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論文造假案台大教評會審議聲明:郭明良、張正琪教授遭解聘,楊泮池校長無違反學術倫理

PanSci_96
・2017/02/27 ・3815字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 619 ・十年級
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  • 圖/peellden@wikipedia

編按:針對論文造假案台灣大學教師評審委員會於2017/2/24做出審議,解聘涉及論文造假的郭明良及張正琪教授,並認定查詩婷博士、林明燦教授、譚慶鼎副教授、蘇振良副研究員、陳百昇助理教授、郭亦炘其碩士論文違反學術倫理。

關於論文造假事件的討論請見台大論文造假案:各方意見牆

以下為臺灣大學聲明全文:

本校郭明良教授及相關人員疑似違反學術倫理案經生命科學院與醫學院分別成立之調查小組進行調查,結果提交本校教師評審委員會,並於2月24日審議。現謹說明審議結果如下:

有關本校學術倫理案調查機制,以及針對本案成立之特別委員會說明:

本校於教師評審制度建立之始,即設有獨立的學術倫理案件處理機制。依據現行法規,本校教師評審委員會負責受理、審議相關案件,該會主席為學術副校長,成員除教務長,包含11個學院院長及22位各院推選委員,完全獨立運作。校長並非該會成員,依法亦不涉入學術倫理案件的調查與決議。

調查學術倫理案件的既定程序為:本校教師評審委員會受理後,由案件所屬學院召集相關領域校內外學者專家組成院級調查小組,調查後將結果呈報至本校教師評審委員會,該會依據調查小組報告決定審查結果,再依審查結果做出處置。

除了既定程序之外,由於本案牽涉較廣,為求慎重,本校另外組成特別委員會。本案涉及論文及作者眾多,除論文本身的學術倫理問題,本校楊泮池校長亦與郭明良教授有過多次學術合作,凡此皆使本案特受大眾矚目。特別委員會成員共9人,7位來自校外,其中4位是中央研究院院士,主席為校外委員。特別委員會協助檢視既定程序下之調查結果,務使調查結果周全。

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在特別委員會,當調查和討論涉及本校校長時,兩位校內委員即退出會議,一位校外特別委員亦基於迴避原則退出委員會。特別委員會共有6位委員全程參與運作,其中3位任職於國外,包括一位具有處理學術倫理案件深厚經驗的外籍人士。簡言之,在此案件處理的法理與實務層面,本校必須依循現行法令及程序進行調查,我們在此程序中力保調查的周全與獨立。除了本校當前的法定調查,對於教育部和科技部的調查,本校也充分配合。

「郭明良教授及相關人員疑似違反學術倫理案」審議結果說明:

本校於 105 年 11 月 9 日接獲郭明良教授自請調查案,開始調查郭教授研究團隊所發表之論文違反學術倫理相關情事,此案依規定業已交由生命科學院及醫學院分別組成調查小組進行調查。又為期審慎,另邀請校外賢達組成特別委員會協助院級調查小組檢視本案,此亦有助於本校教師評審委員會執行職務。調查過程與結果說明如下:

  •  (一)生命科學院:組成院級調查小組,共召開6次會議。會議日期為105年11月14日、11月24日、12月8日、12月19日,106年1月9日、2月23日。
  • (二)醫學院:組成院級調查小組,共召開7次會議。會議日期為105年11月16日、12月1日、12月22日,106年1月16日、1月24日、2月7日、2月15日,期間亦有多次電子郵件討論。
  • (三)特別委員會:共召開4次會議。會議日期為105年11月17日,106年1月9日、1月26日及2月20日,期間亦有多次網路會議討論。
  • (四) 本校教師評審委員會:共召開2次會議。會議日期為106年1月13日及106年2月24日
  • (五)本校郭明良教授及相關人員涉及違反學術倫理案審議結果說明如下:

1.調查狀況:

