工研院勇奪全球百大科技研發獎九大獎項

素有科技產業奧斯卡之稱的全球百大科技研發獎(R&D 100 Awards)傳回捷報。在經濟部技術處、環保署及能源局支持下,今年工研院勇奪九項大獎,包括「廢液晶面板再利用處理系統」技術獲評審團青睞,獲得「綠色科技特殊貢獻獎」。成績創下歷年之最,獲獎數與國際知名研究中心橡樹嶺國家實驗室(Oak Ridge National Laboratory)、洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory)並居今年首位。得獎數量超越麻省理工學院(MIT)、美國太空總署( NASA )、美國通用公司(GM)等。且多項獲獎技術已實際應用於產業界,例如華南銀行、潤泰集團、全家便利商店、華邦電子、帆宣等業者。
 
工研院今年獲獎的技術有「人工智慧建築節能系統平台」、「化學SEI改質長續航力電動車鋰電池」、「肌肉活動訊號手勢辨識體感技術」、「可視化磊晶製程優化系統」、「廢液晶面板再利用處理系統」、「半導體微波退火」、「功耗與熱感知電子系統層級平台技術」、「半導體機台故障預診斷軟體」,應用範圍包括智慧製造、綠色能源管理、軟硬整合智能系統、循環經濟等,均為全球產業重視趨勢。值得一提的是,「廢液晶面板再利用處理系統」獲得RD100雙料大獎,在RD100獎項之外,又奪下綠色科技特殊貢獻獎(R&D 100 Special Recognition Awards)。
 
該獎項是由頂尖研發機構和國家實驗室成員組成的獨立評審團所評選,旨在表彰致力於推動創新研發並且在該領域有卓越貢獻之技術或機構,今年僅有三項技術獲頒此獎,實屬不易。此外,軟硬整合已是驅動全球創新經濟的關鍵力量,工研院多年來致力於發展軟硬整合智能化系統,今年共有四項軟硬整合的技術在「軟體與服務」類別勝出,並贏得RD 100評審團的高度肯定,可以看到工研院在軟硬整合協助廠商的成就及堅強實力。
 
經濟部技術處處長羅達生指出,經濟部技術處的科技專案,連續十年在全球百大科技研發獎獲得肯定,猶如在高手雲集的「華山論劍」中勝出。不僅如此,今年獲獎數更是創下新高,勇奪九項大獎,顯示科技專案實力已臻國際一流地位,且以科技創新帶來的產業化效益受到肯定,舉例來說,近三年科技專案平均每年創造技術及專利移轉總收入達13億元,專利應用更在去年達1,251件,2016年促成廠商投資金額超過新臺幣548億元,創近年新高,也就是說,平均每投入1元科技專案經費,創造3.61元投資效益,顯示科技專案以科技創新,在產業轉型升級過程扮演要角,在全球數位經濟浪潮下,科技專案將持續凝聚法人產學研能量,為台灣產業再創高峰。
 
工研院院長劉仲明博士表示,此次獲獎有幾項重大的意義,一是展現軟硬整合成果,今年工研院在R&D100的「服務與軟體」類別拿到四個獎項,顯示過去十多年工研院在軟硬整合上的努力,展現具體成效,也為台灣的服務系統與軟體發展,樹立一個里程碑。二是前瞻研發與產業化的融合,工研院在十多年前即進行前瞻創新技術的研發,過程中總擔心與產業化產生隔閡,但歷經時間考驗,終於展露成果,工研院現在投入創新前瞻研發,已能很快「接地氣」,與企業結合,這已經變成工研院的文化。三是展現產官學研合作的成果,經濟部推動法人革新,能夠讓產官學研真正融合,成為台灣往先進國家邁進的最大支撐點。
 
能源局局長林全能表示,能源局投入許多能源相關的科技研發,希望找出最佳的問題解決方案,既而從科技創新,創造價值。在研發過程中,首先要對準問題進行關鍵技術的研發;其次,則是要兼顧技術發展的突破性,此次工研院的獲獎,也正印證其技術具有突破性。最後,技術要創造價值,就必須要有營運模式支撐,因此能源局在台南沙崙建設了一個園區,作為待驗證製程的驗證場域,在此進行可能營運模式的示範驗證,藉此幫助科技發展與業者媒合,找到技術的最佳價值。
 
環保署回收基管會副執行秘書宋欣真指出,工研院的「廢液晶面板再利用處理系統」得到本屆R&D 100評審團綠色科技特殊貢獻獎的殊榮,相當不容易。以台灣廢液晶面板演變趨勢來看,幾年前環保署已注意到相關的處理問題,因此環保署於2013年就跟工研院合作,針對廢液晶面板的處理問題,從液晶、重金屬銦的回收,演變到玻璃成份,也可製成重金屬的吸附材,並已在彰濱工業區實際運轉。這項廢液晶面板的回收成果,正是循環經濟的體驗,未來將再擴大技術的應用範圍,讓廢液晶面板的處理達到更好境界,將是全民的福祉。
 
「全球百大科技研發獎」是研發領域極為推崇的科技研發國際大獎,每年從全球上千件創新技術中,挑選出100項年度具重大創新意義及對人類生活影響深遠的商品化技術,今年已邁入第55屆,已成為市場上鑑定新技術的革命性地位的重要指標。諸如傳真機 、液晶螢幕、柯達照片CD、Nicoderm戒菸貼片、Taxol抗癌藥物、 實驗室晶片和高畫質電視等都曾獲選為當年度的百大科技獎,對人類未來生活發生重大影響,成為生活中不可或缺的一環。
 
