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1.3D 감지 VCSEL 수요는 새로운 항공기 공급 업체 카드 전쟁의 도입을 크게 증가 시켰습니다.
가 있지만 설정 마이크로 네트워크 뉴스, 공급망 업체가 나온 애플 아이폰 X 판매는 컷 주문 인 기대에 미치지었지만 3D 감지 기술의 화재 아이폰 X는 애플이 3D 센싱 애플리케이션을 가져옵니다 2018에서 확장 명백한 사실이며, . 피할 수없는 추세가되고 동시에, 안드로이드 폰 캠프 공장은 또한 카드의 강력한 공급 업체의 새로운 라운드를 일으키는 주요 구성 요소의 VCSEL (수직 구멍 표면 발광 레이저) 용량 요구 사항이 증가하게 3D 감지 기술의 대규모 사용에 대한 후속 조치됩니다 전투.
3D 감지는 2018 년 2 분기 신제품 iPhone, Andrews 진영에 가능한 한 빨리 가져옵니다.
아이폰 X 수입 3D 감지 기술, 자사의 3D 센서 공급 업체 Finisar의 하나. 얼마 전, 애플은 자금 약 $ (390) 백만 3D 센서 공급 업체 Finisar의를 제공 할 것이라고 발표, 한 번 애플의 주가 Finisar의 소문이 업계는 이제 양측은 미래로 명확하게된다 주문 선불.
업계에 따르면 Finisar의 애플에 의해 자금을 빌려, 셔먼, 텍사스에 위치한 자사 공장의 변화는 2018 년 하반기가 VCSEL 새로운 용량을 공급 시작할 것으로 예상되면, VCSEL 거대한 생산 능력 후 애플의 이해는 더욱 긍정적 인 TrueDepth 카메라가 더 많은 수입에 기여 멀티 아이폰 제품 라인 또는 아이폰 2 센서 어레이의 뒷면 부분을 추가뿐만 아니라 얼굴 인식을 수행 할 수 있고, 또한, 사용자는 주변 환경 애플 VCSEL에 의해 증강 현실 (AR) 기술 레이아웃을 강화하고자하는 스캔 할 레이아웃.
공급망에있는 공급 업체는 2018 년 가을에 애플이 새로운 아이폰 기기에 안면 인식 기능을 도입했을뿐만 아니라 미국의 3D 감지 공급망 체인 Luntun이 2017 년에 처음으로 각광을 받았다고 전했다. , 하이 엔드 대형 iPad는 또한 3 차원 감지 기술을 사용하여 AR의 추가 기능을 확장하므로 Apple은 새로운 기기를 사용하기 시작한 후 2018 년 하반기에 부품 공급을 원활하게하기 위해 두 번째 공급 업체를 구축해야합니다.
그것은 더 많은 아이폰 새로운 기계와 하이 엔드 ipad에 Findingar 동종 요법 카드가 성공할 것입니다 3D 감지 기술 덕분이다, 그것은 예측할 수있다, 양산 VCSEL에서 Finisar, 3D 감지 열풍의 새로운 물결을 활용합니다 기차.
공급망 벤더에 따르면, 애플은 3D 센싱 안면 인식의 이점을 계속 확장하고 있지만, 안드로이드 캠프 브랜드 핸드셋 제조사들은 화웨이, 오포, 생생한, 삼성 및 기타 휴대 전화 제조 업체들이 잡으로 과속, 고객의 브랜드에 도달 인증 구성 요소 제조 업체의 최근 배달은 5 ~ 10에 도달, 2018 년 2 분기에 가장 빠른 것으로 예상된다 신제품을 보러 올 것이다. VCSEL 시장은 2022 년까지 31 억 2000 만 달러에 달할 것이며 연평균 복합 성장률은 17.3 %에 달할 것이다.