本案目前為止累積調查17篇論文,其中包括2篇撤稿論文(NCB 2016JBC 2008),該兩篇論文有大量錯誤圖片,已經超過無心之誤用,應追究違反學術倫理之責。調查中之論文Cancer Cell 2006雖已有勘誤,但與另一篇論文 Cancer Research 2006對照,原來版本有多個圖片重複使用,雖有勘誤,仍應追究違反學術倫理之責。4篇論文(J Natl Cancer Inst 2006, Cancer Research 2010, Cell Death Differ 2013, Oral Oncol 2013) 發現有部分圖片或內容疑似違反學術倫理,應追究違反學術倫理之責。

2. 依據兩院調查小組之調查結果與建議,經校教評會審議,郭明良教授及相關人員涉及違反學術倫理案審議結果如下:

(1) 認定郭明良教授違反學術倫理。

郭明良教授團隊兩篇撤稿論文(NCB 2016、JBC 2008)均有許多重複使用之圖片,均非無心之過所能解釋,作者亦承認違反學術倫理,郭教授身為通訊作者負有督導失職之責任;其他另有五篇郭教授擔任通訊作者之論文,經調查小組認定涉及不等程度之違反學術倫理,且均為圖片之重複使用,其中Cancer Cell 2006及Cancer Research 2006之重複使用情形嚴重,顯示有刻意造假之意圖。這些論文之缺失,早在2006年即已出現,郭教授身為這些論文之通訊作者,本應有所警惕,然而在十年間,該實驗室未見檢討改善,錯誤不斷。且缺失涉及多位碩、博士生,及博士後研究員,未督導改善實驗室風氣。郭教授身為實驗室之最高監督、指導人,且為論文之通訊作者,應負重大及最終之責任。審議結果:予以解聘。並請相關系所將渠所授之課程暫停,並由其他教師代為授課。

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(2) 認定張正琪教授違反學術倫理。

張教授擔任第一作者之J Natl Cancer Inst 2006兩處圖檔重複套用。擔任第一作者之Cell Death Diff 2013以不同實驗之圖檔剪接拼貼。擔任第一作者之Oral Oncol 2013實驗結果、時序、圖檔資料均涉不實。已經撤稿之JBC 2008,張教授為實驗實際指導者及投稿論文實際撰寫者。故張教授自2006至2016涉及多件嚴重程度不等之論文違失,Cell Death Diff 2013為其代表著作之一,Oral Oncol 2013為其參考著作之一,負有嚴重違反學術倫理之責。審議結果:撤銷教授證書,5年內不受理教師資格之申請,及5年內不得申請研究計畫補助,並予以解聘。並請相關系所將渠所授之課程暫停,並由其他教師代為授課。

(3) 認定查詩婷博士違反學術倫理。

撤稿之NCB 2016論文出現大量錯誤圖片,查詩婷博士為該篇論文第一作者;Cancer Research 2010論文也有圖片重複使用,查詩婷博士也是該篇論文第一作者,難辭其咎。上述問題已經超過無心之誤用,負重大違反學術倫理之責任。審議結果:上開論文是否足以影響學位論文之認定,由本校學位認定審查小組進行研議。

(4)認定林明燦教授違反學術倫理。

林明燦教授於兩篇撤稿論文分別擔任第一作者與共同通訊作者,列名JBC 2008第一作者有不妥之處,於Cancer Research 2010擔任共同通訊作者,應負違反學術倫理之相當責任。審議結果:5年內不得擔任學術行政主管及2年內不得申請研究計畫補助。

(5)認定譚慶鼎副教授違反學術倫理。

譚教授擔任Oral Oncol 2013之通訊作者,且於Cancer Research 2010列名共同通訊作者,負有督導失職之責。審議結果:1年內不得申請研究計畫補助。

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(6)認定郭亦炘違反學術倫理。

已撤稿之JBC 2008實驗結果出自其碩士論文,嚴重違反學術倫理。審議結果:是否足以影響學位論文之認定,由本校學位認定審查小組進行研議。

(7)認定蘇振良副研究員違反學術倫理。

蘇副研究員為Cancer Cell 2006及Cancer Research 2006之第一作者,涉及多處圖檔刻意造假,非無心之過所能解釋,該二論文被認定為明顯違反學術倫理。蘇副研究員負責該二論文之撰寫及所有投稿論文圖片之製作,負有重大違反學術倫理之責任。審議結果:非本校人員,知會其現職單位。

