華爾街日報:蘋果洽談收購英特爾手機數據晶片業務

消息人士透露,自去年夏天開始蘋果與英特爾洽談,有意收購英特爾手機數據晶片業務,這筆潛在的交易高達數十億美元,若達成交易,將大力推助蘋果自主開發晶片進程。
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▲賈伯斯在 2008 年發表有 Intele Core 2 Duo 的 MacBook Air。Photo Credit: REUTERS/達志影像
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原文刊登於鉅亨網,編譯羅昀玫,INSIDE 獲授權轉載。

週五 (26 日) 報導,據消息人士透露,自去年夏天開始蘋果英特爾洽談,有意收購英特爾手機數據晶片業務,這筆潛在的交易高達數十億美元,若達成交易,將大力推助蘋果自主開發晶片進程。

《華爾街日報》 引述一些消息人士報導,英特爾目前正在為其「數據機晶片業務」尋找戰略替代方案,包括可能出售給蘋果或其他收購方。

消息人士說,蘋果與英特爾談判大約從去年夏天開始,也就是英特爾前執行長 Brian Krzanich 辭職前後,雙方會談已持續幾個月,直到最近蘋果與高通 (英特爾的競爭對手) 達成全球專利授權與晶片供應協議才冷卻。

英特爾目前已收到多家公司的意向書,並聘請高盛來管理初階過程。

除了蘋果,其他潛在買家包括博通 (AVGO-US)、安森美半導體 (ON-US)、三星電子或正在開發 5G 數據機的中國紫光展銳公司 (Unisoc Communications) 都是潛在買家。

一些消息人士說,如果達成交易,英特爾可能獲得高達數十億美元的收益,解決數據機業務虧損問題。

回應是否考慮出售 5G 智慧手機數據機業務?週四 (25 日) 英特爾執行長 Bob Swan:「我們正在評估對智慧財產權及員工來說哪些是最好的選擇。」

市場研究公司 Moor Insights & Strategy 創辦人 Patrick Moorhead 表示:「英特爾任何出售皆可能,包括與多代無線技術相關的員工、專利組合和數據機設計。」

Patrick Moorhead  稱:「對英特爾來說,時間不等人,英特爾並未向這領域投入更多的資金,所以其價值分秒都在下滑。」

英特爾與蘋果之間的收購談判,適逢高通與蘋果大打專利戰期間。高通與蘋果上週二 (16 日) 宣布結束專利大戰,簽署為期 6 年的晶片供應與專利許可協議幾小時後,英特爾隨即表示,將退出 5G 智慧手機市場,理由是沒有明確的盈利可能。

Patrick Moorhead 說,儘管目前蘋果對收購英特爾數據機晶片業務談判陷入停滯,但蘋果仍是收購英特爾數據機業務的最佳選擇,因為它可以節省蘋果自主開發晶片的時間。

Patrick Moorhead  提到:「如果蘋果沒有意願,那對其他企業來說,還是有價值的。」

蘋果過去一直不願達成龐大金額的收購交易,每年僅收購約 15 至 20 家小型公司,熟悉蘋果運營人士表示:「隨著 iPhone 業績下滑,蘋果較往常任何時候更有意接受規模更大、更具變革性的交易。」

蘋果為推動其電力管理晶片研發,去年斥資了 6 億美元從德國晶片供應商戴樂格半導體 (Dialog Semiconductor) 手中取得 iPhone 電源管理技術授權與部份資產控制權,還吸納 Dialog 300 名員工至旗下工作。

蘋果還為自己的晶片設計業務招聘工程師,如火如荼地自主開發數據機晶片,有意收購英特爾手機數據晶片業務,就是希望能提振其核心業務。

蘋果已挖走一批英特爾工程師,並在高通大本營聖地牙哥設立辦公室,預定進駐 1200 名員工,並招聘無線工程師,以開發 iPhone 的無線組件和處理器。

責任編輯:Mia

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【社會數位轉型】交通安全不能靠運氣!經濟部AI智慧運輸新解方預防事故發生

