根據Yole首席影像產業分析師Pierre Cambou的觀點,未來五年3D影像感測器市場持續20%~30%成長,最大增長來自汽車與手機領域📱🚗。
Cadence為擴大支援汽車、手機與消費市場,加緊腳步推出Tensilica Vision DSP產品家族兩款生力軍 - Tensilica Vision P1與AI DSP IP Vision Q8,讓Cadence的視覺與AI應用DSP產品組合陣容更加堅強!
其中Vision Q8 DSP運算能力領先業界可達每秒3.8萬億次 (TOPS),效能與記憶體頻寬提升兩倍,提高汽車與手機市場高階視覺與影像應用程式的功耗效率;Vision P1 DSP則優化針對消費者市場中的全時待命(always-on)及智慧感測器應用,提供更具功耗效率的解決方案💪。
新聞稿全文>>>https://www.cadence.com/zh_TW/home/company/newsroom/press-releases/pr/2021/cadence-extends-popular-tensilica-vision-and-ai-dsp-ip-product-l.html
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過29萬的網紅陳寗 NingSelect,也在其Youtube影片中提到,Accuphase DG68 空間校正處理器:https://lihi1.com/Jfpfp 陳寗嚴選兩聲道音響組:https://lihi1.com/mBJBR Castle Richmond 3i 入門兩聲道音響上線囉:https://lihi1.com/2ecL7 ...
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原相(3227)第1季營運雖受到半導體產業產能吃緊,以及電競滑鼠、遊戲機、TWS(真無線藍芽耳機)進入淡季的影響,不過整體營運仍呈現年成長,主要動能來自居家辦公,有線、無線、TOG滑鼠(有Track on Glass的傳感器,可以在絕大部分玻璃面上直接使用)的強勁需求,以及掃地機與穿戴式裝置備貨成長。
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🕵️♀關於原相(3227):
為影像感測器(CMOS)IC設計廠,聯電集團成員之一,是台灣唯一具有能力獨立開發CMOS感測晶片的IC設計公司,除了提供IC設計服務,也可提供相關模組,聯電是主要晶圓供應商。
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在2011年與Avago達成在光學滑鼠專利的交叉授權,兩家合計佔有全球光學滑鼠市佔率8成以上,主要客戶為Logitech、微軟、Razer、任天堂等。
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👣未來展望:
預期今年營運將擁有雙位數成長的動能,主要是繼續受惠居家辦公的趨勢,加上電競滑鼠的滲透率持續提升,挹注營運動能,而帶有ANC(主動降噪)功能的TWS(真無線藍芽耳機)產品可望切入市場,帶動出貨與單價上揚,以及穿戴式裝置與安防感測器持續成長,預估全年營收將有望成長逾一成。
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🤩主要產品:
公司擁有類比IC設計、影像及色彩處理、混合訊號電路,以及數位及類比電路整合技術,主要產品為CMOS影像感測元件及應用IC,不僅提供晶片,也依客戶需求提供模組,包括CIS(CMOS Image Sensor)、DSP或是CIS加DSP等不同組合。
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產品主要應用於光學滑鼠產品、遊戲機、手機相機、TWS(真無線耳機)、網路攝影機、光學觸控、心跳感測晶片等產品。在整體CMOS應用市場上,排名全球第八,市佔率約3%。
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🦾國內外競爭廠商:
標準型CMOS競爭者有:
Sony、On-Semi、Samsung、Omnivision、Hynix、Pixelplus、格科微、SmartSens、晶相光電等。應用型CMOS則競爭情況會因為專利保護等因素而有所不同,競爭相對和緩。.
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全球光學式觸控產品的同業有Smart Technology、Next Window、Xiroku 等。
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[修正式價值投資]檢視五大評分內容:
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1. 營收創新高能力:
近期月營收符合24個月新高以上的條件,所以此條件獲得30分。
(篩選近期營收創新高的企業,股價潛力越有上漲的潛力。)
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2. 獲利來自本業:
本業稅前淨利>90,所以此條件獲得滿分10分。
(本業獲利是重要指標,若企業獲利來源是業外收入,有可能為一次性收入,並非長期,得多加注意!)