(8)認定陳百昇助理教授違反學術倫理。

陳助理教授為Cancer Research 2010之共同第一作者,依其說明,顯為不當掛名,但既列名共同第一作者,即負有該論文違反學術倫理之責任。審議結果:非本校人員,知會其現職單位。

(9) 非通訊作者之其他共同作者之責任經由各通訊作者及當事共同作者說明各自之論文及研究參與情形,經審慎調查與討論後,認為除上述論文作者外,非第一作者及非通訊作者之共同作者並無法認定須負論文錯誤之直接相關責任。

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(10)經檢視本案相關論文之共同作者列名情形,整體而言,不夠嚴謹,應責成相關學院進行檢討改進。

3. 楊泮池校長涉及違反學術倫理案審議結果:

同意特別委員會對於楊泮池校長調查之結論:

(1)楊校長於接受調查之論文中擔任共同作者是合宜的;(2)在接受調查的論文中楊校長參與部份無違反學術倫理情事。

特別委員會調查上述論文並使用美國學術倫理辦公室(ORI)軟體及規範來審視論文,依據國際學術專業慣例及科技部對研究人員學術倫理規範,進行調查楊泮池校長是否違反學術倫理,並同時參考四位美國相關領域教授或專家(Dr. David G. Beer, Dr. Steven Burden, Dr. John Dahlberg, Dr. Linda Miller)之外部意見以及國外案例 (如美國National Institutes of Health Director Dr. Francis Collins案例)。特別委員會除審視書面資料,並曾約談楊泮池校長與郭明良教授。該委員會在第四次會議 (2/20) 中,六位委員經充分討論後,以投票6票對0票通過上述二事項。

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後續處置作為:

  1. 將處理程序、調查小組與特別委員會之調查報告、審議結果及處置情形函報教育部及科技部。

校教評會處置決議之執行:

  1. 處置一定期間不得擔任學術行政職務、不得申請研究計畫、及不得申請教師資格審查者,自即日起執行。
  2. 此次調查之論文經審議有違反學術倫理者,是否足以影響相關人員學位論文之認定,由本校學位認定審查小組進行研處。
  3. 現職非本校人員部分,本校將送調查結果至現職單位後續辦理。
  4. 依教師法第14條規定予以解聘部分,立即啟動三級教評會審議程序。

研擬預防違反研究倫理行為的機制:

本校已成立工作小組,就訂定研究倫理教育計畫及教育內容、強化學術倫理相關法規、設置研究誠信調查委員會等面向,開始研擬預防違反研究倫理行為的各項機制,我們會就此事與社會各界對話,也會公布我們的方案,向各界請教。

最後再次強調,本校處理郭明良教授及相關人員違反學術倫理案,除依既定程序進行外,另邀請校外賢達組成特別委員會,以昭公信。院級調查小組和特別委員會獨立運作,所得結論作為本校教師評審委員會決議基礎,相信已獲得清楚的結果,尚祈各方不吝給予指教。

  • 國立臺灣大學教師評審委員會召集人 郭大維教授

關於論文造假事件的討論請見台大論文造假案:各方意見牆

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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洗腎機從沒把腎修好過?台大研發「花生米」大小細胞技術,挑戰逆轉腎衰竭!
PanSci_96
・2026/09/19 ・2757字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 AI 協助生成,內容經編輯審閱。

台灣被稱為「洗腎王國」,目前大約有 9 萬 7 千名洗腎人口,盛行率高居全球第一。但你有沒有想過:洗腎機代替腎臟工作了幾十年,卻從來沒有把任何一顆腎「修好」過。面對腎衰竭,多數人只能在「一週三次洗腰子」和「排隊好幾年等換腎」之間二選一。難道沒有第三條路嗎?這一次,就讓挺健康鄭丁靚醫師帶我們一起了解,台灣大學團隊如何站上亞洲先發,利用一顆比「花生米」還小的組織,試圖完成讓壞掉的腎自己「長回來」的醫學創舉。

為什麼腎臟壞了就回不去?

