Nikola Tesla（1856～1943）在1890年代预言「21世纪时，机器人将取代古代文明中奴隶劳动所占据的位置。」这项预言在当今的人工智能（AI）技术的发展下似乎正在实现。早期的AI技术已经能够大致准确地分辨狗和猫的图片，随着生成式人工智能（generative AI）的突破性发展，它逐渐深入我们的生活并引领着社会变革。当AI技术进入深度伪造（DeepFake）的层次，将会加速我们进入元宇宙世界，实现Tesla的预言。深度伪造是一种透过电脑生成的影片技术，用于创造看似真实的虚假影像。它使用AI技术将一个人的脸替换为另一个人的脸，同时匹配微小的面部表情，从说话到皱眉都能保持一致。这项技术利用深度学习算法和大量训练数据生成逼真的影片，使观众难以区分真实和伪造的影像。制作一个脸部交换的视频通常需要以下步骤：首先，使用编码器处理2个人数百万张的照片。编码器是一个AI系统，用于寻找并学习2个脸部之间的相似之处，并将这些相似之处简化为共同的特徵，并压缩图像。然后，使用一个名为解码器的第二个AI系统，从压缩的照片中恢复出脸部。你训练一个解码器来恢复第一个人的脸部，另一个解码器来恢复第二个人的脸部，因为这两张脸是不同的。当需要进行脸部交换时，只需将编码的照片输入「另一个」解码器。例如，将某甲的脸部压缩图像输入已经训练过某乙的解码器。然后，解码器使用某甲的表情和面部定位来重建某乙的脸部。为了制作逼真的影片，这个步骤必须处理每一帧画面。现今，训练某甲与某乙脸部的模型，以及在影片中合并脸部的过程，几乎可以实时完成。早期有名的深度伪造例子包括2个假影片：美国前总统Barack Obama称呼川普（Donald Trump）为「完全蠢货」和Mark Zuckerberg吹嘘对数十亿人的被盗数据拥有绝对控制。我们在乌克兰的战争中也见证假影片的应用，以及使用知名人物脸孔的成人内容。然而，深度伪造技术也可能被用于音频和图像，大部分国家禁止未经同意且具有邪恶目的的深度伪造使用。不过，除了潜在危险性，深度伪造技术在一些有趣且轻松的应用中也显示出潜力。例如，将深度伪造应用于教育领域，可以使课堂更有趣。想像一下，在英文课堂上，可以邀请虚构的名人来讲解课程，例如刘德华。虽然使用真实人物的深度伪造可能会被视为非法，但是使用不存在的人物则可以避免法律问题。企业也开发并销售深度伪造服务，以实现自动化新闻播报，甚至减少演员的参与，节省成本。例如，TikTok 上就有一个深度伪造的阿诺史瓦辛格（Arnold Schwarzenegger），使用俄语讲话，省去了他学习俄文的功夫。深度伪造技术的应用范围广泛且多样，但我们必须谨慎使用，以避免滥用和潜在的负面影响。只有在合法、道德且有创意的方式下，才能充分发挥深度伪造技术的潜力。(作者为国立阳明交通大学资工系终身讲座教授暨华邦电子讲座) 

量子电脑有机会成为终极的散热问题解决方案。Richard Feynman最原始的概念是以量子的方法解决量子问题，首先讲究的是效能。现在耗电最凶的人工智能（AI）服务器相关应用，在量子电脑上也都有其相应的量子AI演算法，速度相对于现有的传统AI运算都是平方加速（quadratic speedup）、甚至是指数加速（exponential speedup）。量子电脑计算速度快自然耗能小，逸出的废热就更少。这是量子计算于散热问题上的第一重好处。  Feynman第二篇谈论量子计算的文献主题，是量子计算是可逆的（reversible），这是与散热直接相关的议题。  传统的二进位逻辑闸运算，譬如AND gate，输入有2个位元，但是输出只有1个位元，也就是说传统的二进位计算过程可能会丧失信息，而丧失信息意味着熵值增加，这就是废热的来源。  量子计算的操作基本上是以微波来控制、转变量子位元的状态（state），计算起始的量子位元数目与计算完成的量子位元数目是一样的，因此没有信息的丧失。