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物聯網之芯：感測器件與通信晶片設計

為了解決手機傳輸線接觸不良的問題，作者曾凡太 這樣論述：

本書為“物聯網工程實戰叢書”第2卷。書中從物聯網工程的實際需求出發，闡述了感測器件與通信晶片的設計理念，從設計源頭告訴讀者我要設計什麼樣的晶片。積體電路設計是一門專業的技術，其設計方法和流程有專門著作介紹，不在本書講述範圍之內。 本書適合作為高等院校物聯網工程、通信工程、網路工程、電子資訊工程、微電子和積體電路等相關專業的教材，也適合感測器和晶片研發人員閱讀，另外也適合作為智慧城市建設等政府管理部門相關人員的參考讀物。 叢書序 序言 第1章 物聯網積體電路（IoT IC）晶片設計概述1 1.1 集成感測器件技術演進2 1.2 物聯網積體電路晶片分類3 1.3 物聯網積體

電路晶片設計要求4 1.3.1 物聯網積體電路晶片設計一般要求4 1.3.2 物聯網邊緣層設備IC晶片設計要求5 1.3.3 物聯網中間層設備IC晶片設計要求6 1.3.4 物聯網核心層設備IC晶片設計要求7 1.3.5 物聯網積體電路晶片安全性設計8 1.3.6 物聯網積體電路晶片低功耗設計9 1.4 物聯網積體電路晶片生態圈構建9 1.4.1 英特爾佈局雲端物聯網11 1.4.2 Marvell做業界最全晶片平臺解決方案11 1.4.4 TI建立協力廠商物聯網雲服務生態系統12 1.5 物聯網積體電路晶片定制化之變13 1.6 物聯網積體電路晶片產業化發展13 1.6.1 物聯網積體電路晶

片技術發展趨勢14 1.6.2 IC企業在物聯網領域的佈局23 1.6.3 感測器晶片和通信晶片是物聯網積體電路晶片產業的方向28 1.7 本章小結29 1.8 習題29 第2章 積體電路製造與設計基礎30 2.1 積體電路發展簡史30 2.2 積體電路產業變遷32 2.3 積體電路分類與命名規則35 2.3.1 按電路屬性、功能分類35 2.3.2 按集成規模分類37 2.3.3 按導電類型分類38 2.3.4 按用途分類38 2.3.5 按外形分類39 2.3.6 積體電路命名規則39 2.4 積體電路製造40 2.4.1 晶圓製造40 2.4.2 晶圓生產工藝流程44 2.4.3 積體

電路生產流程44 2.4.4 積體電路工藝46 2.4.5 CMOS工藝49 2.5 積體電路封裝49 2.5.1 積體電路封裝技術49 2.5.2 積體電路封裝形式枚舉52 2.6 積體電路微組裝工藝58 2.6.1 不同工藝晶片組裝58 2.6.2 積體電路組裝案例59 2.7 數位積體電路設計概要62 2.8 本章小結64 2.9 習題64 第3章 物聯網感測器件設計65 3.1 感測器件概述65 3.2 材料型感測器66 3.2.1 材料型感測器的基礎效應66 3.2.2 感測器半導體材料特性設計68 3.2.3 摻雜工藝改變半導體敏感特性69 3.2.4 設計材料成分，改變製造工藝

，調節敏感特性72 3.3 結構型感測器73 3.3.1 電阻敏感結構74 3.3.2 電感敏感結構75 3.3.3 電容敏感結構78 3.4 半導體敏感器件81 3.4.1 磁敏元件結構81 3.4.2 濕敏元件結構85 3.4.3 光敏元件結構88 3.4.4 氣敏元件結構93 3.5 生物敏感元件結構95 3.5.1 酶感測器結構95 3.5.2 葡萄糖感測器結構97 3.5.3 氧感測器結構99 3.6 圖像敏感元件結構101 3.6.1 CCD圖像感測器101 3.6.2 CMOS圖像感測器106 3.6.3 色敏三極管108 3.7 感測器介面技術109 3.7.1 感測器融合11

0 3.7.2 I3C匯流排協定111 3.8 幾種感測器設計實例116 3.8.1 MEMS感測器概述117 3.8.2 微機電系統（MEMS）壓力感測器118 3.8.3 微機電系統（MEMS）加速度感測器118 3.8.4 智慧壓力感測器119 3.8.5 智慧溫濕度感測器121 3.8.6 智慧液體渾濁度感測器121 3.9 本章小結122 3.10 習題123 第4章 物聯網通信積體電路設計124 4.1 通信電路概述124 4.1.1 物聯網常用通信方式124 4.1.2 物聯網通信電路進展128 4.2 物聯網有線通信電路設計130 4.2.1 RS232電路設計131 4.2

