台灣能源轉型進行式ing..... 【綠能科技聯合研發計畫】再生能源點亮創能、儲能應用大未來(05/18/2021 天下雜誌)
文: 台灣經濟研究院
創能技術開發著重提升綠色能源能量與降低成本
創能領域前瞻綠能技術開發配合發揮臺灣太陽光電與離岸風力等再生能源特色,透過提升電池模組效率趨動太陽光電成本下降,以及利用智慧平台系統助於離岸風場海事工程量測與運維,降低風場運維成本,以提升產業競爭力。
開發高效率、低成本、超輕量之太陽能電池技術
提升太陽能電池效率已刻不容緩,成功大學陳引幹教授團隊運用原子層沉積技術,沉積不同氧化物材料膜層於堆疊型太陽能電池中,以優化各膜層厚度、品質與材料純度等,進一步提升太陽能電池品質。中央大學許晉瑋教授與劉正毓教授團隊以軟性三五族太陽能電池收集室外光源,提供智慧模組(溫度感測器與藍芽)足夠電能回送電子訊號,朝向智慧模組「自我維持」前進。
在降低成本方面,大葉大學黃俊杰教授團隊利用非真空設備取代電漿輔助化學氣相沉積(PECVD)、用原子層沉積設備(ALD)以及銅漿料取代銀漿料達成低成本射極鈍化及背電極(PERC)太陽能電池開發。成功大學張桂豪副研究員與李文熙教授團隊創新製程置換太陽能鋁電極,以低成本空氣燒結銅電極應用於高效率雙面太陽能電池,將有效降低太陽能電池成本支出,增加產業獲利能力。
隨著太陽光電產能市場逐漸飽和,相關企業轉型尋求高效率與超輕量太陽能模組,以無人機應用為例,臺灣大學藍崇文教授團隊替無人機縫製出可以吸收太陽光轉成電力的衣裝,賦予偵查、通訊等任務。臺灣大學林清富教授團隊開發適合於固定翼無人機之輕量太陽能模組的大面積(30x150 cm2)太陽光模擬器,於宜蘭大學城南校區建置可供太陽能無人機測試起降與飛行場域。
兼具發電及產氫之仿生創能技術
氫能源為一種乾淨、能量密度高、環保零汙染、應用廣泛與取得容易的新能源,仿生電池即是透過模仿植物光合作用,為既能製氫又能發電的多功能太陽能系統。清華大學嚴大任教授團隊開發氫氣光電催化的催化劑由鉑金轉換為更具有普及性且兼具效能的材料,透過電漿子結構來強化二硫化鉬與日光光場交互作用,增加光能轉化為氫能的效率。中央大學王冠文教授團隊則建置高效穩定低成本之雙效產氫產電系統,利用其太陽能轉換再生電力進行光電催化分解水產氫並儲存,達到能源永續發展之概念。
智慧平台系統助於離岸風場海事工程量測與運維
面對臺灣附近海域高溫、高濕、多颱風與地震頻繁的特有地理環境,以及海上嚴苛條件,成功大學林大惠教授團隊開發離岸觀測塔風向定向系統,可降低量測成本、提高觀測準確性與量測效率,有助於離岸風場開發之海事工程量測。臺灣大學蔡進發教授團隊著重開發離岸風場運維大數據智慧平台,提供數據及開發各種量測技術,達到風機早期診治、早期預防功效,以期降低運維成本。
儲能技術開發著重高效能、高安全、具經濟性以支持各種儲能應用
隨著電力系統快速發展,電力儲存設備的布建應隨之增加其靈活度,以確保間歇性再生能源的儲存整合,促進電力供應端和儲存之間高效率的轉換。而儲能領域當中,又以先進二次電池與先進氫能為基礎核心發展項目。
開發高能量與高安全之固態電池技術
為進一步提升儲能電池安全與效率,全固態鋰電池已經成為研發主流。研究方向多針對電池正極、負極、以及電解質創新材料與設計,進一步提升能量密度需求與提高電池系統的總體能量。
正極材料方面,大同大學林正裕教授團隊開發具可量產層狀富鋰錳基正極材料合成技術,同時透過離子摻雜技術穩定其正極材料之晶體結構、改善材料的離子導電度,進而提升其電池穩定性及電容量。
負極材料方面,清華大學杜正恭教授團隊採用太陽能板製成切削的廢料矽,將此進行高值化做成鋰電池的負極材料,並用交聯反應開發矽負極黏結劑,以共沉澱法、自身氧化還原法進行正極材料開發參雜改質,提升鋰離子電池的循環壽命和快速充放電的能力。交通大學陳智教授團隊利用電鍍雙晶銅箔作為矽基負極材料的基板,配合富鎳層狀氧化物正極構成鋰電池,提升鋰電池的整體能量密度,提供各項裝置或載具更好的續航力。
電解質材料方面,明志科技大學楊純誠教授團隊主要開發鋰鑭鋯氧氧化物固態電解質,並將其應用在NCM811陰極材料上,最終組裝成鈕釦型及軟包型電池。成功大學方冠榮教授團隊開發高緻密性鈣鈦礦、橄欖石、石榴子石結構氧化物及硫化物電解質,以及具獨特性金屬、非金屬中介層,有效降低固態電解質/電極介面阻抗。臺灣科技大學王復民教授團隊研發固態電解質具環保水溶性,有低成本與綠色製程之特性,且能有效改善固體接觸的介面問題,可製備成高容量、輕量化與高性能二次電池。臺灣大學鄭如忠教授團隊深入探討高分子固態電解質,藉由合成改質方式可提供具彈性的高分子,進一步利用後調整加入鋰鹽的種類及添加劑,使研發的高分子固態電解質更符合商用規格。
兼具發電及產氫之仿生創能技術
氫能可作為重要儲能技術研發之原因,乃因其最終可實踐潔淨能源,提供眾多行業(如化工、鋼鐵重工及長途運輸等行業)有效脫碳方法,降低碳排放量,改善空氣品質並加強能源安全。且相對其他儲能系統,氫能另一大優勢為其電轉氣儲能系統有儲存量大以及放電時間長的特性。
行政院原子能委員會核能研究所長久以來專注於氫能領域。張鈞量博士團隊開發大氣電漿噴塗製備金屬支撐型固態氧化物燃料電池之可量產技術驗證,可進行大面積(10╳10 cm2)金屬支撐型固態氧化物燃料電池片之生產;余慶聰副研究員團隊利用新型產氫技術結合二氧化碳捕獲技術,使用低成本觸媒生產95%以上的氫氣,省去複雜的純化處理,大幅降低氫氣製造門檻;李瑞益研究員團隊則是著重於開發固態氧化物燃料電池發電系統,可直接將燃料如氫氣、瓦斯或天然氣轉換為電力,並將餘熱回收再利用,具有高能源轉換效率。
燃料電池方面,中央大學李勝偉教授團隊開發中低溫操作的陶瓷電化學儲能電池,所使用的關鍵電解質材料可使操作溫度降到400-700℃區間,且開發關鍵電解質、氫氣電極與空氣電極材料性能與微結構設計,利用靜電紡絲技術製作空氣電極材料奈米纖維,並成功與電解質相互整合,可提升單電池性能14.1%。
儲存氫氣方面,清華大學陳燦耀副教授與曾繁根教授團隊選擇碳材料進行儲氫研究,以零模板水熱碳化法合成出奈米碳球,最後輔以奈米金屬修飾產生之氫溢流效應(Spillover Effect),提升氫氣吸附效能。
製造氫氣方面,臺北科技大學鄭智成教授團隊致力研發低成本、高穩定度、高效率之中溫固態氧化物電解電池電極材料,另外開發新型氨氣裂解觸媒技術,大幅改善現有氨裂解觸媒反應速率過慢之缺點。中興大學楊錫杭教授團隊則開發非貴金屬觸媒應用於水電解觸媒,以降低裝置成本,並且研發陰離子交換膜和膜電極組,使效率能有效提升。臺灣大學謝宗霖教授團隊發展具突破性之太陽能電解水產氫技術,以低成本、易量產、高效率的鈣鈦礦─矽晶疊層太陽能電池進行電解水產氫,並達到具競爭力之太陽能轉氫能效率水準(10-15%)。而臺灣科技大學胡蒨傑教授研發適於氫氣分離的複合薄膜,藉由熱力學與動力學的基礎理論調控薄膜成膜機制,開發高孔隙度且結構穩定的基材膜,結合優異特性的基材膜及選擇層。
綠色能量持續擴散,協助臺灣繼續邁進成為「亞洲綠能發展中心」