量子计算的可逆性基本上是说如果从计算完成的量子位元反着步骤计算，可以回复出起始的量子位元状态。这种可逆性只存在于熵值不增加的计算过程中。也就是说，先姑且不论量子计算的周边线路和冷却需求所可能产生的废热，量子计算的核心部分理论上是不会生废热的。这是量子计算于散热问题上的第二重好处。  量子计算另一个优点较少被提到：量子计算也是存储器计算。所有的量子计算都在停留在一组量子位元上反复操作，毋需将信息挪动到缓存存储器（buffer memory）上—其实目前也没有量子存储器可用。量子位元本身既是处理器，也是存储器本身，这就是存储器计算，自然不会产生搬运信息产生的焦耳热，绝大部分的量子位元属于此一类型。  唯一的例外是光子量子位元。光子在运算时的确会在矽光子的模块上处理，信息的确会在光源和传感器中被传输。但是如上文矽光子一段所述，光子的传输理论上也不会生焦耳热的。因此目前困扰半导体业的焦耳热问题，在量子计算的过程中只存在于其周边线路，并不构成主要问题。 这是量子计算于散热问题上的第三重好处。  半导体发展迄今，摩尔定律的推进以及先进封装的应用，持续增益芯片系统的效能。但由于单位时间内所处理的数据量益发庞大，而芯片的集积度亦同时大幅提高，散热效率提升的需求更加迫切，从芯片、模块、系统各层次的散热方式必须同时于设计时就开始考虑。可以考虑的空间包括线路设计、材料使用、封装方式、外加的散热机制（水冷式封装就是这样进场的！）等，乃至变更基础的计算架构与原理。  废热处理已成计算设备各层级工程的共同瓶颈，我们需要散热总动员！

量子电脑、存储器计算（in-memory computing）、矽光子、铜混合键合（copper hybrid bonding）、氮化铝基板／晶圆、氮化矽基板／晶圆等，这些新技术有什麽共通点？  在进入详细讨论之前，我们先退一步看半导体过去的发展考虑。成本、效能、功耗等3个面向一直是半导体过去技术发展的主轴。成本以前靠制程微缩和良率提升，效能提升也靠微缩。功耗问题面向较为多样化，节省能耗基本上靠降电压、使用低电阻材料和设计优化等，处理废热的手段就更复杂了。  上述3个面向的进展需要有权衡的考虑—工程一向是综合效能的权衡问题。资深的电脑使用者应该记得过去有一段时间的个人电脑中装有风扇，也就是说当时要求CPU效能的大幅迈进，迫使散热手段必须升级，外延到在系统层级另外加风扇气冷的手段。之后CPU的线路设计业界有个默契，控制CPU发热在单靠IC自然气冷散热就足以应付的程度，恼人的风扇声就暂时从办公桌上消失。  芯片中的能耗机制主要有2种：一种是晶体管开关的能耗。目前一个状态切换（switch）的能耗大概是在飞焦耳（femto joule）的数量级；另外一种是焦耳热（joule heat），就是电子流经金属连线因为电阻所产生的废热。由于金属连线的宽度在制程长年的微缩下变得愈来愈细，电阻不容易再下降，芯片的效能又愈来愈高、传送的信息愈来愈多。焦耳热在目前的von Neumann计算架构下是热耗散的主要源头。  废热如果无法及时排出，可能会使芯片、系统失效甚或损毁。解决的源头自然是从降低能量使用开始，然后才是排放废热的处理。  散热的手段有3种：辐射、传导和对流。辐射的功率正比于温度的四次方，对于芯片这样的低温，辐射的散热效率是远远不够的，所以半导体或电子系统的散热方法通常是传导和对流的结合。  氮化铝和氮化矽都是半导体业界所熟悉的材料，现在也用做散热材料。氮化铝的导热系数高；氮化矽的导热系数虽然稍低，但是其他机械特性如强度和断裂韧性都很高，综合性能最佳。这二者目前都已制成陶瓷基板/晶圆，用于功率模块的隔热板、或做为外延（epitaxy）功率元件的晶圆基底。这是以高导热率材料来散热的办法。如果需要的话，在基板／晶圆底下还可以用活性金属钎焊法（Active Metal Brazing；AMB）加上一层铜，提高散热效率。  