電動車研究

 

[20231218] 聯發科與Nvidia在車用互相合作

聯發科憑藉近30年行動運算技術和超過10年的汽車電子產業經驗，推出Dimensity Auto車用平台，且攜手輝達進軍車用市場，合作開發完整智慧座艙系統。據了解，雙方將共同開發NVIDIA GPU小晶片（chiplet）的汽車系統單晶片（SoC），chiplet支援互連技術，實現高速互連互通，另外也搭載NVIDIA AI和繪圖運算IP，實現未來運算密集型的軟體定義汽車平台。

[20230811] 和碩持續投資墨西哥，就地服務特斯拉

和碩目前重點放在與Tesla的美國德州建廠合作[2]。然而，其中選在人工成本較為低廉的墨西哥擴廠的投資金額已達30億新台幣，分別為2022年9月投資14.86億元與2023年3月投資15.36億元。這與和碩看中電動車為成長性事業有關，整體而言和碩已在電動車投資新台幣64.82億元包含於墨西哥建廠，這約占和碩2023年資本資出61%。因此，特斯拉的發展對於和碩可說是影響甚大。

整體而言，和碩墨西哥擴廠可就近供應，最短8小時能送到，而到全美則可一天內送達，以滿足客戶需求。北美是穩定的汽車市場，和碩目前在北美已有3個車用電子客戶。

Reference
[2][2022-5-24](Daily Issue)台廠布局未來車快馬加鞭　台積、台達、廣達、鴻海顯神通

台廠布局未來車快馬加鞭　台積、台達、廣達、鴻海顯神通 (digitimes.com.tw)

達發IC設計(聯發科子公司)

[20230720]聯發科子公司達發是否為有實力、亦或是炒股？
對外保持低調達發科技，正式對外展示策略布局及營運成果：達發是聯發科集團布局之重要一環，目前與聯發科各類平台都有分工合作，包括TV、手機、Wi-Fi、車用等都有，聯發科負責做大平台，達發就是做小平台。未來達發鎖定藍牙通訊、衛星導航定位、光纖寬頻固網、乙太網路四大發展重心。然而，達發自身產品線也可組合搭售，如低軌衛星的地面接受站，需要衛星定位晶片及乙太網、Switch晶片組，達發可全部自行操刀，如果需要搭配無線連網功能，聯發科的Wi-Fi平台可加入支援。

達發的利基點在於：真無線藍牙耳機（TWS）晶片、衛星導航晶片與固網寬頻晶片市場排名全球前3大；6年來公司毛利率從31.2%一路成長至去年48.1%；以及全球第一個推出12nm衛星導航定位（GNSS）雙頻接收單晶片。

然而，聯發科集團包括電源管理IC（PMIC）大廠立錡，固網寬頻及藍牙晶片的達發，以及著重網通發展的九暘、亞信等。目前聯發科搶攻車用市場，達發可直接導入聯發科Cockpit智慧座艙解決方案或T-Box解決方案中汽車所需的GNSS晶片，乃至與NVIDIA之ADAS解決方案也可以合作，其他晶片產品如藍牙音訊、乙太網也擴展至汽車應用，皆可相互配合。

以光纖寬頻固網而言，2023年聯發科積極向北美營運商客戶推廣的Combo PON解決方案，就採用達發的GPON、10GPON、網路處理器等晶片，這些晶片可以和聯發科的Wi-Fi 7平台連動，以整套解決方案推薦給客戶參考。而此方案在PMIC方面採用立錡產品，完整的團體戰力對於切入北美及歐洲等市場具有強大幫助。

整體而言，達發這個低調已久的公司不論是炒股與否，皆為值得注意之公司。

陽明交大與業界研究

[20230617] 陽明交大與緯創深度合作開辦研究中心：e-AI RD Center、JCAG
緯創資通繼2020年與交大合作成立「緯創-交大嵌入式AI研究中心（e-AI RD Center）」，從智慧交通／運輸到後續智慧醫療、智慧製造等領域研究，期能孵育具關鍵技術的新創小金雞。