要搞懂這項新技術,得先知道腎臟為什麼這麼脆弱。腎臟負責過濾血液的基本單位叫做「腎元」,兩顆腎臟加起來大約有快兩百萬個。你可以把它想像成一間擁有兩百萬名員工的濾水工廠,這批員工在你出生前就已經全數到職,而且「遇缺不補」。這跟切掉七成還能長回來的肝臟完全不同,腎元只要死了一個就少一個,永遠不會再生。

很多人直到腎功能掉了一半都毫無感覺,是因為這間工廠特別會「硬撐」。當一批員工倒下,剩下的就會自動補位,一個人當兩個人用,醫學上稱為「代償」。短期內這招非常有效,讓你完全沒有症狀;但長期下來,無異於慢性自殺——過勞的員工加速陣亡,剩下的班加得更兇,形成惡性循環。當健檢報告上的 eGFR(腎絲球過濾率)開始往下掉時,通常已經是崩塌的中後段了。

值得注意的是,慢性腎病雖然女生較多,但真正走到「非洗腎不可」這一步的,卻是男生明顯較多。國際研究顯示,校正年齡、三高等干擾因素後,男性進展到末期腎病的風險比女性高出整整 50%。這也不是老年人的專利,許多人在 35 到 50 歲時應酬、熬夜、三高不控制、腰痠就吞止痛藥,看似在拚事業,其實都是在「拚腎」。

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用「花生米」大小的細胞救腎,是怎麼回事?

既然腎元天生無法再生,換腎又面臨供體嚴重不足的死結,全球再生醫學近年開始轉向同一個目標:「能不能不靠捐贈者,用自己的細胞把腎修回來?」這正是台大參與的研究核心。

這項技術的底層技術來自美國 AcroCyte 公司,由台大與美國芝加哥大學共同進行臨床試驗,背後更有美國「醫療高級研究計畫局(ARPA-H)」撐腰。ARPA-H 是美國政府專門投資「可能改寫醫療遊戲規則」的高風險突破性研究單位,台大能被選中,是亞洲第一家參與此等級計畫的醫學中心。而台灣會入選,正是因為我們洗腎病患多、健保資料完整且醫療成熟,過去「洗腎王國」的痛點,反而成了再生醫學最需要的臨床沃土。

這項技術的做法並不複雜:先從患者腎臟取下一小塊不到「花生米」大小的健康組織,挑出裡面的腎細胞,在體外培養放大約一萬倍,存成你的「專屬細胞庫」。未來有需要時,再透過影像導引注射回腎臟。

不過要釐清的是,這批細胞打回去,並不是幫工廠「增聘兩百萬個新員工」(憑空生出新腎元)。面對發炎、纖維化的慢性腎病現場,這批細胞更像是一支「維修兼精神喊話小隊」——它們負責滅火(抑制發炎)、敲掉結疤的水泥(延緩纖維化),並把奄奄一息的員工拍醒叫他們回去上工。這項技術目前能做到的是「修與保」,讓工廠產能不再直線下降,甚至稍微回升。

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換豬腎或生物列印不行嗎?為什麼要用自己的細胞?

你可能會想,如果只能延緩惡化,那為什麼不乾脆換一顆新的?近年備受矚目的「異體移植」——例如將經過基因編輯的豬腎移植到人體,確實帶來過希望。美國病患 Tim Andrews 曾帶著豬腎存活 271 天,但最終仍因排斥反應與功能下降,不得不摘除豬腎並重回洗腎機的懷抱;另一名病患 Towana Looney 的豬腎也僅撐了 130 天。異體移植不僅需要終身服用抗排斥藥,還有跨物種病毒與倫理疑慮。

那「3D 生物列印」呢?2025 年確實有團隊成功用腎臟萃取物製成生物墨水,印出帶有血管的結構,並在動物體內長出類似腎絲球、腎小管的組織。然而,這項技術距離「在人體印出完整且能運作的腎臟」還有非常遙遠的一段路。

相較之下,利用「自體腎細胞擴增」的技術,因為用的是自己的細胞、自帶身分證,能完美繞過免疫系統的攻擊,不需吃一輩子抗排斥藥。雖然目前台大這條線還在動物實驗階段,但美國已有類似概念的人體試驗,看見了病患腎功能下降速度減緩的曙光。台大的研究樂觀估計在 2 到 3 年後可能規劃人體試驗,是非常值得期待的第三條路。

新技術還要等,現在該如何「逆轉腎」?