공급 사슬 제조자는 카드 전투를 시작하고, VCSEL 시장 수요는 활 상했다
현재 3D 응용 프로그램을 감지하는 것은 애플이 VCSEL 생산 능력의 핵심 요소를 제어하고자하면서, 스마트 폰 시장의 관심의 새로운 초점이 있지만, 20 년 이상 기술 개발 및 시장의 응용 프로그램과 함께. 광통신 및 광 트랜시버 시장에서 사용하고있다 발발 열었다 원래 레이저 광 부품 제조업체, 갈륨 비소 싸움에 주조뿐만 아니라, 에피 택 식물도 열망 동일한 MOCVD 머신의 LED를 사용뿐만 아니라.
이것은 3D 다운 스트림 패키징 모듈 공장 Lumentum, Finisar의 이외에 기술을 감지하는 것으로 이해된다,-Ⅵ Ⅱ 프린스턴 옵트로닉스 칠각형 등 여전히있는 IQE 큰, 다른 새로운 크리스탈 전력 외에 상향 공급 체인 회사 반면 왕 지에, 유니버설, Vertilite는 또한 시장의 파이를 납치 할 수있는 기회를 기다리고있다.
물론, Qualcomm과 하이 맥스는 또한 3D 센싱 시장에 도착하기 위해 함께 작동, 안드로이드 진영으로 예상된다, 기장, OPPO 안드로이드 및 3D 감지 기술을 사용하는 다른 휴대 전화 제조 업체 하이 맥스를 기반으로 퀄컴과 기술 솔루션입니다 포함, 최대 규모의 단일 휴대 전화 고객을 잡고 .
마지막 VCSEL은 주로 꾸준한 성장에 광섬유 통신 및 데이터 전송 애플리케이션, 공급망 업체에 사용하지만, 대부분은 작은 미국의 비즈니스 모델을 가지고 있기 때문에, 지난 20 년 동안 시장 통계, VCSEL의 총량 최종 다양한 시장에 판매한다는 공급 체인 업체 2016 년 매출은 아이폰 X의 출시 후 2017 년 표면 광 레이저의 광 트랜시버에 30 개 이상의 백만 조각을 적용하면서 약 1 억, 소비자 전자 제품의 VCSEL 규모 출하량은 원래 광학 통신 시장을 넘어 갔다으로 예상된다 스마트 폰용 VCSEL은 2019 년까지 2 억 4 천만 개에 달할 예정이며 광 통신 애플리케이션 수요의 거의 5 배에 달한다.
장기적으로 같은 특히 데이터 센터에서 사용되는 클라우드 컴퓨팅, VCSEL 거대한 시장의 성장 잠재력, 자동차 나이트 비전, 자동 조종 장치 및 다른 지역과 같은 물리적 네트워킹 및 응용 프로그램 개발 동향에 대한 응답으로 최근 널리 보급 될 것입니다, 중국은 적극적으로 갈륨 비소의 육성 그리고 통신 구성 요소 산업은 또한 VCSEL 전장을 가속화 할 것이며, 산업 경쟁은 더욱 치열해질 것입니다.
공급 체인 업체들이 가전 제품의 급속한 발전이 전면에 올 것이다 업스트림 공급 체인과 협력하여 2018 년 VCSEL 산업과 같은 파괴적인 변화, 브랜드 휴대 전화 공장을 가져가 있다고 생각하지만, 애플은 레이아웃 알고리즘 기술과 무선 주파수 VCSEL에 대한 특허권을 가지고 있습니다 의도적으로 의심에서 특허 침해를 피하기 정확성과 비용 효과를 감지 3D를 개선하는 방법을 산업의 파이, 생산 능력의 확장보다는 아마 더 중요한 요소를 먹고.
기계 학습 성장은 엄청난데, FPGA와 ASIC 칩은 새로운 주력이 될 것으로 예상됩니다.
