工业 4.0 与智能制造在全球蔓延至今，人们对于其必要性与适用性仍时有争论。今年＂SEMICON Taiwan 2018＂期间，在台湾物联网产业技术协会 (TwIoTA) 主办、国际半导体产业协会 (SEMI) 协办的《AIOT 时代的驱动力——半导体应用发展论坛》会中，多位科技菁英亦对相关议题分享切身观感。
由鸿海和亚太电信转投资的富鸿网，对智能制造和工业物联网 (IIoT) 的实兵演练颇有心得；副总经理邱登崧借镜富士康经验表示，从独善其身到物联网示范工厂、创新中心、工业云基地、大数据 AI 研究院陆续成形，他们发现：设备机台的数字化自动光学检测 (AOI) 需要更精密 8K 高清摄像，不同设备需要不同传感器将数据回传，以数字双胞胎先在虚拟产线环境建置、仿真，再做虚实整合；前端需要强大的边缘计算能力，以便灵活调整参数，而 5G 传输可加速工业网关 (Gateway) 协助沟通不同设备的语言，机器学习可实现预知维护，降低停机成本。
照片人物：富鸿网副总经理邱登崧
＂IIoT 生态系的核心是边缘层，最重要、最扎实、最基本的数据皆来自于底层，应由下往上部署才实际＂，邱登崧说。最上层的应用端体现在人流、物流、制造工序、信息、资金和技术等六个面向，人脸辨识、区域控制、自动仓储和 AOI 检测是常见项目，意在＂提质、增效、降本、减存＂。经实证，供应链自动决策系统可将接单、生产、供货的整体效率提升 30%，库存周转提升 15%；＂柔性装配＂的人均产值可提升 30%、库存减少 33%。
AI数据驱动，异常侦测＆根因分析更Easy
台达电子 (Delta) 处长刘慧瑾谈到 AI 在智能制造的应用表示，少量多样、缺工、人员流动大、训练不及、分布式制造供应链、产品生命周期和交期缩短，以及环保意识高涨，都是催生智慧工厂的动力，须克服两大难点：一是生产灵活度，易于重新配置、迭代；二是成本，着重软、硬件整合及安全机制。自动化晋升到智能化的好处是可借助虚实整合、深度学习、机器视觉和数据分析做根因分析，优化生产机台、侦测异常并降低损耗。以面板 AOI 为例，单一工序就有 80 个站点、40 万个影像须检核品管。
台达电子 (Delta) 处长刘慧瑾谈到 AI 在智能制造的应用表示，少量多样、缺工、人员流动大、训练不及、分布式制造供应链、产品生命周期和交期缩短，以及环保意识高涨，都是催生智慧工厂的动力，须克服两大难点：一是生产灵活度，易于重新配置、迭代；二是成本，着重软、硬件整合及安全机制。自动化晋升到智能化的好处是可借助虚实整合、深度学习、机器视觉和数据分析做根因分析，优化生产机台、侦测异常并降低损耗。以面板 AOI 为例，单一工序就有 80 个站点、40 万个影像须检核品管。
如果以人工经验辨识、找出缺陷工序恐有可靠度疑虑、过犹不及，且新人训练废时；若为降低误判率而调低精准度参数，又恐有所遗漏。AI 的加入可回馈学习结果、取得平衡，且易于扩充系统、提高生产效率；在电子产品周期轮替快速的今天，得训练好的 AI 模型之助，可及时抢市。不过刘慧瑾提到，就影像自动 AI 分类的方法，一旦训练影像不够多、周期又短，在辨认缺陷上会有限制；故力倡以数据代替影像，借由监控、收集数万个机台参数做异常侦测与根因分析。有鉴于机器可能也是异常导因，而参数优化需要时间收集完整、质量好的大量数据。
照片人物：台达电子处长刘慧瑾
如此一来，可自动产生数据并找出对的参数，实时找出有问题的站点，再到现场实作、修正、及时修复，以提升良率、降低退货率，不至于到最后统计过程控制 (SPC) 阶段才惊觉异常而积重难返，且 AI 数据驱动 (data driven) 可产生新智慧。钰创科技 (Etron) 董事长卢超群则抛出一个饶富省思的提问：为何看似走不下去的摩尔定律还能存活到今天？他揭密，其实半导体演进历程正迈向第四个世代：
1. 硅世代 1.0——线性微缩，每一节点线宽微缩 0.7 倍，30µm 至 28nm 共 20 节点，促使 IC 产业放量经济成长，因而诞生＂指数摩尔定律＂；
2. 硅世代 2.0——面积微缩 (Area Scaling) 造就有效摩尔定律经济 (Effective Moore's Las Economy, EME)，晶体管从平放改成直立成 3D 鳍式场效晶体管 (FinFET)，可容纳更多晶体管；