科技部「綠能科技聯合研發計畫」藉由學研界前瞻創新研發能量,推動新能源及再生能源之科技創新,進一步擴大產學研界連結之效益,積極延續科研成果落實產業應用,以期為我國綠能產業布建機會,並協助政府達成能源轉型,且透過綠能科技發展躍身國際舞台。
完整內容請見:
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迎接終端AI新時代:讓運算更靠近資料所在
作者 : Andrew Brown,Strategy Analytics
2021-03-03
資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計,人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長,現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長,未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。
這包括種類繁多的不同裝置,像是智慧感測器與致動器,它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西,以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在,從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物,它們的數量將持續爆炸性成長。
資料爆量成長,讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質,在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點,但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行,來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料,需要從起始點經過網際網路或其他網路,來到集中式的資料中心(例如雲端),然後在這裡處理與儲存,最後再傳回給用戶。
對於一些傳統的應用,這種方式雖然還可以接受,但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間,資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策,網路延遲要越小越好。基於這些原因,開始有人轉向終端運算;越來越多人轉而使用智慧終端,而去中心化的程度也越來越高。此外,在這些即時應用中產生的龐大資料量,意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。
與資料成長連袂而來的,是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動,並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊,需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML,是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料,唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作,在未來還將會直接在終端裝置上進行。
資料正在帶動從集中化到分散化的轉變
隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟,網路的設計以及在其運作的所有裝置,也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機,一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能,基礎架構持續重組與最佳化,以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存,以及資料處理的需求。
智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長,加上物聯網的快速成長,促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素,包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力,以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用,近來也已轉向使用分散式的運算模型。
從邊緣到終端:AI與ML改變終端典範
在成本、資源效率、彈性與便利性等方面,雲端有它的優點,裝置數量的急遽增加(如圖2),將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的,這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸,而且從能源、頻寬與運算力角度來看,相當沒有效率。
在終端執行進階處理與分析的能力,可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴,並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。
終端AI:感測、推論與行動
在終端部署更多智慧的主要原因之一,是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方,可以更快與更準確地做出回應,同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險,可以節省費用。
處理能力與神經網路的重大進展,正協助帶動終端裝置的新能力,另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下,對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序:傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作),以及採取行動(如物件是披薩,冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音,因此發出警告)。
感測
處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如,自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化,並且與以往相比,會搜集更多的資料。