설정 마이크로 그리드 포괄적 인 보고서는 초기 2016 년, 기계 학습은 신용 카드를 감지, 여전히 과학 실험으로 간주되지만, 널리 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 자연 언어 처리, 생체 인식, 검색 엔진, 의료 진단에 사용하기 시작했다 사기, 주식 시장 분석, 음성 및 필기 인식 응용 프로그램, 전략 게임 로봇. 올해, 기계 학습이 짧은 시간은 빠르게 널리 예상보다 성장.
딜로이트 글로벌 최신 예측 보고서. 비교 2017, 기계 학습 및 프로젝트의 구현의 배포 배가 될 것이며, 2020 년 다시 두 배로 2018, 중간 규모의 기업이 업계에서 기계 학습 응용 프로그램을 더욱 강조 될 것이라고 지적 배.
현재 풍부한 'AI 칩'이 새로운 용어는 GPU, CPU, FPGA를 포함하여 더 많은 유형을 시작했다가, ASIC는, TPU는 광학 플로우 칩. 딜로이트에 따르면 2018 년, GPU와 CPU는 여전히 기계 학습 분야 것으로 예측 20 만 FPGA의 기계 학습 작업을위한 수요 아마 약 50 만 주류 칩 시장 수요 GPU, 및 ASIC 칩 수요는 약 10 만명이다.
그것은 딜로이트이 2018 년 말까지 예상 상기 주목할 만하다, FPGA 및 ASIC 칩 학습 시스템 칩을 가속 데이터 센터의 25 % 이상이. 가시, FPGA는 ASIC의 상승은 기계 학습 분야에서 달성 할 것으로 예상된다.
실제로 FPGA 및 ASIC 칩 가속기의 초기 채택 자 중 일부는 주로 기계 학습 추론 업무에 사용했지만 곧 FPGA 및 ASIC 칩은 모듈 교육에도 사용할 수있게됩니다 놀이
2016 년에 전세계 FPGA 칩 판매량이 40 억 달러를 돌파했습니다. 그리고 2017 년 초에 "차세대 딥 뉴럴 네트워크 가속화에서 FPGA가 GPU를 능가 할 수 있습니까?"라고 연구진은 FPGA 속도와 컴퓨팅 성능은 GPU보다 훨씬 강력 할 수 있습니다.
애저 클라우드 서비스에서 AWS 및 Microsoft (마이크로 소프트)의 아마존 (아마존)과 같은 존재에서, FPGA 기술을 도입 한, 국내 알리바바는 클라우드 애플리케이션 플랫폼을 가속화 장점 제온 - FPGA를 취할 인텔 (인텔)를 발표, 인텔을 최근에 반복 데이터 센터 클라우드 플랫폼 FPGA를 통해 조절 될 수 있음을 강조 기계 학습, 데이터 암호화 및 다른 오디오 - 비주얼 작업의 효율성을 향상시킨다.
또한, ASIC는 하나의 작업 칩을 수행 할 수 있지만, 그러나 ASIC 칩 제조업체가 많은. 2017 년 전체 산업의 약 $ (15) 억.의 총 수익은 구글과 다른 업체는 기계 학습에 사용 ASIC 것으로보고, TensorFlow 기계 학습 소프트웨어를 기반으로 한 칩도 출시되었습니다.
Deloitte는 CPU와 GPU의 결합이 기계 학습의 성장에 크게 기여했으며 다양한 FPGA 및 ASIC 솔루션의 미래가 처리 속도, 효율성 및 비용 절감에 충분한 영향을 미칠 수 있다고 믿는다면 기계 응용 프로그램이 다시 한 번 폭발적인 발전을 알게됩니다.
3. 2018 주류 IT 트렌드 : IoT 플랫폼
2018 년의 선도적 인 기업 IT 전략은 Internet of Things (IoT) 플랫폼 및 기타 분야의 채택이 될 것입니다 ...
