台積電首揭AI大腦佈局　打造AI專家員工、機器人平台，製造全面升級

但這只是入門。台積電把重點放在領域AI上，除了用在製造、營運、設備控制與問題改善上。同時，台積電還把 AI 用在優化標準作業程序（SOP）與內部知識數位化，有系統地擴散AI的能力。

他解釋，台積電持續打造新的模型，並持續觀察將AI模型應用在生產環境中帶來的效益，和在GPU上AI工作負載最佳化的程度。

台積電如何打造「AI大腦」？

他先談台積電如何利用AI管理領域專業技能。

他舉例，生產晶圓時，可以透過量測，取得晶圓上的樣本點，並使用AI產生的晶圓狀況圖；接著將這片晶圓的狀況圖與和最佳狀況的晶圓狀況圖比較，利用AI偵測兩者的變異與差異。如果兩張圖明顯不同，就可以設定讓AI發出警報，甚至進一步採取行動，停機、檢查並修復問題。

台積電也用AI來優化光罩的品質。他解釋，台積電用AI檢視光罩圖形；因為若光罩中有任何錯誤，可能會降低微影製程良率。透過AI，可協助修復並辨識這些光罩圖形，不僅提升光罩品質，也提升工程師的生產力。

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台積電也將AI用於設計上，他舉例，就像一般人輸入關鍵字，讓AI生成圖片一樣，工程師只要對AI描述想建立的電路特性，AI就能輸出相對的電路設計。

他也談到台積電如何打造「AI大腦」來管理內部專業知識。

過去，終端設備上只能放入有限的知識和標準作業統程，但現在，可以把任何公司的各種SOP放入AI，提供24小時不中斷地支援。

台積電能把各式各樣的SOP和最佳做法，甚至各種筆記、論文、文件、影片都可以放進來，「這種大規模持續學習將協助打造公司的數位大腦。」

台積電的AI數位員工

台積電也在打造AI數位員工。過去，台積電設備出狀況的時候，是靠人類工程師第一時間趕到現場，排除狀況來提昇效能。

但未來，台積電的想法是，以後當設備出現異常訊號是，第一時間改為通知專家級的AI數位員工，「接著它會查詢領域知識AI中的資訊與知識庫，判斷是不是假警報，如果是假警報，AI會啟動流程，讓生產恢復正常。」

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如果是真的出問題，AI專家員工會利用台積電累積的領域知識，先試著辨識問題，進一步推理，找到解決辦法，才向人類員工報告可能的解決辦法。

他看到，AI專家員工在企業裡有很多應用的機會，例如，打造AI交接專家，幫員工整理交班時該清楚交代的問題，把完整的資訊交給下一班員工；或打造AI良率分析師，深度追蹤影響良率的原因，或是生產線發出警報時進行群組通報。

「我們看到一個未來：大規模部署這些AI專家，員工能力與執行速度都能快速提升，因為他們能立即取得資訊，也能將任務委派給AI同事，多數人將成為AI團隊的主管，」林宏達解釋。

台積電建議企業值得運用AI的領域

他認為，未來AI在企業應用上還有三個值得追求目標：

第一個是讓AI和製造更深度結合。「我們開始看到，邊緣AI與設備結合，」如果設備商讓設備內的軟體，和製造系統裡的先進AI服務互動，將能把製造推到新的高度。

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例如，為量測資料與設備影像建立AI模型後，就能讓AI模型主動檢測狀況並標記座標，即時指揮設備調整運作方式。這將讓晶圓廠用更高的速度控制設備，實現用AI驅動品質控制。

另一個機會則來自機器人。他解釋，雖然半導體產業產線已大量使用機器人，但未來，還可以利用機器人進行設備零件更換、清潔，或是材料的補充，還可以增加自主移動機器人的功能，提供巡檢等功能，「要在大規模情況下做到這些，我們需要建立中央機器人管理平台，而台積電正在建置這樣的平台。」

他透露，為了打造機器人平台，台積電在開發機器人應用時，已開始標準化機器人的管理與連結方式。同時，設計物流和包裝時，會考慮對機器人友善的方式；未來設計設備時，也會希望新設備能讓機器人更容易進行保養和材料補充。

第三個機會則是製造升級。他認為，導入AI之後，不管是節能、減少浪費，或開發真正環境友善的新材料替代方案，AI都能發揮功能。

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在英特爾，如何讓AI大幅提昇晶圓廠的自動化程度，被英特爾設為極為重要的「射月計劃」，也是晶圓廠間競爭的關鍵，台積電同樣大力投資AI。可以預見，全面導入AI員工和機器人員工，正是台積電目前最重要的計劃之一。

（責任編輯：宋玟蒨）