活動回顧

2018國際超大型積體電路技術研討會 (VLSI)

半導體盛事「VLSI國際研討會」登場
工研院率專家剖析人工智慧、自動駕駛、5G最新趨勢

在經濟部技術處支持下，由工研院主辦的半導體界盛會─國際超大型積體電路技術、系統暨應用研討會（VLSI-TSA）及設計、自動化暨測試研討會（VLSI-DAT），今（17）日登場，大會聚焦在目前最熱門的人工智慧（AI）、自動駕駛、5G應用程式、積體電路設計、矽光子等相關技術產業之最新發展，今年逢積體電路走過一甲子，大會也邀請工研院、Intel、台積電、意法半導體等專家分享最新趨勢，看好無所不在的運算以及什麼都聯網的情境，引領半導體再創高峰，而奈米級的微處理器電路設計、矽光子、半導體異質整合是半導體下一波發展的關鍵技術，將是半導體產業下一波的成長契機。

VLSI-TSA協同主席同時也是工研院電子與光電系統研究所所長吳志毅表示，隨著晶片效能提升、功耗有效減低、無線傳輸技術蓬勃發展，帶動了物聯網和AI等新興科技發展，進而促發半導體產業升級往下世代發展的需求。如何以產品差異化與下世代技術的開發，包括半導體異質整合、先進製程、系統級整合及高階封測研發等將是推升產業發展的關鍵。舉例來說，半導體異質晶片整合涉及晶片如何連結、距離如何調整等問題，唯有IC設計、晶圓製造與封裝等各環節緊密扣合才能完成，這會是台灣這樣具備完整的半導體產業聯的台灣非常具有優勢的。此外，台灣應透過國際合作與整合半導體產品技術與上下游業者資源，以強化自我優勢，進而發掘新的定位，促使半導體產業轉型升級，同時強化半導體業價值鏈的競爭力，引領出台灣軟硬整合價值創造的新契機。

工研院資訊與通訊研究所所長闕志克表示，AI人工智慧成為各產業轉型變革的最大動力，其中機器學習堪稱核心技術，而在機器學習領域「深度神經網路」（Deep Neural Networks，DNN）演算法的研發更是現階段資通訊領域發展的重點。DNN不僅是關鍵技術，也衍生出非常多新型態的產業，例如訓練機器學習用的資料蒐集及標籤服務(training data collection and labeling service)、及機器訓練設備等，都是AI帶來的新興商機；然而AI加上5G網路的發展，推升下世代無人車、無人機、無人船等，需要即時且大量運算的整合應用，因此DNN推理引擎(inference processor)成為各大晶片廠商新戰場，如何在DNN興起之際找到對的應用是產業當前最重要的問題。

今年是積體電路發明60周年，積體電路是奠定微電子技術的基礎，也為人類生活帶來了深遠的影響。一直致力貢獻於全球IC設計及半導體產業發展的前半導體協會理事長；也是鈺創科技董事長盧超群於會中表示，半導體不僅是台灣科學研究的重要領域與經濟發展的關鍵基石，一般民眾在生活中更幾乎處處用到，不論是結合虛擬實境及擴充實境技術的遊戲、隨身攜帶的手機，乃至於AI人工智慧跟大數據等產業，都少不了它。今年是積體電路發明60周年，台灣產業現正面臨時空背景的轉換和技術的快速更迭，必須思考轉型往智能系統和跨業整合發展；以台灣現有優勢為基礎，例如資通訊、光電、生技等，配合人才延攬與培育以及創新，朝未來智能系統的趨勢跨業整合。

2018 VLSI 國際超大型積體電路研討會邀請到Intel、意法半導體、台積電、輝達（NVIDIA）、高通、加州大學柏克萊分校、台灣大學等國內、外一線廠商及學校，分享國際最新半導體元件與製程、晶片設計趨勢以及系統整合的設計與應用，並針對人工智慧（AI）、自動駕駛、5G應用程式、矽光子等相關技術產業發展現況與未來趨勢進行分析與探討。

研討會開幕首日由台積電業務開發副總經理張曉強針對摩爾定律的發展推進CMOS技術進入奈米等級，功能尺寸的不斷微縮所帶來了挑戰和機遇。他表示，設計上的微縮不再僅僅是幾何縮減，而更多是關於使用新材料和電晶體架構的創新，奈米級CMOS技術中的電路設計需要越來越多的創新方法超越傳統設計，以達到功耗和性能方面的擴展優勢，同時繼續降低產品成本，因此先進的電路設計技術，對於提高產品效能來說非常重要。

在最近這一波的AI進展裡，最重要的技術驅動是來自「深度神經網路」，也就是機器學習中的一種深度學習方法。針對此主題，大會邀請南韓科學技術院Hoi-Jun Yoo教授就人因智能技術發展與嵌入式深度學習和人工智慧系統單晶片的挑戰給予精闢的分析，他更針對「深度神經網路」在AR、無人機、先進駕駛輔助系統、保全上的應用與技術發表精闢演說。

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