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1.走進英特爾中國研究院, 已研發出類人腦的神經擬態LOIHI晶片;
(集微網/文)有人說 '科技巨頭才是推動當今人類文明前進領航員' , 這句話一點都不誇張. 全球頂尖級別的科技公司, 其技術演化和研究方向, 可以左右全球產業的發展趨勢. 而最尖端的技術大多又誕生於這些公司的研究院, 所以能了解到他們的研究院在做什麼也是大家最感興趣的.
日前, 英特爾就對媒體開放了 '英特爾中國研究院' . 向媒體展示並介紹了英特爾中國研究院在人工智慧, 機器人, 5G, 虛擬現實等一系列前瞻科技領域的最新研究成果. 英特爾中國研究院院長宋繼強還率領團隊集體亮相, 共同分享了英特爾中國研究院的整體定位, 研究方向和創新機制.
英特爾中國研究院: 海外最重要的研究院, 獲多項大獎
從定位上看, 英特爾將 '英特爾研究院' 定位為公司的 '科技創新引擎' . 目前, 英特爾研究院在美國本土有四大功能實驗室, 擁有約800位研究人員, 其研究方向主要面向英特爾數據戰略下所關注的前沿領域, 分為四大功能研究院: 電路和架構研究院, 系統和軟體研究院, 無線通信研究院以及安全和隱私研究院.
在海外有主要是有歐洲研究院和中國研究院. 其中, 英特爾中國研究院是公司在海外設立的三個 '地區性的研究機構' 之一, 也是在美國本土之外重要的研究機構. 有自己獨立的研究日程, 可以自己獨立製作. 該研究院成立於1998年, 致力研發在智能萬物互聯的環境中的前沿技術以推動中國乃至全球的智能化產業升級, 科技創新與數據經濟的發展.
據悉, 整個中國研究院擁有約60 位正式的研究員, 其中博士及博士後人員佔比達70%. 同時, 研究院接收來自國內外重點高校的研究生作為實習生參與科研項目, 並且設立了由全國博士後管委會批准成立的博士後科研工作站, 常年與國內重點高校聯合培養博士後.
此外, 英特爾中國研究院的學術合作夥伴遍布全球各地, 具有輻射全球的能力. 包括與清華大學, 麻省理工大學, 卡內基梅隆大學等有合作. 僅2016年和2017年兩年時間內, 英特爾中國研究院共發表27篇論文, 擁有一百餘項專利, 並數次榮獲國內外重大獎項.
目前英特爾中國研究院院長為宋繼強, 他於2008年加入英特爾中國研究院, 也是創造英特爾Edison產品原型的核心成員.
在此活動上, 宋繼強表示, 英特爾研究院看得更多的是未來三到五年有一些什麼樣大的技術變革會發生, 一方面看如何通過技術的前瞻性研究, 幫助現有產品線去提升它的競爭力, 為新產品問世提供技術動力. 另一方面, 我們試圖看看未來可能有怎樣顛覆性的技術.
另外, 宋繼強還告訴媒體, 英特爾研究院採取的是一種工業研究院模式, 所謂工業研究院, 它不是以發論文作為主要指標, 不是跟大家在學術界比拼, 而是是否將突破性的技術真正應用到產品當中去, 去改變現在的一些產品的技術狀態, 為科技真正推動到實用盡我們的力量.
英特爾中國研究院的四領域黑科技
從研究領域看, 目前英特爾中國研究院由六大團隊組成, 分別是機器人系統研究實驗室, 機器人交互研究實驗室, 認知計算實驗室, 智能存儲實驗室, 通訊架構實驗室和新技術中心.
在此次開放日, 英特爾中國研究院重點向媒體介紹了在研的四項技術進展, 包括: 機器人HERO 平台, 5G+VR, 視覺理解人臉及情感識別, 神經擬態晶片. 我們接下來分別來看:
機器人HERO 平台:
英特爾研究院表示, 機器人和人工智慧, 它們之間的結合點叫做智能機器人. 智能機器人最核心的特點, 它要有自主學習能力. 自主系統是與人工智慧相關的一個研究方向.
基於這一目標, 英特爾研究院推出了HERO智能機器人開放平台 (Heterogeneous Extensible Robot Open Platform) . 它是英特爾中國研究院專為智能機器人 (包括服務機器人, 醫療機器人, 自動駕駛汽車等) 打造的一套低功耗, 高性能, 體積小的異構系統平台方案.
