工作虛累累～檢查看看，你過勞了嗎？

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

本文與  益福生醫 合作，泛科學企劃執行

昨晚，你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎？這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾，甚至在腦海中數了幾百隻羊，大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程，讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇：你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠，我們得先認識身體的一套精密防衛系統：下視丘-垂體-腎上腺軸（HPA axis） 。這套系統原本是演化給我們的禮物，讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時，能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動，腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙)，這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性，讓我們在危機中保持清醒 。

然而，現代人的「劍齒虎」不再是野獸，而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說，身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

在理想的狀態下，人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後，身體會進入「修復模式」，此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點，讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素（Melatonin）接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號，它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素（Orexin）神經元，幫助大腦順利關閉覺醒開關。

然而，當壓力介入時，這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出，長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化，使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌，更會讓食慾素在深夜裡持續活化，強迫大腦維持在「高覺醒狀態（Hyperarousal）」。 這種令人崩潰的狀態就是，明明你已經累到不行，但大腦卻像停不下來的發電機！

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升，而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸，分泌更多皮質醇來試圖消炎，高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期（REM），導致睡眠品質變得低弱又破碎，最終形成「壓力－發炎－失眠」的惡行循環。也就是說，你不是在跟睡眠上的意志力作對，而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關：PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局，科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系：腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路，這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」，而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便，更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話，直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」（Psychobiotics）。

在眾多研究菌株中，發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發，累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」（First Night Effect, FNE），也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難，俗稱認床。科學家在進行實驗時發現，補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期（NREM）的睡眠長度，且入睡更快，起床後也更容易清醒。更重要的是，不同於常見的藥物助眠手段（如抗組織胺藥物 DIPH）容易造成快速動眼期（REM）剝奪或導致睡眠破碎化，PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力，它能有效縮短入睡所需的時間，並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現，即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理（Heat-treated），轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」（Postbiotics），其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點，讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中，科學家觀察到一個耐人尋味的現象：當詢問受試者的主觀感受時，往往會遇到強大的「安慰劑效應」，無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人，主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相，讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而，客觀的生理數據（Biomarkers）卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後，實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人（84.6%）出現了夜間褪黑激素分泌增加，且壓力荷爾蒙（皮質醇）顯著下降，這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統，而不僅僅是心理安慰。

最值得關注的是，對於那些失眠指數較高（ISI ≧ 8）的族群，這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後，不僅生理標記改善，連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間，以及焦慮感也出現了顯著的進步。

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重新定義深層睡眠：構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息，而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠，關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石，始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境，到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統，並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現，身體便能更順暢地啟動睡眠開關，回歸自然的運作節律。

與其將失眠視為意志力的抗爭，不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持，每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始，為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

邁向 2050 淨零轉型，當企業在面對客戶價值鏈要求時，導入 ESG 早已成為提升營運績效的重要指標。而「產品碳足跡」是企業在品質、價格、規格之外，貼近客戶價值鏈、爭取國際品牌廠青睞的重要關鍵。透過本文一起深入探討，如何有效率地開展產品碳足跡計算與報告領域。

本文轉載自宜特小學堂〈把握淨零轉型契機　用產品碳足跡提升 ESG 績效〉，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！

全球氣候變遷早已成為國際間重要環境議題，目前不同國家和地區具有針對碳足跡的要求和指南，例如：法國的 ADEME（環境和能源管理署）指南和日本的碳足跡計劃；而國際大廠（包含 Microsoft 及 Bosh 等車電大廠等）也積極推動供應商碳足跡管理，以降低整體供應鏈的碳排放，致力於實現其永續發展目標（Sustainable Development Goals，簡稱 SDGs）。臺灣也針對「2050 淨零轉型」提出四大策略及兩大基礎。

企業導入產品碳足跡可以幫助其成為客戶 ESG（Environmental, Social, and Governance）發展策略中重要合作夥伴，促進長期合作關係。然而，在企業開始進行碳足跡計算時，常常會面臨邊界設定、數據收集與量化等方面的各種問題，不知道該從何下手導致進展受阻。

宜特科技已有為數百家企業提供輔導服務的豐富經驗，成功協助客戶獲得多項增值認證，順利進入國際產業供應鏈。在本文中，我們將分享透過實例經驗，並深入探討如何有效率地開展產品碳足跡計算與報告領域，滿足客戶在 ESG 需求，從而幫助企業在國際供應鏈中保持競爭優勢！

產品碳足跡-基於生命周期評估（Life Cycle Assessment，簡稱 LCA）

碳足跡是一種特定的環境指標，用於量化某個活動、產品或服務在生命周期內，直接和間接產生的溫室氣體排放量，通常會以二氧化碳當量（CO_2e）來表示。而產品碳足跡是基於 ISO 14040  和 14044 所定義之系統化的方法，針對整個生命周期中對暖化的影響加以評估，這其中包括從原材料的獲取、製造、使用到最終處置的各個階段排碳量。