3. 硅世代 3.0——体积微缩，着眼于 DRAM 与逻辑组件因制造工艺不同、做在一起不合理，故采取堆栈方式因应，2014 年起，多芯片封装 (MCP)、系统级封装 (SiP)、多芯片模块 (MCM)、3D 裸晶堆栈等异质整合受到重视；2016 年后更进化到不用基板、蜕变为 3D 晶圆级系统集成及体积微缩，如：CoWoS、InFO-PoP……；
4. 硅世代 4.0——半导体将进入＂功能Ｘ价值＂微缩涨时代，遵循＂硅Ｘ非硅异质性整合＋功能Ｘ价值之微缩涨法则＋纳米级系统设计＂公式，创新＂类摩尔定律经济＂(Virtual Moore's Law Economy, VME)，衍生巨大商机。
1. 硅世代 1.0——线性微缩，每一节点线宽微缩 0.7 倍，30µm 至 28nm 共 20 节点，促使 IC 产业放量经济成长，因而诞生＂指数摩尔定律＂；
2. 硅世代 2.0——面积微缩 (Area Scaling) 造就有效摩尔定律经济 (Effective Moore's Las Economy, EME)，晶体管从平放改成直立成 3D 鳍式场效晶体管 (FinFET)，可容纳更多晶体管；
3. 硅世代 3.0——体积微缩，着眼于 DRAM 与逻辑组件因制造工艺不同、做在一起不合理，故采取堆栈方式因应，2014 年起，多芯片封装 (MCP)、系统级封装 (SiP)、多芯片模块 (MCM)、3D 裸晶堆栈等异质整合受到重视；2016 年后更进化到不用基板、蜕变为 3D 晶圆级系统集成及体积微缩，如：CoWoS、InFO-PoP……；
4. 硅世代 4.0——半导体将进入＂功能Ｘ价值＂微缩涨时代，遵循＂硅Ｘ非硅异质性整合＋功能Ｘ价值之微缩涨法则＋纳米级系统设计＂公式，创新＂类摩尔定律经济＂(Virtual Moore's Law Economy, VME)，衍生巨大商机。
照片人物：钰创科技董事长卢超群
机器视觉当道，3D感测迎风展翅
卢超群主张，碍于先进工艺成本过高，将系统板整合到芯片里是变通的折衷方案——3DＸ3D 视觉微系统被异质整合到纳米系统中即为先例，在 AI 边缘节点应用极广。例如，来飞眼 (LyfieEye) 全景摄影机＋虚拟现实＋3D 建模＋量测结合室内导航，记录旅宿或观光景点特征制作影音地图 (AV MAP)，其组合还能用于医疗手术。看好视觉商机，钰创力图转型＂IDATE＂(Intelligence Data Acquisition Transmission Enterprise，智能数据取得及传输企业)；卢超群笑说，这个词也隐含＂与创新来场智慧约会＂之意。
卢超群主张，碍于先进工艺成本过高，将系统板整合到芯片里是变通的折衷方案——3DＸ3D 视觉微系统被异质整合到纳米系统中即为先例，在 AI 边缘节点应用极广。例如，来飞眼 (LyfieEye) 全景摄影机＋虚拟现实＋3D 建模＋量测结合室内导航，记录旅宿或观光景点特征制作影音地图 (AV MAP)，其组合还能用于医疗手术。看好视觉商机，钰创力图转型＂IDATE＂(Intelligence Data Acquisition Transmission Enterprise，智能数据取得及传输企业)；卢超群笑说，这个词也隐含＂与创新来场智慧约会＂之意。
钰创立足于机器人和 AI，往上迭加内存 (携手力晶合作，工艺目标从大容量转为小尺寸) 与扩增／虚拟／混合实境 (AR / VR / MR)；再往上延伸，以物联网与边缘计算为双手，最后是灵魂之窗——眼睛，由两部分构成：一是 USB 等各式传输接口，二是 3D 深度地图 (Depth-Map)、360∘球形摄影机，外加 3D 影像／VR／AR 和 3D＂ThingCapture＂平台——可将环景拍摄的立体对象快速转换成＂点云＂(point cloud) 之数字坐标数据，再以软件及算法回推。卢超群透露，2020 年日本东京奥运的 4K / 8K 影像就有采用钰创产品。
此外，Amazon GO 无人商店有 6,000 支监视器亦是采用钰创产品，可显示 3D 景深；卢超群介绍，3D 感测技术主要有三种：苹果 (Apple) 采用雷射扫描、英飞凌 (Infineon) 采用飞时测距 (ToF)、英特尔 (Intel) 和钰创则是以 AI 演算。类似规划用于智慧工厂，360∘球形摄影机可做全厂巡视，以记录工安事件、食安环境、警示漏水／害虫出没或监看工人作业情况。与此同时，广义 AI 不只有外环境、还包括内环境和微生物环境，即使微小如细胞、细菌，就是一台可感测、计算的微型电脑，重点是要能掌握领域知识。