在此方案中, CPU作為控制中心, 與FPGA和其它專用加速器晶片 (如Movidius的VPU) 搭配, 能夠提供高效的性能. 整套HERO硬體系統採用了英特爾酷睿™系列CPU, 搭載英特爾Arria 10 GX系列1150型FPGA作為異構加速器, 能夠即時處理大量數據並運行多種智能演算法.
現場, 英特爾還提供了一個搭載 HERO 平台的智能機器人做演示. 在現場測試中, 這款機器人通過雷射定位和視覺定位的融合具備移動能力, 還可以包括對人臉, 物體, 行為的識別擁有感知能力.
在本次開放日活動上, 英特爾中國研究院宣布圍繞HERO平台推出全新的合作夥伴計劃. 圍繞該項計劃, 英特爾中國研究院致力於攜手業界的平台級, 應用級和生態級合作夥伴, 通過研發合作, 學術創新和行業示範, 共同打造一套完整, 高效和開放的平台, 不斷擴展應用場景, 加速技術和產品的落地.
5G+VR:
英特爾一直強調端到端的能力, 而通信是連接的橋樑. 英特爾中國研究院也在研究5G 及其相關應用. 研究員表示, 我們研究的重點是通信和計算融合的方式, 典型應用就是打造高質量的VR體驗.
在談到目前VR 體驗為什麼不佳時, 研究員說道, 目前看手機, 電視等屏幕, 視角在10-30度之間, 而 VR 眼睛可以拓展到 100-150度, 增加了數倍, 此外在縱向上也有倍數的增加. 因此, 同樣解析度的圖片或視頻, 放在手機, 電視上非常清晰, 但在 VR 上則非常模糊, 想要達到 VR 顯示的高清要求, 需要在解析度上提升 25-40倍, 因此就需要佔據大量的流量. 而5G和VR結合方面, 是通過通信和計算融合的方式能夠打造一個高效的通信和計算系統, 能夠將來解決一些移動VR端的關鍵問題.
現場, 英特爾演示了超高解析度全景視頻採集系統, 它主要適用於無線VR設備, 用戶可以身臨其境地觀賞全景視頻, 或者參與VR遊戲互動. 它使用了ISP匯流排同步相機快門, 通過分布式構架處理採樣映像, 同時利用光流法拼接全景視頻, 並插值立體資訊. 該系統同時採用英特爾核心GPU高性能壓縮映像, 通過無線傳輸將主機渲染輸出到遠程終端, 並利用OFFLOAD技術降低顯示延遲. 有了這些技術, 電視觀眾即使在家裡也能感受到奧運會前排座席的觀賽體驗, 或者選擇場館內不同的觀賽角度.
視覺理解人臉及情感識別
來自認知實驗室的研究員介紹了最近幾年在人臉分析和情感分析方面的一些研究技術.
據悉, 在人臉分析和情感識別方面, 英特爾中國研究院很早便擁有最先進的演算法, 並且在EmotiW比賽 (自然環境下的情感識別比賽) 中獲得冠軍, 該演算法的速度是第二名團隊的200倍, 可以應用於無人駕駛的場景當中. 基於英特爾即時人像風格遷移系統, 英特爾中國研究院將多種藝術人像風格即時遷移到靜態的目標映像以及動態的目標視頻中. 該項技術可以廣泛地應用於AR/VR, 線上直播, 影視, 多媒體社交等領域.
此外, 英特爾中國研究院基於機器學習和深度學習演算法開發了英特爾3D人臉面部表情捕捉技術. 英特爾研究員們從數十萬人臉圖片數據中, 訓練出多個人臉識別模型, 用於對視頻映像進行智能分析與3D建模, 不僅可以檢測與識別人臉, 還能精準重建3D人臉, 並即時跟蹤面部表情變化, 將預先設計好的特效素材附著在3D人臉上併疊加到視頻中, 從而實現逼真炫酷的臉部特效.
神經擬態晶片:
作為壓軸, 宋院長為大家分享了目前最先進的神經擬態計算, 英文名字叫LOIHI.
在探索計算新模式上, 英特爾劃分為四個階段: 傳統, 深度學習, 神經擬態計算, 量子計算.
傳統模式就是我們編程, 我們腦子會先對問題建立一個模型. 用這個模型來編程, 從而解決問題. 深度學習則是當前最主流的做法. 通過大量數據去學習, 去訓練出來模型. 神經擬態計算不一樣, 它是模仿人的這種方式. 量子計算則是它把大量的答案以疊加態的方式互相糾纏在一起.
