<專利申請系列－什麼東西能申請專利>

關於<GIPR Channel>的半導體系列文章，將開始討論晶圓製造的議題，未來會持續展開，如果你有想要了解的議題，請留言告訴我，我會優先為你製作特刊。

晶圓製造 AI 生產製程正成為推動半導體產業升級與轉型的關鍵引擎。隨著晶圓製程技術快速演進，製造複雜度與良率管控挑戰大幅提升。這時，AI技術透過大數據分析、深度學習與智慧判斷，不僅有效偵測製程異常和缺陷，更加速良率爬坡，成為晶圓廠提升產能與競爭力不可或缺的利器。藉由導入AI系統，不僅縮短了良率爬坡時間，也有效降低製程異常造成的損失，從而在全球半導體產業版圖中維持領先地位。本期”什麼東西能申請專利”我們就來看看關於晶圓製造的AI生產製程。

《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

• 晶圓製造的生產製程能申請專利嗎？
• 發明專利案例
• 新型專利案例
• 設計專利案例
• 下期預告－晶圓製造的檢測設備

一、晶圓製造的AI生產製程能申請專利嗎？

<<強哥提醒！若您不想看細節，只需知道晶圓製造的AI生產製程是透過AI與巨量資料分析技術，將傳統晶圓廠升級為「自主晶圓廠」。AI深度參與了半導體製造的三大核心階段：製程模擬優化、即時缺陷檢測與機台預測保養。這不僅提高了先進製程的良率，也大幅降低了生產成本與資源消耗。>>

（一）晶圓製造 AI 生產製程與晶圓產業轉型

• 推動產業轉型的關鍵動力：AI提升製程複雜度管理能力

隨著晶圓製程從傳統的8吋晶圓逐漸退場，12吋晶圓成為主流，製程節點持續微縮至3奈米、2奈米等先進技術，製程參數與良率控制的複雜度大幅提升。傳統統計方法難以應付上千道製程步驟與變數，AI透過大數據分析與深度學習，有效辨識製程異常與缺陷，協助晶圓廠快速調整製程參數，提升良率並縮短良率爬坡時間，直接影響產業競爭版圖。

• 良率提升帶動產能與經濟效益

先進製程晶圓廠建設成本高達數百億美元，每日營運成本以千萬美元計算。良率每提升1%，可帶來數億美元的年營收增幅。例如台積電導入AI良率預測及缺陷檢測系統後，良率爬坡速度加快20-30%，大幅降低因製程異常導致的晶圓報廢與產能浪費，讓台灣晶圓代工在全球版圖中維持領先地位。

• AI助力自主晶圓廠提升製程控制能力

在地緣政治及市場自主化趨勢下，多國積極發展自主晶圓廠，台灣廠商亦透過AI技術強化製程控制。AI結合設備感測器數據與製程參數，實現預測性維護與製程異常早期偵測，降低設備停機風險，確保生產連續性，穩固台灣在全球供應鏈中的關鍵角色。

• 傳統製程與先進製程AI應用的比較

項目	傳統8吋晶圓製程	先進12吋晶圓製程
製程複雜度	製程步驟較少，參數較簡單	超過1,000道製程步驟，參數數千種
缺陷種類	缺陷模式有限，易於識別	缺陷種類多樣，缺陷長尾分佈
AI應用成熟度	AI導入較少，依賴人工判斷	AI缺陷檢測與良率預測高度成熟
良率爬坡速度	較慢	AI加速20-30%，縮短爬坡時間
產業競爭影響	市場較穩定	影響全球產業版圖，驅動產業升級

（二）利用晶圓製造 AI 生產製程促進半導體智慧生產環境升級

晶圓製造過程極為複雜，涉及上千道製程步驟，每個環節的品質與效率直接影響最終良率。近年來，AI 技術成為推動半導體智慧製造升級的核心力量，透過智慧化數據分析與自動化決策，顯著提升製造效率。以下從多個面向說明晶圓製造 AI 如何實現智慧升級：

• 缺陷檢測精準度大幅提升，縮短檢測時間

傳統晶圓缺陷檢測仰賴光學設備配合人工判讀，準確率與速度都有限。AI 深度學習模型，尤其是卷積神經網路（CNN），能自動從晶圓圖譜影像中辨識缺陷類型，準確率提升至 99% 以上，且將每片晶圓的缺陷檢測時間從數分鐘縮短到秒級。

• 良率預測與根因分析助力良率快速爬坡

先進製程良率預測面臨「維度詛咒」問題，AI 模型如梯度提升樹與深度神經網路能捕捉複雜交互效應。結合可解釋 AI 技術（如 SHAP），能精確指出影響良率的關鍵製程參數，協助工程師聚焦改進。