.2 用VHDL設計UART收發電路132 4.2.3 用Verilog HDL設計USART收發電路135 4.2.4 RS485電路設計141 4.2.5 光纖收發器電路142 4.2.6 USB 2.0介面電路設計143 4.2.7 USB 3.0晶片設計147 4.2.8 USB 3.0轉千兆乙太網單晶片設計148 4.3 物聯網無線通訊技術150 4.3.1 物聯網無線通訊技術概述150 4.3.2 物聯網無線通訊技術特性154 4.4 RFIC晶片設計155 4.4.1 RFIC 設計歷程156 4.4.2 RFIC設計流程156 4.4.3 RFIC設計行業的衰落160 4.4.

4 幾款射頻晶片性能一覽161 4.5 WiFi晶片設計163 4.5.1 WiFi晶片產業概況164 4.5.2 WiFi晶片設計171 4.5.3 WiFi無線收發基帶處理器設計174 4.5.4 WiFi晶片設計案列186 4.5.5 5G WiFi技術191 4.6 藍牙晶片設計193 4.6.1 TI CC2541藍牙晶片概述193 4.6.2 TI CC2541藍牙晶片RF片載系統195 4.6.3 TI CC2541藍牙晶片開發工具195 4.6.4 TI CC2541 藍牙低功耗解決方案196 4.7 本章小結197 4.8 習題197 第5章 窄帶物聯網（NB-IoT）19

8 5.1 NB-IoT概念198 5.2 NB-IoT商業模式199 5.3 NB-IoT技術標準200 5.4 NB-IoT實現高覆蓋、大連接、微功耗、低成本的技術路線201 5.4.1 NB-IoT提升無線覆蓋的方法201 5.4.2 NB-IoT實現大連接的關鍵技術203 5.4.3 NB-IoT實現低成本的技術路線204 5.4.4 NB-IoT實現低功耗的措施206 5.5 NB-IoT晶片設計208 5.5.1 NB-IoT晶片設計目標208 5.5.2 物聯網晶片生產廠商產品一覽209 5.5.3 NB-IoT終端晶片系統結構213 5.5.4 Rx架構的選擇216 5.5.5

Rx混頻器（Mixer）設計216 5.5.6 Rx直流偏移消除電路218 5.5.7 Tx中的模擬基帶219 5.6 NB-IoT業務範圍、應用場景及競爭挑戰221 5.6.1 NB-IoT主要業務範圍221 5.6.2 NB-IoT應用場景222 5.6.3 NB-IoT發展與挑戰223 5.7 本章小結223 5.8 習題224 第6章 “芯”隨“物”動，“物”依“芯”聯 物聯網晶片產業範疇 物聯網（IoT）被認為是世界產業技術革命的第三次浪潮，有著前所未有的大市場。隨著物聯網的普及，作為核心設備的晶片也迎來蓬勃發展，成為物聯網產業競爭的制高點。在千億連接和萬

億市場的吸引之下，運營商、通信設備商、IT廠商、軟體公司和互聯網企業等各方勢力，紛紛競逐這個潛力無窮的“風口”市場。 物聯網晶片產業主要包括RFID晶片、移動晶片、M2M晶片、微控制器晶片、無線感測器晶片、安全晶片、移動支付晶片、通信射頻晶片和身份識別類晶片等。囊括在物聯網這個術語中的器件有感測器、各種類型的處理器、越來越多的片上和片外記憶體、I/O介面和chipsets。封裝這些器件的不同方法也在不斷湧現，包括雲中定制ASIC、各種各樣的SoC、用於網路和伺服器的2.5D晶片，以及用於MEMS和感測器集群的fan-out晶圓級封裝技術。移動晶片作為連接物聯網的核心器件，也是整個網路資訊傳送

的樞紐。 物聯網晶片產業現狀 目前我國物聯網晶片的研發企業由於缺乏相關技術人才，創新服務能力不足，再加上晶片設計週期長、風險高等因素，導致了在晶片領域一直處於劣勢。我國晶片產業的產業基礎、產業結構、產業規模和創新能力與發達國家相比還有很大差距，技術空白點很多，骨幹企業規模和利潤都遠遠不及競爭對手。我國物聯網發展對晶片需求龐大，核心晶片主要依賴進口。以感測器為例，中高端感測器進口比例高達80%，傳感晶片進口比例高達90%，跨國公司在中國MEMS感測器市場占比高達60%。 全球產業正在整合，產業模式在變，中國積體電路產業只有靠創新的研發、創新的思維，才能找到正確路徑，避免掉入陷阱。物聯網產業