它們搜集到的資料極具價值,但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端,數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行,就可以大幅提升效率。
推論
終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時,就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜,機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作,這對體積越來越小的裝置,極為關鍵。
例如,圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具,訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU),以轉換成最佳化的程式碼,讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像,而且準確度相當高,而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣,轉移到在終端運作的MCU本身。
行動
資料一旦完成感測與推論後,結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉),或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中,因此會針對穩定度而非音質進行最佳化),或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習,輸送帶若發出聲音,顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧,因為這些能力提升後,運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後,一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能,將可以移到終端本身的內部進行。
終端 AI:千里之行始於足下
從智慧型手機到車輛,今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務,從最簡單到最複雜,並需要各式各樣的能力。例如,應用處理器是高階處理器,它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計;即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統,與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器,至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多,能源效率也高出很多,同時擁有特定的功能。
這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作,之前必須透過威力更強大的元件才能完成,但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能,例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。
隨著更多功能在較小型的終端進行,這將可以省下資源,包括資料傳輸費用與能源費用,同時也會產生極大的環境衝擊,特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置,以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。
TinyML、MCU與人工智慧
根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示:「令人相當興奮的是,我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置,特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人,我無法想像那些即將出現的全新應用。」
微型機器學習(TinyML)的崛起,已經催化嵌入式系統與機器學習結合,而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型,過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型,耗電量只有數毫瓦。
物聯網環境中有數十億個微型裝置,可以為各個產業提供更多的洞察與效率,包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持,可望改變我們處理物聯網資料的方式。
受惠於TinyML,微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別),以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後,準確度與安全性更高,但電池的續航力卻不會打折扣,同時也考量到各種更微妙的應用。
儘管之前提到的雲端神經網路框架工具,是取用這個公用程式最常用的方法,但把AI函式庫整合進MCU,然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式,然後從中建立模型,例如預測性維護能力。
如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU),利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性,讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要,原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。
AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能,我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域:語音(Voice,如自然語言處理)、視覺(Vision,如影像處理)以及震動(Vibration,如處理來自多種感測器的資料,包括從加速計到溫度感測器,或是來自馬達的電氣訊號)。
終端智慧對「3V」至關重要
