台灣能源轉型進行式ing..... 【綠能科技聯合研發計畫】再生能源點亮創能、儲能應用大未來（05/18/2021 天下雜誌）

文: 台灣經濟研究院

創能技術開發著重提升綠色能源能量與降低成本

創能領域前瞻綠能技術開發配合發揮臺灣太陽光電與離岸風力等再生能源特色，透過提升電池模組效率趨動太陽光電成本下降，以及利用智慧平台系統助於離岸風場海事工程量測與運維，降低風場運維成本，以提升產業競爭力。

開發高效率、低成本、超輕量之太陽能電池技術

提升太陽能電池效率已刻不容緩，成功大學陳引幹教授團隊運用原子層沉積技術，沉積不同氧化物材料膜層於堆疊型太陽能電池中，以優化各膜層厚度、品質與材料純度等，進一步提升太陽能電池品質。中央大學許晉瑋教授與劉正毓教授團隊以軟性三五族太陽能電池收集室外光源，提供智慧模組(溫度感測器與藍芽)足夠電能回送電子訊號，朝向智慧模組「自我維持」前進。

在降低成本方面，大葉大學黃俊杰教授團隊利用非真空設備取代電漿輔助化學氣相沉積(PECVD)、用原子層沉積設備(ALD)以及銅漿料取代銀漿料達成低成本射極鈍化及背電極(PERC)太陽能電池開發。成功大學張桂豪副研究員與李文熙教授團隊創新製程置換太陽能鋁電極，以低成本空氣燒結銅電極應用於高效率雙面太陽能電池，將有效降低太陽能電池成本支出，增加產業獲利能力。

隨著太陽光電產能市場逐漸飽和，相關企業轉型尋求高效率與超輕量太陽能模組，以無人機應用為例，臺灣大學藍崇文教授團隊替無人機縫製出可以吸收太陽光轉成電力的衣裝，賦予偵查、通訊等任務。臺灣大學林清富教授團隊開發適合於固定翼無人機之輕量太陽能模組的大面積(30x150 cm2)太陽光模擬器，於宜蘭大學城南校區建置可供太陽能無人機測試起降與飛行場域。

兼具發電及產氫之仿生創能技術

氫能源為一種乾淨、能量密度高、環保零汙染、應用廣泛與取得容易的新能源，仿生電池即是透過模仿植物光合作用，為既能製氫又能發電的多功能太陽能系統。清華大學嚴大任教授團隊開發氫氣光電催化的催化劑由鉑金轉換為更具有普及性且兼具效能的材料，透過電漿子結構來強化二硫化鉬與日光光場交互作用，增加光能轉化為氫能的效率。中央大學王冠文教授團隊則建置高效穩定低成本之雙效產氫產電系統，利用其太陽能轉換再生電力進行光電催化分解水產氫並儲存，達到能源永續發展之概念。

智慧平台系統助於離岸風場海事工程量測與運維

面對臺灣附近海域高溫、高濕、多颱風與地震頻繁的特有地理環境，以及海上嚴苛條件，成功大學林大惠教授團隊開發離岸觀測塔風向定向系統，可降低量測成本、提高觀測準確性與量測效率，有助於離岸風場開發之海事工程量測。臺灣大學蔡進發教授團隊著重開發離岸風場運維大數據智慧平台，提供數據及開發各種量測技術，達到風機早期診治、早期預防功效，以期降低運維成本。

儲能技術開發著重高效能、高安全、具經濟性以支持各種儲能應用

隨著電力系統快速發展，電力儲存設備的布建應隨之增加其靈活度，以確保間歇性再生能源的儲存整合，促進電力供應端和儲存之間高效率的轉換。而儲能領域當中，又以先進二次電池與先進氫能為基礎核心發展項目。

開發高能量與高安全之固態電池技術

為進一步提升儲能電池安全與效率，全固態鋰電池已經成為研發主流。研究方向多針對電池正極、負極、以及電解質創新材料與設計，進一步提升能量密度需求與提高電池系統的總體能量。

正極材料方面，大同大學林正裕教授團隊開發具可量產層狀富鋰錳基正極材料合成技術，同時透過離子摻雜技術穩定其正極材料之晶體結構、改善材料的離子導電度，進而提升其電池穩定性及電容量。

負極材料方面，清華大學杜正恭教授團隊採用太陽能板製成切削的廢料矽，將此進行高值化做成鋰電池的負極材料，並用交聯反應開發矽負極黏結劑，以共沉澱法、自身氧化還原法進行正極材料開發參雜改質，提升鋰離子電池的循環壽命和快速充放電的能力。交通大學陳智教授團隊利用電鍍雙晶銅箔作為矽基負極材料的基板，配合富鎳層狀氧化物正極構成鋰電池，提升鋰電池的整體能量密度，提供各項裝置或載具更好的續航力。

