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1.联发科促成全球首发版3GPP 5G NR标准正式完成;
集微网消息, 3GPP技术规范组 (TSG) 无线接入网络 (RAN) 全体会员大会今日在葡萄牙里斯本召开. 联发科技与全球科技及电信领导企业共同发表声明, 宣布首发版5G 新空口( NR, New Radio) 标准制定完成. 这是5G标准化过程中的关键里程碑, 将为全球移动通讯产业搭好舞台, 促成各国在2019年初即能大规模展开5G网络的试营运与后续商业部署. 联发科技资深副总经理暨技术长 (CTO) 周渔君博士指出: '3GPP首发版5G标准完成是一个关键的里程碑, 是实现5G商业化目标非常重要的一步. 联发科技作为5G标准制定的主要贡献者之一, 未来还会持续努力推动5G标准演进. 随着标准制定的稳步推进, 我们的焦点将开始转向提供商用的解决方案, 促使5G在应用面上彻底发挥潜力. ' 在里斯本与会的业界代表, 除联发科技之外, 另包括AT&T, 英国电信集团(BT), 中国移动(China Mobile), 德国电信(Deutsche Telekom), 爱立信(Ericsson), 富士通(Fujitsu), 华为(Huawei), 英特尔, 韩国电信(Korea Telecom), 乐金电子(LG Electronics), NEC, NOKIA, NTT DOCOMO, Orange, 高通技术公司, 三星, 索尼移动通讯(Sony Mobile Communications), Sprint, 意大利电信(TIM), 西班牙电信(Telefonica), T-Mobile USA, Verizon, Vodafone, 中兴通讯(ZTE)等企业. 3GPP标准制定组织的会员由全球移动通讯业领导厂商组成. 全体会员曾于今年2月27日于巴塞罗那举行的MWC大会中宣布, 将全力支持5G NR加快标准化时程. 在这项宣布之后, 3GPP大会于3月9日在克罗地亚的杜布罗夫尼克(Dubrovnik)召开, 各方同意加快标准制定的时程, 并将第一版的标准纳入到3GPP Release 15的规范中. 联发科技近年持续扩大对5G新技术研发与技术标准制定工作的投入, 并陆续在相关组织获选重要席位, 包括3GPP工作组副主席, 标准与技术项目报告人(Rapporteur), GTI 5G Sub-6GHz项目负责人, 台湾资通产业标准协会主席等职务. 此次与全球电信及科技领导厂商合作完成5G关键里程碑, 将能让各界以符合成本效益的方式全面发展5G NR, 进而大幅提升3GPP系统的功能, 并开拓垂直市场商机.
2.NXP打响2018年MCU芯片涨价第一枪;
据报道, 近日, 欧洲半导体巨头NXP公司对其代理商发出了涨价通知. 通知称, 将从2018年第一季度开始对NXP旗下MCU(微控制器), 数字化网络, 汽车微控制器等主要产品上调价格. 涨价幅度在5%—10%不等, 这标志着半导体巨头打响了2018年MUC芯片涨价的第一枪. 目前其他同行暂处于观望中, 不过有分析称, ST意法半导体有可能跟进调涨. 据媒体报道, 由于汽车电子及物联网市场对MCU需求十分强劲, 导致MCU供应短缺, 价格持续暴涨. 相关股中, 关注中颖电子(300327-CN), 东软载波(300183-CN).
来源: 证券时报
3.Tesla宣布投入AI芯片研发 NVIDIA将严阵以待;
Tesla执行长Elon Musk在2017年的神经资讯处理系统大会(NIPS)上表示, Tesla正积极从软件, 硬件双方面着手发展人工智能技术, 并透露Tesla已投入客制化人工智能芯片的研发. 如果Musk能如其所愿, 很有可能会对NVIDIA的市场地位造成不小威胁. 根据The Motley Fool网站报导, NVIDIA抢先一步进入人工智能市场而占得了先机. NVIDIA擅长的GPU平行处理技术, 正好适用于人工智能系统的训练. NVIDIA的资料中心营收因此在两年内成长了600%, 公司整体营收也获得双倍成长. 然而Tesla发展人工智能的企图心, 或许不会让NVIDIA称心如意太久. Tesla于2016年延揽到前苹果(Apple)与超微(AMD)芯片工程师Jim Keller. Keller在为苹果, 超微效力时, 便是负责客制化芯片的研发. Musk表示, Keller为Tesla打造的客制化芯片, 将会是全世界最棒的人工智能专用硬件. 另一方面, 超微也不断试图提升本身在人工智能领域的竞争力. 稍早前曾传出Tesla已与超微联手发展人工智能芯片, 但这个消息尚未取得双方证实. 无论如何, 这些厂商都不希望NVIDIA继续坐享先行者的优势. Alphabet旗下Google是人工智能发展的先驱之一. 2016年发表的TPU (Tensor Processing Unit)已在Google资料中心启用超过一年. 此外, Google也是NVIDIA GPU的长期客户之一. 2017年初, Google推出了能同时执行训练与推论(inference)的第二代TPU. 以往Google TPU只能从事人工智能的推论, 因此演算法的训练都需依赖NVIDIA GPU. 第二代TPU推出后, Google或许能就此摆脱NVIDIA GPU的影响. 英特尔(Intel)则是从两条战线投入这场人工智能战役. 英特尔首先耗资167亿美元买下Altera, 取得了FPGA技术, 另外又在2016年花费约4亿美元收购新创公司Nervana, 开发人工智能专用的ASIC芯片. Nervana试图从GPU上移除人工智能应用不需用到的元件, 并宣称如此将能让GPU的运算能力提升至目前的10倍. 人工智能领域的发展目前还在起步阶段. NVIDIA虽然掌握了ㄧ些优势, 但这并不代表GPU将可一直独占鳌头. Tesla正在研发中的人工智能芯片, 也只是NVIDIA所将面对的众多挑战者之一. DIGITIMES
4.索尼计划为机器人和自动驾驶汽车开发传感器技术;
TechWeb报道12月21日消息, 据国外媒体报道, 索尼公司准备报告今年以来有史以来最高的利润, 因为在消费电子产品多年亏损的情况下, 图像传感器销售势头强劲, 并希望在竞争加剧的情况下开发用于机器人和自动驾驶汽车的技术.