居住在都市的人們,大多早已習慣使用電子票證搭乘大眾運輸,能自然而然透過即時公車動態資訊掌握交通時間,也多有騎乘共享單車的經驗,旅遊時更享受著機場無人化自動通關、國道 ETC 電子道路收費的便利。這些畫面也許你不曾留意,但都是智慧運輸科技改善生活的證明。
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Photo Credit:Unsplash
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疫情衝擊下,結合人工智慧、區塊鏈、加密貨幣、虛擬實境、物聯網等數位科技的創新應用服務不斷成長,加速產業數位轉型,為經濟帶來正面效益,不知不覺間也成了改變社會的力量。隨著時代進步,人類的食衣住行越來越離不開數位科技,而交通運輸作為維繫社會系統運作的關鍵之一,正是臺灣邁向數位國家必須關注的重大議題。

近年特斯拉在全球大賣,經濟部技術處也看準無人載具、自駕車趨勢,推動創新實驗專案計畫,秉持沙盒精神,授權產學研於北中南各都進行落地實證,促進臺灣智慧運輸科技的研究發展與創新應用。

串聯法人技術合作 開發 AI 自動煞車系統罩大型車

馬路如虎口,臺灣交通事故多,為提升交通安全,資策會系統所在經濟部技術處科技專案的支持下,以自駕感知次系統技術能量於 2021 年發表全球首創的智慧巴士 AI 內輪差自動剎停技術,結合車輛視野輔助攝影機及 AI 影像辨識技術,陸續在台北市、新北市、桃園市等交通場域進行系統實證。現已能在預測內輪差區域發生碰撞前 1 公尺在 0.6 秒內發出預警並自動煞車,降低大型車駕駛盲點車禍事故問題。

資策會系統所智慧駕駛組組長張均東表示,臺灣交通環境為二輪與四輪複雜混合車流,車流密度高,駕駛習慣參差不齊,相較歐美更為複雜,對於發展無人載具來說是很大的挑戰,但也充滿機會。臺灣大型車平均一年造成 1,500 件事故,主因就是在混合車流環境下於視野死角容易發生死傷事故,「最常見就是所謂的 A 柱(註)與內輪差視野盲區,大型車輛(公車、貨車、聯結車等)轉彎時無法清楚看到機車、行人是否在行駛區域內,於是在轉彎行進過程來不及反應,造成此類車禍傷亡率很高。」

張均東解釋,目前車輛大多使用毫米波雷達感知周遭環境,但毫米波雷達雖對金屬物件偵測較敏銳,但無法得知物件類型,「毫米波雷達在偵測行人、兩輪車方面的穩定度沒有很好且無法辨識其類別。尤其是上下班時間,公車周圍滿滿都是汽機車,很難準確反應 A 柱與內輪差視野盲區內是否有機車、自行車、行人。」 據統計,正常駕駛人行車時,從目視到緊急情況,到做出反應、踩下煞車,反應時間約 0.6 秒左右。而大型車所需要的煞車距離又更長,往往駕駛在意識到危險時已來不及因應,生死就在一瞬間。

為此,資策會系統所與巴士業者合作,透過在公車上裝設之 5 顆攝影鏡頭,拍攝車輛行駛中容易發生碰撞之視野範圍,結合資策會開發的臺灣行車街景深度學習資料庫(Formosa Dataset),以 AI 深度學習辨識技術發展 AI-ADAS(AI 先進駕駛輔助系統)。

資策會系統所團隊現行於台北市、新北市、桃園市實際道路之實證結果已經可以在發生碰撞前 3 至 5 公尺以語音提醒公車駕駛在警戒區有行駛物件類別,且在發生碰撞前 1 公尺於 0.6 秒內,若駕駛無進行剎車動作時則由系統自動剎停。「本技術在日夜晴陰雨及複雜街景中皆能穩定辨識出行人、機車騎士、老人代步車及三角錐等交通物件,都不是問題。」張均東說,接下來預計技術進程將發展進化到預測大型車輛若要進行轉彎或變換車道時,系統會主動觀測鄰近車輛、行人行進軌跡並預測未來 3 秒行駛路徑有碰撞風險,則會主動減速緩剎並打正方向盤等 Level 3 自主駕駛技術,進而發展為智慧駕駛系統關鍵技術,擴大到不同車種的應用,創造更大市場價值。

