奈米製程技術新突破!台積電、交大找出關鍵材料首登國際期刊《自然》
奈米製程技術新突破!台積電、交大找出關鍵材料首登國際期刊《自然》

當半導體先進製程持續發展,晶片的尺寸也逐漸縮小,每次製程的演進都有許多技術需要突破,晶圓代工龍頭台積電也無可避免要投入大量研發能力來「超前部署」、解決可能在5奈米、3奈米出現的技術瓶頸。

台積電攜手交大登期刊《自然》
台積電在科技部「尖端晶體材料開發及製作計劃」的支持下,與交大的研究團隊合作,發表的最新研究登上國際頂尖學術期刊《自然》(Nature)。
圖/ 簡永昌攝影

台積電技術發展組織李連忠處長表示,除依賴公司內部研發團隊外,與學術界攜手、善用學術界的研究能量突破技術瓶頸也是一種方法,因此近期台積電在科技部「尖端晶體材料開發及製作計劃」的支持下,與交大的研究團隊合作,共同進行單原子層氮化硼的合成技術研究,成功開發出大面積晶圓尺寸的單晶氮化硼,未來將有機會應用在先進的邏輯製程技術上。台積電更是首次與產業合作的研究成果,被刊登於國際頂尖學術期刊《自然》(Nature)。

步入三奈米製程,「氮化硼」成絕緣體材料新解

氮化硼(BN)並非全新材料,之所以重要是因為其具備良好的散熱效果,更是絕佳的絕緣體材料選擇。先進製程中會需要絕緣體的存在,通常是要協助電子能順利通過晶片裡的通道,

當製程持續往下走、通道勢必越來越小,若沒能靠更好的絕緣體排除掉可能依附的電荷所造成的阻礙,晶片的效能表現將會大打折扣。

先進製程步入3奈米以後,李連忠表示過去7奈米、5奈米時所採用的絕緣體材料如氧化物等將不再適用,原因出在過去的氧化物絕緣體都是三維絕緣體,它們像是一個3D的概念、容易有其他鍵結讓晶片中的電荷依附,造成電流不易通過。

三奈米以後的製程偏向二維半導體,類似一個非常薄的架構、趨近於平面,因此李連忠提到這樣的情況需要採用的是同為二維絕緣體的材料,氮化硼正是一個好的解決方式。

即便半導體業界都知道要採用「氮化硼」作為未來先進製程可能的絕緣體材料,不過技術上依舊無法突破,這也是為什麼這次台積電與交大攜手研究的成果能刊登上《自然》期刊的主因。

不只找出絕緣體材料,如何大量生產才是關鍵

李連忠說到,過去氮化硼的生長只能長成一個不規則的晶體,若要將氮化硼真正應用到晶圓片上,就只能將不規則晶體的氮化硼撕下來貼在晶圓片上,不但效率不彰,大小不一的氮化硼也很難滿足半導體製程所需,因此若能直接在晶圓上直接生長,將能有效解決問題,只是該如何在晶圓上合成高品質單晶的單原子層氮化硼?

李連忠說過去已知的就是利用銅這個材料,但是不同晶面的銅都會影響後續的表現跟價格。

台積電晶圓代工
能成功登上《自然》最主要的原因在於台積電跟交大發現,絕緣體材料氮化硼可以透過高溫高壓的方式,藉由銅(111)在晶圓上合成高品質單晶的單原子層氮化硼。

就以銅(111)來說,是作為合成絕佳選擇,因為它容易取得且穩定,對於未來可能要步入商業化的量產來說,是比較恰當的研究選擇。

成功突破過去技術瓶頸的關鍵,李連忠表示是研究團隊發現銅(111)的表面並不是完全平面、而是有類似像階梯的模樣,因此將氮化硼分子依附在這些階梯的邊緣處,並將這個類似階梯表面的銅(111)先規劃好後,氮化硼就能在高溫高壓的處理下於晶圓上被合成、進而達成大面積晶圓尺寸的單晶氮化硼。

參與此次研究的交大教授張文豪表示,目前實驗室裡面是採用2吋晶圓片的大小做實驗,未來要複製到其他尺寸的晶圓片應該也不是問題。對於正積極佈局3奈米研發的台積電來說,此發現無疑是對接下來3奈米可能遇到的瓶頸找到出口。

半導體材料有新變化?矽可能走到盡頭

面對材料在半導體業界的重要性逐步提升,李連忠也透露矽在半導體已經有好幾十年的應用,若要用全新的材料來取代矽其實也是一大工程,因為周邊技術都需要改變、也需要花時間去應證新材料是否真的能有預期中的表現。目前業界以及相關的會議如IEDM等都對於矽材料有走到盡頭的預測,因此尋找新材料刻不容緩。

台積電透露,目前內部有將近1/10的人力、約6000-7000人投入研發工作。受到疫情影響,每年3月展開的校園徵才預計將視疫情的狀況延後舉辦,屆時將會再募集一批生力軍。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #台積電 #科技部
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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

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Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

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#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

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七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

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勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

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勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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