更积极些的办法是减少电源及信号传导所发出的焦耳热。 矽光子是以光信号来替代电信号。理论上光信号的传导是不耗能的，自然也不会有废热，可以极大程度的避免焦耳热的产生。这是为什麽矽光子预计在2025年会进入量产的主要动力之一—人工智能诱发的大量计算，使得现有的电信号传送方式快要让功耗和散热难以负荷。 3D封装中的铜混合键合让数个异构（heterogeneous）芯片间原有的金属连线，变成堆叠芯片上重分布层（Redistribution Layer；RDL）的直接对口铜金属键合，大幅缩短芯片之间原先金属连线的长度，所以焦耳热是降低了。但是3D封装也大幅提升芯片的集积度，使得原本已然艰难的散热问题更加恶化。譬如原先用2.5D封装的高带宽存储器（High Bandwidth Memory；HBM）与CPU/GPU，在改为3D封装之后，居于最底层的逻辑芯片由于上层的存储器芯片层数增加，势必要处理更多的数据运算，因此散热的负担更加沉重，这就是进行式的挑战。  存储器计算的想法更为激进。如果电脑依照von Neumann架构运作，数据必须在CPU与存储器间反覆传递，这是焦耳热产生的最主要原因，那就乾脆把二者合并为一，就没有两个芯片间相互传送的问题。这不算是原始创意，因为人脑就是这麽运作的。只是这方向的研究还在摸索中。

英国友人找我谈智能农业，询问能否检验茶的品质，此难度虽高，但有机会以我们发展的物联网技术AgriTalk完成其愿望。AgriTalk已有能力完成水质品评，因为我们曾经建置智能渔塭养殖，已经有分析水的基本知识与经验，知道如何利用水底传感器来量测水的硬度与酸硷值计算方式，可以进行茶水的分类品评。茶叶的分类也办得到，在茶叶发酵与烘焙过程，AgriTalk能以传感器（温湿度等）监测，再利用基因定序，可以品评6种不同发酵程度和不同烘焙程度的茶。真正的挑战是茶的风味，仍然依靠专家的感官来品评，包括气味、味道以及口感。现今电子鼻的传感准确度远逊于常人，遑论专家。味觉传感器发展仍在初阶，而口感更难定义。我们仍有很大努力空间。英国友人说他们爱喝茶已到了上瘾程度。在冷战时期，英国怕被苏联丢原子弹，盖了避难室。接下来绞尽脑汁地想，如何将大量的茶叶挤进避难室，供应英国佬喝下午茶。在英国的国家档案馆内有一份1955年英国食品部的极机密文件，当中写着，核战后茶的供应将非常吃紧，每个人平均每周吃不到一盎司，严重影响英国人「身心健康」。为了反讽英国人的爱喝茶，弗莱明（Ian Lancaster Fleming，1908～1964）将笔下的007庞德形容成不爱喝茶的人。传闻英国女王喜欢国内的绿茶。我曾为文提到英国女王与北埔「东方美人」茶的故事。发表之后，峨眉乡林文秀先生特地告知我，最顶级的东方美人茶主要生产地是在北埔旁边的峨眉乡。北埔是茶叶集散地，峨眉的茶都送到北埔来贩售，两地陪衬，相得益彰。林先生有雄心壮志，希望在峨眉乡塑造一个「东方美人街」，形成峨眉文化商圈，带动地方建设。他带我到峨眉乡的几个茶厂见识。其中徐耀良茶园及杨隆茶园的产品曾多次在全台湾的竞赛中赢得冠军。我品尝2个茶园的东方美人茶之后，果然花香、果香、茶香满溢，东方美人茶的茶树在小绿叶蝉的叮咬下，防御机制产生自然反应，散发出花果蜜香，成就了特殊风味，远胜于过去我喝过的茶。我询问其种植方式，他们都毫不藏私地与我分享。我综合其说法，种茶之道无他，细心及耐心是重点。当中有些需要耐心的工作可以利用物联网、大数据及人工智能（AI）技术进行，我相信科技化后的东方美人茶必大有可观。

