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全球科技競爭加劇使高科技製造業面臨更高的良率要求與更短的產品迭代周期，人工智慧(Artificial Intelligence, AI)因而成為設備產業提升效能與打造差異化的重要基礎架構。市場資料顯示，AI於半導體製造領域的市場規模將於2032年達331.6億美元，年複合成長率高達22.6%，反映其已成為製程優化與設備維運的核心動能。AI在智慧製造的應用包含感測融合、預測性維護、製程異常偵測、閉環控制、視覺AI全檢制度，以及地端大型語言模型(Local LLM)支援的知識管理，促使設備從硬體導向轉型為提供持續演化的智慧服務。對企業而言，競爭優勢正從傳統技術領先轉向資料閉環、使用者黏著度、跨場域可複製性與平台化能力。具備高度部署能力、資料資產累積、工程師深度依賴以及跨廠區擴張能力者，將成為未來智慧製造生態系的關鍵贏家。

【內容大綱】

• 一、為何AI成為高科技設備產業的新競爭門檻
• 二、AI驅動的智慧製造技術要素
  • (一)感測整合與預測性維護是設備可靠度的第一道防線
  • (二)從系統監視走向自動調控
  • (三)讓經驗轉化為可複製的知識
• 三、構築智慧製造護城河的四大核心策略
  • (一)跨系統相容與現場部署能力形成高進入障礙
  • (二)從資料擁有到資料價值最大化
  • (三)AI融入工程師日常流程
  • (四)讓經驗轉化為跨廠區可擴張資產
• 四、潛力特徵與護城河評估準則
  • (一)跨場域部署能力與模組可移植性：能力能否快速外溢至不同製程?
  • (二)是否能透過資料積累提升模型價值?
  • (三)AI是否已成為工程師的日常工具?
  • (四)能否跨產品線與跨客戶快速擴散?
• 五、結論與策略建議
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖1、全球半導體製造人工智慧市場(US$M)
• 圖2、透過AI技術解決製造業等領域的高碳排、高耗能等問題
• 圖3、人工智慧的應用-缺陷檢測
• 圖4、Fabtex良率優化器示意圖，它可以幫助晶圓廠節省數週時間以達到目標良率，並顯著降低成本
• 圖5、杰倫智能(Profet AI) Domain Twin框架