目前英特爾已經在神經擬態計算取得了成果. 宋院長表示, 英特爾最新推出的神經擬態計算晶片命名為 LOIHI . 首先不是馮·諾依曼結構——計算歸計算, 存儲歸存儲. 神經擬態計算晶片LOIHI 是將計算和存儲在一起, 會形成很多分布式的單元, 而且是非同步計算.
宋院長說道, 這個晶片直接受益於摩爾定律的推進. 在一個神經擬態晶片上可以放晶體管數量與他的容量, 功耗, 在未來的兩年到五年會繼續的提高它的密度, 降低它的功耗. 直接會導致這個晶片的腦容量增加.
從圖片上看, LOIHI晶片內有很多網格, 網格裡有很多小的塊, 英特爾稱為是一個核. 在LOIHI每一個單晶片包含128個核, 每一個核可以實現好多個神經元, 每個神經元可以跟其他的神經元產生互相連接. 宋院長解釋道, 我們知道人腦裡有800億神經元, 每個神經元又可以跟上萬個神經元進行連接. 我們其實是類比這種模式, 把學習的一些規則放入到裡面的每個神經元裡去.
除此之外, LOIHI晶片上的神經元裡面的很多參數都是可以即時被更新調整的, 在工作時可以修改自己, 自主學習. 而之前的所有的晶片都不具備這個能力, 都是在其他的工具上去訓練好的一個模型然後放到一個晶片裡, 這就固化了不會再改變.
最後, 宋院長透露, 今年年底LOIHI晶片就將從美國實驗室裡拿回中國做測試, 開放給一些合作的大學, 機構做相應的實驗.
對於未來, 宋院長 認為, 不管是傳統的, 還是深度學習, 神經擬態計算, 量子計算這些東西不是互斥的, 沒有人說量子計算成功了以後前面就不要, 也沒有說神經擬態計算成功了以後深度學習就不要, 它們是互相補充的, 大家都有各自適合的工作.
2.英特爾: 邊緣計算疊加人工智慧, 加速物聯網垂直行業變革;
(集微網/消息) '從我對整個技術趨勢判斷來看, 物聯網的發展有兩個非常重要點: 一個是邊緣計算, 另一個是人工智慧. 我們認為這兩方面相互之間的協同會推動整個物聯網技術今後快速的發展, 最終實現物聯網發展的三個階段, 從互聯到智能, 從智能到自治. ' 這是今年11月30日, 在第二屆邊緣計算產業峰會上, 英特爾中國區物聯網事業部首席技術官張宇對記者表達的觀點.
也是在去年的這個時候, 由華為, 英特爾, ARM 等在內的6家業內最頂尖企業或組織在北京成立了 '邊緣計算聯盟' . 據官方介紹, 曆經短短一年的發展現已擁有154家成員單位, 包括來自智能製造, 智慧城市, 能源電力和ICT行業的領軍企業, 以及相關領域研究院所和大專院校.
'邊緣計算' 顧名思義就是強調本地和終端側的計算能力. 其實更早之前, 產業界認為未來的技術都將在雲端進行, 終端側更多承擔採集與傳輸數據的功能. 不過, 最近兩年大家再次意識到, 終端側依然是需要足夠強和高效的計算才能實現真正的智能化.
也正是看到了一點, 華為, 英特爾, ARM 等業內領導者功能發起成立 '邊緣計算聯盟' . 各自根據分工分別分擔行業應用域, 數據域, 網路連結, 感測, 晶片, 工業製造. 這其中英特爾作為核心成員, 是其中唯一具備端到端的整體解決方案商在聯盟中的角色十分關鍵.
在此次峰會上, 英特爾展示了過去一年的主要成果. 其中, 最引人關注的產品之一是英特爾聯合瀋陽自動化研究所展示邊緣計算測試床——智能機器人. 據悉, 這台機器人目的是驗證基於深度學習的機器視覺方案在實際系統中的工作效果. 該系統由英特爾® 實感™ 技術實現3D 視頻採集, 基於英特爾至強平台完成物體的檢測與識別, 結果將控制機器人的手臂完成物體抓取的操作.
這個方案中可以看出, 目前英特爾已經將人工智慧技術運用到邊緣計算領域. 而邊緣計算+ 人工智慧也是本次大會討論的熱點.
