距離10公尺遠都能接收指令，德州儀器推新晶片搶吃智慧音箱大餅|數位時代 BusinessNext

距離10公尺遠都能接收指令，德州儀器推新晶片搶吃智慧音箱大餅

智慧音箱全球市場2020年將上看1.7億台出貨量，聽到客戶對於收音上的需求，德州儀器推出全新晶片，不僅希望解決客戶痛點，也想搭上這波語音熱潮搶市。

對症下藥，TI推出全新晶片解決智慧音箱痛點

音訊產品行銷工程師Abhi Muppiri表示，因為聽到許多客戶的反應，表示智慧音箱的發展在「正確接收音源」這點遇到瓶頸，因此這顆全新ADC晶片，就是為了讓終端裝置不僅能清楚接收到指令的音源、更要突破室內空間的限制，能在距離裝置10公尺遠的地方，都能清楚接收訊息。目前已有採用ADC晶片的產品問世，但無法透露是哪個品牌。

以智慧音箱為例，要有良好的表現主要取決於接收音源的狀況、反應的速度以及演算的能力等一連串反應而定。德州儀器在這一連串的反應中，主要扮演的是「反應速度」這一環，協助智慧音箱進行類比、數位訊號的轉換。

在開放空間中的各種聲音廣義來說都屬於類比訊號，但機器並不了解，因此需要一個可以協助翻譯類比訊號成為數位訊號的「翻譯機」，而ADC晶片的功能之一就是扮演這個角色。

根據德州儀器的表示，ADC擁有業界在數位、類比音訊的轉換上最短時間的表現，約是163奈秒（Nanosecond、1/10億秒），這表示經由外界接收類比音訊後，透過ADC轉成數位訊號的時間只要163奈秒，終端裝置能更快速地接收指令並進行反應，提升使用者的體驗。

智慧家庭情境複雜，強調遠距收音不受障礙物影響

此外，Abhi也解釋為何智慧音箱需要ADC晶片協助接收遠距音源。過去終端裝置在強化接收音源距離的解決方法，可以透過麥克風陣列來協助，當有越多的麥克風陣列就有機會能收到越遠的音源，但這並不等同於音源的品質。

目前德州儀器有針對車用、專業音訊等推出的晶片，在吵雜環境裡接收音源的表現上跟這個ADC其實差不多的。也就是說，當汽車在充滿外在環境音、引擎聲以及內部音樂播放的情況下，或是智慧音箱在電視、人聲及音樂聲的環境下，都能清楚辨識與接收下達指令的聲音並執行指令動作。

但是ADC最大的不同點在於，車用或專業音訊的使用情境空間都是比較小的範圍，然而居家空間可能會更大、且不確定因素會更多，因此ADC特別針對這個問題進行解決，讓採用ADC的終端裝置可以接受10公尺以外的音源都沒有問題。Abhi強調，市場上一般溝通的單位都是「呎」，ADC可接收的距離不僅是以「公尺」為準，表現上也是別人的4倍遠之多。

明年智慧音箱將顯著成長

對於德儀來亞洲推廣此解決方案，但亞洲客廳居家空間都比歐美迷你，還需要這樣的技術嗎？Abhi表示，亞洲的客廳空間雖較小、但ADC特色是聲音傳遞技術並不受建築物干擾，因此當使用者在房間要下達指令給在客廳的智慧音箱時，只要「聲音夠大」、且距離在可接收範圍內，可以穿透牆面等障礙物，所以在亞洲居家空間仍有其發揮的作用。

對於接下來開啟智慧家庭的大門究竟會是音箱還是電視、或另有其人？Abhi表示，目前晶片的應用場景包括音響、電視跟冰箱等，但他也看見有影像技術的客戶正在積極布局這塊智慧家庭的市場，明年智慧音箱的表現將有顯著的成長。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。