如今，在2023年6月緯創宣布與國立陽明交通大學合作，在台南歸仁校區成立「緯創資通-陽明交大智慧與綠能產業創新聯合研發中心」，簡稱「智慧與綠能中心（Joint Industrial Innovation Center for AI and Green Energy，JCAG）」。預計113學年第一學期設立「智慧物聯網產業碩士專班」，推動智慧製造與綠能電子進行創新智慧服務、智慧科技、智慧工業物聯網之跨域研究，期能開展陽明交大與台南在地產學共創合作。

此外，陽明交大在108學年度在臨近沙崙智慧綠能科學城的台南歸仁校區設立智慧科學暨綠能學院，此目標為迎合全球產業4.0的挑戰，因應AI人才需要的躍進成長，培育同時具有電機、資訊、理工專長及業界實務經驗之產業人才，累積AI人力資本，全面提升國家競爭力。

可由此看出臺灣交大業者出身對於母校投資之情，交大如此，台大也如此，確實華人種是名校光環其來有因。

交換器研究

[20230822] AI助攻，智邦交換器400G穩定成長、800G蓄勢待發而新資料中心研發中

AI使市場對傳輸速度要求提升，加速交換器規格升級潮，帶動交換器自100G升級至400G，市調機構Gartner預估，2023年400G交換器滲透率將由7％拉升至16％，而被認為符合AI等級傳輸速度需求的800G時代也可能已不遠。

網路交換器大廠智邦400G穩定成長，預期今年400G比重將達15％～20％，且400G平均銷售單價（ASP）為100G的2倍，將有助產品組合優化，看好今年營收上看800億元、續創新高，其股價刷新歷史高直衝漲停價452.5元，。

此外，網通族群現階段坐擁「三大熱門題材」，首先，美國總統拜登撒幣420億元美元力拚網通基礎建設，目標是提高美國上網速度；第二，各國也積極推動網路基建5G設備需求穩健，網通廠評估在美擴產；最後，則是5G FWA CPE受惠股，並以去中化、政府支出與大陸替代為三大重點[3]。

此外，智邦研發新一代的資料中心架構，優化AI與機器學習流程，此架構是透過伺服器加速器與NIC及記憶體的CXL技術結合，讓AI或機器學習可彈性擴充，並且減少其中的傳輸延遲。智邦自2019年已耕耘AI領域長達4年，提供完整解決方案如：網路交換器市、光收發器、液冷散熱等，至於新一代資料中心架構等，也規劃在2024年進行概念性驗證（POC），下半年試量產。

智邦在網路交換器市場也持續領跑，除了400G加速出貨外，800G交換器也已完成開發，亦會推出相關的光收發器（Transceiver），主因100G與400G都採用銅線傳輸，未來在800G交換器時代，將會以矽基板整合光收發模組，取代傳統的銅線傳輸[4]。

[20230616] 新型800G交換器採系基板整合光收發模組
交換器（Switch）是一種負責網路橋接（network bridging）的網路硬體設備，會讀取網路卡的MAC位址來轉發資料，將資料準確地送達目的地，除了乙太網路交換器之外，也普遍存在於光纖通道、非同步傳輸模式及**InfiniBand等其他網路類型中。簡單來說，交換器的工作是負責將資料準確送達，建立整個網路運作的基礎，現在大多數的企業都是使用交換器連接電腦、印表機、攝影機、照明設備和伺服器。如果說交換器的工作是建立網路；路由器就是負責連接網路，決定資料封包的傳輸路徑，判斷檔案、訊息、網路互動等資料傳輸的優先順序，並以最佳路徑將資料傳送到指定的IP位址。

智邦在網路交換器市場，除了400G加速出貨外，800G交換器也已完成開發，亦會推出相關的光收發器（Transceiver），主因100G與400G都採用銅線傳輸，未來在800G交換器時代，將會以矽基板整合光收發模組，取代傳統的銅線傳輸。

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InfiniBand 是 InfiniBand 貿易協會 (IBTA) 制定的產業標準通訊規範。該規範定義了一種交換結構架構，用於互連數據中心的服務器、通訊基礎設施設備、存儲和嵌入式系統。InfiniBand 以其高性能和低延遲而著稱。支持 4 倍鏈接寬度(4x link width)的連接可以提供高達400Git/s的吞吐量[1]。

Reference:

[4][20230616]傳統資料中心跟不上　網通廠新架構解放AI算力

[3][20230822]3利多熱炒 智邦、友訊等12檔網通股竄出
[1]InfiniBand

https://www.techtarget.com/searchstorage/definition/InfiniBand#:~:text=InfiniBand%20is%20a%20channel%2Dbased,%2C%20routers%2C%20cables%20and%20connectors.