在峰會主題演中, 英特爾中國區物聯網事業部首席技術官張宇博士專門就網路邊緣實現智能化做了講解. 他表示, 網路邊緣實現智能化是駕馭數據洪流的關鍵環節之一, 也是物聯網未來發展的重要趨勢. 而隨著人工智慧如火如荼的發展, 海量數據需要快速有效地分析和提取洞察, 這也大大加強了對於邊緣計算的需求.
在說道公司的優勢時, 張宇表示, 英特爾是可以提供了端到端的, 業界領先的人工智慧全棧解決方案, 包括: 涵蓋至強處理器, 至強融核處理器, 英特爾®Nervana™神經網路處理器和FPGA, 網路以及存儲技術等領先而完整的硬體平台, 以及多種軟體工具及函式館, 優化開源框架. 值得一提的是, 對於邊緣計算而言如何平衡功耗和計算力所面臨的一大挑戰, 憑藉Movidius領先的單瓦計算能力, 英特爾可以為業界提供低功耗, 高性能的邊緣計算解決方案.
相比PC 市場的統一化方案, 物聯網的形態千奇百怪, 而且涉及各行各業. 細分與垂直是才是解決問題的策略. 在英特爾看來, 邊緣計算與人工智慧技術也要根據不同行業的特點進行優化.
目前英特爾物聯網部門在中國關注的重點在安防和監控, 零售, 交通, 工業這四大領域. 根據不同行業特點, 英特爾也推出不同方案. 例如, 安防和監控領域海康, 大華等廠商都引入了英特爾的Movidius的產品, 可以在前端做即時的人臉檢測, 人流檢測.
張宇表示, 人工智慧是一個比較通用的技術, 但是真正用到垂直行業時, 每個垂直行業都有自己特定的需求, 因為使用場景不一樣, 需要檢測的物體特徵不一樣, 所以這裡就會有一些專用的演算法, 它們針對用戶場景專門進行相關優化. 而英特爾除了提供通用晶片外, 還在很多垂直行業領域和合作夥伴一起根據特定的垂直行業的需求開發一些新的技術.
從本屆邊緣計算產業峰會上看, 英特爾所提出邊緣計算疊加人工智慧已經成為產業界的一個共識, 通過亮相技術的結合, 將會為各種細分垂直行業提供真正有差異化價值的產品, 這也將加速物聯網智能時代的到來.
3.富比士: 英特爾評自有EyeQ5優於NVIDIA Xavier 恐有失公允;
英特爾(Intel)此前高價收購Mobileye, 顯示出積極搶進全球自駕車晶片市場的決心, 近日英特爾執行長Brian Krzanich也稱該公司由Mobileye開發的EyeQ5自駕車晶片性能效率, 比NVIDIA產品線高出2.4倍, 由此似乎顯示英特爾掌握超越NVIDIA自駕車晶片技術的優勢, 不過從英特爾EyeQ5產品規劃藍圖預計2020年才會開始生產, 但NVIDIA的Xavier自駕車晶片2018年就可望投入生產來看, 顯示兩者生產進程整整差了約兩年, 因此英特爾將其EyeQ5與NVIDIA Xavier視為同世代進行比較可能未盡公允, 或許NVIDIA這兩年時間還會再推出性能效率更優化新一代自駕車晶片也說不定. 根據富比士(Forbes)報導, EyeQ5是英特爾首款面向Level 4, Level 5的晶片產品, 預計2020年開始生產, 也意謂要到2022年才可能開始搭載於汽車中. EyeQ5在Mobileye被英特爾收購前便已推出, 有其原始規格設計, 在英特爾收購後微調了EyeQ5, 將EyeQ5性能提升1倍至每秒24兆次的運算(24 TOPS), 但功耗也增加1倍至10瓦, 功耗分別較EyeQ3的2.5瓦及預計2018年將開始生產EyeQ4的3瓦功耗多出4倍及3倍多, 英特爾並目標以屆時處於技術領先的7納米製程生產EyeQ5. 英特爾EyeQ5性能數據是基於產品類比所得出, 且較Mobileye原始版EyeQ5性能高出1倍, 這意謂英特爾需要讓EyeQ5性能翻倍, 才能達到先前預測的Level 5自駕技術需求, 且可能在最終版本系統單晶片(SoC)中採用兩顆EyeQ5晶片. 雖然英特爾執行長宣稱EyeQ5性能效率優於競爭對手, 從上述類比數據顯示EyeQ5性能應該不差, 不過EyeQ5畢竟是2020年才計劃開始生產的晶片, 距今還有3年多時間, 加上英特爾所比較的NVIDIA Xavier晶片如今已經送交製造(tape out), 將於2018年投入生產, 這等於是比EyeQ5預定投入生產時間早了整整兩年, 意謂NVIDIA Xavier等於是預計生產時程在2020年自駕車晶片的前一代產品線. 