著眼我國路上交通特性  全球首創機車車聯網安全應用

而要預防車禍意外,也不能不注意機車。臺灣的機車密度全球第一,平均每 2 人就擁有 1 台機車;在所有的交通事故中,有超過 75% 的車種與傷亡人數都是「肉包鐵」的機車,其中死亡人數每年都超過千人,包括因車速過快而自撞、自摔所造成的傷亡。

為此,資策會從機車用路人的角度,針對周遭路況及早反應,提供機車安全防護,除了降低機車整體藉此事物與傷亡比例,更能藉此改善駕駛行為。智慧機車安全警示系統便是因此而生,整合智慧型路側設備與機車車上裝置,偵測車速與路線,預測行車風險,再透過 LED 看板顯示路況警訊,打造低成本、高滲透的安全騎乘環境。2019、2020 年分別獲資通訊領域最高殊榮全球 ICT 卓越獎(WITSA Global ICT Excellence & Award),以及美國素有創新界奧斯卡之稱的愛迪生獎(Edison Awards)肯定,使臺灣成為第一個將車聯網技術應用在機車的國家。

資策會系統所規劃師廖彥程表示,團隊觀察到臺灣機車使用量非常大,而且很難從政策面減少機車數量,「只能從防止肇事的安全角度著手改善」。為此,資策會系統所在經濟部與交通部的支持下,攜手臺灣車聯網產業協會,並與擅長交通控制、交通安全的臺大教授許添本合作,共同研發智慧化解決方案。

「有些都是很早就成熟的技術,關鍵是要怎麼把不同科技串連起來」,廖彥程說明,在經濟部與交通部的指導下,本系統以無線射頻辨識(RFID)技術為基礎,並結合 AI 影像辨識與決策機制進行分析,能提醒駕駛注意來車、減速慢行等,爭取更多反應時間。

經 9,300 輛機車、70 組路測設施大規模實測,收集分析了幾千萬筆的駕駛行為資訊後證實,機車通過易肇事路段的平均車速可有效降低 12%,減少交通事故比例 50%。同時,計畫第二期試驗所選擇校園場域中山大學,粗估平均車速下降 30%、事故數減少 80%,成效驚人。廖彥程表示,因為和市區相比,校園交通環境較封閉、單純,導入新系統的衝擊較小;另外,發生機車車禍的年齡層以 18 到 24 歲占絕大多數,「正好趁著年輕學子剛拿到駕照、血氣方剛的時期,幫助他們及早養成良好的駕駛習慣。」

社會發展帶動交通產業轉型 打造智慧科技新舞台

現在全世界都在關注社會數位轉型,除了在交通運輸上的變革之外,數位科技帶給社會的影響還有 8 大關鍵問題,包括:資訊中立與數位近用權、數位技能落差與教育、數位專業之性別權、跨領域鏈結與人才培育、開源協作與開放生態系、去中心化與分散化數位治理、數位國土與資訊安全、資訊與人工智慧倫理等,都是臺灣發展數位經濟的過程中,必須時時回頭關注的社會議題。

臺灣的交通環境雖然複雜,但也因此成了智慧運輸科技的絕佳試煉場,形成另一種「臺灣經驗」。不同於國外汽車產業發展 AI 應用時,大多以房車為出發點,經濟部技術處也重視臺灣大眾運輸、機車族的需求,希望藉由科技應用實現社會數位轉型,先解決民生交通問題,再帶動市場,未來在國際發光發熱。

儘管現在臺灣自動駕駛市場還不成熟,這些創新計畫也仍處於試驗階段,尚未正式落地,但當實證階段完成,掌握差異化優勢,相信從公共領域到產業發展都精彩可期。

  • 註:汽車A柱為擋風玻璃兩側主要結構,為顧及車體強度,設計多半較為粗壯,但也因此容易產生視覺死角