不久前我请教台湾一位长期投入碳化矽（SiC）元件开发的教授，我问他，你使用过不同厂商的基板，哪一家的表现最好？因为碳化矽基板占其制作好晶圆成本的一半以上，而且又是技术难度最高的部分。他莞尔地对我说，要说实话吗？他的结论是国内的表现最好，而且价格最具有竞争力，台湾生产的及美国的次之，美国厂商因为是IDM，最好的基板大都留给自家用。几个月前有2则新闻吸引我的注意，一则是德国英飞凌（Infineon）与国内的山东天岳、北京的天科合达，签订碳化矽基板长期采购合约，现阶段供应6寸晶圆，而未来将是8寸。2家公司是目前国内碳化矽基板的主要供应商。另一则新闻是欧洲的意法半导体（STM）与厦门的三安光电，计划在重庆建1座8寸碳化硅片厂，剑指国内蓬勃发展中的电动车产业。三安也规划自建1座8寸碳化矽基板的生产基地。英飞凌与意法，占碳化矽元件及模块全球市场50%以上比例，而意法更是率先在2018年供应Tesla Model 3碳化矽元件，此举正式引爆碳化矽风潮。目前全球碳化矽基板的需求量每年约50万片，以6寸为主流，七成以上由美国的2家厂商所供应。国内市占率大概10%，但是随着产能逐渐开出，以及国内在电动车的强劲需求，预估国内碳化矽基板的全球市占率，很快会超越5成。现在碳化矽产业目光的焦点在于8寸晶圆开发，传统6寸以下的成长单晶柱（ingot）的方法，是使用蒸气的昇华法，将6寸的seed wafer置于上端，利用高温炉内材料的蒸气附着于上端晶圆的表面，而得以成长晶柱。此方法最大缺点，乃晶柱成长速度慢且晶柱长不厚，若运用此法在成长8寸的基板，将更形捉襟见肘。上述国内的2家供应商已开始使用新的液态成长法，来成长碳化矽8寸晶柱。此法较接近一般硅片的晶柱成长，在上端可以使用较小尺寸的seed wafer来成长8寸的晶柱，由于不需要到气态，成长的温度也可以较低，同时速率较快，晶柱也可以厚些。但是液态成长法需处理液态材料与固态晶柱的界面，在温度梯度的控制要非常精准，这恐怕不是一般商用炉子能做到的。因此推论国内供应商已经具有自建精确温度控制炉子的能力，事实上一家产能够规模的碳化矽基板厂商，是需要上千台的高温长晶炉，因此自建高温炉是必要的选项，这方面国内的供应商是做到了。我们再来谈另一个第三类半导体氮化镓（GaN）。不久前的一则新闻，美国一家氮化镓元件主要供应商EPC，向美国联邦法院及国际贸易委员会（ITC），控告国内的英诺赛科侵害其在氮化镓元件的专利。事实上英诺赛科从2023年第1季开始，其在氮化镓元件的营收已经跃居全球首位，其在珠海及苏州各有1座8寸氮化镓专属的晶圆厂，以及超过20部有机金属化学气相沉淀设备（MOCVD）成长氮化镓的磊芯片。目前月产能为1.5万片，占了全球总产能一半以上，预计在2025年英诺赛科产能要扩充到每月7万片，以此推估需要70部MOCVD机台。英诺赛科有别于其他主要氮化镓供应商，其商业模式是IDM，在成本上相对是有优势。相同的元件规格，比其他供应商的价格低30～50%。氮化镓元件在2年前，因为65W的手机快充电源插头热门一时，如今市场比较低迷。但是近来在人工智能（AI）服务器所需的直流电源转换，对于中低压氮化镓的需求正在崛起，这部分需要操作在较高的切换频率，及更大的输出电流，正符合到氮化镓的物理特性。如果氮化镓的价格有机会降到略高于矽基功率元件，毫无疑问氮化镓的需求是会起飞的。在第三类半导体研发上国内也是不遗余力地投入。以大学为例，几所着名的大学，如北京清华、浙江大学、西安交大、成都电子科大，甚至南京航天，都成立关于第三类半导体的研究群，训练出众多的硕博士生投入相关的产业。每年IEEE功率半导体最主要的会议ISPSD，国内的高校在第三类半导体的议题上，贡献一半以上的论文。国内第三类半导体厂商的确接受政府为数不少补助，才得以建立今天的产业规模。从已公布的财报而论，山东天岳及天科合达本业都是亏损的，英诺赛科离损益两平是更遥远。在此情境下，各家仍卯足全力来扩产，似乎是不理性的行为。但是综观国内过往在太阳能、LED甚至锂离子电池，在市场还在萌芽之际，便积极地投入产能，只要这个产业的成长性是可被预期的，假以时日，国内拥有这产业的半壁江山，就具有充分话语权。台湾该如何自处呢？在此态势下。多年前个人就说明了，第三类半导体产业需要供应链的垂直整合，而在台湾却缺乏政策上有效的支持，现在再来谈，为时有点晚。我们只有期望在全球两大阵营的僵持下，我们想办法能左右逢源，但这可以维持多久呢？ 

