臺灣產官學界正陷入一種集體迷航及轉型焦慮。首先，面臨護國神山再造的壓力，同時另外在以半導體製造為AI産業槓桿的選擇中，陷入兩難。但若能以科學實證系统（Positivism）及本位智能（Ontological AI）重構半導體製造，不但能突破臺灣在智能産業發展的瓶頸，更能促成「由被動轉主動」的關鍵策略。
全球 AI 熱潮方興未艾，台灣獨尊AI技術愈十年，但除了感官式（Sensory）及工具式應用外，産業應用乏善可陳。究其原因，除了主事者以半導體代工為出發點，而與矽谷主流智能業者格格不入之外，在Scaling Law及跨業智能整合始終難以突破。
反觀當前論述，發展瓶頸仍停留在迷航矽谷敘事、通用大模型，生態系統垂直分工但缺乏整合介面、忽略製造本體與科學實證的連結，導致 AI 發展流於工具化、表層化。半導體產業真正的戰略價值，不在於算力消耗，而在於能否孕育具本位智能系統。唯有從製程出發，建立可驗證的因果模型，AI 才能成為產業知識的放大器，而非黑箱式的預測器。
半導體製造是AI生態系統的重要環節，但由於精緻工藝（Craftsmanship）的本質及缺乏科學論證的基礎，AI主導權始終掌握在大模型開發者的手中，致使半導體業者成為被動的角色。而此刻關鍵的突破就在於，發展以為科學論證手段，建構臺灣本身的本位智能系統，並結合大陸科研機構及智能業者，兩岸協作共創智能藍海。
從臺灣的立場來看，全球半導體競爭已不再只是製程節點的競爭，而是邁入「製造知識系統化、模型化、再利用」的新階段。過去數十年，半導體代工以高度精緻的工藝能力建立護城河，仰賴工程師經驗、製程調校與長期試錯，形成精緻工藝的產業典範。然而，當製程複雜度逼近物理極限，單靠經驗累積已難以支撐跨世代技術演進，製造體系本身亟需轉型為可驗證、可推演、可複製的科技實證系統。
此一轉型關鍵，在於引入科學實證主義作為製程與智能系統的共同語言。實證主義強調可觀測、可量測、可驗證的因果關係，正是半導體製造從經驗導向走向系統工程的必要基礎。將製程參數、設備狀態、材料特性與良率表現，轉化為結構化數據與物理一致的模型，使人工智能不再只是後端優化工具，而是成為製程知識的生成引擎。
從「經驗法則」轉向「實證系統工程」，是半導體製造融入AI生態系統的關鍵轉型。實證主義的核心在於「可觀察、可量化、可驗證」。過去，半導體製程中，製程效率的掌控必依賴資深專家的知識與經驗。但在未來的系統工程中，随著本位智能及科學論證的整合，轉型成為製程數據從「單純的數字，提升為具備物理意義的知識」。
在此脈絡下，AI for Science（AI4S）成為半導體產業升級的核心方法論。AI4S 並非單純以深度學習擬合歷史數據，而是結合物理限制、機理模型與實驗數據，形成具可解釋性與可外推能力的智能系統。這種以本體與機理為中心的Ontological AI，使製程知識不再依附個人或單一廠區，而能以分布式結構在不同場域持續演化。
兩岸在此轉型路徑上，具備高度互補的結構條件。台灣長期深耕先進製程與高良率量產，累積極為深厚的工藝細節與工程文化；大陸則擁有龐大的應用場景、基礎科研、算力基礎與跨產業導入 AI 的系統能力。若能通過實證主義為共同方法論，將半導體製程從「隱性經驗」轉化為「顯性模型」，再透過 AI4S 平臺進行跨域整合，必將加速形成以「製造科學」與本體工程（Ontological Engineering）為核心的新型產業協作。
更重要的是，這種協作並非傳統意義下的分工或代工，而是共同建構製程知識體系與智能科學基礎設施。半導體製造本身即是高度典型的科學工程場域，其數據密度、物理複雜性與品質要求，足以成為 AI4S 的最佳試煉場。一旦製程模型、材料模型與設備模型被實證化、平台化，相關智能能力即可外溢至新能源、先進製造、生醫材料等關鍵產業。
面對全球供應鏈重組與科技競逐加劇，兩岸若能以實證主義為橋梁，以本位智能為目標，攜手推動半導體製程的系統化與 AI4S 化，不僅有助於提升製造韌性，更將為華語世界建立一條不同於矽谷平台資本主義的科技路徑。從精緻工藝走向科技實證，正是半導體產業下一個關鍵變遷點，也是兩岸深化科技協作的現實起點。
將半導體製程從「工藝」昇華為「科學實證系統工程」，是時代的必然。這不僅僅是為了提高良率，更是為了掌握開啟 AI4S 時代的鑰匙。當我們賦予 AI Ontology與Positivism，它將不再只是人類的工具，而是成為能自主進行科學推演的夥伴。兩岸若能發揮各自所長，將半導體這一戰略產業從單純的硬體製造，升級為驅動全球科學發現的「智慧中樞」，必將在未來的全球科技版圖中，從追隨者晉升為文明進步的引領者。
＊作者為科技評論人、退休教授 （相關報導： 觀點投書：境外關內與經濟安保─台日半導體產業互補的雙贏戰略 ｜ 更多文章 ）
