前瞻技術脈動：先進材料與技術(202532)

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科技產業資訊室(iKnow) - 技術發展藍圖研析團隊發表於 2025年12月17日

圖、前瞻技術脈動：先進材料與技術(202532)

雷射追蹤器在工業檢測中展現高精度表現
美國國家標準技術研究院（NIST）的研究團隊證實，在工業檢測中雷射追蹤器能夠達到比過去更高的準確性，讓零件檢驗更迅速、可靠。雷射追蹤器是一種以雷射光束量測位置的設備，能減少因震動、溫度或其他環境因素影響而導致的偏差，讓製造業者更有信心確保零件品質，可以更快發現問題並降低浪費。研究團隊進一步比較雷射追蹤器和傳統座標量測機的效能，結果顯示，雷射追蹤器不僅在操作上更具彈性，亦能大幅縮短複雜零組件的檢測時間，展現其在先進製造與精密工業領域的應用潛力。
參考資料：Laser trackers shown to help improve accuracy of industrial robots, study shows. TechXplore, 2025/6/21

可用於5G智慧設備的低功耗接收器
麻省理工學院（MIT）研究團隊開發一款適用於5G裝置的輕巧型低功耗接收器，針對IoT設備常見的高干擾與低電壓誤觸問題，設計出結合堆疊電容、被動濾波與Bootstrap clocking技術的創新架構。此設計具備低於1 mW功耗、30倍干擾抑制力，體積小於0.05 mm²，適合應用於智慧穿戴、環境監測與智慧城市等 5G IoT技術。
參考資料：This compact, low-power receiver could give a boost to 5G smart devices. MIT NEWS, 2025/6/17

晶圓級加速器可以重新定義人工智慧
加州大學河濱分校（UC Riverside）研究團隊針對AI大型模型在效能、能耗與散熱上的挑戰，提出晶圓級加速器設計。傳統GPU因多晶片資料交換產生頻寬瓶頸與高能耗，而晶圓級整合雖提升密度，卻面臨高達10 kW的散熱與製造成本問題。為此，團隊將兆級AI核心整合於單一晶圓，並採用CoWoS封裝提升運算密度約40倍，搭配液冷系統強化散熱，並導入低碳與可回收製程。此架構可提升 AI 訓練與推論效率，應用於語言模型、數據分析與工業邊緣AI等領域。
參考資料：Wafer-scale accelerators could redefine AI. TechXplore, 2025/6/17

記憶體內運算晶片展現提升聯邦學習效率與隱私的潛力
清華大學、中國移動研究院與河北大學團隊共同開發出一款記憶體內運算(Compute-in-memory)晶片，以同時進行資料存算的電阻式記憶體為核心，內建實體不可複製函數與真亂數產生器。該晶片可在本地端安全生成加密金鑰及雜訊，多方參與者無須大量資料搬移，即可進行聯邦學習。實驗中，四位使用者以晶片協同訓練敗血症預測模型，準確率僅比集中式軟體學習低 0.12%，但能源與時間消耗大幅下降，證明此架構兼顧效率與隱私，未來可擴充至醫療、金融等敏感場域。（818字；圖１）
參考資料：Compute-in-memory chip shows promise for enhanced efficiency and privacy in federated learning systems. TechXplore, 2025/6/24

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