規模發展需要跨越三大壁壘：行業壁壘、技術壁壘和需求壁壘。如何突破物聯網晶片產業的核心關鍵技術，正成為我國晶片產業界要考慮的重點。 如何在IC層面推進物聯網技術的創新？從不同視角看物聯網會有不同的理解。 物聯網專家看物聯網：物聯網晶片要微功耗、低成本、多功能。晶片企業看物聯網：小晶片，大機會。投資機構看物聯網：只投物聯網晶片創業公司，這絕對是產業鏈的上游。 物聯網晶片創業挑戰 無論是做物聯網晶片、模組，還是做終端產品，創業的風險其實都很大。物聯網晶片的定位是位於整個產業鏈的上游，雖然投入非常大，門檻也很高，但進入後競爭者想要加入的難度會很高。物聯網市場的長尾效應，讓這些新加入的晶片公司能

夠在廣闊而分散的市場中找到自己的一席之地。晶片市場運營環境正在由運營商需求為主導向行業使用者需求為主導轉變，所以在這個階段，晶片初創企業與行業巨頭並不是競爭對手，而是開拓各自領域的行業夥伴。 物聯網晶片設計聽上去像是很簡單的主題，但深入一點就會發現，物聯網並不是單一的主題，肯定沒有什麼類型的晶片可以構成物聯網的廣泛應用和市場普適。 開發用於汽車、醫療設備和工業控制系統的晶片，還存在安全性的考量。這會帶來額外的複雜度和成本，另外還需要額外的時間來設計、驗證和調試這些設備。 在物聯網邊緣，這些設備盡可能地與設計目標相符。它們會將數以十億計的事物連接到互聯網。它們必須要廉價，必須出現在現場，必

須要能與物理世界進行交互，並且必須滿足低功耗要求。通過感測器和執行器與現實世界交互，涉及高電壓、物理學、MEMS和光子學這樣的領域。物聯網晶片設計需要更可靠、更安全，還需要滿足一些行業標準，比如汽車領域的ISO 26262或用於工業物聯網（IIoT）的OMAC和OPC工業標準。這些都會導致成本增長，也會拉長這些設備上市的時間。尤其是在移動電子產品領域，需要非常低的功耗以延長電池壽命，這需要複雜的電源管理，進一步增加了產品價格和設計複雜性。 “芯”隨“物”動：技能實力確定物聯網“江湖地位” 晶片的功能、性能和成本隨物聯網工程應用而動態變化。實現這些變化，要靠晶片設計企業的研發和技術實力。

（1）誰是霸主？群雄逐鹿核心戰場 萬物互聯離不開小小的晶片，包括華為、聯發科、英特爾和高通在內的行業巨頭紛紛發力物聯網晶片。晶片是物聯網時代的戰略制高點，誰能掌握核心技術，誰就能成為物聯網產業的霸主。 戰鼓擂響，深耕手機晶片市場多年的聯發科聚焦物聯網晶片，推出新一代客制化WiFi無線晶片平臺系列MT7686、MT7682和MT5932，這3款晶片具備了更多實用功能，功耗大大降低（約90%），喚醒時間小於0.1秒，開發者在開發新產品時能獲得周到的技術支援。 華為積極戰略佈局物聯網領域，高度集成的Boudica 120晶片將大規模發貨。預計全球將有20多個國家都部署NB-IoT（窄帶物聯網）

網路。華為已經與40多家合作夥伴展開合作，涉及20多個行業業態，在智慧停車和消防領域的應用處於領先地位。 風靡城市的共用單車是窄帶物聯網技術最大的應用市場之一。搭載物聯網晶片的單車將從一種出行方式擴展為一種生活方式。摩拜不僅牽手高通，在新款單車中加入高通的最新物聯網晶片，還與華為達成戰略合作，在窄帶物聯網應用及創新等領域開展深度合作。 物聯網成為推動世界高速發展的重要生產力，各國都在投入鉅資深入研究探索，我國也不例外。工信部發佈《關於實施深入推進提速降費、促進實體經濟發展2017專項行動的意見》，提出了NB-IoT商業化的具體方向，加快NB-IoT商用進程，包括拓展蜂窩物聯網在工業互聯網、

城市公共服務及管理等領域的應用，支援智慧工廠、智慧聯網汽車等創新業態發展。 （2）誰執牛耳？專利才是爭奪目標 物聯網萬億“蛋糕”雖然美味，但想要咬下去並不是那麼容易。在2G、3G甚至4G時代，中國企業並沒有佔據先發優勢，尤其是在核心技術方面，頻頻吃了專利的虧。例如，高通在CDMA領域擁有3 900多項專利，核心專利600多項，占CDMA所有專利的27%，壟斷了全球92%以上的CDMA市場。在中國，這一比例幾乎達到100%。吃過專利虧的中國企業在佈局物聯網時，更應該未雨綢繆，在專利上加大投入，儘早掌握行業的話語權。 根據諮詢公司LexInnova發佈的物聯網專利調查報告顯示，晶片廠商和網路

