產業追蹤/智慧物聯網 開啟產業新契機
2020-02-08 23:51 經濟日報 / 鄭華琦
隨著人工智慧(AI)技術逐步進展,IoT結合AI並透過感測技術之輔助,藉由傳遞訊號、處理數據、儲存學習經驗實現實體世界遠距離無法達成之工作程序,未來的生活型態將是大數據(Big Data)、超連結(Supper-Connectivity)、人工智慧與雲端(Cloud)的逐步整合。
法國市調公司Yole Developpement亦揭示九大科技應用趨勢,未來會影響的生活模式包括:智能汽車、移動、5G帶寬增加、AR / VR,人工智能/機器學習(AI / ML)、無人駕駛汽車、醫療保健、工業4.0,這將使日常生活對感測器有更多需求和依賴。
IHS Markit預測,物聯網設備市場從2016年17.7億台安裝量,2020年將達到307億台,預期2025年增加到754億台,顯示市場對於IoT的普遍接受度與依賴性與日俱增。
近年來應用於IoT之3D影像感測市場逐漸明朗且廣泛,主要涵蓋工/商業、科學/太空安全、醫療、消費性電子與車用等領域。技術包含近距離的 VCSEL技術(垂直共振腔面射型雷射)主要應用於智慧手機,與較長距離的ToF(飛時測距)技術可切入虛擬實境、地圖導航、機器視覺、安全認證、體感操作等領域。
Yole Development預估,全球3D成像與感測器市場規模2016年至2022年的複合年均增長率(CAGR)約38%,2022年可能超過90億美元,成長性將是2016年的七倍。
感測器在消費電子應用是增長最快的市場,2016-2022年的CAGR達160%,預計2022年市場規模將超過60億美元。另外,自動化產業的感測器使用比例愈來愈高,如連網汽車電子、自駕車等都對感測器有很高的需求。無人自駕車與工業自動化兩者於 2016 年到 2022 年的CAGR分別為50%與13%,成長性分別居第二及第三位。
目前3D感測技術主要分為立體視覺、結構光、飛時測距(ToF),各技術發展皆已具備商業化應用的水準,現階段的主流技術包括ToF及結構光等。
就功能而言,3D感測主要是利用繞射式光學元件(DOE)、CMOS影像感測器、垂直共振腔面射型雷射(VCSEL)等元件的運作,配合不同演算法進行量測與儲存。除可進行人臉辨識,也被應用在ADAS系統,如自駕車及ADAS的 3D感測應用,即是利用光達(LiDAR)測量及感測車輛與外在環境物體間的距離,以達到自動煞車功能,或利用車內的感測技術確認駕駛者的狀態,進行行車監控警示等。
無人商店也是3D感測的關鍵應用。這是利用3D感測來進行人臉或物像特徵辨識,包括應用在人員進出管制,針對進入商店的人員進行辨識,並附帶計算客流量、客群管理,也能偵測物品移動或轉移,進一步達成商品結帳、庫存管理、物流配送等,甚至分消費特性與行為管理。
3D感測應用極廣,監控或影像辨識的各種應用陸續推出,需求將有爆發性成長。因此包括傳統晶圓代工廠、砷化鎵等化合物晶圓代工廠、磊晶片供應商、光學元件封測廠等上、中、下游產業鏈,可望受惠於3D感測所需之光學元件的代工業務而強勁成長。
3D感測模組硬體廠商、演算法及3D視覺數位訊號處理器(DSP)供應商、提供 3D 景深技術之設計廠商、CMOS 影像感測器及演算法業者等,相關周邊的產業也連動性受惠。隨著AIoT運用普及化,該產業鏈的相關廠商也面臨更多挑戰與機會。
AIoT新時代來臨,對台灣影響至深,除基本零組件外,串聯各組件之材料至為關鍵。特別是符合高階應用感測器之零組件,與延長機器壽命之構裝方法與特殊材料,將隨新載具增加應用機會。台廠應積極利用AI的學習與演算,強化產業設計與生產,以及透過智慧系統與服務提升產業附加價值。
此外,AIoT(智慧物聯網)應用通常是少量多樣之高階產品(或應用)而非高量生產,因此對感測器的需求著重具備嚴苛條件下的可靠運作、精準且小型的裝置。隨著人機、機器與機器之間的連結協作日趨精密,感測器的任務也從被動監測,演化成主動探測預防型維護、資產控管與數據分析,協助增加生產效率的重要角色。 IoT發展關鍵在於介面間的協作與資訊傳輸,台灣可運用這項技術結合AI深度學習與演算能力,讓製造業更有效率,並積極拓展貼近生活之交通、醫療、救援、金融服務等相關產業。
資料來源:https://udn.com/news/story/7241/4331137?from=udn-relatednews_ch2
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅Shoppinglin歌唱教學,也在其Youtube影片中提到,到底音色是什麼? 共鳴是什麼? 咬字是什麼? 為什麼同一個音高,可以有這麼多變化? 為什麼有時候老師請你改變咬字,有時叫你改變共鳴有時則是叫你改變音色? 為什麼我們可以模仿樂器? 這影片單純為了滿足一些歌唱好奇寶寶啦! 看不懂就算了吧~ 如果再加上 聲門、氣流、肌肉狀態... 還是什麼都不知道...
