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用「閃電」鍍製觸控螢幕的導電膜

創新科技專案 X 解密科技寶藏_96
・2015/03/12 ・1890字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 565 ・九年級

文/劉珈均

工研院機械與系統所的團隊研發「大氣電漿鍍膜技術」,能在大氣常壓下鍍製透明導電膜,為目前已知唯一能常壓進行製程並達到商用品質的技術,此技術也曾獲得「R&D百大科技獎」與「華爾街日報科技創新獎(TIA)」。

手指滑過手機或平板電腦時,因為螢幕下面那層透明導電薄膜,機器才得以「感知」碰觸、執行功能。現在觸控面板常用ITO(Indium Tin Oxide,銦錫氧化物)作為透明導電材料,透明導電膜兩項主要的性能指標為電阻和透光率,ITO符合低電阻與高可見光穿透率,此外還具有良好的化學穩定性和熱穩定性、基材黏著性佳、利於圖形加工等優點。因此,在眾多可作為透明電極的材料中,ITO成為主流,應用也相當廣泛,觸控面板、太陽電池、液晶、電漿顯示器等光電產品皆可見ITO。

業務組長周大鑫博士說,研發初衷是為了節能,希望開發低耗能的光電產業鍍膜技術。現在鍍膜的製程為達到高品質,須在真空環境下進行,為了維持真空度,即便不鍍膜,真空設備也要持續運行,相當耗能;另一方面,銦是稀有金屬,主要出產自中國,來源不穩定,常有價格波動問題。隨著近年導入非銦材料取代ITO薄膜的議題亦趨熱門,團隊也研究導入非貴重金屬材料鍍製透明導電膜,降低製造成本與風險。

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大氣電漿鍍膜技術的計畫主持人、工研院機械所業務組長周大鑫博士。
大氣電漿鍍膜技術的計畫主持人、工研院機械所業務組長周大鑫博士。

相較於傳統真空環境製程,團隊的「大氣電漿鍍膜技術」省了一半以上的電力,也節省了60%的設備空間。大氣電漿製程最大缺點是材料出了噴嘴、碰到大氣便容易碰撞產生結晶,團隊技術的巧思在於「電漿噴嘴」(又稱電漿頭或電漿產生器)裡電極與氣流場特殊設計,在局部區域裡產生高密度的電弧。

團隊設計電漿噴嘴,使其電漿密度夠高,得以完整解離材料,透過氣流帶下來,讓材料順利覆在基板上形成一層薄膜。「有點像大自然現象的閃電,我們可以讓電弧產生的數量最多,產生的能量高,範圍也大。」周大鑫說,模組也整合電源供應器設計,控制電極的放電頻率,達到足夠溫度。

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機械所團隊開發的大氣鍍膜機器。電漿噴嘴的電漿密度夠高,完整解離氧化鋅,透過氣流帶下來,讓材料順利覆在基板上形成一層薄膜。
機械所團隊開發的大氣鍍膜機器。電漿噴嘴的電漿密度夠高,完整解離氧化鋅,透過氣流帶下來,讓材料順利覆在基板上形成一層薄膜。

「傳統也有大氣電漿技術,但能量沒像我們這麼高,所以只能做些表面清潔的工作。」周大鑫說,團隊的電漿密度高,得以完整解離材料,所以可在大氣條件下作鍍膜製程,甚至鍍製透明導電膜。高能量密度的電漿讓不同材料組合變得可行,團隊改以氧化鋅為鍍製材料,鍍出來的透明導電薄膜片電阻小於100 ohm/square,透明度90%以上,相當於市售的ITO薄膜水準。團隊計算過,觸控面板大約有三四成的成本都花在那透明導電膜,而用氧化鋅搭配大氣電漿技術,成本可降低為一成。(此為三年前的數據,現在透明導電膜成本較低了。)

團隊成員將玻璃基板放至鍍膜機並示範操作,此機器為線型鍍膜,鍍製疏水的功能性薄膜。
團隊成員將玻璃基板放至鍍膜機並示範操作,此機器為線型鍍膜,鍍製疏水的功能性薄膜。

大氣電漿鍍膜還可局部鍍製,讓製程環保許多。傳統上,若要局部鍍膜,得先全面鍍上一層,再用「黃光微影製程」去除不要的地方,過程中會產生許多化學廢液,新技術省下了這過程,避免了化學材料汙染。