전체 지분을 소유 한 히타치의 자회사 인 히타치 Vantara 글로벌 기술 책임자 휴 버트 요시다, 최고 기술 책임자 (CTO) 및 아시아 태평양 지역 러셀 Skingsley하여 아시아 태평양 지역의 주요 비즈니스 및 기술 동향이 공동으로 제안 된 2018 년에 출판, 회사는 2018 가지의 지배적 인 기업의 IT 전략이 될 것으로 기대 ( IoT) 플랫폼 및 기타 분야에서 요시다와 Skingsley는 2018 년 아시아 태평양 지역의 기술 개발에 다음 10 가지 동향을 제안합니다.
1. IT는 IoT 솔루션을 지원하기 위해 IoT 플랫폼을 사용할 것입니다.
만약 IoT 솔루션은 신속하게 거의 모든 산업과 시장을위한 중요한 전략이되고, 기업의 디지털 전환을 촉진하는 중요한 통찰력을 제공 할 것입니다. IT는 특정 비즈니스 요구 사항에 초점을 맞춘 사업 운영과 긴밀하게 협력하고 만약 IoT 프로젝트의 범위를 정의해야합니다.
요시다는 "비즈니스 및 권리 인프라와 올바른 디지털 시뮬레이션 및 실제 운영 및 프로세스의 적은 깊이 이해하고, 적절한의 IoT 플랫폼과 서비스를 진정으로 가치의 IoT 솔루션을 구축, 그래서 선택하기 어려울 경우 공급 업체는 매우 중요합니다. "
Skingsley는 추가 : "기업이 단순화하기 위해 개방적이고 탄력적의 IoT 플랫폼의 통합을 추구해야하며, 기술을 지원하는 확장 성을 제공하기 위해"파운드리 "(파운드리)이며, 여기서 다양한 산업 분야의 설립은 쉽게 기업을 도와 신속하게 설계, 건설, 테스트 및 배포. "
2. 객체 저장 지능형
올해 디지털 전환을 시작할 때 직면 한 첫 번째 문제는 일반적으로 검색 및 사용 비용이 많이 드는 사일로에 저장된 데이터에 액세스 할 수있는 기능이었으며 특정 목적을 위해 작성되었으므로 공유 할 수 없습니다. 이들 중 상당수는 비즈니스 프로세스 또는 담당자의 변경으로 인해 더 이상 사용되지 않는 중복, 구형 또는 데이터를 포함합니다.
Skingsley는 "데이터 과학자는 데이터를 얻기 위해 분석에서 통찰력을 얻는 과정은 지루한 데이터 수집 및 데이터 준비의 80 %가 윤리 호수는 매우 매력적인 일라고 우리에게 이야기하지만, 우리가 직접 데이터를하지 않는 시스템 데이터에 주입 할 수 없습니다. 제대로 청소, 서식 및 메타 데이터 색인 또는 라벨, 호수는 콘텐츠 인식 데이터, 데이터 늪의 다른 최종 형태가 있습니다. "
객체 저장소는 많은 양의 구조화되지 않은 데이터를 저장할 수 있지만 메타 데이터 관리 및 검색 기능을 제공하지만 상황 인식이 부족합니다. 객체 저장소는 이제 "지능적"이며 여러 구조화 및 비 구조화 된 소프트웨어에 대한 검색 및 읽기가 가능합니다 데이터 저장소의 내용은 정리, 서식 지정 및 색인화를 위해 분석 및 분석됩니다.