[2][20210311]交換器是什麼？3種常見的交換器接法、應用場景及功能介紹

https://www.tp-link.com/tw/blog/119/%E4%BA%A4%E6%8F%9B%E5%99%A8%E6%98%AF%E4%BB%80%E9%BA%BC-3%E7%A8%AE%E5%B8%B8%E8%A6%8B%E7%9A%84%E4%BA%A4%E6%8F%9B%E5%99%A8%E6%8E%A5%E6%B3%95-%E6%87%89%E7%94%A8%E5%A0%B4%E6%99%AF%E5%8F%8A%E5%8A%9F%E8%83%BD%E4%BB%8B%E7%B4%B9/

NVIDIA研究

[20240110] 2024年NVIDIA布局AI PC、矽光子，商機無限

AI PC無疑是2024年美國消費性電子展（CES）的焦點，不僅NVIDIA、AMD、Intel將推出新款晶片應戰，PC業者也紛紛把AI功能導入PC。Microsoft預告新款Windows 11 PC將加入「Copilot」按鍵，讓人們一鍵呼叫生成式AI（Generative AI）助理。

NVIAID推出三款桌上型電腦繪圖處理器（GPU）新產品，入手價599美元（約新台幣1.86萬元）起跳。三款「GeForce RTX 40 SUPER」系列繪圖處理器，包括主流的「RTX 4070 SUPER」，定價599美元（約新台幣1.86萬元）；中高階的「RTX 4070 Ti SUPER」，定價799美元（約新台幣2.48萬元）；高階的「RTX 4080 SUPER」，定價999美元（約新台幣3.10萬元）。

以上三款主打讓遊戲玩家、設計師與其他電腦使用者不需要倚賴透過網路使用的遠距服務，就能善用個人電腦設備上的AI功能。其中最高階的RTX 4080 SUPER新品將搭載更多的處理核心和速度更快的記憶體。這款晶片執行Stable Diffusion XL圖片生成軟體速度，比上一代輝達技術同類機型快1.7倍。新晶片還將支援光線追蹤，透過計算單條光線的路徑構建圖像，解析度為4K。

此外NVIAID股價2024年1月8日收盤飆漲6.43%至每股522.53美元，創下收盤新高價。華碩、微星、技嘉等台灣板卡廠也紛紛宣布推出採用輝達新品的顯卡搶市。

然而，NVIDIA驚奇的事情不只於此，因為2023年NVIDIA受惠全球CSP（雲端服務供應商）、網際網路公司與企業生成式AI、大型語言模型導入應用需求，資料中心營收季增高達105%，包含Hopper與Ampere架構HGX system、高效運算交換器InfiniBand等出貨遽增。此外，遊戲及專業可視化兩項業務營收亦在新品驅動下持續成長，第二季整體營收達113.3億美元，季增68.3%。整體營收超越高通及Broadcom登上全球IC設計公司龍頭。

今年2024年，NVIDIA最大挑戰應該還是自己，例如AI PC和矽光子布局，而NVIDIA和台積電的密切合作，製程技術一路從45奈米延伸到7奈米，預計最快今年將有好消息，2025年邁入放量產出階段，屆時可望為台積電帶來全新商機，值得受到矚目。

[20230814] NVIDIA的台廠供應鏈，廣達鴻海角色吃重

NVIDIA的台廠供應鏈，鴻海扮演關鍵角色，因為鴻海是NVIDIA AI晶片模組（GPU Module）唯一供應商。而NVIDIA的AI晶片基板（Base board）供應商則有鴻海與緯創；Nvidia的AI主機板供應商則包括鴻海、廣達、英業達與美超微（Super Micro）。

