明明也擁有頂尖人才!蘇聯輸掉冷戰、落後美國,為何敗在半導體「抄襲」策略?
明明也擁有頂尖人才!蘇聯輸掉冷戰、落後美國,為何敗在半導體「抄襲」策略?

大約在赫魯雪夫宣布支持興建「蘇聯的矽谷」澤列諾格勒的同時,蘇聯學生伯里斯・馬林(Boris Malin)從賓州留學一年返國,行李內放了一台小裝置:德州儀器的SN-51,那是美國最早販售的積體電路之一。馬林是蘇聯半導體設備領域的頂尖專家,他認為自己是科學家,不是間諜。然而,負責蘇聯微電子的官員蕭金認為,SN-51是蘇聯必須不惜一切手段也要取得的設備。蕭金把馬林與一群工程師叫到他的辦公室,把晶片放在顯微鏡下,透過鏡頭凝視那塊晶片,並下令:「給我抄!完全照抄,不准有任何偏差,給你們三個月的時間。」

被指說直接抄襲國外的研究成果時,蘇聯的科學家感到很憤怒。他們對科學的理解,跟美國的化學家及物理學家一樣先進。據悉,去美國的蘇聯交換學生表示,他們從蕭克利的課堂上很少學到在莫斯科學不到的東西。事實上,蘇聯有世界上最頂尖的理論物理學家。2000年,基爾比終於因發明積體電路而榮獲諾貝爾物理學獎時(當時積體電路的共同發明者諾伊斯已過世),是與俄羅斯科學家艾費洛夫(Zhores Alferov)共同得獎。1960年代,艾費洛夫對半導體設備發光的方式,做了基礎的研究。1957年的人造衛星發射,1961年加加林的第一次太空飛行,以及1962年奧索金製作的積體電路,都是蘇聯正在變成科學強國的證據。連美國中情局也認為蘇聯的微電子業正迅速迎頭趕上。

然而,蕭金的抄襲策略有根本上的缺陷。

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圖/ G camp

半導體技術多限制,蘇聯難以完美複製

抄襲用在製造核武上是有效的,因為美國與蘇聯在整個冷戰時期只製造了數萬件的核武。然而,在美國,德州儀器與快捷已經在學習如何量產晶片了。擴大生產的關鍵在於可靠性,那是張忠謀與葛洛夫等美國晶片製造者在1960年代一直致力投入的挑戰。與蘇聯同業不同的是,他們可以借鑒其他製造先進光學、化學品、淨化材料、其他機械廠商的專業。萬一沒有幫得上忙的美商,快捷與德儀還可以求助德國、法國或英國,這三個國家都有先進的產業。

蘇聯可以大量生產煤炭與鋼鐵,但幾乎各種先進的製造都處於落後狀態。蘇聯在產量上取勝,但品質或純度上沒有優勢,偏偏品質與純度對量產晶片來說至關重要。 此外,西方的盟國透過出口管制協調委員會(COCOM),禁止向共產國家轉移包括半導體元件在內的許多先進技術。蘇聯人常透過設在中立的奧地利或瑞士的空殼公司,來繞過COCOM的限制,但這個途徑很難大規模地使用。因此,蘇聯的半導體廠通常不得不採用沒那麼精密的機器及沒那麼純淨的材料,因此生產出的可用晶片少了很多。

光靠間諜活動,只能為蕭金和他的工程師帶來有限的幫助。光是偷一塊晶片並無法說明它是怎麼製作的,就像偷一塊蛋糕也無法說明它是如何烘焙出來的。晶片的製程已經非常複雜。在史丹佛大學修蕭克利課程的外國交換學生,可能變成聰明的物理學家,但只有葛洛夫那樣的工程師,才知道某些化學物質需要以什麼溫度加熱,或光阻劑該曝光多久。晶片製程的每一步都涉及專業知識,那些知識很少在特定的公司以外分享。這種專業技術甚至往往不會寫下來。蘇聯間諜已經是間諜界的佼佼者,但即使派出最幹練的特務,也無法竊取到夠多半導體生產過程中所需的大量細節與知識。

此外,根據摩爾定律的速率,最新的科技日新月異。即使蘇聯人設法照抄一種設計,取得了材料與機器,並複製生產過程,那都需要時間。德儀與快捷每年都會推出新設計,上面的電晶體數量越來越多。到了1960年代中期,最早的積體電路已經不是什麼新聞,而是又大又耗電、沒什麼價值的東西。相較於幾乎所有的科技,半導體技術正飛速前進。電晶體的尺寸與耗電量都在縮小,一平方吋的矽片上可放入的運算力,約每兩年就增加一倍。科學界找不到發展那麼快的其他技術了,所以在半導體業竊取去年的設計,根本是毫無希望的策略。

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圖/ Infineon

抄襲策略沒奏效,反而落後對手美國

蘇聯的領導人始終無法明白,為什麼抄襲策略使他們落後。蘇聯整個半導體業的運作,就像一家國防承包商——祕密進行、由上而下、軍事系統導向,照著訂單供貨,幾乎沒有創意空間。蕭金部長的一名下屬回憶道,蕭金「嚴格控制」抄襲過程。打從一開始,抄襲就是蘇聯半導體業的內建運作模式。即使蘇聯全國上下都採用公制度量衡,一些晶片的製造機器為了更精準地抄襲美國的設計,還是改採英寸、而不是釐米。 正因為抄襲策略,蘇聯的電晶體技術從一開始就落後美國幾年,而且從未趕上。

澤列諾格勒外表可能看起來像陽光不那麼燦爛的矽谷,但那裡有蘇聯最好的科學家及偷來的機密。不過,美蘇兩國的半導體系統卻是天壤之別。矽谷的新創企業創辦人會跳槽,並在廠房裡累積實務經驗;蕭金則是從莫斯科的部長辦公桌發號施令。蘇聯人在職涯發展上追求的是在官僚體系內晉升,而不是設計新產品或尋找新市場。在過度關注軍事生產的國家中,民用商品向來是事後才想到的次要考量。

與此同時,這種抄襲心態也意味著,蘇聯半導體的創新路徑是由美國設定的。因此,蘇聯的半導體業雖然是該國最敏感、最神祕的產業之一,運作起來卻像一個經營不善的矽谷分部。在一個以美國晶片製造商為中心的全球化網絡中,澤列諾格勒只不過是的一個節點罷了。

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圖/ 天下雜誌出版

本文授權轉載自《晶片戰爭》,Chris Miller著,天下雜誌出版

責任編輯:蘇柔瑋

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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