設備製造商在物聯網專利方面，晶片巨頭高通和英特爾排名前兩位，專利數量是第三名的兩倍。 物聯網發展還處在初級階段，變數還很多，但可以肯定的是，這將是一場激烈的專利戰。 （3）全面出擊？高通推出系列方案 高通公司第一個產品系列是移動SoC。它保留了高通為智慧手機打造的晶片性能；為了適應物聯網的需求，做了相應的軟硬體調整和改動，使其兼具強勁計算性能和聯網能力。 第二個產品系列是應用SoC。它由高通和穀歌聯手打造，集成Google Android Things軟體系統，支援觸控式螢幕、攝像頭及Google Assistant家居中樞產品的應用。家庭環境的物聯網產品只需要支援WiFi連接，不太需

要4G LTE的連接能力。通過減少對蜂窩技術的支援，優化應用SoC的成本。應用SoC可以用於智慧助手類產品、溫度調節器、安全類產品，甚至智慧冰箱。哈曼和聯想分別與高通合作，宣佈採用高通家居中樞平臺開發家居產品。 第三個產品系列是LTE SoC。它支援面向物聯網的4G LTE連接，譬如NB-IoT和e-MTC。LTE SoC系列除了支援LTE蜂窩連接外，還可利用其內置的ARM Cortex M系統微型控制器提供一定的計算性能。此系列非常適合智慧城市的相關應用。 第四個產品系列是連接SoC。這個系列僅內嵌了MCU，因此計算性能有限；在連接方面，僅支持WiFi、藍牙及802.15.4連接。 第五

個產品系列是藍牙SoC。它結構簡單，擁有微型控制器，僅支援藍牙無線連接。 高通還和亞馬遜、微軟合作，在晶片的M4微型控制器中集成了它們的雲平臺SDK。通過這兩款平臺，高通的客戶可以為家居打造成本較低，但仍然具備智慧特性的產品。 “物”依“芯”聯：設計新概念、新技術和新方法 萬物互聯，依賴物聯網晶片。聯網設備種類繁多，對物聯網晶片的功能和性能提出了更多要求。物聯網晶片涉及的新概念、新技術和新方法層出不窮。 （1）eMTC與NB-IoT，3GPP的新寵 隨著物聯網的進步和成長，許多行業都在期待有一個低成本、微功耗、更高節點密度的LTE晶片，為行業帶來革命性的改變。為了應對這些要求，國際化

組織3GPP宣佈了兩個全新的LTE規格，一個是Cat-M1（eMTC），另一個是Cat-NB1（NB-IoT）。eMTC與NB-IoT在運營商佈局LTE時，複用現有的FDD-LTE和TDD-LTE的網路基本設施。因此通過少量的設備投資，網路就可以實現對Cat-NB1和Cat-M1的雙模支持，從而更高效、快速地支持物聯網的演進與成長。晶片性能高達1.2Gbps的峰值速率，支援全網通、雙SIM卡、雙VoLTE和LAA，首批商用終端即將上市。 （2）軟硬體協同設計方法縮短設計週期 zGlue提供晶片與系統設計方案，將物聯網產品設計與製造相結合，具有高集成度、系統靈活、成本更低、風險更低和上市時間

更短等特點。zGlue提供了一個完整的產品設計解決方案，包括zCAD軟體、ZIP集成平臺、zGlueSmart FabricTM系統管理基片和zGlue ZipPlet StoreTM。研發人員可以訪問zGlue ZipPlet StoreTM，從供應商提供的晶片組中選擇並配置所需功能，自動在zGlueSmart FabricTM上生成滿足市場需求的晶片產品。zGlue Zip設計自動生成硬體和軟體發展環境，在設計平臺上立即開始功能驗證，所以從產品概念到批量生產的研發週期被縮短，上市時間也提前了。 （3）eSIM晶片應用普及 eSIM卡的概念就是將傳統的SIM卡直接集成在各種物聯網晶片之上