DGX與HGX是Nvidia目前最重要的兩款AI伺服器基板訂單。鴻海工業富聯（FII）承接輝達AI晶片基板大單。先前鴻海已取得DGX晶片基板訂，而新增給工業富聯另一款HGX的晶片基板大單，供貨占比逾五成。

其實，鴻海不只做輝達的AI晶片模組、基板與主機板，而是一路再往下游做到伺服器與伺服器機櫃，除晶片是Nvidia設計，台積電代工之外，鴻海在AI領域是從晶片模組一路做到機櫃，是鴻海的專長領域，高度的垂直整合。

值得注意的是，廣達在NVIDIA扮演的角色為何？NVIDIA自2016年第一台AI超級電腦DGX-1，到2023年最新超大規模AI伺服器，都是出自廣達。廣達歷經三次重大轉型，至今在筆電、雲端、AI伺服器領域連中三元，位居第一地位。

雲達與NVIDIA攜手打造的超大規模HPC-AI伺服器。這伺服器預計2023年9月上市，是Nvidia首度以模組化形式搶進企業級市場的關鍵產品，採用NVIDIA MGX架構，搭配自行開發的Grace Hopper Superchip處理器晶片，而雲達則為此產品的第一家台灣供應商。

廣達與Nvidia合作長達20年之久，源自於廣達董事長林百里的前瞻眼光。2016年8月，廣達集團與NVIDIA合作的全球第一台AI超級電腦DGX-1，捐贈予OpenAI。同年9月，輝達宣布廣達/雲達將成為推算伺服器的生力軍。不管是全球首台AI超級電腦DGX-1、臉書的Big Sur推論伺服器，以及搭載糖果棒般大小Tesla P4處理器的薄型1U伺服器，都是廣達與Nvidia攜手合作的成果[3]。

[20230530]全台瘋老黃，台大、夜市、Computex、聯發科、台積電

全台瘋Nvidia老黃(黃仁勳)，滿滿的新聞都是老黃；無論老黃所到之處，任何地方無不萬人空巷。至於他說的一些話語也被奉為經典，如：「記住，你要嘛為了尋找食物而奔跑，要嘛為了逃離成為食物而奔跑。」、「ChatGPT是人工智慧的iPhone時代」。以下是老黃的更多語錄[2]：

1. “創新是我們永恆的追求，這是我們在NVIDIA的信仰。”

（Innovation is our perpetual pursuit, it’s our belief at NVIDIA.）

2. “不要害怕去嘗試，你可能會失敗，但這是成功的必經之路。”

（Don’t be afraid to try, you might fail, but it’s the only path to success.）

3. “時代在變，我們的機會也在變，唯一不變的是我們的熱情和堅持。”

（Times change, our opportunities change, but the only thing that stays constant is our passion and persistence.）

4. “人工智能是最強大的科技力量，它將驅動未來的創新與發展。”

（Artificial intelligence is the most powerful technology force, it will drive the innovations and development of the future.）

5. “在這個充滿變革的時代，我們需要不斷學習，才能適應這個世界。”

（In this era of constant change, we need to keep learning in order to adapt to the world.）

6. “把握當下，永遠做好準備，因為你永遠不知道機會何時降臨。”

（Seize the moment, always be prepared, because you never know when opportunity will strike.）

7. “你的人生是一場馬拉松，而不是短跑，要懂得調整節奏，享受過程。”

（Your life is a marathon, not a sprint, learn to pace yourself and enjoy the journey.）

此外，老黃在對台大演講時，談到當Nvidia放棄獲得手機市場的回報，並創造一個新的市場「機器人技術」，其擁有神經網路處理器和運行AI算法的安全架構。老黃強調「撤退」的可貴，人生是一場馬拉松而不是短跑：「撤退」對像你們如此聰明且成功的人來說並不容易。然而，戰略性的撤退、犧牲、決定放棄什麼是成功的核心，非常關鍵的核心[2]。

另外，對於NVIDIA發明的CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算架構）技術，而使台大陳教授在量子物理模擬使用CUDA；在2007年，Nvidia宣布CUDA GPU加速計算技術，期望是讓CUDA成為一個程式設計模型，在科學運算、物理模擬到圖像處理方面，都能提升應用程式的效能；2012年，AI研究人員探索CUDA，著名的AlexNet在Nvidia的GPU GTX 580上進行訓練，開啟AI的大爆炸，Nvidia意識到深度學習的潛力，並冒著一切風險去追求深度學習，Nvidia成為AI推動引擎[2]。

