台積電攜手東大!開設「TSMC-UTokyo Lab」:共同推動半導體研究、教育、人才培育
台積電攜手東大!開設「TSMC-UTokyo Lab」:共同推動半導體研究、教育、人才培育

東京大學與台積電於6月12日宣布,啟用「台積電-東京大學實驗室」(TSMC-UTokyo Lab),共同推動先進半導體研究、教育、以及人才培育。

這是台積電首間與海外大學合作的聯合實驗室,此實驗室將充分利用2家在各自領域領先全球的豐富知識、經驗與創造力。

雙方的合作旨在推動半導體先進技術的研究與開發,尋求創新解決方案並培育半導體人才,共同實現並推進下一代半導體技術。

台積電首間海外大學聯合實驗室,但從2019年起就合作

自2019年以來,東京大學與台積電就展開組織性的先進半導體研究合作,已經促成21個研究項目並取得不少研究成果。

在此產學合作的基礎上,台積電與東京大學進一步擴展至半導體教育及下一代人才培育領域。

2023年,東京大學在其工學部及工學研究所的課程中,引入專為先進製程設計教育所打造的「TSMC N16(FinFET)ADFP」,這是在日本的大學中首次採用此類技術的課程。

TSMC N16(FinFET)ADFP(Academic Design Foster Package):
FinFET(鰭式場效電晶體)是一種三維電晶體結構,它接替了自1950年代後期開始使用的傳統平面式結構。因其3D結構類似魚鰭,因此被稱為「鰭式場效電晶體」

為了更系統化及策略性地合作,東京大學與台積電於今年4月簽署了「產學合作策略協議」目標推動研究、教育及人才發展。除了設立「台積電-東京大學實驗室」,也在東京大學內啟動了社會合作計畫,依據協議中設定的具體措施開展相關活動。

此實驗室座落於東京大學本鄉校區的淺野區,由東京大學的教職員工管理,並由東京大學和台積電的主管所指導,以作為產學合作的核心平台。此實驗室將推動未來實際應用的半導體技術研究,涵蓋材料、元件、製程、計量學、封裝及電路設計等領域。

促進下一代日本半導體人才發展

「台積電-東京大學實驗室」的研究成果及進展,不僅將應用於台積公司的研發及晶片製造,並將定期在東京大學舉行的技術研討會上分享。

東京大學舉辦的技術研討會自2019年開始,提供了一個平台讓東京大學的教職員及學生與台積電的研發人員進行交流。此外,該實驗室也將就其他台積電徵求的研究計畫提案、企業實習機會等活動探索更多的協作機會。

東京大學校長藤井輝夫表示:「在一個人類被挑戰和快速變化圍繞的時代,未來難以預測,大學不僅應當精進其在多元領域所擁有的知識,還應與學術界以外的各界合作,共同致力於解決全球性挑戰,並培育塑造未來的人才。透過與台積電的合作,我們旨在追求將研究成果廣泛應用於社會,並積極應對人類共同面臨的歷史性挑戰。」

台積公司執行副總經理暨共同營運長米玉傑表示:「台積電-東京大學實驗室建立在我們2019年以來的成功合作基礎之上,進展到現在造就了雙方密切的合作關係。台積電與東京大學在各自領域中皆為全球領導者,我們希望這間實驗室能成為推動廣泛且長期合作的樞紐中心,拓展半導體領域的知識疆界,並培育未來世代的人才。」

透過此合作,東京大學不僅將深化研究,更將為先進半導體設計教育及實踐研究提供最全面的基礎設施,培育將引領全球半導體領域的人才。台積電及其日本設計中心、日本3DIC研發中心及JASM特殊製程晶圓廠,都將利用此實驗室進一步促進下一世代人才的發展。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #台積電
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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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