Canon的FPA-1200NZ2C纳米压印机这个型号，其实最晚在2015就已出现在相关的学术期刊上了。已经出现8年的旧机型能够重新上新闻并且吸引注意，最主要的原因在于它将要进入比较大范围的半导体量产应用。  延伸报导名人讲堂：纳米压印的初始应用 （一）：技术与挑战纳米压印有2个特性可以有效地拓展它的应用范围。第一，是它不仅适用于2D图形的打印，而且有些3D图形也可以用单一模板来转移线路图形，有效的简化制程。另外一个特性，是纳米压印可以用于任何基板，不只是适用于硅片上。  这2个特性让纳米压印已经开始被应用于一些次领域，譬如生物传感器等。只是这些领域的产值相对较小，未能获得充分关注。  这次新闻受到较多关注的原因，是纳米压印要进入主流半导体制程行列，而且时程明确。  铠侠（Kioxia；原东芝存储器）与SK海力士（SK Hynix）将于2025年开始，以纳米压印技术生产3D NAND Flash。NAND在很长一段时间内是市占率仅次于DRAM的半导体产品类别，纳米压印进入大宗产品的制程行列，意义非凡。  东芝（Toshiba）于2004年就开始以纳米压印试产NAND，目前与Canon和大日本（Dai Nippon）等公司为共同推动建立纳米压印技术生态的主力成员。SK海力士与铠侠素有各式的市场、技术合作，同时宣布采用纳米压印技术也在情理之中。  NAND可以率先采用纳米压印有其技术上的理由：NAND是存储器阵列。一般存储器阵列线路图形高度重复，基础单元结构相对简单。最重要的是其容量设计可以留有冗余（redundancy），如果制造过程中有局部线路图形产生缺陷，可以用硬件方法融断（fuse）受损部分，以原先预留的冗余部分替代，晶圆整体良率可以维持在较高水准。  如果纳米压印要应用到DRAM，缺陷密度的要求也一样可以较为宽容。但是DRAM底部有很稠密的晶体管触点（contact），因此上下层间的对准就变得格外重要，以前纳米微影机的技术规格尚达不到量产的要求，需要再改善覆盖后才谈得到DRAM的应用。至于逻辑芯片，由于线路中大多不是重复的图形，比较少有冗余设计的可能，对于粒子或缺陷极为敏感。目前的纳米微影机仍需降低粒子和缺陷才有办法跨入逻辑芯片的制造应用。  另一个比较有期待的领域是矽光子。纳米压印在转印线路图形时的线边缘粗糙度（line-edge roughness）的表现优于曝光机的表现，因为没有光的干涉、光阻蚀刻等问题，这使得光子在通过这些以纳米压印制造的光元件时，表现更符合原设计的预期效能，而且一般光学元件制造层数较少，层间覆盖的问题没有那麽尖锐。另外，光学元件很多是3D图形的，这正是纳米压印的强项之一。  矽光子还有另外一个机缘。原先在异质整合路线图（Heterogeneous Integration Roadmap；HIR）中计划于2020年矽光子就会出现在异质整合芯片市场中，但是实际上被延迟了。由于人工智能（AI）应用的兴起，大量数据移动的需求要以光的形式来实现，台积电就宣布在2025年开始矽光子的量产。  半导体产业的逻辑，总是会将机器设备的价值利用到最后一刻，善用原始的巨大投资，所以对新设备的引进就有潜在的利用障碍。但是对于新建的产线或厂，只要事前有足够的生产验证，大规模的采用新设备比较有机会。纳米压印恰好于此时较明显的出现在产业的视野之内，不能不说是风生水起的机缘了！ 

