<專利申請系列－什麼東西能申請專利>從本期開始<GIPR Channel>的文章已進入新的系列－半導體產業。未來的每一期將會逐步的展開，解析半導體產業的各種技術領域之應用，希望透過淺顯易懂的案例，就能吸收熱門產業的創新點子。

隨著人工智慧技術的迅速發展，半導體產業面臨著許多前所未有的挑戰與機遇。各大企業如同在一場技術革命中爭奪先機，如何利用AI來提升生產力、降低成本及加速創新，已成為業界的關鍵課題。隨著半導體產業的AI應用逐漸深入，每一個新技術的誕生都將對市場格局產生重大影響。從自動化設計流程到高效能運算晶片的研發，AI正成為促進產業創新的關鍵動力。本期”什麼東西能申請專利”我們就來看看關於半導體產業的AI應用。

《孫子．謀攻》知彼知己者，百戰不殆。擬定智財競爭策略，贏得市場競爭優勢。

目次

• 半導體產業的AI應用能申請專利嗎？
• 發明專利案例
• 新型專利案例
• 設計專利案例
• 下期預告－半導體產業的軟體應用

一、半導體產業的AI應用能申請專利嗎？

<<強哥提醒！若您不想看細節，只需知道AI應用推動半導體產業的突破、挑戰與變革，帶來新商機。此段內容您可只看圖表唷！>>

（一）AI如何推動半導體產業的突破與挑戰

在當今的科技環境中，半導體產業面臨著許多挑戰，尤其是在 AI 技術迅速發展的背景下。以下是幾個主要挑戰與機遇的詳細分析：

• 市場需求的波動
  • 半導體市場在2023年遭遇了通貨膨脹與終端需求疲弱的雙重影響，然而，這並未阻止市場的整體復甦趨勢。根據工研院的數據，全球半導體市場在2023年達到了5,269億美元，預計2024年將成長至6,112億美元。這顯示出即使面臨挑戰，市場仍有潛力成長。

• 生成式AI的推動力
  • 生成式AI的興起為半導體產業帶來了前所未有的機遇。這不僅推動伺服器需求的增長，還擴展至智慧型手機、個人電腦與物聯網裝置等多種應用。這樣的需求驅動了國際大廠對高性能運算晶片的投入，進一步推動了整體市場的需求增長。

• IC設計的挑戰
  • 隨著生成式AI技術的快速發展，IC設計市場也迎來了新的挑戰。工研院指出，IC設計市場在2023年達到2,345億美元，預計2024年將成長至2,765億美元。IC設計業者面對市場對高效能晶片需求的急劇上升，必須不斷提升技術水平以滿足市場需求。同時，市場的多元化應用也讓設計變得更加複雜，這使得企業需要更靈活地應對市場變化。

• 技術創新的必要性
  • 半導體產業中的新材料及製程的研發也要加速，以應對未來的市場需求變化。隨著晶片設計的複雜度提高，設計過程中需要更先進的技術，例如高效能封裝技術、異質整合等，這些技術能在平衡性能與成本方面發揮重要作用。

• 協作生態系統的建立
  • 為了在競爭中立於不敗之地，IC設計業者需加強與上下游企業的合作，形成完整的生態系統。這將有助於提升市場競爭力，同時也能夠更有效地應對不確定性與變數帶來的挑戰。

（二）剖析先進的AI技術對半導體設計的變革影響

隨著AI技術的快速進展，半導體設計領域也經歷了一場顛覆性的變革。這些變化不僅提升了設計效率，也推動了整個產業的創新。以下是AI技術對半導體設計影響的幾個關鍵因素：

• 設計流程的自動化
  • AI的引入使得設計流程自動化成為可能。傳統上，半導體設計需要大量人工干預，而AI可以實現自動化的設計佈局和驗證，顯著縮短設計時間，提高設計效率。例如，AI技術能夠快速生成優化的電路設計，並能自動預測設計過程中的潛在問題。

• 高效的數據處理
  • AI能夠處理和分析大量的數據，這在設計複雜的半導體元件時尤為重要。透過機器學習，AI可以快速辨識設計變數的關聯性，並提供即時反饋，幫助設計師做出更精確的決策。這樣的能力使得設計過程的風險減少，並提高了產品的良率。

• AI引領EDA工具變革
  • 隨著AI技術的發展，電子設計自動化（EDA）工具也在不斷演變。許多新一代的EDA工具集成了AI功能，能夠優化設計效率和降低設計成本。例如，某些EDA工具能夠根據過往設計的數據，自動調整設計參數，以達到最佳性能。

• 針對AI優化的晶片設計
  • 隨著AI的普及，市場對專門設計的AI晶片需求日益增加。這些晶片需要在速度和效能上滿足AI應用的要求，促使半導體設計公司必須不斷創新，以開發出更高效能的晶片。例如，專用AI加速器的出現，不僅提升了運算速度，也使得AI應用的成本有效降低。

