資策會 MIC 資深分析師 周明德
全球製造業面臨勞動力短缺與效率提升壓力，促使企業加速導入自動化與智慧化技術。隨著AI、工業物聯網與邊緣運算成熟，工廠可即時收集與分析數據，實現預防性維護與流程優化，提升效率與穩定性。各國政府亦將智慧製造列為重點政策，推動企業導入智慧設備與工業通訊技術，加速智慧工廠發展。工控半導體因具備高穩定與抗干擾特性，廣泛應用於工業環境，隨5G等高速聯網技術普及，其市場需求將持續成長。
工控半導體可分為三大類：邏輯控制與訊號處理單元（如MCU與DSP）、工業通訊晶片與感測元件。MCU與DSP為控制系統核心，負責運算與控制；感測元件則將溫度、壓力等物理訊號轉為可處理數據；工業通訊晶片則負責設備間數據交換與同步，確保系統協同運作與流程穩定。
MCU是小型嵌入式計算系統，內建處理器、記憶體與I/O介面，主要負責邏輯控制，廣泛應用於自動化設備與智慧工廠控制系統，是工控設備的核心元件；而DSP則專為即時處理音訊、影像、振動與感測數據所設計，常用於運動控制、品質檢測與預測性維護等場景。隨著智慧製造與AIoT需求持續提升，MCU正朝向高效能與智慧整合發展，32位元產品已成主流，並逐步整合NPU、DSP與通訊協定，強化其在Edge AI與IIoT應用中的角色。未來MCU將轉型為兼具控制、AI推論與訊號處理功能的多合一邊緣運算平台，成為智慧工廠運作的關鍵核心。
MCU產品朝低功耗、強化邊緣運算方向發展
隨著IIoT與工業4.0持續推進，感測元件正朝向高靈敏度、高精確度與低功耗方向發展，並逐步與AI運算晶片整合，實現感測與即時決策功能於同一平台。未來感測器不僅負責收集環境資訊，更能在設備端進行初步分析與處理，強化工業設備的即時反應與智慧化程度。無論是光學感測元件如CMOS影像感測器（CIS）、ToF光感測器，或是非光學感測元件如壓力、加速度與溫濕度感測器，皆正導入AI邊緣運算設計，應用於機器視覺、預測性維護、運動控制與精密檢測等場景，成為智慧工廠實現自主決策與高度自動化的關鍵基礎元件。
感測元件正朝向高靈敏度、高精確度與低功耗方向發展，並與AI運算晶片整合
隨著智慧製造與IIoT持續發展，工業通訊晶片朝向高速化、低功耗與多介面整合方向演進，並強調有線與無線技術互補的發展趨勢。工業通訊晶片需在高溫與電磁干擾等嚴苛環境下穩定運作，並支援Ethernet、RS-485、5G、Wi-Fi等多種通訊介面，以滿足設備間即時協同與資料同步需求。其中，工業Ethernet為目前主流，相關晶片如PHY、Switch與SoC正升級至10Gbps以上速率，並導入TSN技術以強化即時性與同步性；無線通訊則透過Wi-Fi 7與5G等新技術補足有線網路在靈活性與移動性上的不足，提升整體網路覆蓋與彈性應用。未來，通訊功能將與MCU進一步整合，多家業者已推出支援TSN或無線通訊等功能的整合型MCU，簡化系統設計並強化設備聯網能力，成為推動智慧工廠即時互聯與自動化升級的關鍵解決方案。
工業通訊晶片朝向高速化、低功耗、有線與無線互補與多介面整合發展趨勢
展望未來，隨著Edge AI運算與智慧工控應用持續發展，工控半導體產品將朝向高度整合、高運算能力與低功耗架構演進，不僅可支援即時資料分析、精準控制與預測性維護等核心功能，更將全面推動製造業邁向數位化、自動化與智慧化的升級轉型，成為智慧製造核心架構的重要基石。
文章出處：資策會產業情報研究所 (MIC)
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