最後，老黃是否也將許多前輩一樣，成為大家造神的對象，卻也失足跌入神壇呢？前輩有HTC的王雪紅、音樂王子的王力宏、葉克膜之父的柯文哲....等。

Key：

• Nvidia放棄獲得手機市場的回報，並創造一個新的市場「機器人技術」，其擁有神經網路處理器和運行AI算法的安全架構
• NVIDIA發明的CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算架構）技術，是讓CUDA成為一個程式設計模型，在科學運算、物理模擬到圖像處理方面，都能提升應用程式的效能
• 2016年8月，廣達集團與NVIDIA合作的全球第一台AI超級電腦DGX-1，捐贈予OpenAI。
• 鴻海是NVIDIA AI晶片模組（GPU Module）唯一供應商。而NVIDIA的AI晶片基板（Base board）供應商則有鴻海與緯創；Nvidia的AI主機板供應商則包括鴻海、廣達、英業達與美超微（Super Micro）。
• DGX與HGX是Nvidia目前最重要的兩款AI伺服器基板訂單。鴻海已取得DGX晶片基板訂，而新增給工業富聯另一款HGX的晶片基板大單，供貨占比逾五成。
• NVIDIA和台積電的密切合作，製程技術一路從45奈米延伸到7奈米
• NVIAID股價2024年1月8日收盤飆漲6.43%至每股522.53美元
• Microsoft預告新款Windows 11 PC將加入「Copilot」按鍵，讓人們一鍵呼叫生成式AI助理

Reference：

[4][20240605] 風評：黃仁勳踩北京紅線，底氣何在？

[3][20230608]NVIDIA 背後造王者是他，三張圖看廣達營收結構暗藏飆股基因！林百里：我們是 AI 伺服器龍頭

https://money.udn.com/money/story/5607/7220443

[2][20230528]黃仁勳近年著名語錄

https://x-income.com/?p=1260
[1][20230529]今天黃仁勳兩個小時銷售演講的精華整理，分四大主題、八類產品
https://www.cmoney.tw/forum/article/153458004
【加速運算】
1. NVIDIA 宣布推出 DGX GH200 人工智慧超級電腦：全新級別人工智慧超級電腦將256個 Grace Hopper 超級晶片連接成一個超大型、1-Exaflop、 144TB GPU的巨型模型，用於驅動生成式人工智慧、推薦系統和資料分析。

2. NVIDIA Grace Hopper超級晶片設計用於加速生成式人工智慧已開始量產：搭載GH200的系統加入了全球系統製造商基於NVIDIA Grace、Hopper、Ada Lovelace架構的400多種系統配置

3. NVIDIA MGX 提供系統製造商模組化架構以滿足全球資料中心多樣化的加速運算需求：雲達科技與美超微是首批使用伺服器規格支援100多種系統配置，以加快處理人工智慧、HPC 及 Omniverse 的工作負載。

【網路】

4. NVIDIA 推出為超大規模生成式人工智慧打造的乙太網路平台：全新 NVIDIA Spectrum-X 網路平台結合 NVIDIA Spectrum-4、BlueField-3 DPU 與加速軟體；全球領導的雲端服務提供商使用此平台來擴大生成式人工智慧服務的規模

【Omniverse】

5. 全球電子製造業領導業者使用 NVIDIA 生成式人工智慧與 Omniverse 打造先進的數位化工廠：富士康工業互聯網、宜鼎國際、和碩聯合科技、廣達及緯創資通使用 NVIDIA Omniverse、Isaac Sim 及 Metropolis 多項技術打造虛擬工廠、模擬機器人、自動檢測系統。

6. WPP 與 NVIDIA 合作開發用於數位廣告的生成式人工智慧內容引擎：基於 NVIDIA人工智慧和 Omniverse的開創性引擎連結領先軟體製造商的創意 3D 和 AI 工具，大規模革新品牌內容和體驗

7. 達明機器人選擇在 Omniverse 上使用 NVIDIA Isaac Sim，以最佳化自動光學檢測結果：台灣協作機器人創新業者運用 Omniverse 上的 Isaac Sim 將基於機器人的檢測速度提高 20%，以提高電子製造產品品質。