随着人工智能（AI）技术发展，人工智能已深入人类生活。为了让产业、政府和学术界能够理解AI、GPT等科技的重要性及未来趋势，中华政大企业管理协会特别举办年度企业论坛，邀请国内专家探讨AI时代的产业策略，期许台湾把握人工智能的机会，引领世界经济向前。我被邀请给一个主题演讲（Keynote Speech），在论坛分享「AI时代企业的关键机会和思维」， 以智能城市的发展前景引导出台湾在AI时代的优势和发展策略，并探讨企业在这个时代所需具备的关键能力和思维，以及AI对人类所带来的挑战和影响。为了因应AI所带来的挑战，我呼吁大家学习电脑语言（如Python），因为在未来，电脑语言将成为不可或缺的技能，并能够增强个人的竞争力。今日电脑语言已愈来愈人性化，形同学习英文或日文，大家不应害怕排斥。同时，我也提到在AI时代，数据的重要性变得非常突出，但我们必须注意数据的正确性和可靠性，因为数据的错误可能导致AI错误预测的结果。因此，我们应该重视有效管理和处理大量乾净的数据，同时也要关注隐私和法规问题，确保数据的合法使用，避免引发法律争议。我以白草莓病害侦测为例，经由生成对抗网络（GANs）生成图片训练演算法，我能将病变侦测的准确率由87.50%提升到 96.88%。另一个例子，梅约诊所（Mayo Clinic）和NVIDIA、MGH＆BWH临床数据科学中心合作，使用GANs创建「假」脑部核磁共振扫描。他们发现，通过训练算法于这些「假」医学图像和10%真实图像，可以成功识别肿瘤，避免昂贵且艰钜的真实图像收集。关于企业在AI时代应该如何把握关键机会，我以公司部门改造为例，提出了以下步骤。首先，工作人员应该将年度目标与关键成果OKR（Objectives and Key Results）置于一旁，优先找出日常工作中的瓶颈。接着，寻找适合的AI工具，或者藉由询问ChatGPT等技术来撰写能够串连API的程序，进行自动化。完成后，进行测试，一旦成功，便可将自动化流程固定下来。我最后强调，AI在现代社会中已变得不可或缺，我们不应忽视数据集中和计算力的重要性，也应更深入地思考和探讨如何应对AI的发展和应用，因应未来AI所带来的变革和挑战。同时，我们也应更积极地应用AI来解决社会问题，改善人们的生活，期待AI能在未来带来更多的惊喜，为社会创造更多的福祉和进步。

最近Canon发布可以达5纳米制程节点的纳米压印机FPA-1200NZ2C 。纳米压印是半导体制造中将线路设计图案转印到晶圆的方法之一，另一个为人熟知、也是目前产业界中用以量产的主流方法是曝光机。  纳米压印的方法其实很简单，就像用木模板转印图案到红龟粿上一样。红龟粿模板是阴刻，1：1的将龟的图案压在煮熟的糯米粉团上，压印后的图案是阳刻的。这其中没有像曝光程序中牵涉到光源、光学系统、感光、显影、蚀刻等复杂的过程以及精密昂贵的设备，所以晶圆处理程序价格相对较低似乎是理所当然。  关键的技术是压印模板的制造，以及前文中以糯米粉团所比拟的高分子树脂（polymer resist）及整个压印过程。压印模板与欲转印的图型是1：1，所以在制造模板时要有至少与在晶圆上欲转印的图案一样精细的分辨率，这用来塑造模板图样的工具自然是电子束（electron beam）。电子束是半导体业用来在光罩上形塑线路图样的主要工具。  电子的德布罗意（de Broglie）波长是0.08纳米，也就是说电子束理论上的分辨率就是在这数量级。对于任何目的的刻画，这都远超过所需要的精度—这比原子都小！  问题是被电子束用来呈像的物质会与电子发生作用，因此电子束刻画的分辨率极大程度的依赖于使用的物质。目前电子束的分辨率大约在5~10纳米左右，这对于5纳米制程实际的临界尺寸（critical dimension）14纳米便够了。纳米压印还预告未来可以推进到2纳米制程节点，它实际的临界尺寸是10纳米，也还在目前电子束分辨率可触及的范围之内。  以电子束刻画的模版是母板（master plate），接下来就是大量复制。说「大量」一点也不夸张，因为目前纳米压印机每小时产量（throughput）就只有100片上下—这大概只比EUV刚推出时的产量稍高，而模板可以使用的次数在几千次的数量级，大概是几天就得更换。  