多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域:基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何?),以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。
Strategy Analytics的研究顯示,許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用,仍然只需要相對簡單的指令,如基本的開/關,以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中,智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長,成為智慧家庭指令的中樞,包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴,以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能,可以依據地點與環境,在音質優先與穩定度優先之間自動切換。
如同我們檢視的結果,終端AI可以在「3V」核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及B2B與B2C的應用:
震動:包含來自多種感測器資料的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。
視覺:影像與影片辨識;分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音:包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力,以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景:
震動
可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展,有各式各樣的不同應用領域,對於成本與物聯網裝置與應用的效用,都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域,包括:
溫度監控;
壓力監控;
溼度監控;
物理動作,包括滑倒與跌倒偵測;
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ;
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ;
感測器融合(見圖7);
電場變化。
一如我們將在使用場景單元中檢視的,這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。
語音
語音是進化的產物,也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令,也不令人意外;聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見,例如智慧音箱,而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞,如電視、遊戲主機與其他新的電器。
在工業環境中,供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因,有離線語音處理的需求,因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作,並從機器手冊與工廠文件,立即取用資訊。
語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統,進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式,因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路,而雙手仍持續握著方向盤。
對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務,語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集,以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。
視覺
正如我們之前已經檢視過,終端 AI 提供視覺領域全新的機會,特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵,以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用,例如依據大小與品質為農產品分級。
曳引機裝上機器視覺攝影機後,我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後,AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草,並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用,並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。
使用場景
預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料,進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體,我們也可能做到遠端監控。
震動分析
這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡,相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如,把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處,就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動,可能顯示滾珠軸承出現鬆動,需要更換。
磁感測器融合
磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器,測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器,它與附近平面的磁鐵一起作動,與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。
聲學分析(聲音)
