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人造腦挑戰 AI!培養皿中的腦組織+腦機介面能打敗電腦嗎?

PanSci_96
・2023/05/27 ・3214字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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2023 年 2 月底, 約翰霍普金斯大學教授 Thomas Hartung 帶領研究團隊,發表了「類器官智慧」(Organoid intelligence , OI)的研究成果,希望利用腦類器官加上腦機介面,打造全新的生物計算技術。

我們終於要製造人工大腦了嗎?OI 和 AI,誰會成為未來主宰?

類器官智慧 OI 是什麼?目標為何?

2023 年的現在,AI 就已展現了不少驚人的實際成果;相較之下, OI 仍只是一個剛起步的計畫,甚至連名稱都與 2018 年美國《自然—物理學》期刊專欄作家、物理學家布坎南以 Organoids of intelligence 作為標題的文章幾乎一樣。

類器官智慧、Organoid intelligence、OI 是個很新的跨領域名詞,同時結合了「腦類器官」和「腦機介面」兩個領域的技術。

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簡單來說,腦類器官就是指透過培養或誘導多能幹細胞(iPSCs),在模擬體內環境的旋轉生物反應器中,產生的腦組織。這項聽起來好像只會出現在科幻電影裡的技術,確實已經存在。

最早的腦類器官是在 2007 年,日本 RIKEN 腦研究所的笹井芳樹和渡辺毅一的研究團隊,成功從人類胚胎幹細胞培養出前腦組織。第一個具有不同腦區的 3D 腦類器官則是發表在 2013 年的《Nature》期刊,由奧地利分子技術研究所的尤爾根.科布利希和瑪德琳.蘭開斯特研究團隊成功建立。

腦類器官的出現,在生物與醫學研究中有重大意義,這代表未來科學家們若需要進行大腦相關的研究,再也不用犧牲實驗動物或解剖大體老師來取得人類大腦,只需要在培養皿就製造出我們要的大腦即可。

儘管培養皿上的組織確實是大腦組織,但不論是在大小、功能,以及解剖構造上,至今的結果仍遠遠不及我們自然發育形成的大腦。因此要達到 OI 所需要的「智慧水準」,我們必須擴大現有的腦類器官,讓他成為一個更複雜、更耐久的 3D 結構。

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要達到 OI 所需的「智慧水準」,必須擴大現有的腦類器官,成為一個更複雜的 3D 結構。圖/GIPHY

而這個大腦也必須含有與學習有關的細胞和基因,並讓這些細胞和 AI 以及機器學習系統相連接。透過新的模型、演算法以及腦機介面技術,最終我們將能了解腦類器官是如何學習、計算、處理,以及儲存。

OI 是 AI 的一種嗎?

OI 能不能算是 AI 的一種呢?可說是,也不是。

AI 的 A 指的是 Artificial,原則上只要是人為製造的智慧,都可以稱為 AI。OI 是透過人為培養的生物神經細胞所產生的智慧,所以可以說 OI 算是 AI 的一種。

但有一派的人不這麼認為。由於目前 AI 的開發都是透過數位電腦,因此普遍將 AI 看做數位電腦產生的智慧—— AI 和 OI 就好比數位對上生物,電腦對上人腦。

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OI 有機會取代 AI ?它的優勢是什麼?

至於為何電腦運算的準確度和運算速度遠遠高於人腦,最主要原因是電腦的設計具有目的性,就是要做快速且準確的線性運算。反之,大腦神經迴路是網狀、活的連結。

人類本身的基因組成以及每天接收的環境刺激,不斷地改變著大腦,每一分每一秒,我們的神經迴路都和之前的狀態不一樣,所以即使就單一的運算速度比不上電腦,但人腦卻有著更高學習的效率、可延展性和能源使用效率。在學習一個相同的新任務時,電腦甚至需要消耗比人類多 100 億倍的能量才能完成。

神經網路接受著不同刺激。圖/GIPHY

這樣看來,至少 OI 在硬體的效率與耗能上有著更高優勢,若能結合 AI 與 OI 優點,把 AI 的軟體搭載到 OI 的硬體上,打造完美的運算系統似乎不是夢想。

但是 OI 的發展已經到達哪裡,我們還離這目標多遠呢?

