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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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