高階ADAS應用正熱 公共運輸領自駕率先落地

汽車系統導入人工智慧(AI)技術並安裝大量感測器,系統需要處理的數據量大增,訓練AI模型所需的算力龐大,因此需要高速運算的支援。且車用系統的決策必須高效能、高穩定性且低延遲,才能確保行駛安全,在需要大量數據來訓練模型並透過AI決策的情況下,如果運算效能不足以應付路況,不只難以實現Level4自駕,更有使用安全方面的疑慮,因此車用高效運算是實現自駕的關鍵。
2022 年 01 月 31 日

Level 3瓶頸難突破 Level 4成自駕發展新選項

在Level 2的自動駕駛輔助(ADAS)技術逐漸成熟後,眾多國際車廠持續精進自駕系統效能,期早日實現自動駕駛願景。然而,在L3自動駕駛車輛定義難明的情況下,Level 4自動駕駛車輛由於定義較明確,且多在限定區域內行駛,環境較為單純,對於車廠、新創及系統/車用電子元件等業者而言有更多的發展誘因,也因此,Level...
2019 年 10 月 22 日

iPhone 4露「線」惹風波 手機天線設計/測試挑戰加劇

儘管iPhone 4「天線門」事件鬧得滿城風雨,但其產品魅力卻依舊耀眼。然而,這次事件也突顯出智慧型手機天線設計與測試上仍有諸多盲點,尤其未來4G手機所採用的MIMO天線設計門檻將更高,因此如何在設計時兼顧外觀與天線效能,遂成為眾所關注的焦點。
2010 年 09 月 09 日