DIGITIMES - 椽經閣

模擬人生的方法

最近大家都在高喊雲端運算，談虛擬化(Vitualization) 、負載平衡(Load Balancing)等等。其實這些技術的基本原理，在2、30年前就已存在。例如我的博士論文題目是平行模擬(Parallel Simulation)，係以多部計算機來模擬離散的事件(Discrete Event) ，在負載平衡上就下了極大的工夫。

推進空間感知技術(一)

這陣子關心車輛安全技術以及新能源車產業的朋友，目光焦點都在某輛開啟Autopilot(自動輔助駕駛)在高速公路發生意外的車子。大致狀況是在高速公路光線良好的情形下，前方內車道一輛白色貨櫃車傾覆，其他駕駛人減速繞道而行，而這部在Autopilot模式的車子卻直接駛入貨櫃車廂。大家好奇，這顯而易見的障礙，應該是目前快速發展的深度學習技術或是各種感測元件可以偵測得到，而車子應可以自動繞道或是停止，為什麼失誤？或是從這個意外我們可以學習到什麼？

從智慧電表談台灣　HAN電力數據應用

過去我花了許多的篇幅談論電力市場的演進，甚至先進國家在面對能源轉型時，所導入的新興商業模式及能源管理技術，這季文章我想帶大家回頭深入探討這一切的根源「智慧電表(Smart Meter)」。

資訊的異名創意

我在發展物聯網應用時，一直問自己，同一個物聯網程式，是否能只改變數名稱，就可用於不同的應用。例如我實驗室發展的停車場應用和洗衣機的應用，物聯網程式是一模一樣的。更淺顯的例子，追蹤汽車、人員，或是校園流浪狗，甚至電子圍籬，物聯網程式也是一模一樣的。我稱之為「異名同程式」的應用，越多異名，這個程式的性價比(price–performance ratio)越高，維護的成本也越低。我的「異名同程式」觀念來自於佩索阿(Fernando Pessoa)。

高科技產業齊步走－技術節點的新命名

摩爾定律常被用來展示半導體發展的結果，但是如果說摩爾定律是半導體發展的原因其實更貼切事實，業內的人喜歡用自我實現的預言(self-fulfilling prophecy)來稱呼摩爾定律。摩爾定律的概念初生於1965年，這時離Fairchild半導體做出第一個積體電路也不過5、6年，一個短期產業現象學觀察的趨勢卻能奇蹟似的成為貫穿一甲子的定律，背後有它必然的理由。

翻轉剃刀與刀片的天才

我在椽經閣曾提到電腦印表機的剃刀與刀片策略，亦即便宜賣印表機，而由墨水匣獲利。今日電腦印表機的主要販售廠商包括佳能(Canon)、愛普生(Epson)、惠普 (HP)、Lexmark等。這些公司都採用低價印表機策略(約低於成本兩成的價格)，著重墨水匣的大量銷售(約六成毛利)。

矽光子的技術挑戰

記不記得美國制裁中興時，有一家公司一天內股價跌了30%？那家公司叫Acacia Communications Inc.，公司官網最上頭的大標題是3D Siliconization，而底下的兩個大標題就是silicon photonics和DSP。這家公司2019年以26億美元的髙價賣給Cisco。

由車輛的自動導航到光達

6月1日清晨，國道一號嘉義水上路段，一部使用自動導航的Tesla電動車撞上前方橫倒於車道上的白色貨車，這部貨車是因為先前的前方車輛緊急剎車，閃躲不及而翻覆。如果仔細看現場照片，清晨斜射的陽光正好直射到翻覆貨車白色的頂棚，而又恰恰好反射到Tesla上，甚至有可能將太陽的光點反射到Tesla的攝影鏡頭。

先進製程的「321」

此時此刻半導體增加價值的方向是「more Moore」和「more than Moore」雙軸並行。後者指的是異構整合，是半導體產業中以應用為主要增值手段、以封裝為技術手段之新的共同技術路標，而前者沿著臨界尺寸微縮遺緒的方向繼續前行。

出賣你的文字、照片與設備

目前絕大部分的軟硬體服務都竭盡所能的收集使用者資料，包括網路瀏覽紀錄、對話、參加的群組、喜好文章、照片、購物紀錄、打卡位置、音樂歌單等。透過這些資訊可以推估使用者屬性、喜好、甚至政治傾向，富含商業應用。而快速發展的智慧技術，更推升了使用者資料的價值。

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