與震動分析相似,聲測方位分析也是供潤滑技師使用,主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損,否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時,承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障,可能造成整個生產流程的中斷。
聲學分析(超音波)
聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護,超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音,並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比,更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高,但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測,大幅降低部署的費用。
熱顯影
熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度,讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置,可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣,它們會觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
消費者與智慧家庭
將語音運用在消費者與智慧家庭,是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置,例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置,可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長,說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求,與日俱增。
消費者基於各種理由使用智慧音箱,最常見的使用場景為:
聽音樂;
控制如照明等智慧家庭裝置;
取得新聞與天氣預報的更新;
建立購物與待辦事項清單。
除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置,智慧家庭裝置語音的使用,也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購,它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器,裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時,可以發出語音警告。
終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會,而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如,增加姿態辨識來控制例如電視等家電,或是把語音控制嵌入白色家電,即是以最低成本強化功能性最直接的方式。
健康照護
用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用,將為病況的治療與診斷,提供更多的價值。這種資訊可能是資料,也可能是影像、影片以及說出的話,我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法,為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展,像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作,也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用,也可以把 AI 用在第一線的病人診斷,然後再由醫師接手提供諮詢。
其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件,這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件,並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app,方便使用者提出問題。
結論
由於連網的終端裝置數量越來越多,這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個,而微控制器的數量也超過 2,500 億,每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化,不過,把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用,意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景,可能無法開花結果。
解決這些挑戰的答案,並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助,但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。
儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行,TinyML 技術近來的提升,已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力,可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升,在源頭掌握情境化與具關聯性的資料,具有極大的價值,並將開啟全新的使用場景與營收機會。
終端裝置的機器學習,可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起,甚至跳過傳送大量資料的需求,因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲,並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界,其中還有很多我們現在想像不到的機會。
附圖:圖1:從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源:《The End of Cloud Computing》,by Peter Levine,Andreessen Horowitz)
圖2:全球上網裝置安裝量。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖3:深度學習流程。