• 設備預測性維護（PdM）降低非預期停機時間

半導體設備價格昂貴且維修成本高，AI 利用感測器數據建立設備健康狀態基線，偵測異常並預測剩餘使用壽命，提升設備利用率。可提前發現製程品質偏移，進行「品質感知型維護」，降低良率波動約 35%。

• 排程優化與產能利用提升

晶圓廠排程問題複雜且多變，AI 深度強化學習可動態調整排程策略，應對設備故障、急單插入等突發狀況。透過 AI 排程，整體設備效率（OEE）提升 3–5 個百分點，等同延後新廠建設投資，帶來顯著 ROI。

• 先進封裝製程的 AI 智慧化應用

AI 視覺檢測系統在封測大廠廣泛應用於打線品質檢測、底部填充完整性判斷與翹曲預測，確保封裝品質與可靠性。透過 AI 分析多層材料熱應力與翹曲，提前調整製程參數，降低封裝缺陷與返工率。

（三）整合先進工程技術、故障偵測與分類系統

推動晶圓製造 AI 生產製程的落地，關鍵在整合先進工程技術（Harness Engineering）與故障偵測與分類系統（Fault Detection and Classification，簡稱 FDE）的深度部署，透過以下四大面向的實踐策略，讓 AI 不只是理論，而是真正帶動產線升級的推手：

• 建立高品質數據平台，實現 AI 平台遷移與數據虹吸效應

台灣晶圓廠每日產生數十 TB 的多模態製程數據，涵蓋感測器數據、製程參數、缺陷影像等。打造涵蓋 MES、FDC、SPC 與 EDA 系統的統一數據池，成為 AI 訓練與推論的數據基石。例如透過數據平台整合，將 AI 模型由 5nm 製程遷移至 3nm 製程，實現模型泛化，降低二次訓練成本，並促進 AI 虹吸效應——優質數據吸引更多 AI 應用落地，形成良性循環。

• Harness Engineering 聚焦製程關鍵點，提升 AI 效能與可操作性

聚焦半導體製程中關鍵設備與製程環節的系統建置，確保 AI 系統精準讀取並分析設備狀態與製程參數。根據 AI 預測模型反饋，調整離子植入機與 CVD 設備參數，成功縮短良率提升時間 20–30%。這種工程與 AI 合作模式，強化了 AI 決策的可操作性與信任度。

• FDE 部署助力缺陷偵測與即時預警，從缺陷檢測走向缺陷預防

傳統缺陷檢測依賴人工與光學設備，AI FDE 系統利用深度學習模型（如 CNN）自動辨識缺陷類型，準確率超過 98%。FDE 透過設備感測器即時數據分析，能在缺陷發生前秒級發出預警，避免損失慘重的晶圓報廢，推進「製程進行中預防缺陷」的轉型。

• 結合 AI 網安新創，保障製程數據安全與智慧製造穩健推進

半導體製造的數據外洩風險與競爭敏感度極高，AI 系統部署必須配合強化資安防護。台灣多家 AI 網安新創公司已投入半導體產業，開發數據加密、存取控管與異常行為偵測方案，確保 AI 平台在保護製程配方與良率資訊同時，充分發揮數據價值。

（四）整合未來趨勢與企業策略探討

• AI自主代理與治理：推動製程智能化的核心要素

隨著晶圓製造製程愈發複雜，AI自主代理（Autonomous AI Agents）將成為未來製造現場的「智慧大腦」，能夠自動偵測製程異常、調整參數並優化排程，減少對人工的依賴。

• 全球布局與數位轉型：台灣半導體的戰略機遇

台灣作為全球晶圓代工重鎮，擁有近90%先進製程產能，正面臨美國、韓國與中國持續加碼半導體投資的競爭壓力。因應這波全球軍備競賽，台灣企業積極進行AI賦能的數位轉型，例如台積電與日月光不僅在台灣設廠，亦在美國、日本等地建置先進製造基地，並同步導入AI製造系統，打造跨地域的智慧製造網絡。

• AI取代人工的實際場景與效益

除了提升效率，AI在晶圓製造中也正逐步取代傳統依賴經驗判斷的人工作業。例如在日月光的封測產線，AI視覺檢測系統即時判斷金線鍵合品質，替代人工目檢不僅提升一致性，也大幅縮短檢測時間。而在設備維護上，預測性維護（PdM）系統根據振動、溫度數據即時預警，降低非計畫停機風險，節省數百萬美元損失。這些應用已經成為半導體製造提升競爭力的必備工具。

（五）接著，判斷「晶圓製造的AI生產製程」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」，可從自主感知、自主決策、自主優化（Autonomous Manufacturing）切入。強哥的創新建議是：