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OI 可能面臨的阻礙及目前的發展

去年底,澳洲腦科學公司 Cortical Labs 的布雷特.卡根(Brett Kagan)帶領研究團隊,做出了會玩古早電子遊戲《乓》(Pong)的培養皿大腦—— DishBrain。這個由 80 萬個細胞組成,與熊蜂腦神經元數量相近的 DishBrain,對比於傳統的 AI 需要花超過 90 分鐘才能學會,它在短短 5 分鐘內就能掌握玩法,能量的消耗也較少。

現階段約翰霍普金斯動物替代中心等機構,其實只能生產出直徑大小約 500 微米,也就是大約一粒鹽巴大小的尺寸的腦類器官。當然,這樣的大小就含有約 10 萬個細胞數目,已經非常驚人。雖然有其他研究團隊已能透過超過 1 年的培養時間做出直徑 3~5 毫米的腦類器官,但離目標細胞數目 1000 萬的腦類器官還有一段距離。

為了實現 OI 的目標,培養更大的 3D 腦類器官是首要任務。

OI 的改良及多方整合

腦類器官畢竟還是個生物組織,卻不像生物大腦有著血管系統,能進行氧氣、養分、生長因子的灌流並移除代謝的廢物,因此還需要有更完善的微流體灌流系統來支持腦類器官樣本的擴展性和長期穩定狀態。

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在培養完成腦類器官以及確定能使其長期存活後,最重要的就是進行腦器官訊息輸入以及反應輸出的數據分析,如此我們才能得知腦類器官如何進行生物計算。

受到腦波圖(EEG)紀錄的啟發,研究團隊將研發專屬腦類器官的 3D 微電極陣列(MEA),如此能以類似頭戴腦波電極帽的方式,把整個腦類器官用具彈性且柔軟的外殼包覆,並用高解析度和高信噪比的方式進行大規模表面刺激與紀錄。

研究團隊受腦波圖(EEG)紀錄的啟發。圖/Envato Elements

若想要進一步更透徹地分析腦類器官的訊號,表面紀錄是遠遠不夠的。因此,傷害最小化的的侵入式紀錄來獲取更高解析度的電生理訊號是非常重要的。研究團隊將使用專門為活體實驗動物使用的矽探針Neuropixels,進一步改良成類腦器官專用且能靈活使用的裝置。

正所謂取長補短,欲成就 OI,AI 的使用和貢獻一點也不可少。

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下一步,團隊會將進行腦機介面,在這邊植入的腦則不再是人類大腦,而是腦類器官。透過 AI 以及機器學習來找到腦類器官是如何形成學習記憶,產生智慧。過程中由於數據資料將會非常的龐大,大數據的分析也是無可避免。

隨著 AI 快速發展的趨勢,OI 的網路聲量提升不少,或許將有機會獲得更多的關注與研究補助經費,加速研究進度。更有趣的是,不僅有一批人希望讓 AI 更像人腦,也有另一批人想要讓 OI 更像電腦。

生物、機械與 AI 的界線似乎會變得越來越模糊。

OI=創造「生命」?

生物、機械與 AI 的界線越來越模糊。圖/Envato Elements

講到這裡,不免讓人擔心,若有一天 OI 真的產生智慧,我們是否就等於憑空創造出了某種「生命」?這勢必將引發複雜的道德倫理問題。

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雖然研究團隊也強調, OI 的目標並不是重新創造人類的意識,而是研究與學習、認知和計算相關的功能,但「意識究竟是什麼」,這個哲學思辨至今都還未有結論。

到底懂得「學習」、「計算」的有機體能算是有意識嗎?如果將視覺腦機介面裝在 OI 上,它是否會發現自己是受困於培養皿上,被科學家們宰割的生物計算機?

不過這些問題不僅僅是 OI 該擔心的問題,隨著人工智慧的發展,GPT、Bing 和其他由矽構成的金屬智慧,隨著通過一個又一個智力、能力測試,也終將面臨相應的哲學與倫理問題。

最後,Neuralink 的執行長馬斯克說過(對,又是他 XD),人類要不被 AI 拋下,或許就得靠生物晶片、生物技術來強化自己。面對現在人工智慧、機械改造、生物晶片各種選擇擺在眼前,未來你想以什麼樣的型態生活呢?

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不是不會髒,而是更難沾:耐污馬桶的表面科學
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/09/22 ・3364字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 Panasonic 合作,泛科學撰文 

●以下科學研究內容作為知識分享,不直接與Panasonic A La Uno全自動洗淨馬桶產品功能連結

在做家務的痛苦排行榜上,「刷馬桶」絕對名列前茅。明明天天都在沖水,但過不了幾天,馬桶內壁邊角總會浮現黃黃的水垢、角落發黑的霉斑,甚至是那些刷掉又長出來的粉紅色污垢(黏質沙雷氏菌)。

許多市售衛浴設備常標榜「神奇抗污」或「永久不沾」,讓人誤以為安裝後便能永保潔淨。然而從材料科學的角度來看,世上並無能使污垢憑空消失的魔法。所謂「耐污」的實質機制,並非打造完全不沾染髒污的材質,而是調整表面的物理與化學屬性,使水垢和微生物難以強力附著。一旦降低了污垢與內壁之間的附著力,透過日常水流沖刷,便能輕易地將髒污帶走。

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為什麼污垢「黏不住」? 

