一年一度的國際固態電路研討會（ISSCC）將於2025年2月在美國舊金山舉行，被譽為晶片設計領域的奧林匹克大會，每年都展現出產學界創新的科研實力，台灣此次入選2025 ISSCC共計20篇論文，再創新高，其中學界入選的有清華大學四篇、台灣大學三篇、陽明交通大學二篇、成功大學一篇；以及台積電和聯發科皆獲選五篇，其創新技術和科研成果斐然。

2025年國際固態電路研討會（ISSCC）於2025年2月在美國舊金山舉行，台灣此次入選論文共計20篇，再創新高。

固態電路學會台北分會今（26）日舉辦記者會，除了介紹2025 ISSCC台灣入選論文與大會的年度亮點論文，也邀請鈺創科技董事長盧超群剖析全球半導體產業趨勢，他提及半導體產業發展縱向多，應當加深橫向發展，而半導體研發與AI相輔相成，AI技術讓半導體更smart，半導體晶片的異質整合將面臨新的挑戰；此外，台積電、聯發科技與鈺創科技等業界代表闡述台灣指標性技術發展重點總覽。固態電路學會台北分會主席廖育德教授指出，從論文數量發表可見近年來亞洲區域快速成長，2022~2023年是轉捩點，亞洲地區當中以中國大陸發表論文數量最多。

清華大學電機系教授張孟凡團隊入選一篇論文（並與台積電合作發表一篇）、黃朝宗團隊入選二篇論文，彭朋瑞教授團隊入選一篇論文。張教授因應環境噪音對於AI邊緣裝置的影像辨識任務所造成的準確度影響，設計開發出適用於抗噪貝葉斯神經網路模型的STT-MRAM 記憶體內運算巨集架構，可應用於高可靠度影像辨識需求等場景。

黃教授開發出低運算能耗與低記憶體成本優化技術，可用於如手機、攝影機或行車紀錄器等低功率要求的行動裝置，可整合於現有的行車輔助系統，加速部署下世代自動駕駛輔助系統。另一設計應用於次世代顯示與串流的時空解析度增強神經網路處理器，能將低解析度、低影格率的動態影像，提高至高解析度、高影格率影片，以有限的運算資源來提高整體品質及效能。彭教授則開發出接收機架構可在28nm下達成超過100G/s的傳輸率，大幅提升傳輸距離。該技術可導入下世代共同封裝光學地傳輸系統中，實現800G以上之光模組。

台灣大學三篇論文皆為電子所教授楊家驤團隊產出，包括適用於多方安全計算的高效能密碼MK-CKKS處理器，採用多金鑰全同態加密技術，能夠在不洩露使用者資料的前提下進行數據運算，可廣泛應用於AI及生醫等多種領域；以及提出一個可將話語意念至文字轉換的神經訊號處理晶片，可大幅提升腦機介面的速度，加以突破虛擬/擴增實境及神經義肢等應用侷限。而應用於4K視訊超解析成像的高能效影像處理器，以高效能的深度學習計算引擎加上利用影片格式及特性，加快視訊超解析的計算速度。

陽明交大由電機系講座教授陳科宏團隊入選二篇論文，提出一款為電動車電力系統設計的雙向氮化鎵負載開關及其閘極驅動器，比傳統技術減少體積達38%，同時大幅降低功耗，使得電池充電過程更為高效、安全；以及開發出基於氮化鎵的二次側同步整流器，可以提升伺服器電源供應器之效率，降低能量損耗逾40%。成功大學入選論文則是由電機系教授郭泰豪團隊研發創新升壓調變技術應用於高音質、高輸出功率的D類音頻放大器，兼具節能及降低電磁干擾的功效，可應用在高階手機、尖端AI系統等。

台積電類比訊號暨射頻設計方案處採用符合UCIe標準的3奈米小晶片，透過矽橋並排連接，具有匹配延遲架構，可適用於動態時脈門控達到低功耗，並可應用於先進封裝技術，全面提升小晶片間傳輸效率，推升先進封裝後晶片效能。聯發科多媒體部門也推出基於3奈米製程的微型自動編碼器，應用逐行深度優先排程技術逾邊緣裝置圖像生成式 AI。計算與人工智能技術群設計出結合矽數據與AI機器學習校準的晶上功率感測技術，可應用於手機多核心處理器的實時功耗優化系統，進一步提升運算能控。在類比電路設計，聯發科技推出最新一代4奈米矽認證的212.5Gb/s SerDes矽智財，可應用於高階AI伺服器晶片的傳輸介面。

此外，台積電和清華大學電機系教授張孟凡團隊共同合作發表的一篇論文，則是應用於AI邊緣裝置的16奈米216Kb支援微縮格式增益單元記憶體內運算聚集具有188.4 TOPS/W和133.5 TFLOPS/W，此為首個支援微縮格式（MX）乘加運算的Gain-cell記憶體內運算架構，此架構亦支援8位元整數輸入及權重、128累加、全精度23位元整數輸出，以及BF16浮點數輸入及權重、64累加、全精度FP32輸出乘加運算，在延遲及能源消耗表現更勝於所有先前的運算架構。