提前發表!聯發科5G單晶片「大翻盤」年底量產,斥資上億研發基地曝光
提前發表!聯發科5G單晶片「大翻盤」年底量產,斥資上億研發基地曝光

「這個晶片,是我們從2G時代開始累積的階段性成績。」聯發科技董事長蔡明介一手拿著自家內部編號「MT6885」的第一個5G SoC(系統單晶片),一手比著象徵著5G的「5」,滿臉笑意地面對媒體鏡頭。

正是這一個5G SoC,讓聯發科先前被外資看衰,被指「動作太慢」將無力加入明年中國5G換機戰;也是這一個5G SoC,超出預期提前量產時程,讓聯發科近期局面大翻盤,成功躍升5G晶片領先地位、追上高通的腳步。

成功加快量產時程,聯發科5G地位大躍進

明年,5G將從「助跑」進入到「正式賽道」。市調機構IDC預估,2020年5G智慧型手機出貨量將成長至1.235億支,占整體出貨量8.9%,但要5G手機要真正走向成熟,「心臟」晶片無疑是關鍵。

今年推出的5G手機,都還只能採用「支援5G的晶片外掛5G數據機」的過渡方案,像是「高通Snapdragon 855+X50」、「華為Kirin980+Balong5000」;但下一步,必定得走向整合5G數據機在內的5G SoC。

而在這場賽局中,變化總來的比計畫更快。

回顧市場概況,早在今年2月的世界行動通訊大會MWC上,跑最快的高通宣布自家5G SoC將在今年第二季送樣給客戶,2020年上半年就有採用的裝置推出。但這「第一」並沒有持續太久。

到了9月的德國柏林消費性電子展IFA上,華為和三星都分別發表了自家5G SoC,華為的「Kirin990 5G」由自家手機Mate 30率先採用,而三星的「Exynos 980」則將和vivo合作,於明年初推出搭載的裝置。

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華為日前在德國發表了Mate 30系列手機,搭載自家第一個5G SoC Kirin990 5G。
圖/ 華為

反觀聯發科,早在今年5月的Computex上,就宣告將發表業界第一款5G SoC,內部編號為MT6885的晶片,原定將於2020年第一季量產,但當時卻不被外資看好,認為聯發科將趕不上明年中國爆發的5G換機潮,市場要被對手瓜分。

本月初,事態翻盤,摩根士丹利證券半導體產業分析師詹家鴻推翻原先說法,判定聯發科進程超乎預期,MT6885將提前到今年12月就可大量生產,預估明年上半年,聯發科可以攻下三成的中國5G手機市占率。

「對5G明年看法,我們還是比較正向樂觀,明年在大陸需求就有1億以上的需求量,」聯發科財務長顧大為透露,聯發科5G SoC已經在今年第三季送樣給客戶,明年第一季就有客戶會採用並推出量產裝置。

「我們會在12月公開更多資訊,整體來說進度非常順利,」顧大為一番話,再次掃走日前傳言陰霾,強調聯發科對5G的信心。

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這款具有轉折意義聯發科5G SoC日前首次亮相,聯發科日前也表示,第二款較平價的5G SoC也將於明年上半年推出。
圖/ 聯發科

然而,高通日前宣布,未來Snapdragon 6、7、8三系列新品都是5G SoC,最先推出的將是Snapdragon 7系列。

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圖/ 數位時代

屏蔽室實驗室,模擬5G數萬種使用情境

勢頭正旺,聯發科也順勢出擊,在上個月正式啟用斥資50億在竹科打造的「無線通訊研發大樓」,這也是在台灣第10棟辦公大樓,並罕見地邀請媒體參觀。

包括手機通訊、上網、射頻、WIFI在內,「無線通訊」相關技術都歸這棟大樓所管,當然包含現在最重要的5G,就連一間5坪不到、小小的5G實驗室,都得耗費上億元打造。

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該大樓佔地1.26公傾,建築物涵蓋地下三樓及地上十樓,座落在竹科A、B大樓的對面。
圖/ 聯發科

以「手機晶片」為主營的聯發科,在樓內共設有30間電磁波屏蔽室,為的是在晶片送樣,營運商、手機廠商進行各種複雜的驗證測試前,聯發科得先自己先「模擬」,做好萬無一失的測試;而光是一間可以屏蔽外在訊號的空房間,造價也得要100萬台幣。

「在這個小房間裡,我們得模擬在不同國家、不同狀況下的環境,」現場工作人員說道,關鍵是在這層層疊加的機器上,透過工程師寫編碼,來模擬在不同國家基地台、情境等狀況。

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在一間電磁波屏蔽室中,通常會有兩個模擬的機架。
圖/ 聯發科
無線通訊研發大樓 5G.jpg
共計有30間電磁波屏蔽室,測試項目不同。
圖/ 聯發科

根據現場工作人員透露,單單一張晶片,聯發科就得測試6~9個月,因為各國支援頻段不同,當一張晶片支援的頻段越多,測試的時間就越久,其中模擬的環境相當複雜,光是模擬的環境就有好幾萬個,像是在高速奔馳的地鐵裡、收訊不良的地下室、山區⋯⋯

「你單單看到這一台,就已經花了上億元,」而這些屏蔽室,有的是為4G測試、有的則是5G,各不相同。

蔡明介:天天都在看併購機會

「針對5G,我們七成的研發人才都在這裡,」蔡明介說道。

走在5G晶片研發這條賽道上,聯發科已經投入數千名人力、斥資超過1,000億台幣,即便研發團隊囊括歐洲、印度、美國、新加坡,但台灣仍是「大本營」,超過七成的關鍵人才還是以台灣為主。

「以我們現在的規模,一年營業額將近2,000多億台幣,在成長的過程靠自己當然是一條路,但是還滿累的。」

蔡明介回憶,聯發科22年一路走來,無論是獲得技術也罷、人才也好,投資併購一直都壯大自己的關鍵方式。被問起是否未來也會併購5G相關公司增強競爭力?他雖表示併購不僅限於5G,但仍不排除任何可能。

「我們天天都在看,always on!」蔡明介笑著表示。

責任編輯:蕭閔云

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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