國立成功大學於 11 月 5 日舉辦 95 週年校慶「成功論壇」，首度跨越電機、材料、機械與系統工程等四大系所聯合辦理。會中邀請旺宏電子、智勝科技、新代科技等產業界領袖，針對少子化趨勢下的台灣高科技與智慧製造產業人才發展策略展開深度對談。
跨系所產學對談 聚焦少子化與 AI 時代人才轉型
成大校長沈孟儒在致詞時指出，少子化浪潮正使台灣面臨嚴峻的大學與產業人才缺口，高等教育必須積極鏈結國際生態系與產業界。旺宏電子創辦人吳敏求分享早期引進矽谷人才到企業推動「自研自培」的經驗，主張人才培育應超越短期需求並長期佈局，轉向跨領域整合以建立持續循環的人力供應鏈。
智勝科技董事長楊偉文則從小尺寸半導體材料的角度切入，強調材料奠定技術極限，而設備決定產業上限。他指出，面對人工智慧（AI）快速發展，雖然演算法可以快速給出分析答案，但無法承擔最終的決策責任，因此未來的製造業人才必須具備獨立思考、主動提問與解決實務問題的能力。
智慧製造與控制技術 驅動工具機產能再升級
新代科技創辦人暨董事長蔡尤鏗從伺服系統與工具機控制器的研發經驗出發，解析企業導入 AI 與智慧製造時的人才需求變化。他認為，未來的工程師不能僅是操作軟體工具，更須具備扎實的機電專業，能針對 AI 輸出的資訊進行嚴謹的驗證與判斷，並提出結合專業、AI 協作與跨域溝通的三大能力。
史丹福學術基金會董事長黃志遠補充說明，當 AI 能夠協助連結龐大的數據與資料點時，人腦的競爭力關鍵在於判斷「哪些連結具有價值」。未來的高科技工廠轉型需要能夠融合多元技術、兼具判斷力與創造力的跨領域人才。
產業意義
在少子化衝擊與產能升級的雙重壓力下，台灣自動化與精密機械產業正面臨跨領域人才短缺的挑戰。新代科技與智勝科技等製造業龍頭點出「AI 輔助但不代勞」的趨勢，意味著台灣製造業在邁向數位轉型時，具備機電整合與軟體應用能力的複合型人才將是提升供應鏈韌性的關鍵。現場專家普遍認為，工廠生產端不能再依賴經驗式的傳統傳承，而是需要懂得結合機器視覺、智慧控制器與 AI 演算法的新型態工程師，以維持台灣工具機與半導體供應鏈在全球市場的技術競爭力。
技術解析
論壇中提及的自動化與智慧製造技術，是現代智慧工廠營運的核心驅動力：
- 工具機控制器（CNC Controller）：被譽為精密加工設備的大腦，負責接收電腦輔助製造軟體所傳遞的指令，精準控制機台各軸向的移動路徑、進給速度與切削參數，確保金屬或零組件加工達到微米級的精度。
- 伺服系統（Servo System）：由伺服馬達與驅動器組成，是自動化設備執行精密動作的肌肉。透過閉迴路控制機制，伺服系統能即時修正位置誤差，將控制器的電子指令轉化為高精度且高響應的實體位移與轉速。
- 化學機械研磨（Chemical Mechanical Planarization, CMP）：半導體晶圓製造過程中不可或缺的平坦化技術，結合化學腐蝕液與機械研磨顆粒，將晶圓表面過多的材料均勻去除，達到奈米級的極緻平整度。
- AI 智慧製造（AI-driven Smart Manufacturing）：將安裝於生產線與機器上的感測器數據（如振動、溫度、電流）透過 AI 演算法進行即時分析，實現設備預知維護、最佳化切削參數與產品品質預測，有效降低非預期停機時間並提升產品良率。
常見問題
面對 AI 浪潮，智慧製造產業需要何種核心人才？
產業領袖指出，未來人才除了掌握機電專業知識外，更須具備判斷與驗證 AI 產出內容的能力，並能進行跨領域協作以解決實際製造現場問題。
工具機控制器與伺服系統在自動化生產中扮演什麼角色？
工具機控制器是機台發送指令的大腦，而伺服系統則是執行動作的肌肉，兩者結合能實現高精度的運動控制與自動化加工。
半導體化學機械研磨（CMP）技術對製造業有何重要性？
CMP 是半導體晶圓製造中實現奈米級平整度的關鍵工藝，透過化學與機械力相結合，奠定了高階晶片產能與良率的極限。