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3. 股本小優先:
滿足股本<20億,尚未<10億,被扣2分,獲得8分。
(修正式價值投資認為股本小營收表現佳的企業,可判定為潛力股,股價容易被低估,可能是還沒被市場發掘的好公司。)
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4. 最近3個月營收比去年成長:
近3個月營收總額比去年成長>25%,尚未大於50%被扣6分,獲得24分
(營收若比去年同期增長,表示正在擴大市場,值得投資人關注。)
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5. 自由現金流入:
近10年,其中7年有自由現金流入,被扣6分,獲得14分。
檢視公司體質是否穩定,現金流穩定的公司,更有成長的本錢。
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# [陳啟祥]修正式價值投資
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修正式價值投資 粉絲團:
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AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫
2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件
【作者: 王岫晨】
物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置,在後疫情時代,企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出,我們可以很明顯看到四大趨勢如下:
新冠疫情加速 AI 部署
根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察(MIT Technology Review)>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示,超過 62% 的受訪者表示,他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織(年營收超過 5 億美元)受訪者的部署率較高,接近 80%。較小型的企業組織(營收低於 500 萬美元)的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示,2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。
企業組織正在提高對 AI 的投資
超過一半(57%)的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升,且接近四分之一的人表示,他們在 2016 年到 2019 年間,年度 AI 支出最少增加一倍。其中,大型企業在 AI 支出的增加更多,73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加,有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。
超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算
儘管對於已經使用 AI 的企業組織,雲端運算是他們最喜歡的基礎架構,不過在越來越需要極低延遲的數據存取,以及終端/邊緣處理能力的應用上,為了兼顧成本效益及運算效率,越來越多應用將往數據產生的來源靠近,邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方,相關的部署將急起直追。
對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求
AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大,讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高,但也期待企業能在公平的、高道德標準,並能顧及永續發展的條件下使用這項技術,特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上,也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。
物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」
根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示,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,可參考圖一。
而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及 B2B 與 B2C(企業對消費者)的應用:震動(Vibration),語音(Voice)與視覺(Vision)。
震動
包含來自多種感測器數據的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展,產生不同應用領域,包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測(如滑倒偵測)、物質偵測(如漏水、漏氣)、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護(PdM),在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見,可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外,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。
語音
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、遊戲主機與其它新的電器。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在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵,因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。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。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、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,甚至拋錨服務與禮賓服務等。
視覺
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。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。其它實例包括農業應用,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可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上,包括利用熱顯影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,觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
推動物聯網運算需求
隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出,更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置,會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強,同時因為對雲端與網際網路的依賴較小,也將具備更高的隱私性與可靠度。因此,Arm對於MCU核心,也 透過新的設計為微處理器帶來智能,降低半導體與開發成本,同時為想要有效提升終端數位訊號處理(DSP)與機器學習能力(ML)的產品製造商,加快他們產品上市的速度。
TinyML
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。它捨棄在雲端上運行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行經過優化的圖型識別模型,耗電量只有數毫瓦特。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。
簡化程式碼的轉移性
把AI函式庫整合進 MCU,將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號,導出數據的型樣,然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器(microNPU),利用像 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。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作,並符合嵌入式設計需求,如此一來,有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中,讓裝置的設計改觀。
附圖:圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。
資料來源:https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U
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07:34空間校正在劇院上使用很久了⋯但在兩聲道世界反應兩極
10:28空間校正在測什麼?各頻段收到的音量大小
12:12有靠擺位技術無法校正的問題?讓空間校正用數位補償處理
13:55如果你的空間不完美⋯空間校正可以讓你省心省力
15:02我喜歡把音響放在客廳,全家一起享受音樂⋯但很少有人的客廳是完美的
16:02空間校正只是各種調音手法的其中之一!非必要,但有時用了會更好
17:35空間校正是高難度技術!失真少、聲音好,才叫「有幫助」
18:54別以為擴大機附送的空間校正就能便宜又好用!專機專用的空間校正比較好聲
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B&O 小型藍牙喇叭最頂級的有兩組,就是我常常提到的 Beolit 17(簡稱 B17)與 M5。這兩組價格都在兩萬左右,是在上到 B&O A9 之前最頂級的選擇。由於價格相近、體積類似,因此許多人在選擇時都會面臨極大的困難,不知道到底該怎麼選比較好。
但實際上這兩組喇叭的設計理念與使用情境是完全不同的,這件事情我也有寫在團購頁面裡。B17 是針對攜帶、移動、外出等情境所設計,因此在電源供應、喇叭單體、擴大機推動等都有所妥協;M5 則是針對室內定點使用,因此不僅喇叭單體與擴大機盡可能做好做滿,還加入了移動式藍牙喇叭所沒有的網路串流功能,以及音場校正 DSP 等等。
詳細情形如何?選擇時又該如何決策?今天我就拍個影片直接說給大家聽囉!如果還有問題,我們就留言裡討論吧!至於團購就直接下單即可,週一到週五每天出貨,這個就不用特別問我囉~
#B&O #藍牙喇叭 #M5
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