在纳米压印之前，基板需先滴有高分子树脂（polymer resist），与基板上粘合层（adhesion layer）充分ˇ浸润（wetting）。之后就是将模板压在布满高分子树脂的晶圆，藉压力及毛细现象让树脂延伸入模板图形之中。然后用紫外光固化（UV curing）树脂，取下模板。  纳米压印过去技术发展的挑战和上述的压印程序和使用的物质有直接的关系。过去的几大挑战分别为覆盖（overlay）、产量、缺陷率（defectivity）和粒子。  覆盖是指元件上下不同层间结构的对齐问题，在纳米压印制程中会产生覆盖问题的原因之一是压印过程中树脂被压印而扭曲或变形，以致于上下层之间的相应结构无法对齐。此为纳米压印过去在技术上常被诟病的地方。 延伸报导Canon新NIL系统成本优势　有利芯片制造大众化发展又譬如纳米压印的产量其实取决于树脂滴（resist drop）的大小、扩散速度以及跟基板粘合层的浸润速度，此基本上是材料特性的问题。  这些问题在过去发展的30余年间主要由物质的改善以及一些辅助的机制，譬如上下层对准校正等，这些问题获得相当程度的改善，纳米压印因而逐渐步入量产制程的行列。 (作者为DIGITIMES顾问)

研究补助金与合作研发中心都是针对半导体技术研究与发展的现金补助，与以税赋减免的方式来奖励企业的技术研发不同。政府可以扮演更积极的角色，执行方式也各有变形。 研究补助金最着名的成功案例之一是曝光机光源的研究。此计划经费的来源是国防高等研究计划署（Defense Advanced Research Projects Agency；DARPA），90年代半导体产业在寻求下时代曝光机光源的过程中最终选择EUV，研发后技术移转，最后在ASML手中经历20年发展终于完成量产，在目前及未来的继续微缩之路独挑大梁。 但是这种大型的基础科技研发计划对于处于发展初期的产业和企业并无太大帮助，也没有办法执行。能够按部就班的丰富产业生态、增加企业存活率者，多是短期产品开发或技术的应用发展类型的计划。  合作研发中心的例子如台湾的工研院，或台湾半导体研究中心。  除了提供技术服务、研究合作、仪器分享、产学合作等预期中的功能外，这类机构还可以有其他至少两样重要的功能：蕴育新创，和企业联手攻关。  在资金环境相对友善的情况下，所研发的接近量产阶段技术，及其相关的研发人员，可以分立（spin off）出新创，使得半导体产业的生态环境变得更丰饶。这原是工研院设立当时的初衷之一。在台韩长期竞争的历程中，这些由研发机构分立出来的新创成为台韩产业发展成截然不同风貌的主要原因之一。这也是在新兴国家产业发展之初就可以采取的措施。 另一个措施在产业发展到一定阶段才能发挥作用。当半导体企业能够成功存活下来，下一个重要的关卡在于如何从营业盈余中产生足够的经费支持独立的研发。政府的所有研发经费补助其实都是在协助企业解决研发规模经济不足的问题。  从接受政府补助到能够支持自主独立研发的过渡期间，企业联合研发可能是较好的方案之一，譬如当初的IST（IBM-Siemens-Toshiba）联盟共同研发DRAM技术。合作研发中心正好可以当成此种研发联盟的平台。 人力资源短缺的问题发生于有半导体产业的几乎每个国家的每个阶段，原因各有不同。处于产业发展初期的国家大概都是因为缺少产业历史因而没有足够有经验的从业人员；而处于产业发展后期的国家有可能是人口基础已经开始下降，如东亚诸国，或者是产业在其国内薪资的相对竞争力不足。人力资源问题政府必须介入，因为牵涉到公权力相关事宜，如移民政策、教育、劳工等，是以劳动力发展和培训必须要成为半导体发展政策的一部分。 值得注意的是对于高级人力资源的养成方法。现在的教育体制有半导体专业化的趋势，譬如半导体学院或微电子研究所。回顾以前半导体的发展历程之中，虽然工程人员以电机背景居多，但是其他理工背景如材料、化工、机械、资工、物理、化学等的也不在少数。