( 一 ) ISO 14040：生命周期評估原則與框架（Life Cycle Assessment-Principles and Framework）提供了 LCA 的總體框架和原則，涵蓋了 LCA 的基本概念、應用範圍和限制，以及進行 LCA 的基本步驟和程序。

( 二 ) ISO 14044：生命周期評估需求與準則（Life Cycle Assessment-Requirements and Guidelines）描述了 LCA 各階段的技術要求，包括數據收集、數據品質、影響評估方法和解釋結果的方法。ISO 14044 對 LCI（Life Cycle Inventory，生命周期清單）　的實施提供了全面指導和技術要求，LCI 作為 LCA 的一個關鍵階段，在 ISO 14044  的框架下進行，可以確保其數據的品質和結果的可靠性。常見 LCI 如下：

綜合上述 LCA 提供了一個全面的環境影響評估，可以幫助企業和決策者了解各種環境影響並進行綜合決策；LCA 涵蓋了多種環境影響指標（如暖化效應、臭氧層破壞、資源消耗、酸化效應、生態毒性等），而碳足跡是則聚焦於暖化效應。

產品碳足跡系統邊界設定：

設定產品碳足跡盤查範疇（Boundary）是準確量化碳足跡的關鍵步驟。此過程包括確定哪些生命週期相應階段、活動和排放源應被納入碳足跡計算，並據此推動相關減排措施。基於生命週期的產品碳足跡，通常會涵蓋以下幾個主要階段：

1. 原材料獲取：從自然資源中提取和加工原材料。
2. 生產：製造和裝配產品的過程。
3. 運輸和配銷：產品從生產地運輸到消費地的過程。
4. 使用：產品在其使用壽命期間的階段。
5. 最終處理階段：產品使用壽命結束後的處理，包括回收、再利用或廢棄處置。

完成生命週期設定後，需要進一步定義產品系統的邊界，包括哪些過程和活動應該納入盤查範疇。例如對於包材，應涵蓋包材的生產、製程中的能源消耗以及廢棄包裝的處理等完整階段，以供後續執行數據分配，如下圖所示：

若屬於 B2C 產品將涵蓋上述完整五個階段，而 B2B 產品則只包含上述前兩階段；下圖是 B2C 產品碳足跡的案例。

量化產品碳足跡：依據 ISO14067 產品碳足跡來量化要求與指引

ISO 14067 提供了關於如何量化產品碳足跡的詳細指引，產品碳足跡計算基於「活動數據」與「排放係數」，下圖為相關案例。

( 一 ) 如何蒐集活動數據

基於生命週期的不同階段，說明如下：

  1. 原材料階段

• 原材料（包含輔材與包材）使用量：每種原材料的數量和重量。
• 原材料製造過程的排放：包括從自然資源提取和加工過程中的溫室氣體排放。
• 運輸數據：原材料從提取地點到加工廠的運輸距離和運輸方式（如貨運、海運等）。

  2. 生產階段

• 能源消耗：生產過程中使用的電力、燃料（如天然氣、汽柴油）等能源的消耗量。
• 製程排放：生產過程中直接排放的溫室氣體（如化學反應產生的排放）。
• 廢棄物管理：製造過程中產生的固體廢棄物、廢水和廢氣的處理過程中，涉及燃燒、分解等清理方式之處理量。

  3. 運輸和分銷階段

• 運輸距離和方式：產品從生產地到消費地的運輸距離和運輸方式。
• 運輸工具的能源消耗：運輸過程中運輸工具的燃料消耗量和類型。

  4. 使用階段

• 使用過程中的能源消耗：產品在使用過程中消耗的能源（如家電使用的電力，車輛使用燃料等）。

  5. 最終處理階段

• 廢棄物處理方式：產品生命終期（End of Life）不同處理方式（如焚燒、掩埋）對應之處理量。

( 二 ) 蒐集與應用排放係數

藉由排放係數（Emission Factors，簡稱EF）可將活動數據（如能耗、材料使用等）轉換為溫室氣體排放量。ISO 14067 提供了量化產品碳足跡相關指引，幫助企業有效地收集和應用排放係數。以下是收集和使用排放係數的步驟和建議：

1.選擇排放係數來源

• 官方資料庫：使用來自政府和國際組織的標準化排放係數，例如： United States Environmental Protection Agency（EPA）的排放係數資料庫、European Environment Agency（EEA）的排放係數、國際能源署（IEA）的能源數據以及台灣碳足跡資料庫。
• 供應商提供的一手數據（Primary Data）：來自供應商自行盤查的數據。
• 第三方商業資料數據：市售第三方商業數據庫和工具，如 Ecoinvent（Simapro）和 GaBi。

2.評估和選擇排放係數

• 地理相關性：確保排放係數與產品生產和使用的地理位置相關。例如，電力生產的排放係數在不同國家或地區可能差異很大。
• 時間相關性：使用最新的排放係數數據，因為技術更新可能會影響排放量。