图：钰创科技 3D 感测广角测距／手势辨识模块 EX8036 获颁 2018 COMPUTEX《Best Choice Award》殊荣；其内建自主研发 eSP876 HD Depth-Map 单芯片，可取得被摄景物深度距离及深度图像、供机器视觉之用
资料来源：https://www.tca.org.tw/tca_news1.php?n=1205&a=y
图：钰创科技 3D 感测广角测距／手势辨识模块 EX8036 获颁 2018 COMPUTEX《Best Choice Award》殊荣；其内建自主研发 eSP876 HD Depth-Map 单芯片，可取得被摄景物深度距离及深度图像、供机器视觉之用
资料来源：https://www.tca.org.tw/tca_news1.php?n=1205&a=y
微机电入列，语音互动拉近人机距离
卢超群总结：只做 IC，就只能乖乖受限于摩尔定律；若加入系统和软件概念，可进阶硅世代 3.0；但欲再往上突破，必须加入微机电 (MEMS) 才行，且只有 AI 还不够，得有＂HI＂(人类智慧，Human Intelligence) 加持。循此路线，未来半导体整体产值仍有成长空间，预估 12 年后将是现今水平的 2.5 倍。然而，他也感叹：随着微米技术向先进节点推移，半导体组件的制造费用越来越高，以往的大众创新平台似乎已变成贵族创新平台，不免会让创新受限于财力；所幸，40 纳米以上的工艺已足够 AI 应用，视可用资源量力而为即可，不必盲目跟风。
卢超群总结：只做 IC，就只能乖乖受限于摩尔定律；若加入系统和软件概念，可进阶硅世代 3.0；但欲再往上突破，必须加入微机电 (MEMS) 才行，且只有 AI 还不够，得有＂HI＂(人类智慧，Human Intelligence) 加持。循此路线，未来半导体整体产值仍有成长空间，预估 12 年后将是现今水平的 2.5 倍。然而，他也感叹：随着微米技术向先进节点推移，半导体组件的制造费用越来越高，以往的大众创新平台似乎已变成贵族创新平台，不免会让创新受限于财力；所幸，40 纳米以上的工艺已足够 AI 应用，视可用资源量力而为即可，不必盲目跟风。
最后，卢超群宣示，廿世纪是科技革命，而廿一世纪的今天正引爆科技多元化应用革命，人工智能＋硅电子的智能时代已来临！随着各行各业的智能化，半导体除了电子业大本营之外，也须广泛涉猎各个终端产业。联发科技 (MediaTek) 副总经理暨智能装置事业群共同总经理徐敬全则认为，AI 与 IoT 彼此具有相关性——AI 有助于提供服务来源，让物联网更合理化；例如，脸部身份辨识 (Face ID) 要精准，须仰赖 AI 训练；而内建七个麦克风收音的 Alexa，经语音处理后连到后台网络、转化成听得懂的语意以启动各式服务。
照片人物：联发科技副总经理暨智能装置事业群共同总经理徐敬全
经由 AI 语音互动，能让人机距离更近、互动更自然，体现个人化。成立近 35 年、在全球拥有 18 个工厂、7 万名员工的封测大厂日月光，本身正是绝佳 IoT 实验场域；通过实时收集环境参数，分析时间对时间、机器对机器的变异性，后经无线技术整合连接操作面信息，优化环安和制造过程。系统整合研发中心处长郑民耀表示，日月光近年积极拓展 SiP 开发及系统整合；例如，将天线射频 (RF) 整合在封装中，并利用嵌入式基板压缩 Z 轴垂直高度、增加密度，极小化堆栈元器件尺寸并提供＂虚拟参考设计平台＂供客户从云端做功能验证。
照片人物：日月光集团系统整合研发中心处长郑民耀
该平台包括三部分：整合不同微控制器 (MCU)／RF／传感器等硬件设计指引、应用程序 (APP) 软件以及无线网络／边缘计算／机器学习等协同开发，还能对接环境／生物／运动传感器 (motion sensor) 等。开发者可在一周内完成原型与手机 APP 验证、三个月内走完开发到认证的完整工程。郑民耀指出，日月光基于无线传输可靠度起见，特别在边缘节点加入 AI 演算，可确保传输的优先顺位并减少 70% 封包传输。
