为何台湾的半导体产业会这么强?

半导体被称为国家工业的明珠，是国家综合实力的体现。美日韩是世界公认的半导体产业最发达的三个国家，它们培育了众多耳熟能详的跨国企业，英特尔、AMD、高通、三星、SK海力士、首尔半导体、东芝、瑞萨、信越等，个个体量惊人、实力雄厚。在上世纪九十年代，中国台湾曾经一度成为全球IC产业最发达的地区之一，期间，联发科、台积电、联电、日月光、联咏、瑞昱等企业迅速发展，让台湾半导体在全球产业链中占有一席之地。如今，在全球电子产业转移、大陆半导体崛起的形势下，台湾的IC产业仍旧活跃于一线，尤其是晶圆代工方面，台积电、联电一直位列全球十大晶圆代工厂商之中，让人惊叹不已。

坚定不移地执行科技振兴台湾的政策。台湾是一个岛屿，资源匮乏、人口有限，发展附加值产业是其壮大的必经之路。在上世纪七十年代，台湾确定了以科技产业为核心的政策，扶持了众多科技公司，威盛电子、联电、富士康均在此期间成立其中，联电是台湾第一家半导体企业。

台湾为了支持半导体产业的发展，做了很多尝试和创新，比如建立了世界上第一个由政府主导成立的科技产业园区--新竹科技产业园上世纪七十年代，台湾工研院与美国RCA签订长达十年的合约，同年7月，首座积体电路工厂破土，次年产制三吋晶圆成功。

对教育和人才的重视带来人才的供给。台湾的半导体人才一方面来源于本土大学，一方面来源于美国。台湾清华大学、交通大学、台湾大学都在早期就开通了半导体相关专业，并与美国等知名企业合作，通过产学研形式帮助人才快速成长。据悉，台湾之所以有源源不断的半导体人才，是因为它们与硅谷之间形成了一种成熟人才输送的模式，即台湾人去到硅谷工作、学习、成长，待自己技术成熟、翅膀硬了再回来创业。联华电子曹兴诚、台积电董事长张忠谋、联发科蔡明介等在创业之前均在美国硅谷做高管，拥有多年的工业和专业背景。

以IC代工带动整个半导体产业的策略。美国是半导体产业的发源地，在上世纪70年代，硅谷已经形成了相当成熟的行业、人才、专利等制度，在芯片、ODM等领域无人能及。台湾虽然坚定了发展半导体的决心，但从什么地方突破仍是需要思考一番!从代工起步，谋求在全球芯片产地一席之地，台湾半导体企业起初专注于封装环节。之后，台湾半导体产业发展旺盛，联发科和晨星做芯片、日月光专注于晶圆制造、精材科技做封装，逐步将半导体范围扩大到设计、制造、封装、测试等全产业链。

重视半导体专利有利于提升自身话语权。半导体的发展绕不开专利授权，很多专利在美国，如果想让自己在行业内有足够的话语权，重视专利是必须走的一条路台湾威盛和英特尔曾经因CPU授权问题闹得不可开交，联发科与高通也官司不断……台湾半导体最厉害的IC代工，这与它们对专利的重视密不可分，台积电圆代工业务全球第一，连续多年垄断台湾专利申请榜单，并专门成立了“知识产权”部门，对专利的投入值得学习。大陆的后起之秀中芯国际发展遇到瓶颈，其中很大一部分原因就是其与台积电的专利纠纷。

抓住了两次集成电路的产业变革机遇。集成电路大致有三个快速发展的机遇时期。第一个是上世纪六十年代，以美国主导的半导体行业变革，微处理器、存储器是当时的主流产品第二个是上世纪八十年代末，以客户为导向的晶圆代工模式兴起，台积电、联电等台湾本土IC代工企业崛起第三个是上世纪九十年代末，SOC产业的发展给IC产业带来机遇，形成了设计、制造、封装、测试为一体的全产业链，芯片设计联发科、制造巨头联咏科技、封装大咖力成等纷纷出现。

