专家传真－双箭齐发 引领下世代AI发展

5G、AI人工智慧、大数据与物联网等科技驱动半导体产业快速成长，根据工研院产科国际所统计，臺湾2021年半导体总产值创新高达到4.1兆元，年增25.9％，预计在先进晶片带动下，2023年产出将继续扩大至4.5兆元。

AI人工智慧应用越来越广泛，能于边缘装置端快速运算，并即时反应的「AI晶片边缘运算（Edge Computing）」成为智慧装置能否普及的关键；而边缘装置如手机、穿戴式装置多使用内建电源，省电的AI运算晶片就变得非常重要，也让记忆体内运算技术早已成为全球AI晶片技术兵家必争之地，若能掌握这两项AI晶片关键技术，将可能成为引领下世代人工智慧发展的关键。

随着AI运算需求量越来越大，国际大厂都在竞相寻求具高度存取效能、低功耗的记忆体技术，工研院深耕多年下，在记忆体领域不但掌握关键技术，更有领先国际的亮眼成果。工研院研发的国内首颗超省电记忆体内运算（Computing in Memory；CIM）AI晶片，达到超低耗电效能，现已具即时辨识关键语音功能，可应用于智慧门锁、蓝牙耳机、白色家电等，支持100倍电池续航时间，树立傲视全球的新里程碑。

此外，工研院亦携手与国内半导体大厂、美国UCLA DARPA计画合作开发自旋轨道扭矩磁性记忆体（Spin Orbit Torque Magnetoresistive Random Access Memory；SOT-MRAM）阵列晶片，达成0.4奈秒高速写入、7兆次读写之高耐受度，还有超过10年资料储存能力等特性的技术，效能媲美英特尔、领先三星，更解决记忆体阵列的干扰问题，为产业化迈进了一大步，未来在AI人工智慧、车用电子、高效能运算晶片等领域具有极佳前景。

除了高效能、低功耗的运算功能外，掌握AI晶片应用的关键之二，即是边缘运算。目前的运作架构多是将资料上传至云端，并透过深度学习判断出结果后回传，不容易满足即时需求；未来无论是指纹辨识、人脸辨识或自驾车的AI人工智慧运算，都需即时判断，尤其是遇到紧急较危险情况，若丢到云端再回传，可靠性与即时性都会打折。若能透过边缘装置嵌入AI运算技术，搭配在资讯运作处理前就将不同运算任务进行分层，即能在「多轨并进」下快速产生最佳判断与结果。让省电、功耗低、传输快的AI人工智慧边缘运算成下世代新星。

调研机构Omdia预测，随着全球需求逐渐成长，全球边缘AI晶片产值将从2019年的77亿美元成长到2025年的519亿美元，未来产值上看新台币1.5兆元；在5G建置加速、电信业开放式架构推波助澜下，我国发展AI on Chip的策略，除运用臺湾资通讯硬体优势，提供高性价比、低耗能的AI晶片，并连结服务验证场域，吸引国际AI平台採用国内AI晶片产品。臺湾半导体供应链完整，IoT制造经验丰富，若能成功串连臺厂上、下游整合切入，以「打群架」的方式打造AI人工智慧生态圈，将可望加速产业跻身下世代记忆体技术领先群，保有臺湾半导体产业在AI人工智慧时代的领先优势。