• 螺旋式成長的市場機會
  • AI與半導體之間的相互依賴關係使得兩者的市場需求呈現螺旋式成長。隨著AI應用的增加，對於高性能半導體元件的需求也在不斷上升。根據預測，2024年全球半導體市場將達到6,112億美元，其中AI技術的進步將成為主要推手。

影響因素	傳統方法	AI解決方案
設計流程	人工干預多，效率低	自動化，提高效率
數據處理	人力分析，時間長	機器學習，快速分析
EDA工具	功能較單一	AI驅動，優化設計
晶片設計	一般用途	針對AI優化
市場機會	生長緩慢	螺旋式成長

（三）生成式AI的應用：前所未有的商機與挑戰

生成式AI的崛起不僅為半導體產業帶來了前所未有的商機，還挑戰著傳統的設計流程與技術應用。以下為生成式AI在半導體領域所帶來的幾項重要變革：

• 新一波需求的推動
  • 生成式AI的快速發展使得對高性能的AI晶片需求急劇增加。根據專家的觀點，生成式AI技術的進步將導致AI伺服器、AI電腦及AI手機等終端裝置的需求大幅成長，進而推動整個半導體市場的需求。

• 高效能晶片的研發
  • 隨著生成式AI的應用普及，各大廠商紛紛投入高性能運算（HPC）晶片的研發，例如AI加速處理器（AI Accelerator），力求在市場上取得競爭優勢。這些晶片不僅能滿足AI應用所需的運算能力，還能提升整體系統的效能。

• 技術進步與應用多元化
  • 工研院的研究顯示，2023年全球IC設計市場規模已達到2,345億美元，預計在2024年將增長至2,765億美元，年成長率高達18%。這一成長主要歸功於異質整合、高效能封裝技術及矽光子製造技術的進步，這些技術能有效提升資料傳輸速度並降低功耗，對生成式AI系統的建構至關重要。

• 設計流程的創新
  • AI的應用使得晶片設計的自動化程度大幅提高，像是Synopsys的DSO.ai工具，能夠在設計過程中進行優化，大幅降低佈局佈線的時間與成本。此工具透過機器學習的方式，能讓一名資淺工程師在短短幾天內完成過去需要十幾位工程師數月才能達成的工作，顯示出生成式AI在設計流程中的潛力。

• 市場面臨的挑戰
  • 儘管機會眾多，但半導體市場仍需應對高效能晶片設計所帶來的挑戰，特別是在數據處理能力和設計複雜度逐步增加的背景下，如何在降低成本與提升效率之間取得平衡，是未來產業發展的關鍵。

項目	傳統設計流程	生成式AI應用
需求	相對穩定，局限於傳統應用	持續增長，涵蓋AI伺服器、AI電腦等多元應用
設計效率	依賴人力，時間長	使用AI工具，大幅縮短設計時間
技術創新	緩慢，受限於人力資源	快速進步，推動多項新技術發展
成本	高，且無法有效預測	有助於降低總體設計成本，提升經濟效益

（四）接著，判斷「半導體產業的AI應用」能否申請專利？具不具備技術或設計？若要提升「技術性或設計性」，例如從單純的製程優化，拓展到設計、製造、測試、供應鏈與智慧工廠等多層面。強哥的建議是：

1、設計階段（EDA工具 + AI）

• AI加速IC設計（AI-for-EDA）：將AI模型應用於電路佈局（Placement）、繞線（Routing）與優化。例：Google 使用強化學習優化晶片佈局，顯著縮短設計時間。
• 生成式AI協助電路開發：利用生成式AI（如LLM）輔助硬體工程師進行電路設計驗證與問題排查。智慧化的硬體設計助手，提升設計效率。
• AI輔助IP模組選型與最佳化：根據需求與設計目標，自動推薦最適合的IP模組與組合策略。

2、製造階段（AI in Manufacturing）

• 製程參數預測與優化：機器學習模型預測蝕刻、鍍膜、曝光等製程結果，自動調整製程參數。
• AI驅動良率分析與瑕疵檢測：AI圖像辨識技術進行晶圓缺陷檢測、分類與追蹤。瑕疵檢測從傳統目視/規則基礎檢測轉為深度學習驅動。
• 數位孿生技術應用：在虛擬環境中模擬晶圓廠實際製程與設備運作。監控與預測設備異常與製程偏差。
• AI優化排程與資源管理：透過AI預測生產瓶頸，優化生產排程與設備維護計畫。

3、封裝與測試階段

• AI應用於先進封裝檢測：複雜的2.5D/3D封裝內部瑕疵檢測與熱管理問題分析。
• 智慧化測試流程：AI演算法預測高風險區段，調整測試樣本與範圍，提高測試效率並降低成本。

4、供應鏈與智慧工廠（AI in Operations）

• 供應鏈預測與風險管理：應用AI分析原物料供應、設備維護、人力配置等關鍵節點風險。供應鏈彈性與風險預測成為後疫情時代重點。
• 智慧工廠（Smart Fab）建構：從設備自動監控、倉儲物流，到產線自動排程與維運全程數據化。AI+IoT打造自我優化型晶圓廠。