除了上述原因，台湾半导体产业的发展离不开岛内的大环境和大陆的支持，为什么这么说呢?一是由于台湾的电子产业非常发达，涉及手机、电脑、LED、电子组装等，整个产业链非常完善，相关公司众多，给了半导体企业发展和崛起的良好土壤。据统计，台湾本土的上市公司，近乎一半的企业与电子相关。二是由于大陆廉价的劳动力，给了台湾半导体企业高速发展的源动力，台湾很多与电子相关的厂商将自己的制造中心设在大陆。

台湾是如何应用大数据分析提高半导体竞争力

自引进IC封装开始，台湾半导体产业已发展40余年，近年来总产值已近20,000亿元新台币，在全世界占有一席之地。半导体产业竞争力来自於成本、良率及交货时间，其中良率更是一家公司有竞争力之所在。近年来自动化生产及物联网(技术发展，使得所有半导体制程相关的数据得以蒐集与保存，这些数据包含产品数据、机台数据、量测数据、缺陷机数据、晶圆接受度测试数据及晶圆测试数据，如何有效的使用这些大数据数据一直是半导体产业重要的课题之一。除了提升产品良率之外，产品/制造流程缺陷追踪、供应计画、提升能源效率…等都可以利用大数据分析提升公司竞争力。

处理这些数据主要可分成三个步骤：数据前处理、数据分析、验证与评估。在数据前处理时必须先修正数据错误，常见的数据错误有以下两种：

1.数据出现异常值。透过盒须图可轻易的分析出异常值，通常发生的在设备工程师在调整机台的时候或是由其他外在因素造成，因此这样的值通常直接删除。

2.数据出现遗漏值。因侦测设备的限制，有时数据会有不完整的情况，处理这样的状况可透过补值的方式(内插法、平均法等)回填可能的数据或直接删除该笔数据。

因每种数据的性质与内容不同，为有效使用这些数据，将数据库整合为必要的步骤。如何整合这些数据库首先需考量实际问题需求，再来考量数据库数据的型态，例如机台数据为连续型数据、缺陷机数据为离散型数据，因应不同的数据型态必须选择不同的方式去做合并。

在数据分析处理上，常见的方式可分成以下几种方式：

1.利用数据分群演算法，例如K-means演算法、阶层式分群演算法将原始数据分群。

2.将分群好的数据透过决策树找出造成问题发生的可能因子，或透过机器学习演算法，例如SVM建立模型，预测问题是否会发生，藉此实作出预警系统。

数据分析完之後必须评估结果是否符合现实以避免过适现象。在此步骤往往会发生分析结果和过往经验不一致的情况，除了花许多时间与工程师沟通确认之外，还需找不同的数据集交互验证，已确保数据分析方式是可行的。

在处理大量的数据时面临到许多的挑战，例如：传统的分析工具与方法通常适用在小规模的数据上，当数据量大且复杂时往往失去其效用、分析数据需耗费大量的计算时间，如何快速的处理大量数据是一项大的挑战。近年来已有一些工具可解决以上的问题，例如：MLlib即可支援一些机器学习的套件在Spark平台、RHadoop及SparkR套件可支援R的分析工具在Hadoop及Spark平台上。除了在分析数据时面临的挑战之外，TATA Consultancy Services(TCS)顾问公司在2013年从其他面向提出在处理大数据数据时面临的许多挑战，举例来说：数据工程师需取得部门经理的高度信任、对於不同的商业决策需决定该使用哪些数据、利用大数据分析帮忙部门经理做决策…等，以上的问题待管理相关的人员来解决。

对於半导体产业来说，透过大数据数据分析历史数据，挖掘其中有用的资讯以提升公司竞争力是非常有效的一种方式。科技部与台积电在2014年下半年即举办相关的比赛，希冀发掘半导体相关数据的各种有用资讯。相信往後会有越来越多人力与资源投入这领域，让半导体产业迈入新的世代。

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