在此情況下, 將採用16納米製程的NVIDIA Xavier與預計采先進7納米製程生產的EyeQ5進行比較是有問題的, 可說英特爾太早論斷EyeQ5與NVIDIA自駕車晶片任何類型能源效率的孰優孰劣. 除此之外, 由於NVIDIA Xavier與英特爾EyeQ5都將成為更大自駕車平台設計的一部分, 因此若單比較誰的晶片效能較佳可能不具意義. 如Xavier為一整合式SoC, 能夠與其他Xavier SoC及獨立繪圖晶片(GPU)搭配, 組合設計成NVIDIA的Drive PX平台, 內建兩顆Xavier SoC及兩顆Volta GPU的Drive PX Pegasus即為一例. 此外, NVIDIA也是當前全球人工智慧(AI)解決方案領導級廠商, 特別是NVIDIA全新Volta架構與整合的張量核心, 這也為Xavier SoC發揮重要功效, 在Volta架構下, 也讓Xavier成為至今所宣布汽車應用的最高性能解決方案, 更別提NVIDIA架構支援所有訓練架構. 反觀目前仍不清楚採用英特爾EyeQ5晶片的平台, 是否會採用多晶片的設計配置, 同時搭載其他加速器, 或是將會支援哪款AI架構等. 不只NVIDIA, 英特爾EyeQ5在當前全球自駕車晶片市場仍面臨不少同樣搶進這塊市場的眾多競爭業者及其競爭產品, 包括高通所收購恩智浦(NXP)的BlueBox平台, 瑞薩(Renesas)的 '開放自駕車平台' (Open Autonomous Vehicle Platform), 西門子(Siemens)與Mentor的DRS360平台, 三星電子(Samsung Electronics)與Harman的自駕車平台, 以及大陸百度(Baidu)的阿波羅(Apollo)平台等. 值得注意的是, 全新自駕車晶片及平台要達到可正式出貨至汽車製造端, 至少需要花上兩年時間, 以此推估假設支援Level 4, Level 5的NVIDIA Xavier晶片確實於2018年投入生產, 意謂預計2020年問世的首波自駕車才可能成為首批搭載Xavier晶片的車款. DIGITIMES
4.Qorvo展示業界首款5G射頻前端模組, 加速產業5G過渡步伐;
集微網消息, 移動應用, 基礎設施與航空航天, 國防應用中 RF 解決方案的領先供應商Qorvo日前發布了業界首個Sub-6 GHz 5G射頻前端模組QM19000, 高度整合的高性能QM19000可實現高線性度, 超低延遲和極高吞吐量, 以滿足或超越未來5G應用的開發需求. 在近日於廣州舉行的2017中國移動全球合作上, Qorvo展示了基於該模組的5G終端原型產品.
5G時代將是萬物互連的時代, 是智慧網路的時代, 是連接未來的時代. 從5G標準化進程來看, 3GPP第一個5G版本Rel.15已經於今年12月份正式凍結, 也就是NSA (非獨立組網) 核心標準已經凍結. 這也意味著, 5G NR第一個版本第一階段協議已經完成, 相比原計劃提前半年, 業界廠商在5G布局上再次提速. 按照3GPP最新規劃, 5G的SA (獨立組網) 標準將於2018年6月完成凍結; 到2019年底, 完成完整版的Rel.16標準. 而從5G網路的部署來看, 到2019-2020年5G才會開始規模商用部署. 按照傳統的產業傳導進程, 終端一般要比網路滯後12-18個月左右推出. 有了規模部署的5G網路, 用戶的5G終端才會有更好的體驗.
Qorvo作為3GPP代表協助制定5G標準, 並且與全球領先的無線基礎設施製造商, 網路運營商, 晶片集供應商和智能手機製造商密切合作, 為5G發展之路奠定基礎. 目前Qorvo 5G頻段覆蓋範圍可以支援美國近期擴展的600MHz Band 71頻段, 在擴展基礎設施產品組合之後, 將成為目前唯一能支援6GHz以下頻段到39GHz所有5G通道頻段的供應商.
