為何天璣1000只支援Sub-6,還讓聯發科底氣十足?官方揭5G背後戰略佈局
為何天璣1000只支援Sub-6,還讓聯發科底氣十足?官方揭5G背後戰略佈局

市調機構IDC在上一個月,「調升」了5G智慧型手機的出貨量,預估2020年全球手機出貨量將達1.9億部,晶片大廠激烈的5G之爭,無疑成為了活絡市場的「神助力」。

聯發科的第一款5G手機處理器「天璣1000」,在11月底剛剛發表,對比高通晚一週亮相的Snapdragon 865及Snapdragon 765,最大的差別,可聚焦在兩點:

1. 支援頻段:

面對全球兩大5G主要頻段,中低頻的Sub-6(6GHz以下)及高頻mmWave(毫米波), 天璣1000只支援Sub-6 ,高通則兩種都支援。

2. 運行方式:

天璣1000為已整合5G modem(數據機晶片)在其中的SoC(系統單晶片) ,高通S765也是SoC,但最旗艦的S865卻不是,而是處理器外掛modem X55協同運作。

讓外界好奇的是,在同一條5G路上,為何兩家大廠做出了截然不同的選擇?聯發科今(25)日也從產品策略上,針對這兩點詳細說明,透露了自家5G的戰略佈局。

和高通「一魚兩吃」不同,聯發科為何只專攻Sub-6?

「台灣電信業者競標的5G頻段,包含3.5GHz的Sub-6、28GHz的mmWave,用目前的總頻寬和標金估算一下, 業者願意投標在Sub-6的金額,是mmWave的413倍 ,」聯發科技無線通訊事業部總經理李宗霖說道。

當頻率越高,優勢是頻寬更大,連網的速度會更快,但劣勢則是波長短、穿透力弱,容易被外界阻擋。因此,若要充分發揮5G的特性,高頻的mmWave是最終的「必然走向」,但要大規模覆蓋,布建的基地台就得更多、更密集,所需成本很高。

然而,在2019~2020年,5G才正在起步,以初期布建來說,和4G頻率相近的Sub-6,對於電信商會是「更快」、「更省力」的選擇。

不只是台灣,聯發科再以全球電信商的進程,來證明Sub-6才是現在的主流: 根據GSA統計,全球已經有56個電信商開始提供5G服務,其中54個採用Sub-6、2個採用mmWave。

「Sub-6是兵家必爭之地,Sub-6也是電信業者的基本共識,這才是主流,」相比高通想mmWave和Sub-6「一次做齊」,李宗霖表示,聯發科則是給客戶「需要」的,如此一來也能降低技術難度,加快5G晶片量產時程,讓聯發科在5G之路上,成功趕上高通的腳程。

5G
Sub-6和mmWave是5G兩大主流頻段,但現在開發mmWave的電信商並不多。
圖/ OnePlus via YouTube

畢竟,mmWave作為一項「新技術」,想要正式穩定地商用,無論是對電信商、基礎設備商、晶片商,還是終端裝置廠商來說,仍有眾多困難需要克服。李宗霖解釋,mmWave最大問題是在天線,也就是射頻前端的部分,像是天線、功率放大器等零組件,要怎麼很好地整合在一起,這是最大的考量。

「我要澄清一下,Sub-6跟mmwave的技術,聯發科是同時在做的,只是在轉成產品的過程中,我們根據市場考量,選擇先做Sub-6,先專心把一件事情做好。」

聯發科透露,當mmWave未來逐漸普及後,聯發科也會推出mmWave的產品,預計2020年下半年開始量產,但究竟會以何種形式推出,官方並未多做說明。

SoC讓聯發科底氣十足,第二款5G產品天璣800明年第二季問世

談到第二點——5G SoC,也是聯發科和高通在5G旗艦產品上「諜對諜」時,自認為勝券在握的關鍵。

「如果你要問我,5G中有哪些例子,很適合採用分離式設計,而不適合SoC,老實說我還真想不到,」聯發科技執行副總經理暨財務長兼公司發言人顧大為,談起高通S865仍採用分離外掛式方案時,自信地說道。

聯發科 5g
聯發科趁著年終之際,分享5G的戰略佈局。
圖/ 唐子晴攝影

高通5G旗艦處理器S865,在正式發表前就備受矚目,但卻令人意外地沒有做成SoC。以高通先前的說法,雖然X55要整合進S865中並不是問題,但在效能和連接能力上,就無法達到完美,因此採用外掛式的方案,性價比才更高。

市場更猜測,面對目前全球5G進度不一、混亂的市場,S865採用外掛式方案,讓廠商在不同個市場,可以更有「彈性」,例如在5年內都沒有5G的國家,或許手機不用外掛支援5G的X55,而是外掛一張一張僅支援2G~4G的數據機晶片。

「毫無疑問,SoC一定比較好,但SoC也更難,要把AP(處理器晶片)和modem這麼大的系統,整合到單一晶片,工程確實非常浩大。」

SoC到底好在哪?李宗霖解釋,如果要採用分離式設計會有兩個缺點,一來是耗電高,因為兩張晶片大量資料,需要相互傳送;二來是所占用的手機設計空間變大,減少了電池可用空間,會讓手機功耗更大、甚至得設計得更厚。

MediaTek 5G SoC天璣800 (圖2).jpg
聯發科反覆強調,雖然「天璣1000」和高通S765都是5G SoC,但定位不同,業界拿兩者相比是錯誤的,並預告明年將推出5G新系列處理器——天璣800,才算是S765的對手。
圖/ 聯發科

談完SoC的「好處」後,聯發科強調,未來5G產品線都將以SoC為主,並預告繼自家定位「旗艦級」的天璣1000後,明年將推出「中高階」的天璣800,一樣將採用SoC設計、7nm製程,採用的終端裝置,將於明年第二季量產,並將在2020 CES上透露更多細節。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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