圖4:MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源:意法半導體)
圖5:AI 工具集執行模型轉換,以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源:意法半導體)
圖6:物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖7:促成情境感知的感測器融合。
(資料來源:恩智浦半導體)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI
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碳化矽缺點 在 NanaQ Youtube 的最佳貼文
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碳化矽缺點 在 志祺七七 X 圖文不符 Youtube 的最佳解答
#記得打開CC字幕 #太陽能發電ㄉ另一面
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各節重點:
01:10 太陽能發電的污染在哪裡?
01:50 製造太陽能電池會有什麼污染?
02:34 處理這些污染物很難嗎?
03:22 太陽能板是巨型垃圾?
04:15 回收成本要怎麼解決?
05:22 漁電共生會不會有污染風險?
06:05 漁電疑慮1:洗太陽能板會污染到魚塭的水嗎?
06:52 漁電疑慮2:太陽能板擋不住颱風?
07:49 漁電疑慮3:架設太陽能板會影響產值?
08:43 關於漁電共生的補充說明
09:14 我們的觀點
10:41 提問
11:00 掰比
【 製作團隊 】
|企劃:歡歡、宇軒
|腳本:歡歡
|剪輯後製:絲繡
|剪輯助理:范范
|演出:志祺
——
🔺註解
→ 02:30 註1:
例如華盛頓郵報就在 2008 年報導,有中國工廠把四氯化矽直接倒在廠外的土地上,使得那裡的土壤慢慢變得雪白一片、沒辦法再種植作物;附近的居民也表示,空氣中因為含有這些化學物質,所以他們一出門,就會覺得眼睛刺痛、頭昏、呼吸困難。
→ 03:10 註2:
例如光宇材料的技術,可對太陽能及半導體產業每月產生的 6000 多噸廢砂漿進行分離、清洗、改值等工序,重新產出矽粉、氫氣、碳化矽、二氧化矽,重新應用於鋰電池負極材料,及機能衣物等產品,如去年世大運紀念服。
→ 03:17 註3:但薄膜型太陽能電池也會有自己的重金屬污染問題
→ 04:01 註4:一般矽晶體太陽能板組成比例是: 65%~75% 玻璃、10%~15% 鋁框、10% 塑膠和 3%~5% 的矽晶。
→ 04:09 註5:這個成本有包含回收玻璃以外的其他部分
→ 08:09 註6:
當然,按照漁電共生的法規,產量只要有七成就符合標準,但嚴格來說,漁民還是損失了另外三成,這也是大家會有顧慮的地方。
→ 09:36 註7:2015年天下爆出台積電的合作工廠違法傾倒的內幕:
https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5065621
——
【 本集參考資料 】
🌞 一次可以看很多太陽能資訊ㄉ網站們:
→ 陽光伏特家:http://bit.ly/2pe4IR1
→ 太陽能五四三:http://bit.ly/314Mi2h
→ 公視|我們的島:太陽光電系列專題:http://bit.ly/2oAEdFw
/
→ 維基百科|太陽能電池:http://bit.ly/2IMsSZY
→ 科技新報|太陽能真的夠「綠」嗎?還是包裹著糖衣的毒藥:http://bit.ly/2Vy7YTu
→ TVBS|真綠能?太陽能板製程 產生4千噸廢料:http://bit.ly/317MBcR
→ 環境資訊中心|光電循環之路 桶裝廢液污染如何解:http://bit.ly/2q7CvvJ
→ 關鍵評論網|太陽能光電的回收「技術」很環保,卻可能造成2項汙染:http://bit.ly/2B49vXX
→ Energy Trend|廢太陽能板回收有解!台灣太陽能模組回收聯盟成立:http://bit.ly/2Mb1mqQ
→ 科技新報|廢太陽能板惹人嫌?創新回收模式將再創商機:http://bit.ly/2q7DdsT
→ 央廣|工研院研發太陽能板回收技術 獲環保署肯定:http://bit.ly/2oqEXgv
→ 科技新報|退休太陽能板何處去?歐洲首座專門回收廠坐落法國:http://bit.ly/35wsHMa
→ 自由時報|擁核公投控「太陽能板有毒」 太陽光電業者要提告:http://bit.ly/2B44RJt
→ 【能源報導月刊】太陽能板多久洗澡一次?:http://bit.ly/2oAFufM
→ 每日頭條|太陽能發電原理圖,看完秒懂:http://bit.ly/2Mb2lHy
→ 太陽能五四三|颱風對太陽光電系統的影響(1/2)-基礎與支架:http://bit.ly/35uPozY
→ 太陽能五四三|颱風對太陽光電系統的影響(2/2)-模組強度問題:http://bit.ly/33lJMGD
→ 太陽能電池產業製程及污染防治簡介:http://bit.ly/35sHiYG
→ 陽光伏特家|【誤會讓人受盡委屈- 太陽能真的夠「綠」嗎?】:http://bit.ly/319m92D
→ 公視|太陽能產業廢棄物 可回收高純度""""矽"""":http://bit.ly/2IHlAXc
→ 中時|樹立循環經濟體系新典範 成亞廢砂漿回收技術 獨步:http://bit.ly/2B7LCi5
【 延伸閱讀 】
→ 知識力|太陽能的原理、種類與優缺點:http://bit.ly/32bnpmT
→ 達智綠能科技|什麼是太陽能?:http://bit.ly/33tiNsv
→ 科技新報|德國打造熱裂解太陽能回收設備,有望年處理 5 萬片太陽能板:http://bit.ly/2oAGhgK
→ GreenMatch|The Opportunities of Solar Panel Recycling:http://bit.ly/2B3PyQS
→ 中央社|疑颱風釀災 日最大規模水上太陽能板失火:http://bit.ly/2McypuZ
→ SEMI Taiwan|半導體工業廢棄物處理創新技術與趨勢:http://bit.ly/31avfMp
→ 台積電|廢棄物管理:http://bit.ly/2VACuMi
→ 科技報橘|外媒讚「垃圾處理天才」,台灣廢棄物回收技術傲視全球好棒棒:http://bit.ly/2OIstLM
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碳化矽缺點 在 [新聞] 電動車電池新半導體材料GaN和SiC誰將勝出 的推薦與評價
電動車電池新半導體材料GaN和SiC誰將勝出?
