2022年数位转型与连结技术更臻巅峰
数位转型开启了变革，这项大趋势影响了现今全球经济的所有层面。 数位化是实现「万物相连、无远弗届」美好愿景的关键要素。 疫情造成了技术演进的影响，关键在于如何有效驾驭数位转型的浪潮...
在过去两年间，我们的个人生活和工作型态都发生了巨变。随着全球逐步迈向下一个不断改变的「新常态」之际，我们应先充分了解各技术的採用週期以及客户对该技术的期望，同时展望未来趋势。
数位转型开启了这项变革，这项大趋势影响了几乎现今全球经济的所有层面。数位化是实现「万物相连、无远弗届」美好愿景的关键要素，其演进已歷经了一段相当长的时间；因为在许多应用案例中，是採阶段性的演进，首先是一群具备好奇心的探索者开始应用，最后再逐渐被谨慎的主流採用者所接受。
人们对频宽的需求永无止境
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首先，使用者对频宽的需求有增无减，而且如同数位浪潮，其需求仍持续上升。如今，有越来越多装置互相传递并接收更丰富的内容，例如高解析度影像、4K和8K影片、多人游戏以及远距医疗等动态的互动式体验等。
为了满足客户对下一代无缐装置的期望，业界需实现突破性创新，以提供更小的尺寸、重量、功耗和成本（Size、Weight、Power与Cost，简称SWaP-C）。
使用者对频宽和可靠性的需求永无止盡，因此支援固定装置和用户端设备（UE）之无缐基础设施需使用新的射频频段、进阶的调变格式和技术，使其变得越来越复杂。然而，消费者无法接受用户端设备的成本或尺寸增加，同时要求更长的电池续航力。可见想要达成SWaP-C目标，需要更全面的方法，例如可将数百个毫米波元件互连、同时进行高效散热的先进封装技术，以及突破性的微电路制造方法。
从分析显示出，疫情对技术演进的第一个影响：技术的採用週期缩短。而随着人们对新技术的接受度更全面且更快速，也带动了第二个变革：无论在何处、以何种方式进行数位转型，客户的期望已然改变。人们越来越迫切地需要数位化的即时存取、不间断地使用，以及零延迟等特性，已达到最终的卓越使用者体验。而关键，在于如何有效驾驭数位转型的大浪潮。
5G将加速推动多个产业的数位转型
接下来的十年间，产业的数位转型速度将大幅提升。2022年，5G将持续展开大规模部署，消除频宽限制。部署、装置认证和网路上缐将大规模的齐头并进；随着开放式无缐接取网路（O-RAN）日趋成熟，5G部署规模也将随之扩大。
2022年，全球各处将随处可见5G 装置；但同时，业界将着重于开发具低延迟、高可靠性的新型工业物联网装置。郊区的5G讯号覆盖范围仍相当有限，所以经由5G装置辅助的自动驾驶汽车（Level 4），还不会在2022年现身。
业界将持续投资于支援3GPP第16、17版及更高标准的新技术，以便提供全新功能，例如更低的延迟性、更高的可靠性和定位准确度，以创造新的汽车、工业网路和工厂自动化使用案例。
面对这些应用场景，5G可提供智慧功能，并藉由加强控制和减少浪费，来提高各个流程的效率，进而实现无所不在的运算。
6G：超乎想像的进度
2028 年以前，为建立一般「行动通讯」以外的垂直产业应用，5G网路将无所不在：例如工业物联网、数位医疗保健、智慧城市，以及目前仍在概念阶段的延展实境（XR）应用。同年将推出第一个商用6G网路，以便透过应用、运算和通讯技术，加速推动实体、数位和人类世界的融合，最终达成万物联网（IoE）的愿景。
各项6G相关的研究正如火如荼地进行中，并将于2028年问世。学术界、政府和产业界皆于今年加大对6G研究的投资力道。 而此研究调查将概述6G技术如何实现愿景，并让行动通讯成为职场与个人生活中不可或缺的一部分。
数位分身将永远改变产品设计、制造和交付方式
为了满足客户对下一代无缐装置的期望，业界需实现突破性创新，以提供更小的尺寸、重量、功耗和成本。
随着企业努力推动数位转型，便越容易感受到虚拟系统的侷限性，因而更广泛地採用数位分身。例如，在自动驾驶汽车等新兴产业中，制造商不允许任何错误。有了数位分身，他们便可模拟每一种排列组合，并持续改良设计。
数位分身提供崭新的设计和模拟方法，不仅更加有效、实用，还能因应日益增加的法规要求。不同于虚拟模型，数位分身可即时更新实体系统的效能、维护和健康资料，进而改善决策。为了跟上数位转型的脚步，数位分身将成为产品设计的重要元素。
AI、ML和云端技术 是未来网路发展推手
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人工智慧（AI）、机器学习（ML）和云端技术，将会成为未来网路发展的推手。其中包括核心网路转型、更佳的便携性，以及更广泛用于电信领域的新软体技术，例如O-RAN、5G核心网路和毫米波行动通讯等。
人工智慧也将改变测试、分析和自动化流程
AI与ML是自动化系统的核心，不仅可协助执行测试，同时也可协助我们运用各种资料，做出明智的决策。比起将巨量的资料转移到云端，将演算法直接转移至资料中更有效率。因此我们认为将会有更新的功能，能让使用者更快查看传输中的资料。
随着数位世界变得越来越复杂，仅使用测试程式码已无法满足需求。在今年，程式码相符性已不再是软体能否发布的决定性因素。尤其是使用AI技术的系统越来越多，而且所有回应都是有变数的。因此，需要「透过AI来测试AI」。自动化智慧测试是确保这个复杂的互连世界，是否可完全依照指令要求运作的关键。
（本文作者为是德科技全球企业与产品事业群行销副总裁）