【機器人】
8. NVIDIA推出Isaac AMR讓移動機器人擁有先進的自主行動能力：Isaac AMR將開放客戶搶先體驗，而採用 Nova Orin架構的參考機器人也將開放評估

蟲洞研究

[20230524]探索全息理論於Google實作蟲洞理論實驗

**在1997年, Juan Maldacena教授普林斯頓大學高級研究所的研究員發現愛因斯坦的三維宇宙理論是一種全息投影存在於宇宙二維邊界上的量子理論[1]。

**The three-dimensional world of ordinary experience––the universe filled with galaxies, stars, planets, houses, boulders, and people––is a hologram, an image of reality coded on a distant two-dimensional surface[2].

**1997年由阿根廷物理學家胡安·馬爾達西那，提出「全像原理」的模型，其認為宇宙是由一維的弦振動所組成，並由這些弦產生引力，而物質世界其實只是一幅由另一空間投影過來的全像圖，另一個額外維的空間才是真實存在，其本身可能更簡單、更平坦，而且沒有引力[3]。

**全息原理指導探索如何結合現代物理學中最著名的兩個理論—量子力學和廣義相對論。根據原理同時包含量子力學和引力的理論可以與其他包含量子力學，但不包含引力的理論完全等價。 這種替代描述被稱為對偶，並且比它的引力對應物具有更少的維度—很像投影在 2D 表面上的全息圖如何顯示 3D 圖像。 Jafferis 等人在《自然》雜誌撰文報告，所使用量子計算機生成一種模擬全息圖的狀態，全息圖的對偶是一個被稱為蟲洞的實體，然後演化該狀態以模擬穿越蟲洞的資訊[7]。

**SYK（Sachdev-Ye-Kitaev）模型是一個物質粒子的系統，以羣體的形式相互作用，並且這個模型在2015年被發現是全息的。量子引力理論家Juan Maldacena和合作者提出，兩個SYK模型連接在一起，可以對Jafferis的可穿越蟲洞的兩個口進行編碼。到了2019年，Maldacena和夥伴們找到一個具體的方法，可以將一個量子位信息，從一個四向相互作用的粒子系統傳送到另一個粒子系統。在對偶時空圖中，旋轉所有粒子的自旋方向，會轉化為一種橫掃蟲洞的負能量衝擊波。衝擊波能把量子位向前推動，還能在可預測的時間點把量子位踢出蟲洞[4]。

**Sachdev-Ye-Kitaev system — by means of coding it using quantum gates. They observed the information of the first SYK system emerging from the second SYK system, all on the same quantum processor. The dynamics of this process are seen to be consistent with behavior expected from a quantum system dual to a wormhole in a two-dimensional anti-de Sitter spacetime[5].

**調用 SYK many-body system和引力的全息對應，通過 SYK 模型中實現的可穿越蟲洞機制來探測糾纏與時空幾何之間的推測 ER = EPR 關係[6]。

=====

Reference：

[1][20221216]模擬蟲洞如何幫助物理學家最終將引力和量子理論結合起來

[2]https://en.wikipedia.org/wiki/Holographic_principle

[3][20190802]我們都是活在一幅巨大的「宇宙全像圖」中

https://www.businesstoday.com.tw/....../post/201908020011/

[4][20221202]史上第 一個蟲洞，被谷歌量子計算機造出來了

https://www.hstong.com/news/hk/detail/22120211563558347

[5][20221130]費米實驗室和合作者領導量子引力測試工作

https://news.fnal.gov/....../fermilab-and....../

[6][20221130]量子處理器上的可穿越蟲洞動力學

https://www.nature.com/articles/s41586-022-05424-3

[7][20231130]A holographic wormhole traversed in a quantum computer

https://www.nature.com/articles/d41586-022-03832-z

#蟲洞_AU

Beamforming 波束成型研究

[20230524] 數位和類比之波束成型差異
在5G的技術中, 其中一個新被引入的通訊技術就是波束成型 (beamforming)，波束成型技術可以大略的分成兩種:(文獻[2]有數位與類比圖可參考，而[1]有波形圖參考)

