5G時代營收要多3倍!FPGA晶片大廠賽靈思,如何用一款軟體平台抓住市場?
5G時代營收要多3倍!FPGA晶片大廠賽靈思,如何用一款軟體平台抓住市場?

「Vitis這一個產品,是我們花了5年、投入上千名人力打造的,」賽靈思(Xilinx)資料中心產品部執行副總裁暨總經理薩利爾·拉吉(Salil Raje)在舞台上說道。

這一間半導體大廠,在34年前發表全球第一款FPGA(現場可程式化邏輯閘陣列晶片),自此奠定了在全球FPGA的地位;然而,在這34年間,賽靈思也一步步從硬體開發,走向了軟體開發。

小百科:什麼是FPGA?
FPGA是一種可以反覆編輯電路模式的晶片,包含許多可以客製化的邏輯模組,在晶片出貨被使用後,工程師也可以透過改寫程式代碼,來重新編輯電路結構,可因應物聯網、人工智慧、5G、自駕車等技術快速發展,需要不斷汰換更新的規範標準及演算法,從而降低業主成本、讓晶片的CP值更高。

在上週於北京落幕的2019賽靈思開發者大會(XDF)亞洲站上,賽靈思準備給台下2,000名觀眾最大的「重頭戲」,不是新的FPGA晶片、也不是硬體開發平台,反而是一套通用開發軟體——Vitis。

賽靈思強打的FPGA,雖然可以透過軟體代碼來重新編程電路設計,但門檻卻很高,沒有硬體架構思維跟專業知識的人很難勝任,當新應用百花齊放,技術越發複雜,還是追不上業界需要的開發速度,但 Vitis則是讓工程師跟編程人員,可以透過自己熟悉的架構和框架,更快更簡易地開發、調配硬體架構

賽靈思  Xilinx
在今年10月,賽靈思已經宣布推出統一軟體平台Vitis,透過不同的軟體層層堆疊,而在今年的北京開發者大會上,正式開放給亞洲開發者使用,其中針對AI(人工智慧)和ML(機器學習)而生的Vitis AI也同步開發下載。
圖/ 唐子晴攝影

從「FPGA」開始,再到2018年推出業界第一款不僅能重新編程硬體,也能隨時針對軟體進行修改的多核心異質運算平台「ACAP」,如今「Vitis」也跟著問世,可見,「高度靈活性」就是賽靈思在白熱化的晶片戰局上不變的方向。

5G時代營收成長3倍?關鍵在這一顆RFSoC

然而,晶片大廠下一塊兵家必爭之地——5G,無疑也成為此次大會的焦點。

「我們預測在5G時代,賽靈思有線與無線產品部的收入,會是4G時代的3~4倍,」讓賽靈思有線與無線產品部執行副總裁暨總經理利恩·麥登(Liam Madden)接受媒體訪問如此自信的關鍵,是賽靈思「實際」切入5G的第一步——RFSoC(射頻系統單晶片),是他們今年第一款真正因5G而生的產品。

過去,賽靈思的Zynq UltraScale+RFSoC射頻產品線,支援的是中、低頻段;而今年則推出可以完整支援5G主要頻段Sub 6(6GHz以下)的第三代產品,並已在下半年問世。

賽靈思  Xilinx
在賽靈思的攤位上,也展示了自家的RFSoC,其中也包含了FPGA,因為需要大量運算,上方被風扇罩住散熱。
圖/ 唐子晴攝影

「在5G時代,基站的數量跟4G相比,至少會成長50%,」5G將由Sub 6和毫米波(mmWave)一起運行,但毫米波波長短、容易被阻擋,未來基站需要更密集地布建,若單純以「數量」來看,是利恩認為賽靈思因5G獲利的第一點。

然而,第二個讓他們信心滿滿的原因,則是5G複雜的射頻收發方式,導致所需要的天線從4G時的4根,劇增至64根,因此對晶片的要求也會更高;再者,過去賽靈思已經和不少基礎設備廠商合作,利恩表示這樣的關係將會延續到5G。

賽靈思在5G之路上面向的客戶,多半不是消費性裝置,而是基礎設備廠商,雖然利恩並未公開具體客戶有哪些,但他表示「大家熟悉的5G基礎設備OEM廠商,都是我們的合作夥伴」。

支援Sub 6後,那毫米波呢?

即便自家對毫米波還沒有太多著墨,中國又是Sub 6的「主場」,賽靈思也不忘提及毫米波的重要性。

「毫米波明年在中國可能也會開始出現,能夠提供更大的頻寬,但其中一個缺點是通訊距離比較短,只有500公尺左右。」

賽靈思  Xilinx
在5G時代,不同的應用場景需要的頻段各不相同,賽靈思想讓射頻收發能更靈活,也降低基礎建設的難。
圖/ 唐子晴攝影

值得注意的是,賽靈思表示,新一代的RFSoC也提供毫米波的「延伸介面」,畢竟目前毫米波在全球仍是「小眾」,但未來逐漸普及後,賽靈思也一定會支援。畢竟,在5G標準仍還在制定規範下,賽靈思可靈活調控的設計成為最大優勢,也是廠商降低布建成本的方式之一。

延伸閱讀:
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責任編輯:陳映璇

關鍵字: #5G
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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