更薄更快卻更省電? 這些技術讓新一代iPhone從工廠到口袋全面「智慧」化

更薄更快卻更省電? 這些技術讓新一代iPhone從工廠到口袋全面「智慧」化
2019-07-24
文.曹世綸
9271
當新一代iPhone面市時,想扔掉你的舊手機?你可以再想想!

智慧型手機的原料中含有金、銀、銅及其他60多種高價金屬,打造一支智慧型手機需要耗費4公斤金屬礦石、1公噸水和5公斤二氧化碳,而智慧型手機製造業整體消耗全球1%的能源,相當於印度一年的耗電量。透過適當回收,一支iPhone的電路板獲得的黃金,將比挖掘相同體積的金礦效率高30倍,既然全球的能資源並非取之不盡、用之不竭,在天然資源趨於浩劫的同時,消費者對智慧型手機的效能與外型需求更有增無減,此時強調能資源再利用的「循環經濟」成為兼顧地球永續與產品升級的最佳解方,而循環經濟要具體落實在高科技產業,則需仰賴半導體先進製程及智慧製造助一臂之力。

2019年的CES美國消費性電腦展、台北國際電腦展等以科技應用趨勢為主題的大展圓滿落幕,展會中可以看到全球半導體大廠如英特爾(Intel)、高通(Qualcomm)和超微(AMD)等展示最新半導體前瞻技術和產品,而國內大廠華碩推出ASUS Zenbo Junior商用機器人,將AI導入教育;技嘉展出Smart Marketing解決方案,機器會自動辨識性別與年齡後推薦相應的廣告;訊連展示可與邊緣運算、伺服器整合的「FaceMe」臉部辨識引擎;英飛凌 (Infineon) 則以「智慧未來」為主題,展示應用於智慧城市、智慧工廠和智慧家庭等領域的半導體技術和智慧晶片解決方案。

高科技製造業一直是台灣重要的經濟基礎,尤其在每年的蘋果iPhone新機發表,更帶動大家對於台灣半導體產業的技術與能力展示,從TrueDepth鏡頭系統、Face ID、擴增實境設備到處理器等細節,無不帶動一波波的關注,牽動著產業的發展與國際核心競爭力。

此外,觀察全球權威性 IT 研究與顧問公司Gartner預測的「2019十大策略科技趨勢」,可發現無論是自動化物件、增強數據分析、數位分身、區塊鏈、邊緣運算、量子運算、沉浸式體驗、智慧空間、智能化開發環境等,技術風向都指向強化的人工智慧與強大的運算能力,而這些未來科技應用的方向,無一不是仰賴先進的半導體製程技術,才能取得快速的突破與進展。


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數據時代來臨 晶片製程挑戰輕薄高效

5G、物聯網、量子電腦、人工智慧等創新應用帶動數據時代的來臨,為了能夠有效管理、即時分析及運用大量由終端應用裝置所產生的數據資料,便需要打造更高效能的資料處理元件,而這也直接刺激了對先進製程晶片需求的成長,因為唯有仰賴晶片中更快速、更有效率的運算架構,才能因應使用者在不同情境下的需求,在短時間內精確處理海量的資料,並做出最正確的判斷與即時的反應。

然而,要創造出更高效能的晶片絕非一蹴可幾,對半導體製造業來說更是一件難上加難的事情,尤其不斷縮小IC上電晶體的尺寸以提高效能、縮小產品體積及提升運用靈活性,是過去業界提高晶片效能普遍採行的方式,但近年來隨著晶片尺寸逐漸逼近原子物理體積的極限,製程的微縮面臨瓶頸,此時如何在有限的空間中創造更強大的晶片,就成為先進製程的首要難題。

單層晶片的面積尺寸難以持續縮小,且再微縮下去耗費的研發時間與製造成本讓多數製造商無法負荷,目前7奈米的先進製程設計週期就是28奈米的兩倍,設計成本更超過3億美元,在此背景下,往上多層堆疊的3D晶片設計成為備受矚目的解決方針,這就如同平房的屋子坪數太小,無法創造有品質的生活空間,但在寸土寸金的黃金地段蓋大樓,即便地基、腹地不夠大,但向上發展便能創造出更多的利用空間。

不只是從平面到3D 異質整合創造高價值

除了單純從平面到3D的晶片設計,在多維的晶片設計中,最炙手可熱的發展技術之一,莫屬「異質整合(Heterogeneous Integration)」。有別於過去單晶片只有單一功能,「異質整合」將多個性質不同的電子元件甚至系統整合進同一個封裝單元中,小小的晶片除了運算以外可能還同時具備光感測、收錄音、通訊與生物辨識等功能,不只省去不同元件間大量數據傳輸的時間、節省產品能耗,更能大幅降低主機板的尺寸,讓終端應用產品如智慧型手機可以同時功能性提升、外型又漸趨輕薄,可說是一舉數得。

目前能夠實現異質整合的先進封裝有許多種形式。舉例來說,過去電子產品中記憶體與中央處理器(CPU)晶片多是分開的,但如今二者已有整合的趨勢;而工研院目前積極研發的矽光子技術,將雷射、發光二極體(LED)等非矽材料的光傳輸元件整合在同一個晶圓上,也是異質整合的應用案例。隨物聯網、5G、自駕車等各種需要大量運算能力與記憶體容量的應用面市,異質整合兼顧功能整合與尺度微縮的需求,將成為先進製程不斷追求突破的核心驅動力,帶領產業往高價值系統整合層次邁進。

