多感測器整合單晶片製程問世!穿戴式裝置更添智慧
多感測器整合單晶片製程問世!穿戴式裝置更添智慧
2015.03.24 | 科技

「早安!根據你最近的飲食、運動以及身體資訊來看,目前的生理狀態沒有異狀,請繼續保持喲!」當某天早晨,你的隨身裝置在你的耳邊告知上述訊息,請不要訝異,未來幾年內就有機會實現這樣的情境。國家實驗研究院晶片系統設計中心與國內晶圓廠共同開發出的「多感測整合單晶片製程」,可以將許多微機電系統(MEMS)感測器、數位邏輯電路整合在一起,實現小尺寸、低成本及低功耗的系統單晶片(SoC)方案,讓穿戴式裝置更添智慧。

多整合感測晶片
(圖說:多感測整合單晶片與耳環、米粒、硬幣大小比較。圖片來源:蘇宇庭攝影。)

##實現穿戴裝置智慧化功能,MEMS感測器扮要角
國家實驗研究院晶片系統設計中心前瞻技術組經理蔡瀚輝表示,MEMS感測器在物聯網(IoT)應用扮演著舉足輕重的角色,尤其智慧眼鏡、手錶、手環、戒指、鞋子、衣服等穿戴式裝置內,更是少不了MEMS感測器的存在。

日前蘋果發布的Apple Watch內,就內建了心率感測器以及可偵測運動軌跡的MEMS加速度計(Accelerator);而未來,若要進一步擴大穿戴式裝置的應用潛力,就須內建更多種類型的感測晶片,包含運動感測器(加速度計、磁力計、陀螺儀)、環境感測器(溫度、濕度、壓力、氣體等)及生醫感測器(心跳、血壓、血糖等)。

不過,現有MEMS感測器構造特殊,因此無法與一般晶片的數位邏輯電路整合在一起;此外,動作、環境、生醫等不同類型的感測器,製作方法也相異甚鉅,難以整合或封裝於一,在電路板上都是處於分家狀態。

多感測整合單晶片
(圖說:傳統製程技術,運動、環境、生醫感測器以及一般IC晶片必須分置,難以被整合在同一平台上(左);國研院的「多感測整合單晶片」,可將所有感測器及一般晶片整合在單一的SoC上(右)。圖片來源:國研院提供。)

##多感測整合單晶片技術助威,MEMS感測器/數位邏輯電路大融合
所幸,經過國家實驗研究院與國內晶圓廠-台積電、聯電的共同努力之下,一個可將多種類型的MEMS感測器、一般IC整合成單晶片的製程技術於焉問世。

透過這項技術,未來單一晶片上可內涵多項不同種類的感測功能,而且也可以將無線通訊、運算及記憶體等一般IC功能一併整合於其中。該技術並已取得7件台灣專利及6件美國專利,另有6件專利尚在申請中。

「未來,你想整合10個、20個以上的感測器可能都不是問題」蔡輝瀚說,過往能在同個封裝內整合三個MEMS感測器就相當了不起,但透過這個製程技術,可大幅開拓感測器與一般晶片的整合潛力。

蔡輝瀚進一步預估,藉由此項製程技術,不但可以簡化繁複的製程,亦可縮小晶片面積達50%以上,成本可減少三分之一至四分之一,而耗電量也可降低50%左右。

國研院蔡輝瀚
(圖說:國研院晶片系統設計中心蔡輝瀚表示,「多整合感測單晶片製程」可以提升國內晶圓廠、感測器廠商的技術實力,迎頭破除國外大廠在MEMS感測器領域設下的重重專利壁壘。圖片來源:蘇宇庭攝影。)

##晶圓廠、IC廠通力合作,國內感測技術發展添動能
事實上,MEMS感測器領域目前皆係由國外業者所瓜分,如意法半導體(STMicroelectronics)、Bosch等,台灣感測晶片產業在全球市占率不足1%,全球前30大感測晶片商內更無台廠的蹤影。

然而,台系晶圓廠、IC設計晶片商表現在世界舞台上卻極為出色,全球前20大半導體業者中,就有台積電、聯發科、聯電三強雄踞榜上。蔡輝瀚認為,若台灣感測器業者、晶片商及晶圓代工廠能夠齊心協力,利用國研院與台積電、聯電的「多整合感測單晶片製程」平台展開合作,而感測器與其他晶片商在此平台上進行多頭整合,將能共創多贏局面,並厚實國內感測器業者的競爭優勢。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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