跟進台積電 聯電宣布加入RE100 加碼承諾2050淨零碳排(06/01/2021 EIC環境資訊中心)
不讓台積電專美於前,晶圓大廠聯華電子今(1日)宣布加入國際再生能源倡議RE100,於2050年採用100%再生能源,同時再加碼宣布2050年達成淨零碳排,成為全球第一家宣布淨零碳排的晶圓業者,也是台積電之後第二家加入RE100行列的半導體晶圓業者,及國內第十家加入RE100的企業。
環境資訊中心記者 孫文臨報導
RE100是由國際氣候組織(The Climate Group)與碳揭露計畫(CDP)於2014年共同發起的全球再生能源倡議,邀請全球企業公開承諾100%使用再生能源的目標,包含星巴克、Apple、Facebook等全球已逾300家企業加入,總用電量約等於英國(全球第11名)年用電量,其中部分企業已透過自發自用、購買再生能源憑證 、購買綠電等方式達成綠電目標,目前台灣也有台達電、宏碁等10家企業宣布加入RE100。
台積電之後 聯華電子成為全球第二家加入RE100的晶圓業者
全球最大的晶圓製造業者台積電去(2020)年7月底宣布加入RE100,呼應全球再生能源發展趨勢,成為全球第一家加入的晶圓業者,由於高階晶圓製造為高耗能產業,消息一出震撼各界,不僅讓再生能源市場供不應求,台積電股價也屢創新高,更被譽為「護國神山」,不過,目前台積電尚未提出「淨零碳排」的具體目標。
如今,全台第二大的晶圓製造業者聯華電子(聯電)也跟進台積電,宣布加入RE100。聯電共同總經理暨首任永續長簡山傑說,氣候變遷已被視為地球永續的最大威脅,「在疫情緊繃的此刻,聯電抗暖減碳的腳步不停歇」,聯電選在世界環境日(6月5日)前,響應《巴黎協定》,承諾2050年淨零碳排,實踐地球公民的責任,為維護人類永續環境盡一份心力。
RE100主席金敏斯(Sam Kimmins)表示:「歡迎聯電加入RE100倡議,成為全球推動綠電市場變革的300家最具影響力企業之一。」他提到,聯電的承諾顯示使用綠電具有商業意義,鼓勵更多企業共襄盛舉。
聯電(UMC)於1980年由工研院出資成立,目前是全台第二大的晶圓業者,也是全球第七大半導體廠,在全球有12座晶圓廠,每月可生產超過75萬片約當八吋晶圓的產能。由於全球晶片市場熱絡,2020年聯電營收達1768億,創下新高,年成長率近20%。
根據聯電永續報告書,電力是聯電主要碳排放,約占七成以上,也影響營運成本高低,若台灣或新加坡的電價上漲1% ,估計每年營運成本將增加5000~7000萬;若未來台灣要比照新加坡的費率徵收碳稅,估計每年營運成本增加最多2億元。因此聯電多年來持續評估自設再生能源、儲能設施,以及推動節能與溫室氣體減量計畫。
聯電也化危機為轉機,盼透過綠色低碳技術,帶動成長潛力。工業局報導,聯電於新竹的8A廠設置節能措施,並於屋頂設置光電板,未來將擴展到其他廠區。8A廠長劉恩宏表示,「聯電將於2020年起推動『Green 2025』5年計劃,目標每年減少1%能源耗費。」
聯電表示,過去十年來積極推動節能減碳計畫,減碳效益累計達1226萬公噸二氧化碳當量,約於3萬多座大安森林公園年碳吸附量。2021年聯電決定進一步加入RE100行列,超前經濟部的用電大戶條款,短期目標於2025年達成使用15%再生能源、2030年採用30%的階段性目標,預計2050年可達成100%採用再生能源。
不只百分百使用再生能源 聯電將投資淨零碳排技術 目標2050碳中和
此外,聯電為達成2050年淨零碳排,將針對營運活動的直接排放、能源使用的間接排放,以及價值鏈產生的間接排放,具體實踐「淨零行動」三部曲,聯電將研發先進晶圓專工技術、提升能源使用效率,將半導體晶圓製造及IC終端產品使用階段的碳排降到最低。
聯電也要將再生能源推廣至價值鏈,目前已獲得美商應材(Applied Materials)、東京威力(TEL),以及美日先進光罩(PDMC)等逾500家供應商響應支持低碳能源,預期整體供應鏈於2030年將減碳20%、再生能源採用比例達20%,共同打造低碳永續供應鏈。
同時,聯電也要投資淨零碳排放技術,並參與碳抵減專案,來抵減不可避免或尚有削減技術限制的碳排放。
完整內容請見:
https://e-info.org.tw/node/231324
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今天是3/17(三)
台指期3月份合約結算日
也是台積電除息日
昨晚的美股漲跌互見
科技股持續反彈
道瓊工業下跌127.51點
那斯達克上漲+11.86點
費城半導體上漲+38.27點
台股今天雖然壓低結算
但是觀察次月的台指期
只有下跌82點
對照三月份的下跌129點
明顯強勢很多
加權指數尾盤也強拉32點
台積電尾盤4998張拉高
這都暗示今天的結算只是短線
短線壓低指數之後
可望出現轉折向上
台股進入3月下半周
近期盤勢由內資主導
外資態度呈現觀望
但是道瓊工業指數
已經領先創下歷史新高
台股在3月份下半周
跟上的機會相當大
經濟部長王美花說
有8家指標型國際企業
包含微軟、谷歌等大公司
將會加碼在台灣投資
今天經濟將會持續成長
這個多頭態勢沒有改變
台股挑戰萬七只是時間上問題
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威力工業營收 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
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