，而不是作為獨立的可移除零部件加入設備中，使用者無須插入物理SIM卡。 如果說SIM卡是移動互聯時代的物種，那麼eSIM就是專門為萬物互聯時代量身打造的嵌入式集成晶片。簡單概括，eSIM具備不占空間、低成本、高安全等特性，在技術上有著SIM卡無法比擬的優勢。eSIM將成為物聯網設備的中樞神經。 目前，eSIM已經應用到了車聯網、共用單車和消費級電子設備等眾多領域。摩拜單車最新的智慧鎖就是基於eSIM晶片設計，實現了更省電、終身免維護，且防盜能力強等特點。eSIM這顆“芯”已經成為萬物互聯的硬體載體和安全信任的根本。 物聯網技術在智慧公用領域的應用由來已久。應用在表具（燃氣表、水錶和電錶）

上的“GPRS無線遠傳方案”通過GPRS移動通信網路實現伺服器與表具資料的資訊交互。物聯網表在實際應用中存在維護成本高、改造成本大、功耗大，以及在實際應用中往往長時間暴露於外部環境，使得傳統實體SIM卡容易氧化而引起接觸不良和掉線等問題。eSIM晶片可以避免此類問題，有效提高應用的穩定性和可靠性，從而大大降低實際運營中的維護成本。 智慧醫療領域中物聯網技術的應用已經逐步深入。但是在複雜的應用場景中，當前智慧醫療設備往往受到干擾性強、攜帶不方便等因素的困擾，導致實際應用效果不盡如人意。 智慧醫療設備通過內置eSIM卡技術避免了實體SIM卡的空間限制，有效縮小了配件產品的體積，可以輔助實現多種

醫療設備便捷式設計的實現，從而拓寬使用場景，有效提高抗干擾性，提升資料傳輸的可靠性和穩定性。因此，內置eSIM卡技術的應用對於便捷式智慧醫療設備業務拓展和功能延展有著重要意義。中國聯通正式宣佈在6座城市率先啟動“eSIM一號雙終端”業務的辦理，這也意味著可穿戴設備可以和使用者手機共用號碼。 （4）SDR概念加速研發進程 在通用的硬體平臺上用軟體實現各種通信模組的SDR（Software Defined Radio，軟體定義無線電）概念，其實早在3G時代就已經出現了。物聯網晶片企業從技術分類上來看，其實只有兩大類：一類是用傳統ASIC（Application Specific Integra

ted Circuit，專用積體電路）方式；另一類就是以SDR做物聯網晶片前端設計的方式。 低頻次連接、傳輸速率低的物聯網的出現，恰恰使SDR功耗高的短板變得不再重要，而使得軟體屬性晶片（泛指通過軟體設計的晶片，如SDR（軟體定義無線電）和SDN（軟體定義網路）基於FPGA基片，通過軟體程式設計而開發的晶片）特有的反覆運算迅速、製作成本低、定制化開發快等技術優勢被放大。基於SDR的物聯網晶片解決方案支援NB-IoT和LORA技術的雙模產品，可應用于智慧城市、智慧消防、智慧健康和智慧三表等領域。 （5）用於神經網路計算的高性能晶片 麻省理工學院（MIT）的研究人員開發出了一種可用於神經網路

計算的高性能晶片。該晶片的處理速度可達其他處理器的7倍之多，而所需的功耗卻比其他晶片少94%~95%。未來這種晶片將有可能被使用在運行神經網路的移動設備或物聯網設備上。 處理器在進行計算的時候，會在記憶體中來回移動資料。由於機器學習演算法需要大量的運算，因此在來回移動資料的時候會消耗大量能源。這些計算可以被簡化成一種具體的操作，這種操作被稱為點積（dot product）。他們的想法是，是否可以將這個點積功能部署到記憶體中，從而不用再不斷地移動這些資料。 神經網路晶片會將節點的輸入值轉化為電壓，然後在進行儲存和進一步處理的時候將其轉換為數位形式。這種做法讓這塊晶片能夠在一個步驟中同時對16個

節點的點積進行計算，而且無須在記憶體和處理器之間移動資料。這種處理方法更加接近於人類大腦的工作方式。 （6）積體電路工藝和封裝技術 物聯網晶片設計流程和製造工藝都必須創新，其中包括功率管理、電路簡化和成本降低。晶片的工藝節點從55nm遷移到28nm會節省更多成本。隨著工藝的發展，成本還會繼續下降。 另外還有其他降低成本的方法，如將多個感測器封裝到一個集群中以實現規模經濟的方法。這種方法背後的思想是，即使並不是所有的感測器都會被使用，但生產集群感測器的成本還是比單獨生產單個感測器的成本更低。 （7）虹雲工程推動物聯網覆蓋範圍 中國正在積極推進網路演進，發展下一代網路技術。有報導稱，中國

