降低AI設計門檻!工研院攜手新思打造AI晶片設計實驗室,開發時程縮短三成
降低AI設計門檻!工研院攜手新思打造AI晶片設計實驗室,開發時程縮短三成

根據IEK Consulting的調查,到了2030年,AI(人工智慧)將會在全球創造約15.7兆美元(約台幣471兆元)的市場,GDP也將會成長14%,可見AI將會是下個十年重要的技術。

以半導體為重要經濟發展的台灣,該如何抓住這樣的機會,鈺創董事長、台灣人工智慧晶片聯盟會長盧超群直言,「肯定是要AI on Chip。」

鈺創董事長 盧超群
盧超群表示,這次與新思科技攜手成立實驗室,不論是對於台灣半導體發展或是新思科技本身,任一方的成功都會帶動另一方的成長。
圖/ 簡永昌攝影

只是設計人工晶片說來簡單,要真正完成其實仍障礙重重。工研院看到市場上需要有一個更便利的平台跟工具,輔助有心投入人工智慧晶片設計的業者,因此攜手新思科技(Synopsys)成立「人工智慧晶片設計實驗室(AI Chip Design Lab)」,希望透過實驗室的成立,集結更多業者投入裝置端AI晶片技術的開發,協助台灣半導體產業以及加速台灣AI晶片的發展。

攜手EDA市場龍頭新思科技,加速AI晶片的發展

此次合作的對象「新思科技」,是一間電子設計自動化(Electronic Design Automation,EDA)的公司,專注於晶片設計、驗證、晶片智慧財產權和軟體安全性。根據ESD Alliance協會的統計,全球EDA市場由新思科技、益華電腦(Cadence)及明導國際(Mentor Graphics)三家美商壟斷,市占率高達60%,其中新思科技更位居市場龍頭。

新思科技全球資深副總裁暨亞太區總裁 林榮堅
林榮堅表示,新思科技會持續深耕台灣,也計畫加碼投資8億新台幣、延攬110位研發人才,積極協助台灣在全球AI晶片應用市場搶得先機。
圖/ 簡永昌攝影

新思科技全球資深副總裁暨亞太區總裁林榮堅就表示,為響應AI on Chip的示範計畫,將加碼8億新台幣在台投資,也預計再招募110名研發人員,將原有的團隊擴大到200人,協助推動AI成為台灣新世代的科技產業。

他進一步解釋,這次與工研院的合作由新思科技提供EDA工具、矽智財(IP)以及快速開發與驗證平台,工研院則是提供AI系統晶片參考設計以及軟硬體客製化技術服務,共同打造這個設計平台。

AI晶片設計大不同,如何滿足不同應用需求成關鍵

工研院資通所所長闕志克就點出,在全球前十名的IC設計企業中、台灣就搶下3個席次,可見除了晶圓代工之外,台灣在IC設計也有一定的實力。但是過去台灣在IC設計上主要聚焦在標準通用晶片,包括無線通訊、影音運算或是有線高速傳輸介面等,不僅是已具有基礎架構,軟體開發也相對單純。

工研院 闕志克
闕志克表示,AI晶片的生產過程涉及多種技術,而AI晶片的研發速度更是攸關產品上市的關鍵。實驗室的成立將有助於減少30-50%的開發時程,降低業者進入AI設計的門檻。
圖/ 簡永昌攝影

步入AI的時代後,在各種不同情境中,都必須了解效能表現跟運算力需求,已不再像過去透過標準通用晶片可以滿足,因此除了目前市場上比較具規模的IC設計公司有能力跨足AI晶片設計外,其餘的IC設計將面臨到架構配置、設計時間、成本等多重考量,阻礙產品上市的時間。

成立實驗室,小型IC設計公司與系統業者成潛在受惠商

實驗室的成立,正是對於規模較小的IC設計公司,甚至是不具有IC設計能力的系統整合(SI)業者,提供一個絕佳的解決方案。闕志克表示,透過實驗室軟硬體的資源協助,將可縮短30-50%的開發時程,不僅是加速了AI上市的速度,同時降低了業者進入AI晶片設計的門檻。

IC design.png
AI晶片設計之所以跟過往晶片設計有所不同,主要在於終端應用多元,架構的需求需要滿足終端應用的效能表現跟運算力,因此難度更高。
圖/ Midas Labs

舉例來說,不管是小型規模的IC設計公司,或是系統整合業者,當他們擁有一個AI使用情境卻不知如何下手時,實驗室就可以提供一個公版的架構配置作為初步的參考,並利用軟體協助,來測試這樣的配置是否能滿足終端情境在AI效能表現跟運算力的需求,如果有需要調整的地方,工研院也能提供建議,協助做出更客製化的AI晶片。

因為AI時代下資訊量的產生將越來越龐大,能夠在終端裝置上先進行運算、即所謂的邊緣運算(Edge Computing),對於資料中心的負擔將能大幅降低。但終端裝置大如自駕車、小到穿戴裝置都算是,不同應用的運算力需求各有不同,不再是過去能靠一招打天下,這是研發AI晶片的難處、同時是人工智慧晶片設計實驗室誕生的主要原因。

實驗室成立減少開發週期,提升25%效能表現

新思科技全球副總裁暨台灣區總經理李明哲就解釋,實驗室整合了建構AI架構設計、AI編譯器研發以及AI軟硬體整合等關鍵技術,不僅可以改善當前業界缺乏關鍵技術的窘境,也能加速晶片開發週,從過去的1.8-2.5年減少約6個月,同時也能提升AI晶片效能達25%,強化AI的技術能量。

新思科技全球副總裁暨台灣區總經理 李明哲
李明哲指出,攜手工研院打造這個實驗室將能加速AI晶片提早6個月上市。
圖/ 簡永昌攝影

實驗室已於今(21)日正式揭牌並開始試營運,目前先提供AI SoC(系統單晶片)參考設計平台等服務,預計2021年10月正式營運後,將可提供業者AI晶片系統設計及軟體開發、AI晶片系統驗證等服務。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #工研院
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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