Qorvo QM19000優異的性能包括支援3.3-4.2 GHz寬頻工作, 24.5 dBm線性功率輸出, 高峰均比達9dB的CP-OFDM調製訊號, 支援QPSK, 16QAM, 64QAM調製, 最大4載波達400 MHz頻寬的載波聚合; 在64 QAM單載波100 MHz工作條件下支援2dB最大功率回退, 在64QAM 4載波聚合400 MHz工作條件下支援3dB最大功率回退; 支援2x2以及4x4多流傳輸方式. 即使在3.5mm x 6mm的小尺寸封裝下, QM19000整合高性能的寬頻濾波器也可以很好的解決共存幹擾問題.
在11月倫敦舉行的第20屆GTI產業峰會, 以及廣州舉行的2017中國移動全球合作夥伴大會上, Qorvo展示了基於QM19000的5G終端原型Demo.
5.iPhone PM IC大砍Dialog比重 後段封測訂單2019年恐搬風
蘋果(Apple)確立將自行設計電源管理IC策略, 供應商戴樂格(Dialog)股價聞風大跌, 且公司已經出面證實該消息. 而台系半導體後段相關業者透露, 2018年如矽品等承接蘋果所使用的Dialog PM IC封測訂單不變, 但是2019年供應體系變化浮現, 蘋果自行設計的PM IC轉向台積電投片後, 封測大單可能轉向日月光, 不過屆時日, 矽的整合可望更進一步, 整體而言對於台灣半導體供應鏈來說, 仍具有正面幫助. 熟悉半導體後段封測業者表示, 由於iPhone PM IC仰賴Dialog比重過高, 蘋果內部早就想要降低對於單一供應商的採購比重, 而消息一出也使得原本穩拿Dialog PM IC封測訂單的矽品一度震動, 不過, 中長期來看, 封測業者認為若蘋果自行設計PM IC並且在台積電投片, 後段封測仍是有機會找上日月光等台系業者, 未來日月光與矽品結合成新控股公司, 封測大單仍握於台廠手上. 熟悉封測業者透露, 2018年蘋果生產計劃大多底定, 也因此蘋果自行設計的電源管理IC估計要到2019年新機種才會導入, 而初步蘋果也不至於完全捨棄Dialog晶片, 但是確定將會大幅降低比重, 後段封測訂單轉移恐怕也難以避免. 熟悉半導體封測業者指出, 今年以通訊晶片為大宗的日月光, 矽品兩大封測業者, 礙於智能手機市場旺季遞延, 加上銷售力道還在緩步加溫階段, 營運上較無突出表現. 日月光因iPhone X出貨遞延, 營運走勢為逐季攀升, 而矽品客戶的兩岸IC設計業者主力客戶多為Android陣營, 面臨大陸智能手機內需市場飽和的情勢下, 營運表現也較為持平. 熟悉封測業者表示, 矽品2018年仍看好5G, AI, IoT等領域相關應用持續發酵, 主流通訊晶片則可以力守基本盤. 矽品11月合并營收約為新台幣71.37億元, 月減3.68%, 年減1.84%, 展望後市, 市場估計矽品第4季表現可能僅較第3季持平. 矽品累計今年前11月合并營收約764.77億元, 年減1.5%. 熟悉封測業者表示, 量少, 高獲利的利基產品包括NVIDIA, AMD之中, 高階繪圖處理器(GPU)晶片覆晶(Flip Chip), 2.5D先進封裝訂單持續穩健, 另外矽品2018年也持續接獲台系IC設計大廠之智能音響晶片, 遊戲機手把控制晶片封測訂單. 相關業者看好大陸, 南韓全力搶進5G通信世代, 基地台等基礎建設布建商機先行竄出, 有利於台系封測業者接單. 另外, 華為與旗下IC設計海思力拱智能手機AI加速晶片, 封裝大單由矽品拿下, 由於Mate 10聲勢浩大, 市場看好華為仍然能夠守住市場基本盤, 業績貢獻則在今年第3季進入高峰, 有機會逐步增溫. 展望2018年第1季, 封測業界人士認為, 矽品將詳實反應傳統淡季工作天數減少等影響, 由於整體智能手機市場趨於成熟, 矽品對於明年占封測產業大宗的通訊相關市況, 暫時抱持審慎態度. 矽品發言體系對於特定客戶與訂單狀況, 並不作公開評論. DIGITIMES