的虹雲工程會在2018年底發射首顆技術驗證星，開展低軌寬頻通信演示驗證及應用示範。2022年，中國將部署和運營整個衛星系統，構建156顆衛星組成的天基寬頻互聯網，形成以低軌寬頻通信為主，兼顧導航和遙感的綜合資訊系統。屆時，無論我們身處沙漠、海洋或飛機上，都能享受與家裡一樣的上網速度和服務體驗。 美國太空探索技術公司SpaceX星鏈（Starlink）計畫將開展對地通信測試。該專案計畫在2024年前發射近1.2萬顆小衛星，向全世界推出高速互聯網服務，助力物聯網的普及和發展。 關於本書 本書是“物聯網工程實戰叢書”的第2卷——《物聯網之芯：感測器件與通信晶片設計》。本書基於物聯網工程的實際應

用，系統介紹了感測器件與通信晶片的設計理念與方法，從源頭告訴讀者需要設計什麼樣的晶片，以及如何去設計這樣的晶片。 僅以此文致敬那些為物聯網的發展做出貢獻的工程師們！同時感謝在本書寫作和出版過程中提供過幫助的各位朋友！本書參考了較多文獻，但因為所參考的文獻繁多，未能一一列出，非常感謝文獻作者對促進我國物聯網工程技術的繁榮和發展所做出的貢獻。 曾凡太 于山東大學 2018年10月

大演算：機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來，創造新紀元的文明?

為了解決手機傳輸線接觸不良的問題，作者PedroDomingos 這樣論述：

★亞馬遜AI與機器學習類暢銷榜　第1名 ★亞馬遜數學與統計類暢銷榜　第1名 ★亞馬遜資訊理論類暢銷榜　第1名 ★CNN、《新科學人》、《經濟學人》、《柯克斯書評》等多家媒體推薦報導 ★比爾．蓋茲年度選書！ 　　揭開大數據、人工智慧、機器學習的祕密， 　　打造人類文明史上最強大的科技——終極演算法！ 　　有一個終極演算法，可以解開宇宙所有的祕密， 　　現在大家都在競爭，誰能最先解開它！ 　　．機器學習是什麼？大演算又是什麼？ 　　．大演算如何運作與發展，機器可以預測什麼？ 　　．我們可以信任機器學過的東西嗎？ 　　．商業、政治為什麼要擁抱機器學習？ 　　．不只商業與政治，醫學與科學界也

亟需機器學習，包含DNA解碼、癌症藥品開發等。 　　．你擔心人類會被大演算所取代嗎？可以避免嗎？該如何做？ 　　華盛頓大學電腦工程系教授佩德羅．多明戈斯（Pedro Domingos）破解了一個在機器學習領域中長久以來的瓶頸，成功把機器學習、哲學與人工智慧結合起來，這個突破性研究還登上了《新科學人》（New Scientist）雜誌的封面故事。 　　他指出，機器學習有五大思想學派，每個學派有主要的演算法，能幫我們解決特定的問題── 　　．符號理論學派：將學習視為是逆向演繹法，從哲學、心理學和邏輯思路方面取得概念 　　．類神經網路學派：導傳遞演算法可以模擬人腦思考行為，是受到神經科學和物理學

的啟發 　　．演化論學派：遺傳程式規劃會在電腦上模擬演化，澈底運用遺傳基因和演化生物學理論 　　．貝氏定理學派：相信學習是機率推理的形式，是根據統計學的理論 　　．類比推理學派：支持向量機從相似度判斷進行推論學習，並受到心理學和數學的影響 　　多明戈斯認為，如果有人可以成功整合這些演算法的優點， 　　就能發展出「終極演算法」，便可以從大數據與人工智慧中， 　　獲得世界上過去、現在與未來的所有知識，將創造新紀元的文明。 　　站在大數據與文明終將合一的浪潮上， 　　終極演算法將帶領我們，望見未來。 　　【為什麼你必須知道大演算？】 　　◎如果你是一般市民或決策人士 　　讓你了解大演算的來龍

去脈，從隱私到未來的工作與機器人戰爭的倫理， 　　你將會看到真正的問題在哪裡，並思考如何看待這些問題。 　　◎如果你要把機器學習運用在工作上 　　不管你在哪個行業、什麼職業別，機器學習能幫你省下人工編寫程式的費用， 　　避免資訊系統僵化，並預測未來你會面臨的科技發展， 　　甚至讓你成為精準的市場分析家、解讀大數據的科學家。 　　◎如果你是科學家或工程師 　　過去的數學和現有資訊學習與數據分析，不會讓你有任何改變。 　　機器學習將讓你具備非線性分析，帶給你嶄新的科學世界觀，有所突破。 　　◎如果你是機器學習專家 　　雖然你應該很熟悉機器學習，但本書仍會提供給你許多新的想法、 　　機器學習發

