徐作聖觀點:兩岸共創藍海─從精緻工藝到科學實證,重構IC製程與AI4S

2026-01-18 05:40
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。(資料照,劉偉宏攝)
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。(資料照,劉偉宏攝)

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」。 (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 )

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。

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