要搞懂為什麼某些特殊表面能做到「耐污」,我們得先像偵探一樣,拆解馬桶裡的髒污究竟是怎麼「抓緊」材料表面的。馬桶內壁的污垢主要有兩大難纏的元兇:

  1. 水垢與礦物沉積*1:我們日常使用的自來水中含有鈣、鎂等金屬離子。當水滴在表面經歷反覆的濕潤與蒸發乾燥循環時,這些離子會逐漸結晶析出,變成硬度極高、緊緊「卡」在微觀縫隙裡的礦物質水垢。
  2. 生物膜與有機物*2:包含尿液中的無機鹽、油脂殘留,以及細菌入侵後分泌出像超強膠水一般的聚合物,所組成的黏滑防禦大本營。
關鍵不是沖水,而是「這些污垢如何抓住表面」

這兩大類污垢想要在材料上「落腳」,前提是它們必須能在表面找到足夠的附著點與黏合力。那麼,材料科學家是如何讓這些髒污「站不穩」的呢?答案就藏在「表面能(Surface Energy)」與「濕潤性(Wettability)」這兩個核心概念中。

當我們把水滴在某個表面上時,水滴會聚成一顆圓滾滾的水珠,還是迅速攤平開來?這取決於表面的特性:

  • 疏水路線(Hydrophobic)*1:具備低表面能的疏水表面,能顯著減少水分子或污染物與表面之間的極性作用力與氫鍵。水滴在這種表面上會因為表面張力而收縮成水珠,當水珠滾動滑落時,就能順便把表面的灰塵與礦物質顆粒帶走,這就是著名的「自清潔效應」。
  • 親水路線(Hydrophilic / Superhydrophilic)*2:相反地,極度親水的超親水表面則會強烈地吸引水分子,在材料最外層形成一層薄薄的「水化層(Hydration Layer)」。這層水化層就像是實體的液體盾牌,讓油污、蛋白質或細菌無法直接接觸到材料基底,只能漂浮在水膜上方。

如果要用攀岩來比喻:傳統粗糙的表面就像是有許多凹槽的攀岩牆,髒污就像攀岩者,需要找到落腳點並用力撐住才能攀附;而我們做的是抽掉把手點,或是在把手上塗上潤滑油,讓髒污找不到施力點,自然難以停留。

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材料科學的核心:想辦法讓污垢「抓不住」

不給細菌「握手」的機會

解決了水垢,下一個更棘手的對手是「細菌」。

馬桶內壁那些黑黑粉粉、摸起來滑滑的污垢,在微生物學中被稱為「生物膜(Biofilm)」。細菌並不是孤立生長的,當單顆細菌落在表面後,如果覺得環境舒適,它就會開始分泌胞外聚合物(EPS),這是一種天然的超強膠水。細菌們用這種膠水把自己與同伴緊緊黏在一起,並築起堅固的防禦堡壘,這時一般的沖水就很難把它們沖洗乾淨了。

根據《Nature Communications》與《Microsystems & Nanoengineering》的學術期刊研究指出,要阻止生物膜形成,除了化學上的抗菌,材料的「表面微幾何結構」扮演了至關重要的角色。

材料科學領域中有一個著名的「附著點理論(Attachment Point Theory)」:

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  1. 粗糙與微孔洞表面:如果材料表面存在許多微小的裂縫、氣孔或微米級凹洞,細菌(體積通常約 1 到 3 微米)就會興高采烈地鑽進這些小凹槽裡。這些凹槽不僅提供了極佳的機械咬合支點,還能幫細菌擋掉水流的沖刷。
  2. 極致平滑與微結構表面:相反地,如果材料表面做到極致平滑,完全沒有微米級的缺陷;或者反過來設計出尺寸遠小於細菌的奈米結構,細菌的足跡構造(如鞭毛或纖毛)就無法在表面找到穩固的「接觸附著點(Contact Points)」。

當細菌發現自己在這個表面上連「手都握不緊」、隨時會被水流吹走時,它就無法順利定殖並分泌膠水築巢。此外,現代衛浴結構在設計時,也越來越強調「一體成形」與「無接縫工藝」。消除接縫與死角,等於直接拔除了細菌與水垢最喜歡的避風港。

阻止細菌、生物膜找不到「落腳點」

當材料、結構與流體科技組隊聯防 

了解了材料化學與微觀幾何,我們就能勾勒出一座現代耐污馬桶的完整防禦體系:【材料層(低附著力)】+【結構層(無縫平滑)】+【動態流體層(泡沫與水流剪切力)】= 高效清潔!