第一種、數位波束成型：藉由量測到的通道係數，設計傳送參數 (precoder)最佳化通道
第二種、類比波束成型：透過多天線的相位偏移 (phase shifter)，決定電波傳遞強度模式

另外在Wiki則有數位與類比以及混和模式的波束成型說明[3]：
類比和數位波束形成之間存在區別如：若有100個Sensor，“數位波束成型”方法需要 100 個訊號中的每一個都通過 analog-to-digital converter而創建 100 個數位資料流(data stream)。然後將這些數據資料以適當的比例因子或 phase-shifts以數位方式相加，以獲得整合信號。相比之下，“類比波束成型”方法需要獲取 100 個類比資料流，使用類比方法對它們進行縮放或 phase-shifting，對其求和，然後通常將單個輸出資料流。

數位波束形成的優勢在於數位數據流可以以多種可能的方式並行處理和組合，從而並行獲得許多不同的輸出信號。可以同時測量來自各個方向的信號，研究遠處物體時可以長時間積分，研究近處快速移動的物體時可以短時間同時積分等。對於類比波束成形而言，這不能有效地完成，不僅因為每個並行訊號組合都需要自己的電路，而且更根本的是因為數位資料可以完美複製，但類比資料不能（只有這麼多的類比功率可用，放大會增加噪聲。）因此，如果將接收到的類比信號拆分並發送到大量不同的訊號組合電路中，可以降低每個訊號的信噪比.

若是以波束形容差異則為以下說明[2]：
在天線場型上, 數位和類比的 beamforming 也有顯著差異一般來說，類比 beamforming 由一個主波束 (main lobe) 和多個旁波束 (side lobe) 組合，主波束的方向經過設計, 而旁波束則否, 易造成干擾，相較之下, 數位 beamforming 擁有較高自由度進行設計，因此，其場型多變, 並能夠同時抑制對其他使用者的干擾。

考量低成本、低複雜度則以類比Beamforming取勝[2]
類比 beamforming 的技術較適合有直視路徑 (LOS) 的情況，當有 LOS 時, 我們可以根據方向角, 來設計主波束的方向。

雖然類比 beamforming 的技術，限縮precoding 的自由度以及通訊增益，但另一方面，低設計複雜度、直觀的物理意義、以及實作成本，也使得類比 beamforming 更容易普及應用於MIMO系統中，考慮到兩者的優缺點, 現今有一些討論複合式的架構 (hyper-beamforming)，以期待在低成本、低複雜度的前提下，提供較高的空間重複利用性，以及系統通訊效能。

Massive MIMO究竟哪個適合數位或類比，Wiki表示混和[3]：
在具有大量天線的大規模 MIMO 系統，在數位基頻上執行的波束形成算法可能會變得非常複雜。此外，如果所有波束成形都在基帶完成，則每個天線都需要自己的射頻饋電。在高頻和大量天線元件的情況下，這可能會非常昂貴，並且會增加系統的損耗和復雜性。為了解決這些問題，有人建議使用混合波束成形，其中一些波束成形是使用類比形式而不是以數位形式完成。

但也有人以數位波束成型為優[4]：

In Massive MIMO, I think that precoding is the right word to use since what I advocate is a fully digital implementation, where the phases and powers can be jointly designed to achieve high capacity through spatial multiplexing of many users, in both NLoS and LOS scenarios.

Reference:
[1][20180114]LTE筆記: 波束成型 (beamforming) 和天線陣列
https://note-on-clouds.blogspot.com/2018/01/lte-beamforming.html

[2][20180215]LTE筆記: beamforming 和 precoding (2)

https://note-on-clouds.blogspot.com/2018/02/lte-beamforming-precoding-2.html

[3][20xxxxxx]Wiki for Digital、Analog、and Hybrid

https://en.wikipedia.org/wiki/Beamforming#Digital,_analog,_and_hybrid

[4][20171003]WHAT IS THE DIFFERENCE BETWEEN BEAMFORMING AND PRECODING?

http://ma-mimo.ellintech.se/2017/10/03/what-is-the-difference-between-beamforming-and-precoding/