智慧製造新突破 杰倫智能結合國網中心算力推動半導體AI應用

杰倫智能（Profet AI） Domain Twin 框架。杰倫智能

透過人工智慧技術提升製造效率與品質控制，已成為全球半導體業者提升競爭力的重要策略。杰倫智能藉由國網中心高效能運算資源，成功開發出Domain Twin智慧平台，為半導體製造業的智慧工廠轉型注入新動能。

AI技術發展加速，半導體製造業在導入相關應用時，往往面臨諸多挑戰，杰倫智能技術長林裕鑫指出，製造業者雖擁有數十年IT基礎，但在實際導入深層式AI時，仍遭遇「資料非結構化」、「數據斷裂」及「資料難以調用」等問題，導致AI模型難以落地應用。

此外，地端部署壓力、專家經驗數位化困難，以及供應鏈資訊流動不順暢等問題，都成為AI導入的技術瓶頸。特別是知識傳承方面，企業內部豐富的專業知識往往以文件或口述形式存在，缺乏結構化處理，難以有效轉移給新進人員。

針對上述挑戰，杰倫智能開發的Domain Twin智慧平台，整合知識管理、產業AI Studio、AutoML及智慧代理人等功能，可將非結構化知識轉為可供模型調用的半結構化格式，建構完整的智慧製造決策支援體系。

國網中心算力加持  加速驗證智慧平台地端部署架構

藉由國網中心提供的4顆H100 GPU運算資源，杰倫智能得以進行大規模的地端部署壓力測試與代理人（Agent）模型驗證。此外也實現Domain Twin 平台運用全地端分散式運作大語言模型架構能力。

更值得一提客戶運用Domain Twin 平台針對封測行業探針卡設計階段進行模擬與參數最佳化推薦，未來更進一步與客戶協作針對產業術語的專屬語言模型，針對特定製程進行微調與推理應用，大幅提升模型在不同製造場景的落地能力。透過國網中心算力支援，平台已完成ALM模組、AI Studio生成式AI平台及Optimum模型訓練平台等核心功能開發。

杰倫智能目前已與多家半導體大廠展開合作試用。在2025 COMPUTEX展會中，展示了虛擬量測與異常預警系統，結合實體基台即時資料進行預測，當系統偵測到不良率預測超過臨界值時，AI Agent即啟動後續處理機制，提供工程師具體處置建議。

另一項應用情境為AI Agen參數建議與知識輔助對話系統，模擬資深工程師的參數設計經驗，提供溫度、壓力、步進設定等最佳化建議，並支援現場操作人員以對話方式進行知識查詢與問題排查。

林裕鑫提到，上述應用為半導體製造業帶來顯著效益，包括強化經驗傳承與人力補位、提升跨部門知識應用協作效率，以及加快異常診斷與對策生成速度。透過平台將資深工程師專業知識結構化、模組化，大幅提升新人培訓效率，減少知識斷層風險。

展望未來，杰倫智能計畫持續使用國網中心算力資源進行大語言模型與分散式部署測試，同時建構「一機多卡、獨立環境」的私有部署架構，滿足企業客戶對資安隔離與性能穩定性的需求。

應用範圍方面，除了既有的OSAT封裝測試、PCB、化工、AI Server製造等領域，未來將拓展至面板、精密製造等高參數敏感領域，並延伸至半導體供應鏈上下游合作，促進製程知識共享與協同決策能力。

林裕鑫表示國網中心的算力資源，是此次開發計畫得以順利完成的關鍵之一，期盼未來可在政府的政策支援下，延長算力使用期間、優化資源調度機制、引入更多語境導向的LLM微調工具與API友善介面。杰倫智能接下來也計畫與國網中心進行更多合作，為台灣半導體產業智慧製造轉型提供了可行的發展路徑，也為產學合作開創新的典範。