微縮與效能成發展行動或穿戴式運算裝置助力
- DIGITIMES企劃
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智慧型行動裝置市場熱門，即便桌上型電腦、筆記型電腦雙雙呈現衰退，但智慧型手機、平板電腦市況仍強強滾，不只新一代嵌入式技術輪番推出，硬體架構也直逼Desktop效能水準...
智慧型行動裝置市場持續發燒，即便IT業界正為Windows 8作業系統無法有效提振市場買氣而煩惱，但在智慧型行動裝置應用產品市場方面，卻持續有新的技術、解決方案、產品相繼推出，接連炒熱行動裝置應用市場，絲毫未見市場疲態，也讓硬體業者對嵌入式應用市場預期更加樂觀。
SoC整合晶片技術 推進行動裝置效能提升
針對智慧型行動裝置應用架構開發的SoC技術，不只微縮製作工藝已進入更進階的異質核心、多核心應用技術方案，通訊晶片大廠也針對通訊晶片與通用處理器，推出各種高度整合性SoC或對應解決方案，除在效能上的持續精進外，也有針對降低成本訴求所提出高度SoC整合的單晶片架構方案，不只讓智慧型裝置的開發難度大幅壓低，像是晶片元件料件表變得更加精簡、也能有效降低因為離散元件較多造成PCB成本增加的開發問題，有效節省料件成本與開發？驗證成本。
至於針對嵌入式智能產品應用需求，已不像PC/NB市場僅有Intel/AMD等選項，在嵌入式應用市場則有通訊晶片大廠、顯示晶片廠、ARM通用處理器廠紛紛投入。例如，NAVIDIA即針對行動應用陸續推出Tegra 3/4 SoC產品，已自家成熟的GoForce 3D繪圖加速技術方案，整合ARM通用處理核心，建構可面向平板電腦、智慧型手機應用需求的嵌入式處理器產品，透過高效能ARM核心搭配圖形加速演算技術整合，滿足行動裝置的娛樂應用需求。但也因為解決方案多元發展，讓相關業者導入產品設計的方案選擇多了更多決策複雜度。
ARM架構解決方案 仍是行動裝置應用主流
除NAVIDIA外，採行ARM技術架構的嵌入式產品方案業者，還有TI、Qualcomm、Freescale、Fujitsu、Infineon、Mediatek、Samsung、Marvell等業者投入開發對應產品，有的針對通用處理器進行強化，例如提高通用處理核心所採行的外部時脈，透過矽晶片的積體電路進階製作工藝提升外部時脈頻率，藉此提升整體運算效能。
同時，也有透過高效能與低功耗核心切換，達到兼具高效能與低功號應用需求，而針對入門型產品，至少也會採行同質雙核心設計，達到整體運作效能在一般外部時脈的應用環境下，也能獲得因核心數增加達到的性能提升作用，新技術的整合與舊方案的微調再改善，讓現有ARM應用方案的市場熱度越來越高。
除了嵌入式處理器的性能增進效益外，搭配整個行動裝置架構的Ecosystem與關乎行動平台發展的嵌入式作業系統，目前除了Apple建構的iOS嵌入式系統外，其實非蘋陣營可以說是以Google的Android聲勢最強，緊跟後面的Microsoft因推出Windows 8/Windows RT行動作業系統，雖然在眾PC/NB硬體廠商積極抬轎，但市場表現仍明顯較跨平板、智慧型手機的Android嵌入式系統遜色，目前Microsoft與力拱Windows 8/Windows RT陣營業者，也積極期待Windows 8新版改版釋出，能否再振低迷許久的Windows 8/Windows RT應用市場聲勢。
超可攜運算、穿戴式運算 成為當紅行動應用
對行動裝置來說，雖然越做越小與性能提升是行動產品積極發展的目標，圍繞此目標整合發展的技術應用方案，也持續朝此方向持續前進，尤其是積體電路製程與解決方案，已經為行動裝置微縮設計方向提供開發設計的積極支援。
但對行動裝置而言，可攜式的裝置設計仍有一定程度的尺寸，目前除了發展可攜式的電子產品外，難度更高、產品設計更複雜的超可攜式應用產品，在相關核心技術與應用觀念逐步到位後，在應用市場逐漸嶄露頭角，成為下一波行動應用、行動產品生態系應用趨勢的核心驅動產品。
在超可攜、穿戴式運算技術應用產品中，也不乏有國際大廠積極投入，雖然硬體商大多仍處於積極發展超可攜運算技術所需的底層核心應用技術，例如網通、運算、電池與感測技術等，但在這波發動穿戴式、超可攜運算裝置產品風潮中，較具影響力的卻是如Google、百度等搜尋引擎或網路服務業者。
Google積極推展的智慧眼鏡裝置實驗，目前已經達到量產前的產品優化階段，積極部署智能眼鏡的網絡服務API(Application Programming Interface)，目前已有初期投入的第三方開發者研發可整合Google智能眼鏡的人臉辨識或是雲端應用整合服務。
至於百度或部分以「健康」主題應用為主的雲服務業者，也積極利用目前技術成熟的行動感測技術、網通技術發展個人運動狀態資訊採集的穿戴式運算設備，將原本功能導向設計的動態感應、運動感應元件改製成具裝飾配件水準的穿戴式運算設備，讓使用者更樂於全日配戴這類運動感測智能配件，24小時/7天長時間記錄個人運動資料採集。
同時這類穿戴式電子產品也透過雲端技術將採集獲得的原始資料透過智慧型手機？平板電腦分散運算，或將原始資料傳輸上雲端利用雲服務整合分析，甚至結合網路社群應用服務，加深用戶與社群、裝置本身的使用連結強度，這些在行動運算技術領域中，都是相當值得持續觀察的重要發展方向。