• 一、AI 智慧製程控制（AI Process Control）
  • AI 自適應製程控制（Adaptive Process Control）
  • AI 製程視窗最佳化（Process Window Optimization）
• 二、AI 缺陷檢測與品質管理
  • AI 晶圓缺陷辨識（Wafer Defect Inspection）
  • AI 良率分析（Yield Learning）
• 三、AI 智慧設備管理
  • AI 預測性維護（Predictive Maintenance）
  • AI 設備健康管理（Equipment Health Monitoring）
• 四、AI 生產排程與智慧工廠
  • AI 智慧排程（Smart Scheduling）
  • AI 自主工廠（Autonomous Fab）
• 五、AI × 數位孿生（Digital Twin）
  • AI 製程模擬
  • AI 虛實整合最佳化
• 六、AI 與能源管理
  • AI 智慧能源控制
  • AI 碳足跡分析
• 七、AI × 先進封裝協同
  • 前後段製程整合
  • Chiplet 製程最佳化
• 八、未來智慧晶圓廠
  • Generative AI 製程助手
  • 多代理 AI（Multi-Agent AI）

<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、材料等方面之技術改良或突破。以下舉出發明專利案例讓大家瞧瞧：

• 一種黏晶偏移的高速預測方法(專利號I894105)，申請日期2025/02/25，本發明主要目的在於透過人工智慧技術提升生產良率並降低成本。該技術的核心在於整合 YOLOv8 物件偵測架構與 RepGhost 模組，建立一個能即時辨識與分析晶粒對位資訊的深層學習模型，以達到更精簡且快速的運算效能。系統運作包含五個關鍵階段：從資料收集與標註開始，接續進行模型訓練與辨識，最後透過數據計算進行結果預測，並自動調整機台參數以修正偏移。這種自動化的監測流程克服了傳統檢測法在效率與精確度上的限制，為晶圓後段製程提供了一套高效率且高準確度的品質控管解決方案。

（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「裝置、系統」及其架構。以下舉出個新型專利案例跟大家分享：

• 一種可動式冷卻機構輔助控溫系統(專利號M674857)，申請日期2025/06/26，本新型主要目的在於解決半導體製程中常見的溫度過衝與冷卻效率不均的問題。該系統結合了冷卻模組與推昇裝置，透過精確控制物理接觸來調節目標物件的溫度變化速率。在加熱階段，系統藉由輕微接觸來緩衝升溫速率，防止溫度超過預設目標；而在降溫階段，則利用間歇性接觸或預設速率來引導熱量導出，有效避免熱衝擊對精密元件造成的損傷。這項創新技術不僅顯著提升了控溫精準度，更透過縮短溫度穩定所需的時間，進而優化整體產能與產品良率。

（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，因此，若技術涉及到物品的外觀、電腦圖像之設計，則可以申請設計專利。以下舉出個設計專利案例跟大家分享：

• 一種電腦程式產品之圖形化使用者介面(專利號D243342)，申請日期2025/01/06，本設計主要在優化半導體裝置檢測的操作流程。該介面透過自動化與手動選擇的機制，讓使用者能精確地標記與排除晶圓上的特定區域，以便對不同組塊進行分析。其核心視覺特徵包含一組矩形選擇部，能根據不同的作業需求切換顯示狀態，有效提升了精密檢測過程中的視覺回饋與操作直覺性。這項創新設計不僅體現了軟體介面的獨特性，更利用清晰的圖表配置為專業技術領域提供了更具功能性的視覺解決方案。

三、結語：下期預告－晶圓製造的檢測設備

在先進製程快速微縮與全球晶圓代工競爭升溫下，AI已成為提升良率、產能與成本效率的關鍵工具。以市場競爭而言，能率先掌握缺陷辨識、良率預測、智慧排程與預測維護的企業，可縮短製程爬坡時間、降低停機與報廢風險，進而強化交期與成本優勢。也必須持續研發創新，企業應整合製程數據、設備感測、工程經驗與AI模型，建立可跨廠區、跨製程複製的智慧製造平台。策略上，可透過自主晶圓廠、數位孿生及全球智慧製造網絡，提升供應鏈韌性與客戶黏著度。智慧財產權方面，應針對製程控制、缺陷檢測、良率分析、設備管理與操作介面進行專利布局，並以營業秘密保護製程參數及數據模型。最終，唯有將AI技術、製造 know-how 與智財策略整合，才能建立難以模仿的智慧製造護城河，贏得長期競爭優勢。

當然，研發創新、技術實踐、經營管理的實務工作者應把時間、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，強哥會繼續延伸IC設計產業，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！