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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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