智能制造新突破 杰伦智能结合国网中心算力推动半导体AI应用

杰伦智能（Profet AI） Domain Twin 框架。杰伦智能

透过人工智能技术提升制造效率与品质控制，已成为全球半导体业者提升竞争力的重要策略。杰伦智能藉由国网中心高效能运算资源，成功开发出Domain Twin智能平台，为半导体制造业的智能工厂转型注入新动能。

AI技术发展加速，半导体制造业在导入相关应用时，往往面临诸多挑战，杰伦智能技术长林裕鑫指出，制造业者虽拥有数十年IT基础，但在实际导入深层式AI时，仍遭遇「数据非结构化」、「数据断裂」及「数据难以调用」等问题，导致AI模型难以落地应用。

此外，地端部署压力、专家经验数码化困难，以及供应链信息流动不顺畅等问题，都成为AI导入的技术瓶颈。特别是知识传承方面，企业内部丰富的专业知识往往以文件或口述形式存在，缺乏结构化处理，难以有效转移给新进人员。

针对上述挑战，杰伦智能开发的Domain Twin智能平台，整合知识管理、产业AI Studio、AutoML及智能代理人等功能，可将非结构化知识转为可供模型调用的半结构化格式，建构完整的智能制造决策支持体系。

国网中心算力加持  加速验证智能平台地端部署架构

藉由国网中心提供的4颗H100 GPU运算资源，杰伦智能得以进行大规模的地端部署压力测试与代理人（Agent）模型验证。此外也实现Domain Twin 平台运用全地端分散式运作大语言模型架构能力。

更值得一提客户运用Domain Twin 平台针对封测行业探针卡设计阶段进行模拟与参数最佳化推荐，未来更进一步与客户协作针对产业术语的专属语言模型，针对特定制程进行微调与推理应用，大幅提升模型在不同制造场景的落地能力。透过国网中心算力支持，平台已完成ALM模块、AI Studio生成式AI平台及Optimum模型训练平台等核心功能开发。

杰伦智能目前已与多家半导体大厂展开合作试用。在2025 COMPUTEX展会中，展示了虚拟量测与异常预警系统，结合实体基台实时数据进行预测，当系统侦测到不良率预测超过临界值时，AI Agent即启动后续处理机制，提供工程师具体处置建议。

另一项应用情境为AI Agen参数建议与知识辅助对话系统，模拟资深工程师的参数设计经验，提供温度、压力、步进设定等最佳化建议，并支持现场操作人员以对话方式进行知识查询与问题排查。

林裕鑫提到，上述应用为半导体制造业带来显着效益，包括强化经验传承与人力补位、提升跨部门知识应用协作效率，以及加快异常诊断与对策生成速度。透过平台将资深工程师专业知识结构化、模块化，大幅提升新人培训效率，减少知识断层风险。

展望未来，杰伦智能计划持续使用国网中心算力资源进行大语言模型与分散式部署测试，同时建构「一机多卡、独立环境」的私有部署架构，满足企业客户对网安隔离与性能稳定性的需求。

应用范围方面，除了既有的OSAT封装测试、PCB、化工、AI Server制造等领域，未来将拓展至面板、精密制造等高参数敏感领域，并延伸至半导体供应链上下游合作，促进制程知识共享与协同决策能力。

林裕鑫表示国网中心的算力资源，是此次开发计划得以顺利完成的关键之一，期盼未来可在政府的政策支持下，延长算力使用期间、优化资源调度机制、引入更多语境导向的LLM微调工具与API友善界面。杰伦智能接下来也计划与国网中心进行更多合作，为台湾半导体产业智能制造转型提供了可行的发展路径，也为产学合作开创新的典范。