以市面上備受矚目的 Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶為例,就是將材料科學、結構工程與流體力學發揮到極致的典型代表:

1. 材料層:有機玻璃系新素材

A La Uno 全自動洗淨馬桶採新開發的「有機玻璃系新素材」(以壓克力高分子為基礎研發的衛浴專用材料,這類高分子成形技術亦被廣泛運用於大型水族館高壓觀景窗與飛機機艙罩)。這種材料表面具備極佳的疏水性與耐水垢特性,水滴不易長時間攤平停留;材質堅固、不易破裂,耐刮、不易造成細小傷痕。通過實驗測試,這種素材配合泡沫洗淨,在沖洗後能有效沖刷掉高達 99.99% 的大腸桿菌,從源頭阻斷細菌定殖。

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2. 結構層:無接縫工藝與三重防濺防護

在宏觀結構上,A La Uno 全自動洗淨馬桶採用無水箱沖水與便器、溫水洗淨便座一體成型設計,減少傳統水箱與座體之間的結構層次及接縫,並搭配可動迴轉式排水系統完成沖洗。更貼心的是其「三重防護」設計:

  • 泡沫防護:在水面上製造一層充沛的泡沫緩衝層,有效抑制男性站立小便時的尿液與污水飛濺;
  • 外圍防護:馬桶邊界特別設計了高約 3mm 的水檔,防止液體延著外壁滴落至地板;
  • 測漏防護:便座與馬桶本體採用不外露的防護設計,避免液體從縫隙飛濺滲漏。
Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶

3. 動態流體層:雙效泡沫洗淨、漩渦水流與 nanoe™ X

當污垢降落在馬桶內壁時,A La Uno全自動洗淨馬桶 的動態流體科技便接手進行徹底打掃。其「雙效泡沫洗淨」會先釋放直徑約 5mm 的「毫米泡沫」包裹並帶走大塊髒污,再透過直徑約 60微米的「微米泡沫」深入微觀縫隙,徹底溶解殘餘的油脂與細微污垢。接著,配合高度清潔力的「漩渦型強力水流」,利用旋轉產生的流體剪切力,一口氣將附著力已被削弱的污垢剝離並沖走。此外,Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶還搭襯了 nanoe™ X 健康科技,釋放氫氧離子有效抑制異味與髒污,維持空氣與內壁的良好衛生狀態。

科技讓生活變輕鬆,但物理法則依然誠實

從材料化學的低表面能設計,到微觀幾何的附著點控制,再到流體力學的水流沖刷,一座現代抗污馬桶的演進,縮影了人類如何運用基礎科學來解決日常生活痛點的智慧。

我們習慣將衛生清潔想像成一場與細菌髒污的硬碰硬死鬥。然而,A La Uno全自動洗淨馬桶 等現代衛浴技術的突破,展示了材料科學的另一種聰明思維:不靠強酸強鹼硬打,而是透過物理與化學邏輯,將「污垢固著」的機率降到最低。

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當材料科學與現代衛浴技術結合,刷馬桶不再是一件令人頭痛的辛苦瑣事。透過這些前沿科技的加持,我們得以從繁重的家務勞動中解放,享受更加乾淨、舒適且有品質的日常生活。

*1 參考論文:A metallic anti-biofouling surface with a hierarchical topography containing nanostructures on curved micro-riblets

*2 參考論文:Brushing up functional materials

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脂肪肝不只靠減肥!AI 看臉揪出風險,瘦瘦針與新藥能逆轉肝纖維化?
PanSci_96
・2026/11/07 ・1997字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 AI 協助生成,內容經編輯審閱。

你相信嗎?未來可能只要拍一張照片,AI 就能看出你的肝臟有沒有問題!這一集,就讓挺健康鄭丁靚醫師帶我們看懂,為什麼明明是肝臟的問題,卻會寫在臉上?而且,當大家還以為脂肪肝只能靠「少吃多動」來改善時,醫學界其實已經有了突破性的進展,就連大家熟知的「瘦瘦針」也成為治療肝病的新星。讓我們一起來了解脂肪肝的最新科學發展吧!

為什麼肝臟生病,會「寫在臉上」?

