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1.聯發科促成全球首發版3GPP 5G NR標準正式完成;
集微網消息, 3GPP技術規範組 (TSG) 無線接入網路 (RAN) 全體會員大會今日在葡萄牙裡斯本召開. 聯發科技與全球科技及電信領導企業共同發表聲明, 宣布首發版5G 新空口( NR, New Radio) 標準制定完成. 這是5G標準化過程中的關鍵裡程碑, 將為全球移動通訊產業搭好舞台, 促成各國在2019年初即能大規模展開5G網路的試營運與後續商業部署. 聯發科技資深副總經理暨技術長 (CTO) 周漁君博士指出: '3GPP首發版5G標準完成是一個關鍵的裡程碑, 是實現5G商業化目標非常重要的一步. 聯發科技作為5G標準制定的主要貢獻者之一, 未來還會持續努力推動5G標準演化. 隨著標準制定的穩步推進, 我們的焦點將開始轉向提供商用的解決方案, 促使5G在應用面上徹底發揮潛力. ' 在裡斯本與會的業界代表, 除聯發科技之外, 另包括AT&T, 英國電信集團(BT), 中國移動(China Mobile), 德國電信(Deutsche Telekom), 愛立信(Ericsson), 富士通(Fujitsu), 華為(Huawei), 英特爾, 韓國電信(Korea Telecom), 樂金電子(LG Electronics), NEC, NOKIA, NTT DOCOMO, Orange, 高通技術公司, 三星, 索尼移動通訊(Sony Mobile Communications), Sprint, 意大利電信(TIM), 西班牙電信(Telefonica), T-Mobile USA, Verizon, Vodafone, 中興通訊(ZTE)等企業. 3GPP標準制定組織的會員由全球移動通訊業領導廠商組成. 全體會員曾於今年2月27日於巴塞羅那舉行的MWC大會中宣布, 將全力支援5G NR加快標準化時程. 在這項宣布之後, 3GPP大會於3月9日在克羅地亞的杜布羅夫尼克(Dubrovnik)召開, 各方同意加快標準制定的時程, 並將第一版的標準納入到3GPP Release 15的規範中. 聯發科技近年持續擴大對5G新技術研發與技術標準制定工作的投入, 並陸續在相關組織獲選重要席位, 包括3GPP工作組副主席, 標準與技術項目報告人(Rapporteur), GTI 5G Sub-6GHz項目負責人, 台灣資通產業標準協會主席等職務. 此次與全球電信及科技領導廠商合作完成5G關鍵裡程碑, 將能讓各界以符合成本效益的方式全面發展5G NR, 進而大幅提升3GPP系統的功能, 並開拓垂直市場商機.
2.NXP打響2018年MCU晶片漲價第一槍;
據報道, 近日, 歐洲半導體巨頭NXP公司對其代理商發出了漲價通知. 通知稱, 將從2018年第一季度開始對NXP旗下MCU(微控制器), 數字化網路, 汽車微控制器等主要產品上調價格. 漲價幅度在5%—10%不等, 這標誌著半導體巨頭打響了2018年MUC晶片漲價的第一槍. 目前其他同行暫處於觀望中, 不過有分析稱, ST意法半導體有可能跟進調漲. 據媒體報道, 由於汽車電子及物聯網市場對MCU需求十分強勁, 導致MCU供應短缺, 價格持續暴漲. 相關股中, 關注中穎電子(300327-CN), 東軟載波(300183-CN).
來源: 證券時報
3.Tesla宣布投入AI晶片研發 NVIDIA將嚴陣以待;
Tesla執行長Elon Musk在2017年的神經資訊處理系統大會(NIPS)上表示, Tesla正積極從軟體, 硬體雙方面著手發展人工智慧技術, 並透露Tesla已投入客制化人工智慧晶片的研發. 如果Musk能如其所願, 很有可能會對NVIDIA的市場地位造成不小威脅. 根據The Motley Fool網站報導, NVIDIA搶先一步進入人工智慧市場而佔得了先機. NVIDIA擅長的GPU平行處理技術, 正好適用於人工智慧系統的訓練. NVIDIA的資料中心營收因此在兩年內成長了600%, 公司整體營收也獲得雙倍成長. 然而Tesla發展人工智慧的企圖心, 或許不會讓NVIDIA稱心如意太久. Tesla於2016年延攬到前蘋果(Apple)與超微(AMD)晶片工程師Jim Keller. Keller在為蘋果, 超微效力時, 便是負責客制化晶片的研發. Musk表示, Keller為Tesla打造的客制化晶片, 將會是全世界最棒的人工智慧專用硬體. 另一方面, 超微也不斷試圖提升本身在人工智慧領域的競爭力. 稍早前曾傳出Tesla已與超微聯手發展人工智慧晶片, 但這個消息尚未取得雙方證實. 無論如何, 這些廠商都不希望NVIDIA繼續坐享先行者的優勢. Alphabet旗下Google是人工智慧發展的先驅之一. 2016年發表的TPU (Tensor Processing Unit)已在Google資料中心啟用超過一年. 此外, Google也是NVIDIA GPU的長期客戶之一. 2017年初, Google推出了能同時執行訓練與推論(inference)的第二代TPU. 以往Google TPU只能從事人工智慧的推論, 因此演演算法的訓練都需依賴NVIDIA GPU. 第二代TPU推出後, Google或許能就此擺脫NVIDIA GPU的影響. 英特爾(Intel)則是從兩條戰線投入這場人工智慧戰役. 英特爾首先耗資167億美元買下Altera, 取得了FPGA技術, 另外又在2016年花費約4億美元收購新創公司Nervana, 開發人工智慧專用的ASIC晶片. Nervana試圖從GPU上移除人工智慧應用不需用到的元件, 並宣稱如此將能讓GPU的運算能力提升至目前的10倍. 人工智慧領域的發展目前還在起步階段. NVIDIA雖然掌握了ㄧ些優勢, 但這並不代表GPU將可一直獨佔鰲頭. Tesla正在研發中的人工智慧晶片, 也只是NVIDIA所將面對的眾多挑戰者之一. DIGITIMES
4.索尼計劃為機器人和自動駕駛汽車開發感測器技術;
TechWeb報道12月21日消息, 據國外媒體報道, 索尼公司準備報告今年以來有史以來最高的利潤, 因為在消費電子產品多年虧損的情況下, 映像感測器銷售勢頭強勁, 並希望在競爭加劇的情況下開發用於機器人和自動駕駛汽車的技術.