5、商業層面的AI應用

• AI助力市場需求預測與訂單管理：動態分析客戶需求與市場走向，靈活調整產能與製造策略。
• 客戶服務自動化：AI客服與預測性維護（Predictive Maintenance），提升客戶滿意度與服務效率。

6、AI晶片自研與應用（AI-on-Semiconductor）

• AI晶片設計：自研NPU/TPU等AI加速器，布局AI運算硬體市場（如NVIDIA、Google、台積電與聯發科的AI SoC）。
• AI導向的低功耗設計：將AI用於功耗預測與動態功率管理（DVFS等技術）設計流程中。
• 邊緣AI晶片開發：開發專為IoT與終端設備設計的超低功耗AI晶片（如TinyML應用）。

<實際上還有許多例子，如果有興趣歡迎私下與強哥延伸交流>

最後，有沒有存在法定不予專利的事由？例如：

• 沒有涉及生物學方法、人類或動物之診斷、治療或外科手術方法；
• 不可以有妨害公共秩序或善良風俗的內容；
• 不能只是純功能、藝術或電路布局；
• 不能是單純的自然發現、科學原理、中文輸入/語言/數學/遊戲方法或規則本身、人為方法(如以手指夾球)、商業方法、傳統技藝等。
• 特別需要留意的是：單純的設計概念、單純程式碼本身，應屬於著作權。

二、專利案例

（一）發明專利，其重點在於必須具有「技術性」；發明專利保護利用自然法則之技術思想的創作，包括構造、方法、功能、技術、製造、使用方便性等方面之技術改良或突破。因此，強哥認為「半導體產業的AI應用」具有較高的技術層級，理所當然應取得發明專利。以下舉出發明專利案例讓大家瞧瞧：

• 一種用於晶圓不良檢測的人工智慧系統(專利號I857849)，申請日期2023/11/13，本發明專利針對半導體光刻過程中可能出現的各種缺陷。該系統的核心在於利用機器視覺互補金屬氧化物半導體圖像感測器捕捉晶圓圖像，並透過伺服器上的學習演算法來即時監控並區分正常與異常的晶圓。當檢測到缺陷時，系統能立即聯動控制曝光設備或軌道設備停止運作，並可根據學習到的圖像差異來自動化地識別缺陷類型，從而顯著提高半導體製造的良率。

（二）新型專利，其保護的是有形物品，而非技術概念或製造方法。因此，如果申請的「半導體產業的AI應用」專利有涉及到物體之構造組合(如硬體的系統框架、架構、裝置、模組等)，仍有可能得到保護，但強哥必須強調，新型專利不能單純申請「方法」，可考慮申請「系統」。

以下舉出個新型專利案例跟大家分享：

• 一種光子人工智慧網路攻擊防禦裝置(專利號M670783)，申請日期2025/03/20，本新型在於結合光子計算與人工智慧技術來實現高效能的網路流量分析與威脅防禦。該裝置能夠即時監測並防禦複雜的網路攻擊，透過光學元件如光纖、光開關、波長分波器、光計算處理器等，進行高速資料處理。特別的是，它採用了動態偵測能力，能夠比傳統靜態防禦技術更快地應對新型網路威脅，確保網路基礎設施的穩定性與安全性。

（三）設計專利，其必須「應用於物品」、「透過視覺訴求」，表示設計必須透過視覺方式呈現。經過強哥調查發現，「半導體產業的AI應用」恐怕不適合設計專利。

三、結語：下期預告－半導體產業的軟體應用

總結來說，AI技術快速發展為半導體產業帶來挑戰與機遇，是提升生產力、降低成本與加速創新的關鍵動力。2024年全球半導體市場預計將成長至6,112億美元，主要由生成式AI驅動伺服器、手機及物聯網裝置對高效能晶片的需求。AI正對半導體設計產生顛覆性變革，實現設計流程自動化、高效數據處理，並引領EDA工具革新，促使業界開發針對AI優化的晶片。生成式AI特別推動高效能AI加速處理器研發，如Synopsys的DSO.ai工具大幅提升晶片設計自動化，縮短時間與成本。半導體AI應用因高技術層級，多數適合申請發明專利，保護技術思想的創造。

當然，研發創新、市場行銷、經營管理者應把時間、精神智力都灌注在本職上，因此挖掘智財、申請專利、智財策略的工作就交給專家吧！如果有興趣找強哥談談，讓強哥協助您取得所需重要資訊、追蹤技術、專利挖掘、迴避風險，歡迎與強哥聯繫。

在下一期的<GIPR Channel>文章裡，強哥會介紹半導體產業的軟體應用案例，未來逐步的延伸討論韌體、電資、網通及雲端，以及機械結構、硬體或基礎物理化學等技術，希望透過淺顯易懂的介紹，就能吸收這些熱門產業的創新點子。若你也想知道還有什麼東西可以申請專利。敬請期待！