台湾芯片产业，为何能多方面称霸全球？他们对半导体产业有多重视？

台湾芯片产业是很厉害的，不论是设计还是制造还是封测，台湾芯片都很强，能够在很多各方面称霸全球，台湾有四家非常厉害的芯片公司，分别是台积电，力积电，台联电，世界先进。就这几所公司曾经拿下全球66%的份额。而台湾对半导体产业是非常重视的，大力支持半导体产业的发展。

1.台湾的半导体产业为什么这么厉害？为什么能够称霸全球？

台湾的半导体产业非常发达，是因为台湾的半导体领域起步比较早，在上世纪70年代的时候就已经进入了半导体产业，而且找到了突破口，抢占了很多先机。而半导体产业，又是台湾大力扶持的产业，以科技产业为中心，开启一系列补贴跟福利，特别重视高科技产品，后来形成了一条龙的产业链，才会使整个半导体产业都全面发展。

2.台湾对半导体产业极其重视，一开始就很重视

在台湾半导体产业产生的时候，台湾就已经很重视了。他们提出了很多举措，并且以科技产业为核心，为人才提供了多项补贴跟福利，正是因为吸引住了人才，才能够让半导体产业迅猛发展。对于科技人才的培养台湾开设了专门的半导体课程，还积极寻求跟国外合作，培养了更多的人才，半导体产业也是台湾的支柱性产业，所以这么重视。

最后，台湾对于科技人才的培养付出非常多，也导致这些人才心甘情愿为半导体产业服务，台湾半导体产业本就起步较早，又在后来抓住机遇实现赶超，所以才会形成如今在多方面称霸全球的场面，也是因为台湾本身对半导体产业有足够的重视，重心有偏移，一直致力于研究与开发，科研人才是不可多得的，应该引起足够重视，才能推动产业更好发展。

这是因为一方面台湾本身的资源缺乏，而芯片制造是高耗能产业。会影响其他的行业发展。另一方面，大陆的市场布局以及水电资源都有非常充分的供应，可以满足芯片产业的能耗。

该教授会建议台湾半导体产能迁往大陆，也是根据台湾的实际情况进行的考虑。由于台湾属于岛国，其本身的资源并没有大陆丰富。半导体产能制造和开销其实是非常之大的，就芯片制造的发展方向而言，前往大陆也是一个可行的方法。

台湾本土资源缺乏，芯片是高耗能产业。

作为台湾半导体技术代表的台积电企业，在芯片制造和销售方面都有着非常厚重的沉淀基础。但不可否认的是由于台湾本土的资源问题，许多的物资都需要通过海外运输来进行缓解。而由于芯片的制造和分析需要非常高精尖的机器，对于能源消耗是一笔非常庞大的支出。台湾目前的情况很难跟上现有的半导体技术发展步伐。

大陆的市场布局和水电资源都有足够的供应，可以满足迁移企业的能耗。

随着近年来新能源汽车以及诸多高新技术对于半导体芯片的需求，台积电若想要扩充自己的产能规模，来应对不断增高的市场需求，那么就要进行一定的改变。大陆的市场不仅宽广，而且拥有足够的供应能源。完全可以帮助台湾的半导体企业获得进一步的发展。这位教授的提议是一种可以值得考虑的想法。

希望台湾半导体产能能与大陆合作，共同为科技发展作出贡献。

虽然因为历史遗留问题，台湾与大陆之间存在着一些相关的隔阂，但我依旧希望，作为追求长远发展的半导体企业，能够不计前嫌的与大陆合作，共同的为人类科技的发展和生活做出卓越的贡献。不要因为矛盾限制了互相之间的科技交流和发展。

台湾是如何应用大数据分析提高半导体竞争力

自引进IC封装开始，台湾半导体产业已发展40余年，近年来总产值已近20,000亿元新台币，在全世界占有一席之地。半导体产业竞争力来自於成本、良率及交货时间，其中良率更是一家公司有竞争力之所在。近年来自动化生产及物联网(技术发展，使得所有半导体制程相关的数据得以蒐集与保存，这些数据包含产品数据、机台数据、量测数据、缺陷机数据、晶圆接受度测试数据及晶圆测试数据，如何有效的使用这些大数据数据一直是半导体产业重要的课题之一。除了提升产品良率之外，产品/制造流程缺陷追踪、供应计画、提升能源效率…等都可以利用大数据分析提升公司竞争力。

处理这些数据主要可分成三个步骤：数据前处理、数据分析、验证与评估。在数据前处理时必须先修正数据错误，常见的数据错误有以下两种：

1.数据出现异常值。透过盒须图可轻易的分析出异常值，通常发生的在设备工程师在调整机台的时候或是由其他外在因素造成，因此这样的值通常直接删除。

2.数据出现遗漏值。因侦测设备的限制，有时数据会有不完整的情况，处理这样的状况可透过补值的方式(内插法、平均法等)回填可能的数据或直接删除该笔数据。

因每种数据的性质与内容不同，为有效使用这些数据，将数据库整合为必要的步骤。如何整合这些数据库首先需考量实际问题需求，再来考量数据库数据的型态，例如机台数据为连续型数据、缺陷机数据为离散型数据，因应不同的数据型态必须选择不同的方式去做合并。

在数据分析处理上，常见的方式可分成以下几种方式：

1.利用数据分群演算法，例如K-means演算法、阶层式分群演算法将原始数据分群。

2.将分群好的数据透过决策树找出造成问题发生的可能因子，或透过机器学习演算法，例如SVM建立模型，预测问题是否会发生，藉此实作出预警系统。

数据分析完之後必须评估结果是否符合现实以避免过适现象。在此步骤往往会发生分析结果和过往经验不一致的情况，除了花许多时间与工程师沟通确认之外，还需找不同的数据集交互验证，已确保数据分析方式是可行的。

在处理大量的数据时面临到许多的挑战，例如：传统的分析工具与方法通常适用在小规模的数据上，当数据量大且复杂时往往失去其效用、分析数据需耗费大量的计算时间，如何快速的处理大量数据是一项大的挑战。近年来已有一些工具可解决以上的问题，例如：MLlib即可支援一些机器学习的套件在Spark平台、RHadoop及SparkR套件可支援R的分析工具在Hadoop及Spark平台上。除了在分析数据时面临的挑战之外，TATA Consultancy Services(TCS)顾问公司在2013年从其他面向提出在处理大数据数据时面临的许多挑战，举例来说：数据工程师需取得部门经理的高度信任、对於不同的商业决策需决定该使用哪些数据、利用大数据分析帮忙部门经理做决策…等，以上的问题待管理相关的人员来解决。

对於半导体产业来说，透过大数据数据分析历史数据，挖掘其中有用的资讯以提升公司竞争力是非常有效的一种方式。科技部与台积电在2014年下半年即举办相关的比赛，希冀发掘半导体相关数据的各种有用资讯。相信往後会有越来越多人力与资源投入这领域，让半导体产业迈入新的世代。

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