腎元用一個少一個,但我們絕對不能只是坐著等。關鍵在於「時機」——趁著腎臟存款還沒花光前及早介入,就有機會把退化速度壓下來,甚至一路撐到自然終老,都不用走進洗腎室。

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其實,不用等好幾年後的再生技術,現在你家附近的診所就有能幫你踩煞車的武器。例如俗稱排糖藥的「SGLT2 抑制劑」,原本用於治療糖尿病,卻在大型試驗中被證實超級護腎,能讓慢性腎病惡化的風險相對下降約四成。它的證據力強到台灣健保從 2025 年 3 月起,有條件將其腎臟保護功能納入給付。此外,像 GLP-1 或是新型口服藥 finerenone,也都被證實能延緩腎功能惡化。(溫馨提醒:任何藥物都有副作用,怎麼用請務必遵照醫師指示,切勿自行亂加亂停。)

掌握關鍵指標,別讓腎臟默默崩盤

台灣延緩病人進入洗腎的時間,已從 2016 年的 1.8 年拉長到 2025 年的 2.9 年。在斷崖來臨之前提早介入,永遠是成本最低的策略。如果你年過 40 或有三高,請主動去驗血與驗尿。國健署資料顯示,有高血糖或合併三高的人,每 5 個就有 1 個腎功能已經出問題。

檢查時除了看血液中的 eGFR(腎絲球過濾率),一定要驗尿看「UACR」(尿液白蛋白對肌酸酐的比值)。蛋白尿通常比 eGFR 更早出現異常,是你的腎臟最早發出的求救訊號,成人健檢就有給付,千萬別跳過。

如果你已經是慢性腎病患者,請更主動地詢問醫師三個問題:第一,「我適不適合 SGLT2 抑制劑?」第二,「我有沒有被收進慢性腎臟病的照護計畫?」第三,「我現在吃的藥裡,有沒有傷腎的?能不能調整?」

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如果這篇文章對你有幫助,請把它分享給身邊那位「應酬很兇、腰痠就吞止痛藥、健檢紅字當沒看到」的親友——你可能正在拯救他的一顆腎!

參考資料

  1. 台灣器官移植困境與腎病現況,中央通訊社
  2. AcroCyte Therapeutics Awarded ARPA-H Funding, PR Newswire

延伸閱讀|實證醫學專欄|循證長壽、失智預防、更年期、睡眠科學|叮噹醫師
以同儕評審論文為根據的長壽科學深度解析。睡眠科學、光線生物學、更年期醫學、認知儲備、失智早期檢測。

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AI 伺服器晶片大又貴,萬一焊接失敗還有救嗎?
宜特科技_96
・2026/09/18 ・3984字 ・閱讀時間約 8 分鐘

本文轉載自宜特小學堂〈CoWoS, EMIB, SoIC等先進封裝如何精準貼裝且順利重焊(Rework)?〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

隨著 ChatGPT、生成式 AI 與大語言模型(LLM)的爆發,輝達(NVIDIA)的 Blackwell(如 B200)、Ultra系列,以及 AMD、英特爾(Intel)的高階伺服器晶片,都高度依賴 2.5D / 3D 異質整合先進封裝技術。

為了追求運算極限,晶片不再只是單一矽晶圓,而是 CPU、GPU 和好幾顆 HBM(高頻寬記憶體)用先進封裝「拼貼」在一起。這導致整個封裝完的晶片尺寸變得奇大無比,隨便就突破 90 X90 mm的尺寸,這在以前的消費性電子,例如手機晶片頂多 15 X15 mm,是難以想像的大小。

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一顆高階 AI 晶片的報價動輒幾萬美金,如果在最後打上印刷電路板(PCBA)時,才因為焊接不良(如冷焊、橋接)導致測試失敗,若要整顆報廢,所費不貲。這時,就是「返修系統」上場的時候!如何完美地拆下這顆昂貴的晶片、清理乾淨電路板,再精確地焊回去,是極高難度的維修門檻。

