年底, 完成完整版的Rel.16标准. 而从5G网络的部署来看, 到2019-2020年5G才会开始规模商用部署. 按照传统的产业传导进程, 终端一般要比网络滞后12-18个月左右推出. 有了规模部署的5G网络, 用户的5G终端才会有更好的体验.
Qorvo作为3GPP代表协助制定5G标准, 并且与全球领先的无线基础设施制造商, 网络运营商, 芯片组供应商和智能手机制造商密切合作, 为5G发展之路奠定基础. 目前Qorvo 5G频段覆盖范围可以支持美国近期扩展的600MHz Band 71频段, 在扩展基础设施产品组合之后, 将成为目前唯一能支持6GHz以下频段到39GHz所有5G通道频段的供应商.
Qorvo QM19000优异的性能包括支持3.3-4.2 GHz宽带工作, 24.5 dBm线性功率输出, 高峰均比达9dB的CP-OFDM调制信号, 支持QPSK, 16QAM, 64QAM调制, 最大4载波达400 MHz带宽的载波聚合; 在64 QAM单载波100 MHz工作条件下支持2dB最大功率回退, 在64QAM 4载波聚合400 MHz工作条件下支持3dB最大功率回退; 支持2x2以及4x4多流传输方式. 即使在3.5mm x 6mm的小尺寸封装下, QM19000集成高性能的宽带滤波器也可以很好的解决共存干扰问题.
在11月伦敦举行的第20届GTI产业峰会, 以及广州举行的2017中国移动全球合作伙伴大会上, Qorvo展示了基于QM19000的5G终端原型Demo.
5.iPhone PM IC大砍Dialog比重 后段封测订单2019年恐搬风
苹果(Apple)确立将自行设计电源管理IC策略, 供应商戴乐格(Dialog)股价闻风大跌, 且公司已经出面证实该消息. 而台系半导体后段相关业者透露, 2018年如硅品等承接苹果所使用的Dialog PM IC封测订单不变, 但是2019年供应体系变化浮现, 苹果自行设计的PM IC转向台积电投片后, 封测大单可能转向日月光, 不过届时日, 硅的整合可望更进一步, 整体而言对于台湾半导体供应链来说, 仍具有正面帮助. 熟悉半导体后段封测业者表示, 由于iPhone PM IC仰赖Dialog比重过高, 苹果内部早就想要降低对于单一供应商的采购比重, 而消息一出也使得原本稳拿Dialog PM IC封测订单的硅品一度震动, 不过, 中长期来看, 封测业者认为若苹果自行设计PM IC并且在台积电投片, 后段封测仍是有机会找上日月光等台系业者, 未来日月光与硅品结合成新控股公司, 封测大单仍握于台厂手上. 熟悉封测业者透露, 2018年苹果生产计划大多底定, 也因此苹果自行设计的电源管理IC估计要到2019年新机种才会导入, 而初步苹果也不至于完全舍弃Dialog芯片, 但是确定将会大幅降低比重, 后段封测订单转移恐怕也难以避免. 熟悉半导体封测业者指出, 今年以通讯芯片为大宗的日月光, 硅品两大封测业者, 碍于智能手机市场旺季递延, 加上销售力道还在缓步加温阶段, 营运上较无突出表现. 日月光因iPhone X出货递延, 营运走势为逐季攀升, 而硅品客户的两岸IC设计业者主力客户多为Android阵营, 面临大陆智能手机内需市场饱和的情势下, 营运表现也较为持平. 熟悉封测业者表示, 硅品2018年仍看好5G, AI, IoT等领域相关应用持续发酵, 主流通讯芯片则可以力守基本盘. 硅品11月合并营收约为新台币71.37亿元, 月减3.68%, 年减1.84%, 展望后市, 市场估计硅品第4季表现可能仅较第3季持平. 硅品累计今年前11月合并营收约764.77亿元, 年减1.5%. 熟悉封测业者表示, 量少, 高获利的利基产品包括NVIDIA, AMD之中, 高阶绘图处理器(GPU)芯片覆晶(Flip Chip), 2.5D先进封装订单持续稳健, 另外硅品2018年也持续接获台系IC设计大厂之智能音响芯片, 游戏机手把控制芯片封测订单. 相关业者看好大陆, 南韩全力抢进5G通信世代, 基地台等基础建设布建商机先行窜出, 有利于台系封测业者接单. 另外, 华为与旗下IC设计海思力拱智能手机AI加速芯片, 封装大单由硅品拿下, 由于Mate 10声势浩大, 市场看好华为仍然能够守住市场基本盘, 业绩贡献则在今年第3季进入高峰, 有机会逐步增温. 展望2018年第1季, 封测业界人士认为, 硅品将详实反应传统淡季工作天数减少等影响, 由于整体智能手机市场趋于成熟, 硅品对于明年占封测产业大宗的通讯相关市况, 暂时抱持审慎态度. 硅品发言体系对于特定客户与订单状况, 并不作公开评论. DIGITIMES