Skingsley는 "히타치 컨텐츠 지능, 워크 플로우에 사일로 및 데이터로부터 데이터를 검색 할 수 있습니다 다양한 방법으로 콘텐츠 Intelligence 사용자가 직원, 제어 및 문서 관의 보안을 볼 수 있도록 민감한 내용이 만들 수있는 권한을 부여 할 수 있습니다 처리 될 수있다. . 내용 지능이 캡처 된 모든 데이터를 구성 자동으로 IT 환경 표준과 일치하는 프로세스 엔터프라이즈 검색, 액세스 및 이기종 데이터 사일로와 다른 위치에서 다중 구조화 된 데이터의 수집을 통해 설립 될 수 있으며, 등급 및 확장 분류. "
3. 분석 및 인공 지능
2018, 분석 및 인공 지능 (AI)가 충분히있는 기업 투자의 실제 수익을 얻을 수 있습니다, 성장 될 것이다. IDC는 두 배 이상 2017 년 말까지, 포츈 대기업의 3 분의 1은, 정보 제품의 매출 성장이 더 클 것이라고 지적 나머지 제품 및 서비스 포트폴리오
Skingsley는 "AI는 히타치가 AI와 인간의 협력은 펜타 DataIntegration 같은 소셜 도구를 통해 상당한 이익을 가져올 것이라고 생각하면서, 우리의 목표는 데이터를 투영하는 것입니다, 아마존 알렉사 애플 시리와 같은 주류 소비자 제품이되었다. 과학 데이터와 프로세스의 대중화, 개발자 및 엔지니어의 다양한 더 쉽게 접근 할 기계 지능 (기계 학습 및 AI의) 그래서. "
펜타 기계 이러한 방향으로 앞으로 이동, R, 파이썬과 다른 언어를 통합하고 MLlib 및 기타 기계 학습 기술을 스파크 학습. Lumada (히타치의 IoT 플랫폼) 유연한 입력 및 출력과 온라인 표준화를 제공, 확장 자동 구성 및 관리 자원을 촉진하기 위해 만약 IoT 기계 학습, 그리고 파이썬, R 및 Java 지원 기계 학습과 호환됩니다.
4. 비디오 분석을보다 광범위하게 사용하십시오.
비디오 내용 분석은 공공의 안전이 아닌 다른 분야에서 더 큰 통찰력, 효율성과 생산성을 가져 오는 "제 3의 눈 '이 될 것입니다. 자동으로 검색 및 다른 정보와 결합 여잔 결정의 (휴대 전화와 소셜 미디어 등의 정보를 GPS) 시간, 공간, 알고리즘은 다양한 산업 소매, 의료, 자동차, 제조, 교육, 엔터테인먼트로 관계 이벤트에 적용됩니다.
소매는, 움직임 패턴과 고객의 체류 시간의 비디오 분석을 사용 "하여 제품의 위치를 극대화 : 요시다 비디오는 행동 분석 및 상황 인식의 다른 형태 (3D 액션 자율 로봇 탐색을위한) 자기 모바일 독특한 기능을 제공 할 수 있다고 믿고 매출. 비디오 분석은 차폐 및 초 고해상도 비디오 향상 기술 멀리 사용의 용이성, 투자 수익 (ROI) 등의 노이즈 제거, 손떨림 보정을 필요로하는, 좋은 비디오 입력에 의존하고 실행 가능한 분석, 영상 분석 잠재력을 생성합니다. "
5. 기업 애자 전체 확장
디지털 전환은 효율성과 협업에 초점을 맞추어 더 빠르고 관련성 높은 비즈니스 성과를 창출하고 점점 더 많은 정보 기업이 서버, 네트워크, 스토리지, 데이터베이스, 가상화 등에서 IT를 사용하여 민첩한 접근 방식을 채택하고 있습니다. 전통적인 섬이 있고 이제는 클라우드 관리자가 변경 알림을 전달하여 비즈니스 결과를 전달합니다 실제로 많은 사람들은 IT가 비즈니스보다는 IT에 더 집중하고 있다고 생각합니다.
Skingsley는 "데이터 센터는 데이터의 섬을 축소하는 공유 데이터 저장소를 구축하는 기술을 사용하지만 다른 기능은 여전히 전반적인 비즈니스 목표 이제 다기능 팀을 반복 빠른 질주의 2 ~ 4 주를 사용하기보다는, 자신의 목표에 초점을 맞추고있다하더라도. IT가 관련 비즈니스 성과에 집중하고 효율성을 높이도록 도와주십시오. "
"민첩한 작은 교차 기능 팀이 명확한 방향과 전략 단기적를 반복 할 수있는 유연한 방법을 제공합니다 : CIO 르네 McKaskle의지도 아래 지난 2 년은 민첩한 방법의 히타치 Vantara 매우 성공적으로 사용 요시다는 말했다 디지털 전환을 촉진 스프린트는 전체의 일관성, 효과적인 의사 소통을 확인하고 해결하는 문제에 집중하고 공통의 비즈니스 목표를 달성 할 수 있습니다. "그는 또한 2018 년 더 많은 기업이 애자일 소프트웨어 개발 및 개발 운영 팀에 의존하고있을 것이라는 점을 지적, 민첩한 방법은 기업 전체에 적용됩니다.