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談及研發過程,周大鑫說,一開始大家聽到開發在非真空環境鍍膜技術的點子都覺得挑戰太大,難以達成。2008年計畫最初執行的那半年,團隊也果真鍍不出來,因為解離不完全,材料從噴嘴出來後接觸空氣立即結晶,在基板上覆上一層顆粒狀粉末,變成「一盤散沙」而不是融合成一層薄膜。後來調整電極模組設計、調整材料配方,隔年才成功鍍膜,再經兩三年改良製程,才鍍出透明導電膜。

不同的功能性薄膜的製程有差異,但概念與設備大致相同,只是更換材料組成。因此,此技術除了用於製作觸控面板的透明導電薄膜,作為ITO的替代品,也可以跨產業,用於其他功能性鍍膜製程,如表面抗污、疏水、親水等,除了硬材質的玻璃或塑膠產品表面鍍膜,周大鑫也期望未來延伸至軟性材基材元件,應用於穿戴式設備。

研發大氣電漿鍍膜技術的團隊。
研發大氣電漿鍍膜技術的團隊。

更多資訊請參考解密科技寶藏

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創新科技專案 X 解密科技寶藏_96
81 篇文章 ・ 3 位粉絲
由 19 個國家級產業科技研發機構,聯手發表「創新科技專案」超過 80 項研發成果。手法結合狂想與探索,包括高度感官互動的主題式「奇想樂園」區,以及分享科技新知與願景的「解密寶藏」區。驚奇、專業與創新,激發您對未來的想像與憧憬!

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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觸控面板的秘密:從靜電到你的指尖魔法——《物理角色圖鑑》
azothbooks_96
・2024/09/24 ・1254字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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歐姆定律:電流與電壓的完美協奏

川村老師,請用簡單的方式告訴我「歐姆定律」是什麼?

★歐姆定律,德國物理學家歐姆提出,在溫度不變時,流經金屬導線的電流I 與導線兩端的電壓 V 成正比,兩者的關係為 V=RI,R 是導線的電阻,單位為歐姆 Ω。圖/《物理角色圖鑑》
圖/《物理角色圖鑑》

老師:的方式會使電流變弱。電阻定律告訴我們,金屬導線的電阻 R 與長度 L 成正比,也就是導線愈長,電阻愈大。相反的,截面積 S 愈大,電阻愈小。

貓咪:能捲太多圈嗎?喵!

老師:這樣會讓導線長度增加。電阻 Rρ L/ Aρ 是電阻率。

圖/《物理角色圖鑑》

觸控面板的原理

觸控面板是貼附在螢幕玻璃表面上的薄膜,手機與電腦普遍使用的觸控面板是利用靜電原理進行感應。觸控面板有許多感應方法,最具代表性的是電容式觸控與電阻式觸控。手機使用的是電容式觸控面板,利用靜電就能讓 CPU 知道手指是否放在螢幕上。

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觸控面板中縱橫交錯著許多表面帶靜電的電極陣列,如下圖。

圖/《物理角色圖鑑》

手指碰到觸控面板時,會吸走該位置的靜電,感測器便據此判斷何處有靜電釋放。用一般的筆或戴著手套觸碰時,手機不會有反應,是因為其他東西與手指不同,不會導電,所以也不會釋放靜電。

電阻式觸控面板無法多點觸控;也就是說,不能用兩根手指同時操作。使用手機時,可以用拇指和食指同時觸碰面板,然後手指張開把照片放大,或手指閉合把照片縮小,電阻式觸控面板就沒辦法這麼方便。

電阻式觸控面板的電流是從兩片膜之間通過;手指碰觸時,上層膜會接觸到下層膜,使電阻降低,表示該處有電流通過,此時感測器便可讀取到接觸點位置。電阻式面板是透過壓力來操控,與觸控媒介是否導電無關;所以用筆、指甲來觸碰,螢幕也會有反應。這種面板也能感應觸碰壓力的強弱,因此常用於遊戲機。

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圖/《物理角色圖鑑》

——本文摘自《物理角色圖鑑:用35個萌角色掌握最重要的物理觀念,秒懂生活中的科普知識》,2024 年 9 月,漫遊者文化,未經同意請勿轉載。

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azothbooks_96
55 篇文章 ・ 21 位粉絲
漫遊也許有原因,卻沒有目的。 漫遊者的原因就是自由。文學、人文、藝術、商業、學習、生活雜學,以及問題解決的實用學,這些都是「漫遊者」的範疇,「漫遊者」希望在其中找到未來的閱讀形式,尋找新的面貌,為出版文化找尋新風景。