展史上有價值的資訊、有用案例與類似的情境， 　　甚至提供給你機器學習的嶄新觀點，啟迪你全新的思考方向。 　　◎如果你是任何學齡階段的學生 　　目前世界各地極度缺乏機器學習專家，這是現在也是未來最受關注的領域。 　　未來，不只局限現有的資訊工程、電機工程等相關科系， 　　無論是醫學、醫工、生物科技、行銷、電商、社會、心理、哲學、教育、財經等各科系， 　　機器學習終將與這些領域整合，現在了解大演算，你就不會被趨勢潮流所淘汰。 專業推薦 　　王國禎｜交大資工系系主任 　　林泰宏｜前臺灣微軟合作夥伴技術支援顧問 　　林蔚君｜亞洲大學副校長 　　張宗堯｜美商凱博數據創辦人／總經理 　　陳明義｜資策

會技術長／大數據所所長 　　陳縕儂｜美國微軟研究所研究員 　　趙坤茂｜臺大資工系系主任 　　謝孫源｜成大資工系特聘教授兼系主任 　　簡禎富｜清華講座教授暨清華-台積電卓越製造中心主持人 　　「大至預測變化萬千的商業潮流的走向，到小至預知是否能成功約到心儀對象，都屬於《大演算》的範疇。本書作者以極盡生動活潑的闡述及例子，與讀者分享如何將機器學習演算法應用於日常生活中，甚至可以應用於學習治療癌症。」──交大資工系系主任　王國禎 　　「我們生活在一個充滿數據與機器學習的環境。無論是在網路或實體世界，我們的一舉一動，隨時隨地被記錄和分析。數據分析，知識精煉與學習精進的能力，對人類、企業、社會、環境

及臺灣的經濟發展都很重要。訪間大數據的書雖然已有不少，但對機器學習的處理大都一筆帶過。佩德羅．多明戈斯在這本書中，不但將深奧的機器學習概念，以深入淺出的方式，介紹給非專業的讀者，同時也以清楚的內容，滿足專家深入了解的需求。」──亞洲大學副校長 　林蔚君 國際好評如潮 　　「作者多明戈斯專業與熱情筆觸，讓這本書極具可讀性。」──《新科學人》（New Scientist） 　　「《大演算》研究與統整了機器學習領域的五大主流技術……內容豐富，主題發人深省。作者透過適時深入淺出的巧妙介紹手法，讓我們很快汲取精髓觀念。」──《經濟學人》（The Economist） 　　「隨著『機器學習』和『大

數據』經常登上頭條新聞，有關於這類的主題，不乏充斥炒作話題的商業書籍，以及還有一些過於技術導向的教課書，使得較難理解。對於普羅大眾來說，不管事從經理主管到大專院校學生，這是一本理想的書籍，真正展現了為什麼不用透過沉重的數學演算，就能明白機器學習如何運作。不同於其他書籍只是浮誇宣稱一個光明的未來，這本書實際上給你需要了解的知識，並且明白即將到來的變化。」──Google研究總監 彼得．諾維格（Peter Norvig） 　　「這是一本令人愛不釋手的書，由在這創新領域的領導專家所著。如果你想知道新世代人工智慧將如何改變你我未來的生活，就閱讀這本書吧！」──Google研究員、無人駕駛車發明人 塞

巴斯蒂安．史朗（Sebastian Thrun） 　　「一開始便大膽主張所有知識都可以透過一個單一的『大演算』，從數據資料中分析推論得出，多明戈斯透過明快節奏的說明歷程，帶領讀者進入這華麗全新的機器學習世界。輕鬆的寫作筆法卻深具威信，多明戈斯是一位完美的嚮導，從書上你將會學到一切你需要知道關於這個令人振奮的領域，以及有關科學與哲學的大量闡釋。」──微軟研究院首席研究員、《6個人的小世界》（Six Degrees）與《為什麼常識不可靠？》（Everything Is Obvious）作者 鄧肯．華茲（Duncan Watts） 　　「電腦科學的聖杯就是一種可以教導自己學習的機器，如同我們人類

一樣，從經驗中獲取知識。機器學習可以幫助我們從事每一件事情，從治療癌症到建立人形機器人。佩德羅．多明戈斯揭開機器學習的神祕面紗，並充分展現未來是多麼令人驚奇與振奮人心。」──《賈伯斯傳》（Steve Jobs）作者 沃爾特．艾薩克森（Walter Isaacson） 　　「機器學習是一種最具變革性的技術，將在未來15年裡，塑造人類的嶄新生活。這是一本必讀之書──一個用詞大膽、文辭優美的新框架，帶領我們展望美好的未來。」──《跨越鴻溝》（Crossing the Chasm）作者 傑弗里．墨爾（Geoffrey Moore） 　　「這是一本非常重要且實用的書籍。機器學習已經是你我生活與工作的