6. 데이터 관리 2.0
2018, 데이터 거버넌스 조직은 새로운 인프라를 구축해야하며, 새로운 도전에 직면하게 될 것이다. 가장 큰 문제는 EU 시민의 개인 정보를보다 효과적으로 관리 할 수 있습니다 것입니다 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)에서 사업이다. 그러나이 규정은 또한 것이다 사업 비용을 증가시키고 지난해 유럽 연합 (EU)의 4 %에 해당하는 벌금 $ 2,175 만 달러, 총 연간 글로벌 매출까지 직면 할 수 GDPR을 위반 수집과 관련된 개인 데이터의 저장의 위험을 증가.
Skingsley는 "과거에는 데이터 관리가 데이터 및 메타 데이터 처리를 기반으로했으며, 이제는 새로운 데이터 관리가 데이터 컨텍스트를 고려해야합니다. 사용자가 잊을 수있는 권리를 행사할 경우 회사는 개인 데이터를 찾아 삭제하고 관련 증거를 제공해야합니다 GDPR 규칙은 72 시간 내에 비준수 통보를 요구하며, 이는 또한 조직에 매우 짧은 반응 시간을 제공하며, 데이터가 여러 응용 프로그램 사일로에 분산되어 있고 모바일 또는 클라우드에 저장된 데이터를 처리 할 수없는 경우 그렇게 할 수 없습니다. 따라서 2018 년에는 데이터 거버넌스 아키텍처가 업데이트되어 콘텐츠 인텔리전스 도구에 통합되어야합니다. "
7. 다음 단계로의 가상화를위한 컨테이너 기술
컨테이너 가상화는 최신 가상화 기술이며 2018 년까지 널리 수용 될 예정입니다. 차세대 가상 컴퓨터 (VM)에는 전체 장치를 추상화 한 운영 체제 (OS)가 포함되어 있으므로 컨테이너에는 필요한 응용 프로그램과 응용 프로그램 만 포함됩니다 모든 종속성.
Yoshida는 다음과 같이 덧붙입니다. "컨테이너의 경량 기능은 각 컨테이너에 전용 OS가 필요 없어 비용을 줄이고 개방형 구성을 사용하여 여러 플랫폼에서 실행하고 응용 프로그램을 독립적으로 실행할 수 있으므로 보안이 향상됩니다. 응용 프로그램을 마이크로 서비스로 작성하고 컨테이너에서 실행하여 민첩성, 규모 및 안정성을 향상시킬 수 있습니다.