電解質材料方面，明志科技大學楊純誠教授團隊主要開發鋰鑭鋯氧氧化物固態電解質，並將其應用在NCM811陰極材料上，最終組裝成鈕釦型及軟包型電池。成功大學方冠榮教授團隊開發高緻密性鈣鈦礦、橄欖石、石榴子石結構氧化物及硫化物電解質，以及具獨特性金屬、非金屬中介層，有效降低固態電解質/電極介面阻抗。臺灣科技大學王復民教授團隊研發固態電解質具環保水溶性，有低成本與綠色製程之特性，且能有效改善固體接觸的介面問題，可製備成高容量、輕量化與高性能二次電池。臺灣大學鄭如忠教授團隊深入探討高分子固態電解質，藉由合成改質方式可提供具彈性的高分子，進一步利用後調整加入鋰鹽的種類及添加劑，使研發的高分子固態電解質更符合商用規格。

兼具發電及產氫之仿生創能技術

氫能可作為重要儲能技術研發之原因，乃因其最終可實踐潔淨能源，提供眾多行業(如化工、鋼鐵重工及長途運輸等行業)有效脫碳方法，降低碳排放量，改善空氣品質並加強能源安全。且相對其他儲能系統，氫能另一大優勢為其電轉氣儲能系統有儲存量大以及放電時間長的特性。

行政院原子能委員會核能研究所長久以來專注於氫能領域。張鈞量博士團隊開發大氣電漿噴塗製備金屬支撐型固態氧化物燃料電池之可量產技術驗證，可進行大面積(10╳10 cm2)金屬支撐型固態氧化物燃料電池片之生產；余慶聰副研究員團隊利用新型產氫技術結合二氧化碳捕獲技術，使用低成本觸媒生產95%以上的氫氣，省去複雜的純化處理，大幅降低氫氣製造門檻；李瑞益研究員團隊則是著重於開發固態氧化物燃料電池發電系統，可直接將燃料如氫氣、瓦斯或天然氣轉換為電力，並將餘熱回收再利用，具有高能源轉換效率。

燃料電池方面，中央大學李勝偉教授團隊開發中低溫操作的陶瓷電化學儲能電池，所使用的關鍵電解質材料可使操作溫度降到400-700℃區間，且開發關鍵電解質、氫氣電極與空氣電極材料性能與微結構設計，利用靜電紡絲技術製作空氣電極材料奈米纖維，並成功與電解質相互整合，可提升單電池性能14.1%。

儲存氫氣方面，清華大學陳燦耀副教授與曾繁根教授團隊選擇碳材料進行儲氫研究，以零模板水熱碳化法合成出奈米碳球，最後輔以奈米金屬修飾產生之氫溢流效應(Spillover Effect)，提升氫氣吸附效能。

製造氫氣方面，臺北科技大學鄭智成教授團隊致力研發低成本、高穩定度、高效率之中溫固態氧化物電解電池電極材料，另外開發新型氨氣裂解觸媒技術，大幅改善現有氨裂解觸媒反應速率過慢之缺點。中興大學楊錫杭教授團隊則開發非貴金屬觸媒應用於水電解觸媒，以降低裝置成本，並且研發陰離子交換膜和膜電極組，使效率能有效提升。臺灣大學謝宗霖教授團隊發展具突破性之太陽能電解水產氫技術，以低成本、易量產、高效率的鈣鈦礦─矽晶疊層太陽能電池進行電解水產氫，並達到具競爭力之太陽能轉氫能效率水準(10-15%)。而臺灣科技大學胡蒨傑教授研發適於氫氣分離的複合薄膜，藉由熱力學與動力學的基礎理論調控薄膜成膜機制，開發高孔隙度且結構穩定的基材膜，結合優異特性的基材膜及選擇層。

綠色能量持續擴散，協助臺灣繼續邁進成為「亞洲綠能發展中心」

科技部「綠能科技聯合研發計畫」藉由學研界前瞻創新研發能量，推動新能源及再生能源之科技創新，進一步擴大產學研界連結之效益，積極延續科研成果落實產業應用，以期為我國綠能產業布建機會，並協助政府達成能源轉型，且透過綠能科技發展躍身國際舞台。

完整內容請見：
https://www.cw.com.tw/article/5114845

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軟體吞噬硬體的 AI 時代，晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦？

作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |

身為 AI 時代的幕後英雄，晶片業正經歷漸進持續的變化。

2008 年之後，深度學習演算法逐漸興起，各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律，但不是物理定律或自然定律，而是半導體業發展的觀察或預測，內容為：單晶片整合度（積體電路中晶體管的密度）每 2 年（也有 18 個月之說）翻倍，帶來性能每 2 年提高 1 倍。

保證摩爾定律的前提，是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米，指的就是製程，數字越小製程越先進。隨著製程的演進，特別進入10 奈米後，逐漸逼近物理極限，難度越發增加，晶片全流程設計成本大幅增加，每代較上一代至少增加 30%~50%。