 3.應用排放係數

• 計算流程標準化：在計算產品碳足跡時，應建立標準化計算流程來應用排放係數，確保一致性和可比性。
• 善用軟體工具：使用專門 LCA 軟體工具來管理和應用排放係數，如 SimaPro、GaBi 等。
• 數據整合：將排放係數整合到產品碳足跡的計算公式中，與活動數據（如能源使用、材料消耗等）相結合，以計算總的溫室氣體排放量。

確保碳足跡量化數據品質

ISO 14067 對數據品質管理提出了明確的要求，以確保產品碳足跡量化準確性和可信度。以下是 ISO 14067 對數據品質管理的主要要求：

1. 數據品質的評估指標

• 代表性（Representativeness）：數據應該反映真實的情況，包括地理範圍、時間範圍的相關性。
• 一致性（Consistency）：應使用一致的方法和假設來收集和處理數據，確保不同數據集之間的可比性。
• 可靠性（Reliability）：數據應該來自可信的來源，並經過適當的驗證。
• 精確度（Accuracy）：數據應該盡可能準確，減少誤差。
• 完整性（Completeness）：數據應該包含生命週期各階段重大排放，確保碳足跡計算的全面性。
• 可追溯性（Traceability）：數據來源和處理方法應該可追溯至原始單據，以便審查和驗證。

   2. 管控數據品質

• 內部稽核：定期進行內部查核，評估數據品質，確保數據的準確性和可靠性。
• 外部驗證：在必要時，進行外部驗證，確保數據和碳足跡計算結果的可信度。

   3. 執行數據敏感度分析

• 碳足跡的敏感度分析是確保碳足跡計算結果的可靠性和準確性的重要步驟。敏感度分析有助於識別和理解不同參數對碳足跡數據的影響，從而幫助決策者進一步優化產品環境表現。
• 執行方式為識別在碳足跡計算中使用的所有主要參數（能源消耗、材料用量、排放係數）等。選擇那些對結果有較大影響或存在較大不確定性的變量進行分析。
• 執行方式為單因素分析（逐一改變每個變量，在保持其他變量不變的情況下，逐一調整每個變量的值，計算並記錄每次調整後的碳足跡結果）或多因素分析（同時改變多個變量，評估這些變量之間的交互作用及其對碳足跡結果的綜合影響）。
• 根據敏感度分析結果，提出具體的改進方案，例如替換高碳排放材料、提高能源效率等。

 4. 持續改善和更新

• 持續改進：定期檢討和改進數據收集和處理流程，採用最新的技術和方法，提高數據品質。
• 數據更新：根據最新的技術、方法和排放因子，定期更新數據，確保碳足跡計算的準確性。

ISO 14067 對數據品質管理的要求涵蓋了數據收集、評估、管控、改進的各個方面。通過遵循這些要求，企業可以確保其產品碳足跡計算的數據是準確、可靠和透明的，從而提高碳足跡報告的可信度和科學性。

碳足跡與產品環境宣告（Environmental Product Declaration）：

產品碳足跡和產品環境宣告（Environmental Product Declaration，簡稱 EPD）是兩個相關但不同的概念，它們都提供產品的環境衝擊資訊，以幫助企業與消費者做出更可持續的選擇。

產品環境宣告是根據 ISO14025 國際標準所編制的技術文件，提供產品在生命周期內的環境影響資訊。EPD 基於生命周期評估（LCA）數據，可申請第三方認證。產品碳足跡通常是 EPD 中的一部分數據，尤其是在全球變暖潛勢（GWP）方面。EPD 包含了更廣泛的環境影響數據，而碳足跡專注於溫室氣體排放，相關範例如下：

產品碳足跡和產品環境宣告（EPD）兩者都是評估和傳達產品環境影響的重要工具。產品碳足跡專注於溫室氣體排放，而 EPD 則提供全面的環境影響資訊。兩者結合使用，可以幫助企業和消費者做出更可持續的選擇，推動環境保護和可持續發展。除了 ISO14067 外，溫室氣體議定書（GHG Protocol）也提供了計算產品碳足跡的詳細指導方針和方法。

自 2011 年起，宜特透過經濟部技術處科技專案「產品碳足跡與節能減碳資訊服務平台暨工具開發計畫」，積累輔導國內指標企業導入碳足跡的豐富經驗。我們認為，供應商碳排占比與減量機會，都是彰顯「產品環境績效」之關鍵，這正是導入碳足跡的重要目的之一。

因此供應商實地盤查至關重要，尤其針對排放貢獻占較大的本土供應商，宜特已定義出約 30 種盤查指標，企業可利用相關數據，偕同供應商建構減碳價值鏈。

我們輔導的客戶中包含全球知名代工龍頭廠、半導體設備製造廠、IC 設計廠商、光電業、電子元器件製造業、電子系統廠、傳產等國內上市櫃公司。在 ESG 輔導方面，亦有協助溫室氣體盤查、產品碳足跡、氣候相關財務揭露建議（TCFD）及 SBTi （科學基礎減量目標倡議，Science Based Targets Initiative）與 ISO 50001 能源管理與節能等相關輔導服務。

本文出自 宜特科技。