오늘의 민첩성과 효율성. 우리는 용기와 마이크로 서비스, 펜타 작업 노드에서의 IoT 플랫폼 Lumada를 건설 한 주요 시장에 대한 경쟁력을 수 있도록 기업, 새로운 응용 프로그램의 컨테이너 전송 및 개발을 사용하는 히타치 내용 인텔리전스 및 히타치 인프라 관리자 관리 소프트웨어가 제공 컨테이너에게 모든 혜택을 전송합니다. 스토리지를 가상 스토리지 플랫폼 (VSP) 가상 운영 체제 (SVOS)에 대한이 또한 용기에 저장 VSP 구성을 유지 플러그 - 공간 - 우리가 내년이 많은 스토리지 공급 업체가 될 것입니다 이러한 추세를 따르고 있는지 기대합니다. "
8. 블록 사슬 프로젝트 도래
Blockchain이 2018 년의 주요 초점 일 것이라고 Yoshida는 두 가지 이유가 있다고 믿습니다. 첫째, 초 인플레이션을 겪고있는 국가들에 대해 cryptocurrencies의 사용이 안정적인 통화로 점차적으로 받아 들여지고 있습니다. 일본과 싱가포르도 , 은행이 운영하고 2018 년까지 당국이 관리하는 종 종별 화폐를 창출 할 것입니다. 소비자는 P2P 지불, 전자 상거래 및 송금에이 통화를 사용하여 많은 은행이 암호화 된 통화 계좌의 필수 관리를 설정하기 위해 블록 체인을 사용할 수 있습니다 능력
두 번째는 블록 체인이 내부 규제 기능, 고객 문서 및 규제 관련 서류와 같은 루틴에 대해 금융 부문에서 점차적으로 사용되고 있으며 2018 년까지 원장을 통한 은행 간 이전을 확대 할 것으로 예상됩니다. 다른 산업 의료, 정부, 식품 안전 및 위조 상품에 대한 현명한 계약 및 신원 확인 서비스로 프로토 타입을 보게됩니다.
9. 생체 인증 시대가 도래하고 있습니다.
오늘날 점점 더 많은 소비자가 2,018 생체 인증 Skingsley의 경향을 촉진하는 비밀번호가 원하는 것은 말했다 :. "사실, 대부분의 사람들은 중요한 계정 해커가 알고있는 고려에 액세스하려면 동일한 암호를 사용 그들은 암호를 알아 그래서 일단 조금, 당신은 성공적으로 다른 계정을 금 할 수 있습니다. 회사의 대표도, 심지어 이중 인증과 함께, 우리의 정체성 암호, ATM 카드, PIN 코드가 금이 될 수 있다는 것을 깨닫게.
"스마트 폰 제공 업체와 금융 회사는이 문제를 해결하기 위해 실제 사용자를 대표하는 생체 인식을 사용하기 시작했지만 올바른 생체 인식을 선택하는 것이 중요합니다. 부러진 경우 유사하지는 않습니다. 지문은 우리가 접촉 물체에 남아 있기 때문에. 같은 PIN이나 암호 재설정을 수, 해커 지문 및 재사용을 훔칠 수 상상하기 쉽다. 히타치 맥 기술은 생활에 의해, 손가락 정맥 경우에만 적외선 추천 정맥 패턴을 캡쳐 할 때만 손가락을 볼 수있어 위조를 최대한 방지 할 수 있습니다. "
가치 사상을 만드는 10
전통적인 비즈니스 사고는 생산자가 제품과 서비스의 선택을 통해 소유주의 가치를 결정한다는 전제에서 시작됩니다. 소비자는 일반적으로 시장 조사에서의 상담을 통해 솔루션과 가치 창출 과정에 수동적으로 관여합니다. 요시다는 2018 년 그것은 생산자 중심의 가치 창출과 함께 가치 창출에 대한 생각으로 변화하는 방법이 될 것입니다.
요시다는 "생산자와 소비자가 더 이상 디지털 세계 디지털 세계에서 살아 남기 위해 가치 창출의 전통적인 방법으로 계속 변화 문제 덮여 많은 지역, 산업 지역을 촬영할 수 점차적으로 생산자 할 수없는 경계를 흐리게 할 수 있습니다. 소비를위한 솔루션을 개발하는 데 수년간 청사진을 세울 수는 없으며, 소비자와 제작자가 공동 창업자로서 가치 창출에 적극 동참해야합니다. "
히타치는 공동 창작이 고객 및 생태계 참가자와 협력하여 비즈니스 이해 관계자, 고객 및 지역 사회 전체에 새로운 가치를 창출하고 혁신 할 수있는 프로세스로보고 있으며, 많은 고객과 함께 계속해서 공동 창조 접근 방법을 개발하고 개발하고 있습니다 그것은 2018 년에 더 대중화 될 것입니다