面對晶片巨大化的硬體挑戰,業界普遍遵循的 IPC-9701 規範(焊接性能與可靠度實驗標準)也更加嚴格。從組裝到 Rework(重工)都是重要環節;所謂 Rework,就是將已組裝的元件拆下、修復或更換後再重新組裝,尤其適用於高價值元件的修復與再利用,也是確保 AI 伺服器在高溫、高負載環境下維持可靠度的關鍵。

本文將探討在 AI 算力大爆發的時代下,如何提供一套能跨越物理限制、確保高良率與高可靠度的「大尺寸晶片貼裝與自動返修關鍵解決方案」,協助AI供應鏈上下游克服硬體演進的最後一哩路。

一、AI伺服器晶片巨大化帶來的製程痛點

近期業界最常面臨的痛點是:「現在的大尺寸晶片可能達到 150x150mm,能用什麼工具貼裝?晶片重工維修時又該如何確保品質?」

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(一) 現有設備的尺寸限制:

現行普遍的貼片設備(Pick and Place, P&P)受到物理限制,最大僅能支持邊長約 90×90 mm 的元件,面對現今尺寸動輒超過 90×90 mm 的巨型晶片,已完全無法滿足對位與貼裝的需求。

(二) 手工返修帶來的重工風險:

當大尺寸晶片需要進行重工(Rework)或維修時,若使用傳統人工或非專用設備加熱,容易導致以下缺陷:

1. PCB剝離(Peeling):因加熱不均勻或過熱,導致印刷電路板層壓結構受損。

2. 零件燒焦與冷焊(Cold Solder):溫控不精準導致元件表面燒焦,或是錫膏未完全熔化而形成冷焊,嚴重影響焊接品質。

由左至右是傳統人工除錫製程中,易因溫控不準確,導致爆版、燒焦或冷焊(焊接不良)。圖/宜特科技

3. 焊墊缺陷:傳統人工除錫製程中,容易因物理接觸刮傷或拉扯,造成電路板焊墊(Pad)損壞。

傳統手工除錫常見的缺陷:左圖造成BGA焊墊損傷,右圖為人工除錫後高度不均的現象。圖/宜特科技

二、解密「晶片手術」:高階返修與自動除錫技術

從上面的案例可以了解,在面對大型 AI 晶片的貼裝與返修,真正的挑戰不只是「拆下來再焊回去」,而是如何在不傷害晶片與電路板的前提下,精準完成拆除、除錫、對位與重焊。要完成這場高難度的晶片手術,尺寸、精度、溫控與除錫,每個環節都是關鍵。


因此,專為大型晶片開發的「高精度返修系統解決方案」誕生了!透過精準的溫控技術與光學對準功能,確保BGA元件的可靠拆裝與高效返修,避免因焊接不良導致的損毀。

(一)超大尺寸晶片的也能拆裝:

現行普遍的貼片設備(Pick and Place, P&P)受到物理限制,最大僅能支持邊長約 90×90 mm 的元件,面對現今尺寸動輒超過 90×90 mm 的巨型晶片,已完全無法滿足對位與貼裝的需求。

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(二)高精度光學對位控制更精準:

晶片拆下後,要重新對準電路板上的焊點並不容易。透過高解析彩色相機與光學影像重疊技術,可微調 Theta 角與 X/Y 軸,將對位精度控制在 ±25 μm 以內,降低貼裝偏移的風險。

(三) 複合溫控提升受熱均勻度:

大型晶片若局部溫差過大,可能造成基板翹曲甚至損傷,採用大功率紅外線(IR)結合熱風循環複合加熱,並配備即時監控系統,確保大面積基板受熱均勻,避免板材翹曲或損傷。

結合大功率底座紅外線(Dynamic IR)與頂部熱風循環(Hot Air)的精密加熱架構示意。圖/Kurtz ersa,宜特科技重製

(四) 不傷板清理殘留焊錫:

晶片移除後,電路板上仍會留下殘錫,傳統人工除錫可能增加焊墊受損的風險。自動吸錫技術則能以完全不接觸 PCBA 的方式,自動把殘錫吸取乾淨,徹底杜絕手工除錫帶來的焊墊損壞缺陷 。