2026 年《Cell Reports Medicine》發表了一項涵蓋超過 1.1 萬人的研究,團隊開發出一套名為 3D-FAICE 的 AI 系統,透過分析受試者的三維臉部影像特徵,竟然能辨識出罹患脂肪肝的風險。

你可能會想,難道古人說的「印堂發黑」真有科學根據,還是 AI 學會了看面相?其實都不是。研究團隊進一步比對受試者的血液代謝物後發現,AI 算出的風險分數,和人體內的醣類、脂質及胺基酸代謝途徑息息相關。換句話說,AI 看到的並不是「脂肪肝長在臉上」,而是全身代謝失衡後,反映在臉部脂肪分布、組織型態等肉眼難以察覺的細微變化。

這也點出了一個核心觀念:脂肪肝從來不只是肝臟關起門來自己的問題,它更像是全身代謝系統拉警報時,浮現出來的一個強烈訊號。

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一樣都是脂肪肝,為什麼有人沒事,有人卻會肝硬化?

許多人在健檢報告上看到「脂肪肝」,可能會覺得:「不就是肝裡油太多嘛,少吃一點、多運動,明年再看看吧!」但這種「佛系」心態,很可能會讓你錯失治療的黃金期。

脂肪肝的進程是從「單純脂肪堆積」開始的。如果代謝異常持續,肝細胞會因為脂質毒性、氧化壓力而開始發炎,演變成「代謝性脂肪性肝炎(MASH)」。當肝臟反覆發炎、受傷,身體就會啟動修復機制,留下疤痕組織,這在醫學上稱為「肝纖維化」。

醫學上將肝纖維化分為 F0(無纖維化)到 F4(肝硬化)。所以,現在醫師看脂肪肝,已經不再只關心「脂肪有沒有變少」,而是更在意「肝臟有沒有持續發炎?纖維化到了什麼程度?」因為一旦肝臟長出疤痕,未來惡化成肝硬化、肝癌的風險就會大幅增加。

治療重大突破:新藥與「瘦瘦針」也能治肝?

過去面對已經開始纖維化的肝臟,醫師除了勸患者減重、運動外,並沒有太多直接針對肝臟修復的藥物。但近年來,脂肪肝的治療迎來了重大突破。

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2024 年,美國 FDA 核准了首款專門針對脂肪性肝炎的新藥「Resmetirom(Rezdiffra)」。它的機制非常特別,主要鎖定肝臟中的甲狀腺素受體 β(THR-β)。你可以把它想像成是在優化肝臟這座工廠的「內部產線」,讓肝臟更有效率地處理脂質,幫助減少脂肪堆積並減輕發炎傷害。臨床試驗顯示,有超過四分之一使用高劑量藥物的患者,肝纖維化獲得了至少一個等級的改善。

緊接著在 2025 年,大家熟知的「瘦瘦針」——Semaglutide(Wegovy 的主要成分)也正式取得了治療脂肪性肝炎的適應症。Semaglutide 是一款 GLP-1 受體促效劑,原本用來減重和控血糖。當患者體重下降、胰島素阻抗改善,送進肝臟的代謝負荷自然減輕。研究發現,接受治療的患者中,約有 63% 達到脂肪性肝炎緩解。這意味著,瘦瘦針的價值不再只限於減肥,對符合條件的肝病患者來說,它還能帶來肝臟組織實質的改善。

如何知道自己的脂肪肝走到哪一步?

既然有了治療新武器,我們要如何知道自己的脂肪肝只是「單純堆油」,還是已經「發炎長疤」了呢?

雖然肝臟切片最準確,但畢竟是侵入性檢查;而大家最常做的腹部超音波,雖然能看出肝臟有沒有脂肪,卻難以精準判斷纖維化的程度。因此,臨床上現在更強調「風險分層」。

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其實,你可以利用手邊的健檢報告,自己做初步的風險評估。例如利用「FIB-4」指數,只要套入你的年齡、AST、ALT(兩項肝指數)以及血小板數量,就能初步計算出肝纖維化的風險。如果算出來屬於中高風險,醫師就會建議進一步安排「肝臟彈性掃描(FibroScan)」,利用超音波震動來測量肝臟到底有多「硬」,作為後續治療決策的重要參考。

結語:長壽醫學觀點,別等出事才處理

從長壽醫學的角度來看,脂肪肝是一個提醒我們全身代謝出問題的警報。一旦發現脂肪肝,除了關注肝臟本身,更要同時檢視自己的血糖、血壓、血脂與胰島素阻抗。現在我們有了更進步的 AI 篩檢概念,以及能夠逆轉肝臟疤痕的新藥,我們更不應該等到肝硬化才來想辦法。及早評估、積極應對,才能為自己的健康後半場,保留更多美好的選擇。


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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