但不能忽略的是,異質整合同時也為業界帶來許多挑戰—如何設計、布局晶片的架構以創造最高的效能?如何在更形複雜的製程中依然維持極高的良率?該由產業價值鏈中的哪一個環節開始做整合?以及如何從IC設計源頭一路到晶圓製造、封裝甚至系統整個產業鏈都垂直整合、建立共同標準以利異質整合的落實?這些都是業界必須努力克服的難題。

面臨嚴苛製程挑戰 智慧製造提供最佳出路

從執行面來說,要利用最短的交期、在小如指甲般大小的晶片中層層疊疊塞進異質整合的數億個電晶體與其他元件,勢必為製程帶來嚴峻挑戰。半導體先進製程高達上千個步驟,且每道流程都必須精準掌握與精密控制,堪稱一門高度複雜的製造工藝。此外,每個機台在運作過程中都會產生大量數據,這些數據忠實反映了晶圓製造過程中各個環節,唯有充分控制、收集與分析,才能不斷找出優化製程參數、穩健提升產品良率的核心關鍵。

半導體業廠商在製程中逐步導入人工智慧與機器學習技術,透過搭載智能系統的機器人落實智慧工廠架構,利用整合式的資訊平台與大數據分析對製程進行縝密計算與智慧診斷,甚至從歷史資料中掌握機台維修週期,以進行預測性保養,不僅協助管理者做出精準的判斷與決策,更可以透過情境仿真有效降低生產過程中的風險、確保品質的穩定性,甚至自動執行系統優化,這就是所謂「智慧製造」或「工業4.0」的精髓與價值。

隨著終端產品汰換更迭的週期縮短,且朝向少量、多樣化與客製化生產,如何有效率分配產線設備的稼動、提升產能利用率,就成為企業在全球半導體競賽中維持競爭力的關鍵。而「智慧製造」提供一個可以完全數位化的自主生產系統,可以用最有效率又最符合經濟效益的方式滿足用戶少量、客製化的需求。

產業間已有許多落實智慧製造的實例,如台積電將自動化生產製造系統結合機器學習技術,廣泛地應用在排程與派工、人員生產力、機台生產力、製程與機台控制等層面,以提升生產效率、增加生產彈性和產品品質,生產週期精進超過50%;另外聯電也在2017年正式成立智慧製造處,整合全公司智慧製造平台,以邁向工業4.0為終極目標。

永續管理意識覺醒 工業4.0落實循環經濟

隨著全球氣候變遷、環境污染、天然資源枯竭,以及推動節能減碳成為國際趨勢,台灣半導體製造業的高耗電、耗水以及製程及產品廢棄物汙染卻也引起高度關注,尤其先進製程朝向5奈米甚至3奈米推進,製程導入更多耗電量大的機台,此技術發展勢必伴隨著更高度的能資源需求以及環境破壞的疑慮。

然而,「工業4.0」推動製造平台化,不只透過數位轉型讓產業更具競爭力,更有助於透過精準的資源配給、最大化能資源使用效率以及自動化廢棄物回收再利用系統,強化產業生態系統的掌控,串起永續製造的綠色供應鏈,幫助人類朝向永續社會方向發展。進一步說,「工業4.0」其中的一個重要價值,就在於利用智慧製造協助產業有效落實循環經濟。

近年來在業界盛行的循環經濟,有別於傳統「採集資源、製造產品、廢物丟棄」的線性模式,是強調將能資源「循環利用」的產業永續發展型態。此模式仿照大自然資源循環往復的理念,將廢棄物盡可能回收、再製與再利用,如此一來可以維護和鞏固天然資本的存續、優化每單位能資源產量,並最大程度地降低環境污染風險,為兼顧企業獲利與地球永續的兩難提供了一個良好解方。

未來,循環經濟在產業成為綠色新商機

事實上,循環經濟不只是一個好主意,更是一門好生意。利用循環經濟、企業永續管理經營的概念,同時可以為企業撙節開支、拓展價值鏈,實質帶來可觀的經濟效益。

舉例來說,台積電就靠著增加廢水回收和減少用水,2017年新增節水量達197萬公噸,相當於省下新台幣2,517萬元水費;而台積電布建長達十年的綠建築節能管理,同時升級智慧廠房設備與智能化廠務管理,2018年有效節電達3億度,相當於節省新台幣7.5億元。

除了台積電之外,目前國內已有不少一線大廠起步落實循環經濟。台灣封測業者在2017年初成立「台灣永續供應協會」,在日月光、華泰、力成等大廠的帶領下,台灣封測產業邁向循環經濟之路。以日月光水資源管理、再利用系統為例,透過中水回收廠汲取工廠放流水進行水資源再利用程序,以提升用水效率與價值,平均一滴水可使用3.3次,可減少對自來水的依賴,降低排放汙水量。

不僅半導體業,面板業也積極投入廢棄物再利用的行列。國內面板業龍頭群創光電,過去每年廢棄物支出近10億元,近年開始針對廢棄物回收再利用,與廢棄物廠商合作,把貴重金屬、有機類、污泥類等廢棄物回收再利用,或是回饋給其他國家或其他產業,使得廢棄物支出降至3億元以下,省下的支出轉為投資企業其他的發展。

台灣天然資源稀有,原料取得困難,智慧製造輔助落實循環經濟,為企業開啟了另一扇窗。未來能資源將不再全部來自天然環境,可能從廢棄物中提煉、再製出來,不僅達到自給自足,更甚而能有餘裕供應給其他產業,形成跨產業的完整循環,相信如此一來可為台灣的半導體製造業帶來潛力無限的新興市場商機。

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2019 AI晶片打造 T 型共贏世代 ──SEMI國際半導體產業協會

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