關鍵，且對未來的影響只會變得日益加遽。終於等到佩德羅．多明戈斯以清晰易懂的方式寫出關於這方面的著作。」──貝伯森學院（Babson College）特聘教授、《決勝分析力》（Competing on Analytics）與《大數據@工作力》（Big Data at Work）作者 湯瑪斯．戴文波特（Thomas H. Davenport） 　　「機器學習正在改變世界，被廣為人知的是運用在商業的預測分析。這本引人入勝、廣泛深遠，並啟發靈感的書籍，將深奧的科學概念，不只是介紹給非專業的讀者，也滿足專家嘗鮮的閱讀需求，深刻的觀點揭露了最有前景的研究方向。這真是一顆堪稱罕見的寶石。」──預測分析世界

大會（Predictive Analytics World）創辦人、《預測分析時代》（Predictive Analytics）作者 艾瑞克．席格（Eric Siegel） 　　「機器學習是個迷人的世界，之前卻鮮少被外人看上一眼。佩德羅．多明戈斯透過書中五大學派的語法，傳授你神祕的語言，並邀請你參與他的整合學派計畫，打造人類文明史上見識過最強大的科技。」──普林斯頓教授、《連結》（Connectome）作者 塞巴斯蒂安．升（Sebastian Seung） 　　「一本充滿專業熱情，而不是概略介紹機器學習的書……內容清晰易懂、理論與實務講解兼具……具有智慧、遠見和學術價值，多明戈斯完整詮釋科

學家如何開發程式，讓電腦可以自我教導。你將會發現許多令人著迷的創見。」──《柯克斯書評》（Kirkus Reviews） 　　「這是劃時代突破性的電腦科學，開始展開一場令人振奮的全新冒險旅程。」──《書目》（Booklist） 布萊斯．克理斯坦森（Bryce Christensen） 　　「多明戈斯絕對是一位親切且有趣的知識導師，他能用最淺顯易懂的語言，通透解釋這些艱澀難懂的機器學習理論學派知識領域，協助初學者快速領略這演算法，可謂近幾十年來難得的經典之作……這是一本理論完整與實務說明詳實的書籍，不僅能滿足單純好奇的初學讀者，更是適合早已具備基本機器學習領域知識的專業人員，更能融會貫通此領

域的重要神髓。透過每一篇章的學理翔實描述和討論，淺白解釋難懂的術語，以及提出明確與易於理解的實例，這些努力都是本書最值得推薦讚揚之處。」──《英國泰晤士高等教育專刊》（Times Higher Education） 　　「《大演算》澈底勾勒我們眾人從沒看到或人心未曾思想過的嶄新世界，並對我們的日常生活產生難以抹滅的巨大影響。」──《讀者的書意識》（Shelf Awareness for Readers） 　　「這真是令人驚訝且博學、幽默、易讀易懂的入門書。」──大數據分析網站 KDNuggets  

APP遠端非侵入式體溫監控使用感受與改善機制之設計

為了解決手機傳輸線接觸不良的問題，作者蔡羽峰 這樣論述：

　　本研究針對目前仿間遠距離體溫監控儀器，進行實體產品體驗、探究民眾與護理人員照護發燒者期間的親身歷程，問卷回收分析共同性問題及期望改善事項，發現其感測點未接觸皮膚不會主動提醒易產生測溫不準確，體溫高於設定值發出連續警告聲，唯一只能倚靠Alarm OFF方式關閉，但就此中斷失去持續監控意義，以及穿戴裝置採藍芽距離過短，超出服務範圍也不會發出警告，採雲端傳送卻又深怕若發生中斷而渾然不知的疑慮。　　針對上述問題尋求解決之道，增設感測器提示裝置，防範脫落渾然不知造成測溫失準問題；「延遲警示」作為延緩監控機制，當所設定時間結束仍然發燒便重新發出警告，解決Alarm OFF無法持續監控缺憾；克服距離過

短，透過雲端伺服器傳送數據，運用「資料比對」法掌握雲端傳輸情形，一旦當發生異常能立即獲得通知。　　減輕照護者過程易「溫度焦慮」現象，加入測溫結束以真人語音告知體溫狀況的貼心設計；設計專屬收納箱提供充電與收納功能，也考量使用的衛生與連續性，電路主控板與錶帶設計磁吸式可隨意拆離，經本研究解決遠距體溫穿戴裝置的缺失，進能增加它的輔助醫療價值性。