這就導致 AI 對算力需求的增長速度，遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算，從 2012 年開始，全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長，平均每 3.4 個月便會翻 1 倍，通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。

當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展，針對 AI 演算的專用處理器便誕生了，也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富，從架構創新到先進封裝，再到模擬大腦，都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後，都有共同主題：以更低功耗，產生更高性能。

更靈活

2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時，他們聚焦於架構創新主題，指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷，AI 晶片不斷出現新架構，比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器，已逐漸被業界認可，並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。

名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array（粗顆粒可重構陣列），是「可重構計算」理念的落地產物。

據《可重構計算：軟體可定義的計算引擎》一文介紹，理念最早出現在 1960 年代，由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代，直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構：製造後晶片功能仍可客製，形成加速特定任務的硬體功能；演算功能的實現，主要依靠任務到晶片的空間映射。

簡言之，可重構晶片強調靈活性，製造後仍可透過程式語言調整，適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC（application-specific integrated circuit，專用積體電路）。ASIC 晶片雖然性能高，卻缺乏靈活性，往往是針對單一應用或演算法設計，難以相容新演算法。

2017 年，美國國防部高級研究計劃局（Defence Advanced Research Projects Agency，DARPA）提出電子產業復興計劃（Electronics Resurgence Initiative，ERI），任務之一就是「軟體定義晶片」，打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。

照重構時的顆粒分別，可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA（field-programmable gate array，現場可程式語言邏輯門陣列）。FPGA 在業界有一定規模應用，如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心，用於加速 Bing 搜索引擎，驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性，不僅性能和 ASIC 有較大差距，且重程式語言門檻比較高。

CGRA 由於實現原理差異，比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計，面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。

隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備，不僅演算法多樣性日益增強，晶片更零碎化，且保證低功耗的同時，也要求高性能。在這種場景下，高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。

由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善，CGRA 未被業界廣泛使用，但已可看到一些嘗試。早在 2016 年，英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。

中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210，同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊，從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導，語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆，多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上，主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。

先進封裝上位

如開篇提到，由於製程逼近物理極限，摩爾定​​律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步，對算力需求增長迅猛，逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向，之一便是先進封裝。

「在大數據和認知計算時代，先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求，正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。

先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步：將製作好的晶片器件放入外殼，並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低，有很大改良空間，而先進封裝技術致力提高整合密度。

先進封裝有很多技術分支，其中 Chiplet（小晶片／芯粒）是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」，是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法，是在同一塊矽晶片上，用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解，儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片（Die）。這些裸晶片可用不同製程製造，甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後，就形成一個 Chiplet 晶片網路。

據壁仞科技研究院唐杉分析，Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合（Heterogeneous Integration）。總體來說，此技術趨勢較清晰明確，且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟，除了成本較高，很多高端晶片已經在用。

如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路，CPU 用的是 7 奈米製程，I/O 使用 14 奈米製程，與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。

不過，Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰，最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎？如果是在大公司內部，比如英特爾或 AMD，有專用協議和封閉系統，在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連，同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗，互連介面就非常重要了。

2017 年，DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃（通用異構整合和 IP 重用戰略），試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是，側重國防相關計畫，晶片數量不大，與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA（開放領域特定架構）工作組」，透過制定開放的互連介面，為 Chiplet 的發展掃清障礙。

另闢蹊徑

除了在現有框架內做架構和製造創新，還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構，開發真正模擬人腦的計算模式。

范紐曼架構，數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度，造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線，連續在處理器和儲存器之間更新，導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據，不是算術邏輯單元，又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題，處理訊息和儲存一體，計算和記憶可同時進行。

另一方面，推動 AI 發展的深度神經網路，雖然名稱有「神經網路」四字，但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元，透過 100 萬億個神經突觸連接，使人腦能以非常低功耗（約 20 瓦）同步記憶、演算、推理和計算。相比之下，目前的深度神經網路，不僅需大規模資料訓練，運行時還要消耗極大能量。

因此如何讓 AI 像人腦一樣工作，一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期，加州理工學院教授卡弗·米德（Carver Mead）提出神經形態工程學的概念。經過多年發展，業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。

軟體方面，稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」（Spike Neural Network，SNN）應運而生。這種網路以脈衝信號為載體，更接近人腦的運作方式。硬體方面，大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。

早在 2008 年，DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Sc​​alable Electronics，簡稱 SyNAPSE，正好是「突觸」之意），希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。

IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元，能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片，功耗僅 63 毫瓦，比范紐曼架構電腦有質的飛躍。

英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片，包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸，比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月，研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。

中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊，開發針對人工通用智慧的「天機」晶片，同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日，天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。

儘管已有零星研究成果，但總體來說，脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一，沒有在業界大規模應用，主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破，達不到業界標準，且成本較高。

附圖：▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。（Source：ICBank）
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。（Source：中國科學）
▲ 異構整合成示意動畫。（Source：IC 智庫）
▲ 通用處理器的典型操作耗能。（Source：中國科學）

資料來源：https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I

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