三、實際案例分享

宜特經常收到客戶緊急送修、搭載大型 AI晶片的高價伺服器主機板。為了兼顧「高精準貼裝」與「無損維修」,以下是我們將核心技術應用在真實案例的分享。

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案例一:大尺寸晶片(> 90 X 90 mm)光學對位貼裝

客戶研發出一款全新的超大尺寸AI晶片,常規SMT(表面黏著)產線根本無法精準貼裝,也會擔心焊接過程溫度不均,導致高價晶片損壞,而以下是我們針對大型晶片的貼裝流程建議。

大尺寸晶片(> 90mm x 90mm)貼裝流程。圖/宜特科技

1. 精密光學重疊對位(Optical Superposition):
在實機對位時,系統配置了5 MP GigE高解析彩色相機,利用光學影像重疊技術,將晶片接腳(下圖的橘點)與電路板焊墊(下圖中的綠方塊)的影像同時呈現在螢幕上。
工程師就能非常直覺地在畫面上進行Theta角度微調(旋轉修正與 X-Y 軸向微對齊,將貼裝精度控制在極精準的±25 μm以內。當對位完成,真空吸嘴便會自動放開,安全地將元件放到極其精準的座標上。

高精度光學影像重疊(Optical Superposition)對位原理,是系統利用分光鏡(Beam Splitter)與雙LED光源,同時捕捉上方晶片接腳(橘點)與下方電路板焊墊(綠方塊)的影像,將兩者即時重疊於螢幕中,協助工程師進行極其直覺且精準的對位微調。圖/Kurtz ersa,宜特科技重製
IC對位微調補償機制(Alignment Correction)。系統在影像重疊後進行兩階段修正:1. Theta軸向調整(Theta adjustment),旋轉校正晶片角度偏差;2. X-Y 軸向調整(X-Y adjustment),進行前後左右的水平線性對齊,確保晶片錫球與PCB焊墊達到精密接合。圖/Kurtz ersa,宜特科技重製

2. 即時溫控多點監控(Real-time Profile):
在焊接階段,系統採用大功率紅外線(IR)與熱風循環複合加熱。我們在電路板上拉出多達7個位置的溫度感測線(熱電偶),在螢幕上即時繪製動態溫度Profile曲線。此技術能確保這顆超大晶片的每一處受熱都完美均勻,徹底杜絕了傳統加熱不良導致的翹曲(Warpage)、零件損壞或焊接問題。

實機運作時,透過多達7組熱電偶拉線進行的Real-time Profile即時溫度曲線監控,確保巨型基板受熱完全均勻、避免板翹。圖/Kurtz ersa

案例二:高價大尺寸 BGA 元件無損重工返修(Rework)

當客戶測試完的 AI 伺服器主機板上的大尺寸晶片,因焊接不良需要更換。此時最擔心的是拆下舊晶片後,人工清理電路板殘錫可能會刮傷、扯斷脆弱的焊墊(Pad),導致整片百萬級主機板報廢。
針對此案例,我們以自動無接觸的除錫手法解除了人工除錫可能刮傷焊墊的問題,將焊墊損傷機率降為零,讓後續重新貼裝(Remount)的新晶片能夠再次擁有完美的焊接基底。

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晶片重工返修流程。圖/宜特科技

四、自動無接觸除錫技術(Auto Scavenger):

當系統自動將舊晶片安全解焊並移除後,電路板上留下了參差不齊的殘錫。此時,「Auto Scavenger 自動吸錫模組」立即啟動。這是一個完全獨立的智慧模組,不需要操作人員費時設定。吸嘴會自動下降至板材上方,在「完全不與PCBA發生物理接觸」的前提下,自動、快速地將殘留焊料吸取乾淨。

(從左到右)顯示了從開始拆拔BGA到焊料吸取,再到完全去除殘留焊料的過程。圖/宜特科技

隨著 2.5D/3D 先進封裝技術發展,AI 晶片越做越大、成本也越來越高,一旦焊接出問題,直接報廢的代價可不小。如何在不傷害晶片與電路板的情況下完成返修,並確保後續使用的穩定與可靠,也成為 AI 晶片製程中越來越重要的一環。

本文出自 www.istgroup.com

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宜特科技_96
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