這個結果將標誌著這家大型企業集團的重大轉機, 一度以其Walkman音樂播放器等消費類產品引領世界潮流而聞名, 現在又重新開發了映像感測器和遊戲產品.
索尼預計, 截至3月份的營業利潤將達到630億日元 (56億美元) , 與去年同期相比增長一倍以上, 預計晶片部門 (大部分由映像感測器業務組成) 成為集團最大的增長動力.
高管們認為, 影像感測器的技術突破和公司思想的轉變是成功的關鍵. 這個突破, 創造了一個感測器, 捕捉更多的光線, 以產生更清晰的映像, 與消費者可更好的在社交媒體上分享照片的需求飆升相吻合.
涉及到重新配置感測器布局和稱為背面照明的突破使得索尼能夠抓住近一半的映像感測器市場.
但隨著三星和OmniVision Technologies等競爭對手加大了對遊戲的開發力度, 並且正在開發用於機器人和自動駕駛汽車的新型感測器技術, 該公司已經在加速感測器競爭.
投資者表示, 索尼仍然有技術優勢, 需要時間讓其他人複製.
IHS Markit駐東京的高級首席分析師Kun Soo Lee表示: '索尼一直在努力領先, 但在一兩年內就可能面臨轉折. '
他們正在開發感測器技術, 可以快速測量距離或檢測, 預計將用於自動駕駛, 工廠自動化和機器人技術.
例如, '飛行時代' 感測器通過測量光從物體反射所需的時間來計算距離, 並且可以用於無人機或機器人手勢和物體識別.
晶片業務主管Shimizu表示: '顯然, 我們目前依賴智能手機市場. 市場從單鏡頭轉向雙鏡頭相機對我們是有好處的, 但這種情況能持續多久? 因為市場出貨量只增長了1%或2%. '
5.新型量子計算機首個基本元件問世 運算速度更快
據物理學家組織網近日報道, 瑞典和奧地利物理學家攜手, 研製出了單量子比特裡德伯(Rydberg)門, 這是新型量子計算機——囚禁裡德伯離子量子計算機的首個基本元件. 最新研究證明了建造這種量子計算機的可行性, 其有潛力克服目前的量子計算方法面臨的擴展問題.
目前, 量子計算機面臨的最大問題之一是, 如何增加每個邏輯門中發生糾纏的量子比特的數量, 這對於開發出實用的量子計算設備至關重要. 升級之所以困難, 部分原因在於囚禁離子的系統內常用的多量子比特邏輯門, 會隨著量子比特數量的增加而遭遇 '頻譜擁擠' 問題. 然而, 囚禁裡德伯離子的系統不受頻譜擁擠問題的影響, 這就表明, 以囚禁的裡德伯離子作為量子比特而研製的量子計算機, 或許能成為升級能力更強的量子計算機.
研究人員在最新一期《物理評論快報》上發表論文稱, 他們建造出了首個單量子比特裡德伯門. 為了做到這一點, 需要造出單個離子的裡德伯相干激發. 他們首先以囚禁於陷阱中的一個鍶離子開始, 接著使用雷射將離子從低量子態激發到第一激發態, 再將其激發到更高能的裡德伯態.
實驗的關鍵之處在於, 裡德伯態採用相干方式獲得, 這對於建造多量子比特裡德伯門至關重要. 研究人員將相干的裡德伯激發與量子操控方法相結合, 展示了單量子比特裡德伯門. 他們估計, 可將這一單量子比特系統擴展到兩個量子比特的系統, 未來還可以添加更多量子比特.
除了潛在的升級優勢, 基於囚禁的裡德伯離子而研製的量子計算機還擁有其他優勢, 包括能更好地控制量子比特, 門運算速度更快等, 他們將進一步研究這些可能性.
研究負責人傑拉德·希金斯表示: '接下來, 我們將測量兩個裡德伯離子之間強烈的相互作用, 並讓其發生糾纏, 囚禁的裡德伯離子有潛力生成非常大的糾纏態. ' 科技日報