工研院連續13年奪下科技產業奧斯卡，有兩大研發亮點！為何都聚焦在電池？|數位時代 BusinessNext

工研院連續13年奪下科技產業奧斯卡，有兩大研發亮點！為何都聚焦在電池？

工研院已經連續第13年榮獲「全球百大科技研發獎」，而今年有不少跟電池有關的發明，成為一大亮點。

亮點一：電動車的未來—不用加熱的固態電解質

鋰電池廣泛應用在，手機、平板、筆電以及電動車，成分大致有「鎳鈷鎂」、「鎳鈷鋁」兩種組成形式，通常還需搭配具有高閃點的安全液體電解質，才能製成。

不過，傳統的液體電解液具有易燃性，會有爆炸等安全疑慮，工研院材料與化工研究所經理葉定儒說，之所以可以獲獎，關鍵在於解決傳統鋰電池電解質的安全性問題。

葉定儒解釋，電解液這種產品市面上也有，通常電解液在工廠內導入電池後，還需要經過加熱程序，「這個過程是很危險的。」

工研院團隊開發出「高能量及高安全樹脂固態電池」，用高離子導電樹脂（NAEPE）材料，取代易燃的傳統電解液；而固態電解質因為在常溫時也可以呈現固態，不需要再加熱讓它固化，還能保有原本電解液高離子導電度，以及改善高電壓穩定性。

固化後，NAEPE閃燃點溫度提高，具有難燃性、高溫循環壽命佳等特點，用NAEPE的固態鋰電池內部可以像積木一樣做內部串聯（Cell to module），突破鋰電池單一結構限制，達到一個電池有12V的高伏特電壓，製程操作容易，產業接受度相對高，可以快速導入現有電池製程。

工研院表示，目前正在建置固態電解質量產線，已經跟中油、台塑、有量、格斯科技、中華汽車等廠商合作，希望能帶動台灣動車跟儲能系統產業發展。

亮點二：3根蠟燭就能發電，全球第一片染敏電池在台灣

此外，工研院也跟台塑合作，功能開發出全球第一片「染敏電池模組」。簡單來說，染敏電池就是弱光發電的技術，跟傳統太陽能發電不同，只需要3根蠟燭的弱光，就能產生電力。

「石化產業面臨轉型的關鍵時刻，」台塑董事長林健男回憶，台塑從2009年開始投入研發染敏電池，這是一種非矽材料的化學太陽能電池，因為比較接近台塑化工本業，跟研發成熟、競爭激烈的矽晶太陽能電池相比，對台塑來說不只進入門檻比較小，用弱光發電的染敏電池還更具備市場潛力。

雖然認知到了這一點，但當時全球都沒有染敏電池相關技術，各國也沒有投入生產。2011年，工研院跟台塑合作，在台塑位於高雄仁武的實驗室開發材料、製程跟設備，成功產出全球第一片染敏電池模組。這條產線採全自動化生產，並取得多項製程、設備專利，工研院表示，產能每年能達到10萬片，模組轉化效率達到17%。

之所以能夠獲獎，突破之處在於，打破傳統染敏電池效率低的特性，更重要的是，台塑跟工研院一次提出自動化生產方案，以及多項專利，是全球第一個可以量產染敏電池的單位，技術高度自主化。

工研院表示，已經跟台塑準備好要量產，染敏電池在弱光環境就能發電，用這款電池，就不需要拉電線、換電池，不僅可以應用在電動窗簾、感測器、電子紙，未來在物聯網（IoT）時代，也能導入智慧建築、智慧家庭、智慧醫療、智慧城市等領域。

責任編輯：錢玉紘

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。