现在的半导体的加值轴线，也已经从单一的制程微缩走向多面向，譬如新材料开发的碳化矽、氮化镓，以及先进封装等。这些新方向的开发需要有各类基础科学的支持。接受传统半导体技术教育的无疑比较专精，因而能立即投入生产。但是对于未来半导体的发展、创新是否有利则是大有疑问。政府于劳动力发展和培训的制订必须依发展阶段慎重考虑。  最后要提醒，各类的奖励补贴政策订定时也要考虑国际市场的规矩。WTO订有「补贴与反补贴措施协定」（Agreement on Subsidies and Countervailing Measures；ASCM），禁止特定的补贴行为。譬如第三条（Article 3）中禁止出口补助或优先采购本国产产品，虽然此协议对发展国内家有特别的弹性与考虑。另外，各国亦有反倾销法律用以对付受政府过度补助的不公平贸易兢争。  虽然WTO现今对于全球贸易秩序的规范能力已不如当初设立之时，主权国家的行为也不受法律的管辖，但是上述规范的惩处最终会落在接受补贴的个别企业或产业上，订定产业奖励促进条例时要先将这些后果考虑清楚。

将数码科技结合人文，呈现人生百态，是物联网最迷人之处。罗斯福夫人（Eleanor Roosevelt；1884～1962）说: 「我们是命运的傀儡，无法指挥命运，而是被它塑造。」，但是我们仍努力地想掌握人生，叙述生命的故事。在机缘巧合下，我担任布袋戏西田社的董事，就在掌中戏中发挥想像，布袋戏偶的命运掌握在我的手中。利用物联网技术，我与罗禾淋教授带领学生们创作PuppetTalk，能以智能手套控制机器人偶。于是我们跨越时空将传统布袋戏偶结合现代舞蹈，叙述我们的故事。PuppetTalk计划充分运用机器手臂操控实体掌中戏偶，透过动作捕捉手套纪录舞者在肢体延展时的手部动作，以手势牵动延伸到身体，因此把动作数据化，数据转译控制机械手臂之运动，如此如同再次思考戏偶的「动」到操偶的「姿」，再从操偶的「姿」到身体的「形」。形与意之间，印证偶戏历史在文化脉络中的传承，生生不息。计划第二阶段将加入多轴机械手臂，使操偶动作更趋近原样，使传承可以永恒。2022年，PuppetTalk受邀到德国TANZAHOi国际舞蹈节表演。我们打破德国人的想像，跨越东、西方地界，经由广达电脑提供的5G传输，由德国的智能手套控制台湾的机械手臂及掌中戏偶。我们是如此的贪心，跨越国境，线上操控。南纬集团旗下爱克（AiQ）的智能手套更结合罗禾淋教授的机器人偶及虚拟人物Avatar，荣获2023年日本设计大奖Good Design Award。PuppetTalk利用物联网（IoT）的智能手套传感，可以捕捉并纪录布袋戏大师的手势桥段，以云端大数据收集切割手势桥段，并以人工智能（AI）重组手势桥段，最后再以多媒体进行虚实人偶的互动整合。其技术成果发表于国际学术期刊。在论文中，我写下一首英文诗，并将之翻译成中文:「掌中乾坤有谁知，演戏疯来看戏痴；人生好比布袋戏，曲终人散乐自知。」在此时刻，心中喜乐，觉得可以掌握自己的命运。其实一直想塑造我们的，不是命运，而是旁人。罗斯福夫人忠告我们: 「永远不要让一个没有权力说“是”的人告诉你“不”。」这句话的意思是永远不要让别人说你不能做好某事，而这件事他们自己却从来没有做过。人们不乐见别人成功，看见他们比自己更好，常会阻止别人，并说是做不到的事。我们对自己要有信心，不为浮议所动。经由布袋戏西田社，我亦有缘认识陈耀昌先生（《傀儡花》作者）。他曾笑着说，PuppetTalk和《傀儡花》都有以傀儡影射的深意。《傀儡花》不只反映历史，也反映时代传承，甚至反映族群命运及性格。藉由PuppetTalk的资通讯科技，我们企图掌握自己的命运，寻求永恒的传承。掌中戏是一个文创科技很好的例子，我们由布袋戏西田社的文创需求，连结到广达的5G技术以及南纬爱克的智能纺织技术，有无限想像的空间。