这个结果将标志着这家大型企业集团的重大转机, 一度以其Walkman音乐播放器等消费类产品引领世界潮流而闻名, 现在又重新开发了图像传感器和游戏产品.
索尼预计, 截至3月份的营业利润将达到630亿日元 (56亿美元) , 与去年同期相比增长一倍以上, 预计芯片部门 (大部分由图像传感器业务组成) 成为集团最大的增长动力.
高管们认为, 影像传感器的技术突破和公司思想的转变是成功的关键. 这个突破, 创造了一个传感器, 捕捉更多的光线, 以产生更清晰的图像, 与消费者可更好的在社交媒体上分享照片的需求飙升相吻合.
涉及到重新配置传感器布局和称为背面照明的突破使得索尼能够抓住近一半的图像传感器市场.
但随着三星和OmniVision Technologies等竞争对手加大了对游戏的开发力度, 并且正在开发用于机器人和自动驾驶汽车的新型传感器技术, 该公司已经在加速传感器竞争.
投资者表示, 索尼仍然有技术优势, 需要时间让其他人复制.
IHS Markit驻东京的高级首席分析师Kun Soo Lee表示: '索尼一直在努力领先, 但在一两年内就可能面临转折. '
他们正在开发传感器技术, 可以快速测量距离或检测, 预计将用于自动驾驶, 工厂自动化和机器人技术.
例如, '飞行时代' 传感器通过测量光从物体反射所需的时间来计算距离, 并且可以用于无人机或机器人手势和物体识别.
芯片业务主管Shimizu表示: '显然, 我们目前依赖智能手机市场. 市场从单镜头转向双镜头相机对我们是有好处的, 但这种情况能持续多久? 因为市场出货量只增长了1%或2%. '
5.新型量子计算机首个基本元件问世 运算速度更快
据物理学家组织网近日报道, 瑞典和奥地利物理学家携手, 研制出了单量子比特里德伯(Rydberg)门, 这是新型量子计算机——囚禁里德伯离子量子计算机的首个基本元件. 最新研究证明了建造这种量子计算机的可行性, 其有潜力克服目前的量子计算方法面临的扩展问题.
目前, 量子计算机面临的最大问题之一是, 如何增加每个逻辑门中发生纠缠的量子比特的数量, 这对于开发出实用的量子计算设备至关重要. 升级之所以困难, 部分原因在于囚禁离子的系统内常用的多量子比特逻辑门, 会随着量子比特数量的增加而遭遇 '频谱拥挤' 问题. 然而, 囚禁里德伯离子的系统不受频谱拥挤问题的影响, 这就表明, 以囚禁的里德伯离子作为量子比特而研制的量子计算机, 或许能成为升级能力更强的量子计算机.
研究人员在最新一期《物理评论快报》上发表论文称, 他们建造出了首个单量子比特里德伯门. 为了做到这一点, 需要造出单个离子的里德伯相干激发. 他们首先以囚禁于陷阱中的一个锶离子开始, 接着使用激光将离子从低量子态激发到第一激发态, 再将其激发到更高能的里德伯态.
实验的关键之处在于, 里德伯态采用相干方式获得, 这对于建造多量子比特里德伯门至关重要. 研究人员将相干的里德伯激发与量子操控方法相结合, 展示了单量子比特里德伯门. 他们估计, 可将这一单量子比特系统扩展到两个量子比特的系统, 未来还可以添加更多量子比特.
除了潜在的升级优势, 基于囚禁的里德伯离子而研制的量子计算机还拥有其他优势, 包括能更好地控制量子比特, 门运算速度更快等, 他们将进一步研究这些可能性.
研究负责人杰拉德·希金斯表示: '接下来, 我们将测量两个里德伯离子之间强烈的相互作用, 并让其发生纠缠, 囚禁的里德伯离子有潜力生成非常大的纠缠态. ' 科技日报