肌肉活動訊號手勢辨識體感技術
 
工研院衍生公司—酷手科技創辦人吳季剛,採取肌肉活動訊號手勢辨識體感技術來進行手勢識別,當肌肉收縮時,肌纖維彼此以及與漿液膜產生摩擦,會產生出人耳聽不到的低頻聲音,再透過慣性元件感知器就可以進行量測。亦可應用在小範圍功能性健身與運動相關加值應用,將肌肉振動訊號資料分析後傳回健身專家閱讀,比對運動前後肌肉訓練效度與提供肌肉受傷風險警示。酷手科技亦運用肌肉活動訊號手勢辨識體感技術,進一步整合VR大廠的空間定位技術,例如HTC Vive的雷射空間定位技術(Lighthouse),以及Sony PlayStation VR的光球技術等。繼2016年獲得「OpenStack應用黑客松」競賽冠軍,另也獲得經濟部智財局國家發明創作獎。
 
可視化磊晶製程優化系統—揭開磊晶黑盒子,大幅縮短開發時程
 
過去製程在調控參數時,只能仰賴磊晶製程人員的經驗,一組參數驗證往往需要6到8小時,甚至為了找出整體最佳化製程參數時,更須耗費1週以上。工研院團隊開發出「可視化磊晶製程優化系統」不僅大幅縮短最佳化參數時間,由原本一週減少為兩小時,準確度由92%提升為95%,大幅優化磊晶製程。此外,此系統創新設計的關鍵設備模組,使機台產能成長2倍,預期將新產品上市時間從三個月縮短為一個月,進而讓製造成本降低60%~70%。此系統後續將導入人工智慧,讓系統更進化。除可協助LED業者技術升級,穩固台灣在全球LED市場的領導地位。還能應用於其他產業的磊晶與先進鍍膜製程,包括半導體、下世代顯示器、太陽能光電、無線通訊,以及高效率功率電晶體等。
 
半導體微波退火—精準拿捏火侯,力助製程進階
 
半導體退火是將離子佈植完後的晶圓加熱到高溫,藉以矽晶格恢復單晶及使摻雜物質活化。退火過程攸關半導體產品良率,以七奈米製程為例,退火過程中磊晶受熱溫度需壓低至攝氏500度以下;閘極尺寸越小,要求的溫度越低,未來市場趨勢要求將降低至攝氏400度以下。由交通大學、工研院、國家奈米元件實驗室合作的「半導體微波退火」技術,直接以2.45GHz微波對晶圓的矽原子加熱,如此可避免摻雜物質熱擴散效應,可達到低溫退火效果。此外,微波退火技術可以批次處理多片晶圓,比起「快速熱退火」一次僅能處理一片晶圓更有效率。目前開發的2.45GHz微波退火技術,單片晶圓的均勻性,已由95.9%增加至99.5%,已達國內半導體廠99%的基本標準,此技術已有國內廠商採用,並衍生應用於碳纖化工業及LED光電業等產業。​
 
半導體機台故障預診斷軟體—實現工業4.0,降低維修成本與風險
 
在經濟部技術處科技專案的支持下,工研院自2013年起開始研發「機台故障預診斷軟體」,藉著收集、分析機台資料來監控與評估設備及其零件的健康狀態,並整合十幾種人工智慧演算法建立「眾智式AI學習預測技術」,及早預測機台需要維修的時間點,預測準確率達到95%,使工廠能更積極掌握機台的健康情況,大幅減少產線因機台突然故障而必須停頓的風險,實踐工業4.0智慧製造的應用。工研院已成功將此技術移轉給國內多家光電半導體廠商,並逐步推動應用於機械、醫療、電力等更多領域的設備異常預測分析,協助更多產業進入工業4.0的時代。
 
功耗與熱感知電子系統層級平台技術—縮短晶片開發時程,系統模擬速度精準度再進階
 
隨著電子產品複雜度不斷提高,晶片開發從規格制訂、架構設計、電路模擬、晶片布局到完成晶圓製造,整體開發時程日益增長,在設計階段若沒有確實以軟體應用情境的角度完成系統模擬與驗證,很可能到晶片送交客戶手裡才發現過熱、耗電等問題,造成極大的損失。工研院開發「功耗與熱感知電子系統層級平台技術」,針對全系統軟硬整合模擬提出新方案,將耗時數個月的模擬時間縮短成半天時間,模擬速度提升了200倍,整體精確度也達90%以上,幫助設計者在開發初期能夠快速評估晶片中不同區塊在不同應用情境下的耗電與散熱情況,提前發現問題進行改善,縮短整體開發時程。目前此技術已導入業界,運用在實際的設計案例中。
 
(首圖、資料來源:工研院)
RSS RSS     print 列印     mail 分享     announcements 線上投稿        
瀏覽人次:375
【免責聲明】
1、「LEDinside」包含的內容和資訊是根據公開資料分析和演釋,該公開資料,屬可靠之來源搜集,但這些分析和資訊並未經獨立核實。本網站有權但無此義務,改善或更正在本網站的任何部分之錯誤或疏失。
2、任何在「LEDinside」上出現的資訊(包括但不限於公司資料、資訊、研究報告、產品價格等),力求但不保證資料的準確性,均只作為參考,您須對您自主決定的行為負責。如有錯漏,請以各公司官方網站公佈為準。
【版權聲明】
「LEDinside」所刊原創內容之著作權屬於「LEDinside」網站所有,未經本站之同意或授權,任何人不得以任何形式重制、轉載、散佈、引用、變更、播送或出版該內容之全部或局部,亦不得有其他任何違反本站著作權之行為。