Page 108 - 電路板季刊第109期
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106 產業脈動 PCB GPT：PCB專業知識管理平台 從共享到共創
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PCB GPT
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TPCA市場資訊部 彙整
AIϓPCBପุᕐˏᏗ પਗ̹ 統式AI、生成式AI需求及應用現況，根
ఙცӋၾႡʺॴ 據2024年計畫調查，多數PCB企業與台
近 年來，生成式AI（Generative AI, 灣中小企業面臨相似挑戰，若選擇自行
建置AI團隊與設備，將遇到投資成本高
GAI）與工業AI的快速崛起，正
深刻改變全球製造業的發展軌跡。過去 昂、前期效益難以量化、人才不足、應
PCB的成長動能主要來自半導體、消費 用場景不明確與資料品質不足等問題；
電子、車用電子與通訊市場，但自2022 若改採第三方平台方案，雖能減輕部分
年下半年起，全球經濟在高利率與高庫 負擔，卻帶來資安與機密外洩風險，且
存的壓力下陷入停滯，產業發展趨緩。 如何選擇合適的模型與應用也充滿挑
然而自2024年起，隨著AI伺服器需求爆 戰。現階段台灣PCB企業對AI & GAI的理
發，加上衛星通訊與電動車市場擴張， 解仍有深化空間，在實務經驗有限狀況
PCB再次迎來新一波成長曲線。 下，更需要政府政策支持與協會平台推
動。延續2024年的調查結果，2025年在
AI技術的導入正全面重塑PCB產
業，影響涵蓋需求與製造兩大面向：在 經濟部產業發展署支持下，TPCA與資策
會正式啟動「產業資料共享與AI應用發展
需求端，AI伺服器、AI手機、AI PC等新 計畫」，期待透過導入產業型LLM技術之
興應用推升高階PCB（如ABF載板、多 PCB專業知識管理平台(暫稱PCB GPT)，
層板、HDI）的需求，加速產業結構升 整合產業技術知識、專家經驗與市場資
級。在製造端，AI則推動流程智慧化， 訊，協助企業進行人才培訓與應用落地，
涵蓋AOI影像檢測、製程良率預測、參數 為PCB產業建立專業GAI應用基礎。
最佳化、維修知識回溯等功能，使決策
逐步由經驗導向轉為數據驅動，並有助 PCB GPTjPCBਖ਼ุٝᗆ၍
於克服企業在資料整合、人才與算力不 ଣ̨̻
足等挑戰。AI已成為PCB產業的「雙引 在計畫討論初期，團隊將PCB GPT
擎」：一方面驅動市場需求，另一方面 的目標明確設定為：加速產業知識活化、
推動製程與管理升級，產業唯有積極擁 降低專業人才培育成本、縮小資深與資淺
抱轉型，方能維持全球競爭力。 員工間的知識落差，並減少海外溝通障
ପ֜ᙳ˓ ॷɪሔжՑ࣐ஙྼЪ 礙。為打造此平台，協會在前期透過實地
訪廠蒐集企業需求與建議，從表1的訪廠
TPCA於2024年與資策會進行計畫
合作，實地訪廠掌握產業PCB產業在傳 摘要可見，業界普遍對平台充滿期待。平
台初步規劃具備多語言支援（中、英、
