CTIMES - 籃貫銘、王岫晨

台灣AI關鍵元件的發展現況與佈局 (2024.06.13)
就人工智慧（AI）裝置的硬體來看，關鍵的零組件共有四大塊，分別是邏輯運算、記憶體、PCB板、以及散熱元件。他們扮演著建構穩定運算處理的要角，更是使用者體驗能否優化的重要輔助

EDA的AI進化論 (2023.07.25)
先進晶片的設計與製造，已經是龐然大物，一般的人力早已無力負擔。幸好，AI來了。有了AI加入之後，它大幅提升了IC設計的效率，無論是前段的設計優化，或者是後段晶片驗證，它都帶來了無與倫比的改變

5G為AIoT應用帶來最終完成式 (2021.06.29)
5G毫米波頻段的頻率非常高，相對的訊號傳輸的性能也更強大。從供應鏈的布局，可以看出來毫米波正是今年5G市場的發展重點。另外，5G ORAN已經成為最新的潮流，世界各國都持續投入發展

AIoT應用推升深度學習市場規模 (2021.01.22)
在智慧物聯（AIoT）的世界裡，物聯網當然是串聯各式終端的核心基礎建設，但其最終的目標，則是要實現「智慧」的境界?而要達成這個願景，「深度學習」就是必須要了解的一項關鍵技術

需求逐步到位邊緣運算重要性與日俱增 (2020.12.31)
邊緣運算可以提升終端裝置的效能，提升使用者的體驗。最重要的，還能降低雲端負擔，增加整體的系統效能。對於企業的營運與成本將有著至關重要的影響。

企業實踐數位轉型導入AIoT架構是關鍵 (2020.11.04)
「數位轉型」被認為是影響未來企業存活的決定性因素。這個看法廣泛受到產業界的認可，並且投入相當的支出來實踐數位轉型。分散式網路與智慧化技術，幾乎就是目前數位轉型的核心技術

智慧聯網應用引動IC設計進入新整合時代 (2020.09.28)
與其大規模進行裝置控制，還不如讓裝置有自主運作的能力，甚至透過數據的分析來產生出可用的「智慧」。於是智慧物聯的應用架構開始生成。

AIoT引爆數據潮 MCU與MPU需求逐年升高 (2020.09.02)
在這個趨勢下， MCU的應用就成了智慧物聯系統的重點項目。其中，工業與消費性電子市場是最主要的成長驅力。

5G與邊緣互為體用體現完美分散式運算 (2020.07.31)
分散式的概念由來已久，尤其從有網路以來，資料的運算和儲存架構就不斷的朝向「去中心化」發展。

AIoT架構複雜混合雲成為入手最佳解 (2020.06.30)
對於AIoT導向的應用，與雲端服務供應商合作才是最佳的建置方法。混合雲也成為智慧物聯時代裡更具效益的解決方案。

駭客攻擊層出不窮 IoT安全備受關注 (2020.05.20)
進入物聯網時代之後，舉凡只要涉及資料運算與儲存的裝置，包含工具機台和製造設備，都需要有資安方案的部署。

完善AIoT應用體驗邊緣運算功不可沒 (2020.04.24)
要讓運行的效能與使用的體驗有所提升，邊緣運算是最關鍵的一環。邊緣運算很清楚明瞭，就是要增加終端設備與服務的運行效能。

5G來臨帶動AIoT需求起飛 (2020.04.01)
到了5G時代，重心則轉往工業領域的垂直應用，而在諸多應用之中，「製造、醫療、能源」將會是最主要的市場，而這也是AIoT架構的最主要應用場域。

智慧感測掌握AIoT脈動的關鍵一步 (2020.02.21)
感測器在進入AIoT時代後，變得更為重要。在萬物聯網的時代，感測器的使用數量將會比過往更多。再者，性能與應用思維的提升，感測系統的建置也要再次升級。

嵌入式系統在AI導向環境的三大趨勢 (2020.02.11)
身處在AIoT時代，嵌入式系統至少會有兩個發展趨勢，一個就是應用的數量，另一個就是人工智慧功能的運用，以因應更多對於影像等數據的處理需求。

嵌入式系統朝向數據為核心的設計架構 (2020.01.31)
身處在AIoT時代，嵌入式系統至少會有兩個發展趨勢，一個就是應用的數量，另一個就是人工智慧功能的運用，以因應更多對於影像等數據的處理需求。

AIoT時代雲端平台將扮演整合要角 (2020.01.08)
當邊緣裝置的數量不斷的成長，就需要透過一個能規模化的雲端平台將之統合管理，才能發揮物聯網真正的功能與目的。