https://bit.ly/2stL6dD
目前,電動車電池的價格仍非常昂貴,加上其體積大且效率低,正成為許多公司積極改進的對象。但是現今出現的兩種半導體技術,氮化鎵(GaN)和碳化矽(SiC)可能改變電池的材料。其實,SiC與GaN皆屬於第三代寬能隙WBG材料,各有優缺點。
碳化矽SiC材料方面
以SiC來說,碳化矽結合MOSFET不僅可以做得更薄、能耗更小,且可耐1200V以上的高電壓、大電流等功用,採用SiC全球功率半導體廠包括ROHM、英飛凌、意法、安森美等。目前,LED大廠CREE是SiC基板發展最為成熟的廠家,已與英飛凌簽訂長期的SiC基板供貨合約。同時,電動車大廠特斯拉已率先大量導入車用SiC功率元件,傳統車廠的高階電動車款也都已積極採用。台灣業者漢磊、嘉晶在SiC布局最久,預計2020起將可望小量出貨。
但由於SiC晶體材料量產速度仍慢,目前仍限制在4吋與6吋,而在8吋上還無法量產,再加上成本仍遠高於傳統矽基材料。所以,預期在短期內導入SiC功率元件仍以高階電動車種為主,市場預估未來三~五年功率半導體市場仍將以傳統矽基材料元件為主流。
GaN材料方面
至於GaN材料,目前最多用在LED上,但GaN早被使用在功率半導體與射頻元件上,由於GaN材料電子飽和漂移速率最高,適合應用在高頻率元件,但在高壓高功率部分則不如SiC。歷經多年發展,傳統矽基半導體的薄膜、曝光、顯影與蝕刻製程步驟,都已成功應用到化合物半導體製造上,加上生產成本降低,GaN有望在中低功率領域替代二極體、IGBT、MOSFET等矽基功率元件。根據Yole Research估計,在900V以內的低壓市場,GaN都有很大的應用潛力。
台廠業者在GaN半導體代工已有一定的實力,有:全新、穩懋、晶電。其中,晶電甚至可以做到從磊晶到晶片一條龍服務,實力有機會與台積電、世界先進並列。
各廠商競逐SiC或GaN
特斯拉決定在其Model 3車內納入SiC電晶體而被視為該產業的重要里程碑。由於,SiC在1200伏特電壓下的效能超越矽和GaN而確立了其地位,現今其希望在600至900伏特電壓下,進入電動車市場。至於GaN在200至900伏特的電壓下效能勝過矽,也為其在電動車市場打開了一扇窗。
隨著2020年汽車工業迅速轉向電動車,預計將為更多瞄準半導體新創公司帶來新商機。
在最成熟的GaN新創公司中,有位於安大略省渥太華的GaN Systems和位於加州的El Segundo的Navitas Semiconductor,已經確認其在電源開關組件中佔有一席地位。
其他值得注意的GaN新創公司包括Ithaca,位於紐約的Odyssey Semiconductor和以色列的VisIC Technologies,這幾家公司都正在開發高壓電源開關和模組。 至於位於El Segundo的Efficient Power Conversion(EPC)和Goleta,以及位於加州的Transphorm都是值得注意的GaN新創公司。
至於SiC方面,全球最大的純碳化矽公司Cree於2019年宣布,將投資10億美元擴大北卡羅來納州總部Durham的製造能力,並在紐約州北部建造新的製造工廠。其他較小的碳化矽公司包括維吉尼亞州的GeneSiC Semiconductor,紐澤西州的聯合碳化矽公司和新罕布夏州的GT Advanced Technologies。
在功率半導體的領導廠商,包含:意法半導體,英飛凌,安森美半導體和三菱電機等都可能隨時進入該領域搶奪商機。例如:意法半導體(STMicro)在2019年2月以1.375億美元收購瑞典SiC晶圓製造商Norstel。此外,松下,安森美半導體,德州儀器和SanKen Electric等其他大公司也正在開發GaN開關電晶體。預計未來一年,這些公司都會通過收購來加速佈局這一領域。
Roth Capital認為,SiC與GaN除了能攻下電動車和太陽能電池板等經過驗證的應用之外,還可能打開全新的應用領域。現今看起來,只要確立這一技術無礙,未來一段時間,併購和投資的消息將不斷傳出,畢竟,這是一個千載難逢的新商機。
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