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產業追蹤/智慧物聯網 開啟產業新契機
2020-02-08 23:51 經濟日報 / 鄭華琦
隨著人工智慧(AI)技術逐步進展,IoT結合AI並透過感測技術之輔助,藉由傳遞訊號、處理數據、儲存學習經驗實現實體世界遠距離無法達成之工作程序,未來的生活型態將是大數據(Big Data)、超連結(Supper-Connectivity)、人工智慧與雲端(Cloud)的逐步整合。
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IHS Markit預測,物聯網設備市場從2016年17.7億台安裝量,2020年將達到307億台,預期2025年增加到754億台,顯示市場對於IoT的普遍接受度與依賴性與日俱增。
近年來應用於IoT之3D影像感測市場逐漸明朗且廣泛,主要涵蓋工/商業、科學/太空安全、醫療、消費性電子與車用等領域。技術包含近距離的 VCSEL技術(垂直共振腔面射型雷射)主要應用於智慧手機,與較長距離的ToF(飛時測距)技術可切入虛擬實境、地圖導航、機器視覺、安全認證、體感操作等領域。
Yole Development預估,全球3D成像與感測器市場規模2016年至2022年的複合年均增長率(CAGR)約38%,2022年可能超過90億美元,成長性將是2016年的七倍。
感測器在消費電子應用是增長最快的市場,2016-2022年的CAGR達160%,預計2022年市場規模將超過60億美元。另外,自動化產業的感測器使用比例愈來愈高,如連網汽車電子、自駕車等都對感測器有很高的需求。無人自駕車與工業自動化兩者於 2016 年到 2022 年的CAGR分別為50%與13%,成長性分別居第二及第三位。
目前3D感測技術主要分為立體視覺、結構光、飛時測距(ToF),各技術發展皆已具備商業化應用的水準,現階段的主流技術包括ToF及結構光等。
就功能而言,3D感測主要是利用繞射式光學元件(DOE)、CMOS影像感測器、垂直共振腔面射型雷射(VCSEL)等元件的運作,配合不同演算法進行量測與儲存。除可進行人臉辨識,也被應用在ADAS系統,如自駕車及ADAS的 3D感測應用,即是利用光達(LiDAR)測量及感測車輛與外在環境物體間的距離,以達到自動煞車功能,或利用車內的感測技術確認駕駛者的狀態,進行行車監控警示等。
無人商店也是3D感測的關鍵應用。這是利用3D感測來進行人臉或物像特徵辨識,包括應用在人員進出管制,針對進入商店的人員進行辨識,並附帶計算客流量、客群管理,也能偵測物品移動或轉移,進一步達成商品結帳、庫存管理、物流配送等,甚至分消費特性與行為管理。
3D感測應用極廣,監控或影像辨識的各種應用陸續推出,需求將有爆發性成長。因此包括傳統晶圓代工廠、砷化鎵等化合物晶圓代工廠、磊晶片供應商、光學元件封測廠等上、中、下游產業鏈,可望受惠於3D感測所需之光學元件的代工業務而強勁成長。
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此外,AIoT(智慧物聯網)應用通常是少量多樣之高階產品(或應用)而非高量生產,因此對感測器的需求著重具備嚴苛條件下的可靠運作、精準且小型的裝置。隨著人機、機器與機器之間的連結協作日趨精密,感測器的任務也從被動監測,演化成主動探測預防型維護、資產控管與數據分析,協助增加生產效率的重要角色。 IoT發展關鍵在於介面間的協作與資訊傳輸,台灣可運用這項技術結合AI深度學習與演算能力,讓製造業更有效率,並積極拓展貼近生活之交通、醫療、救援、金融服務等相關產業。
資料來源:https://udn.com/news/story/7241/4331137…
共振腔 模 態 在 Shoppinglin歌唱教學 Youtube 的精選貼文
到底音色是什麼?
共鳴是什麼?
咬字是什麼?
為什麼同一個音高,可以有這麼多變化?
為什麼有時候老師請你改變咬字,有時叫你改變共鳴有時則是叫你改變音色?
為什麼我們可以模仿樂器?
這影片單純為了滿足一些歌唱好奇寶寶啦!
看不懂就算了吧~
如果再加上 聲門、氣流、肌肉狀態...
還是什麼都不知道最方便了~
補充一下好了,當然如果我們所有因素都維持固定,的確會因為腔體的大小而造成對應共振的音高不同而覺得"共鳴(震動)位置在轉換"
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用簡單的嘟嘴動作能夠調整慣有的喉結浮動發聲模式,讓自己在演唱需要比較寬敞的音色時,知道該如何給予空間,搭配上穩定的聲門閉合,進而創造出不同的音色。
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