工研院電光所
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開拓顯示應用新藍海 MicroLED大膽突圍
MiniLED已經成功商品化，代表顯示器的技術進展到新的階段。LED晶片的尺寸縮小，朝著Micrometer的等級前進，而MicroLED仍需要突破巨量轉移等技術瓶頸，盡可能縮短生產時間、提升良率，進一步降低成本並確保產品的品質與使用壽命，同時找到具有發展優勢的應用藍海，就能邁向商品化的目標。由於MicroLED晶片尺寸小，製程設備與技術都需要升級，才能滿足高精度及高均勻度的標準，但是整個生產流程優化的速度不一，導致目前的良率仍不夠高，且檢測耗時又容易產生誤差，導致生產成本居高不下。
應用方面，公共環境及個人應用的顯示器數量不斷增加，因此應用場景從觀看距離及室/內外兩個層面，可以細分出多元的市場，因此MicroLED可以藉由拓展新的市場應用，邁向規模經濟，進而同時透過日漸成熟的技術及規模化商機降低成本，強化普及應用的動能。
技術瓶頸仍待克服
現階段MicroLED仍處於克服技術瓶頸的階段，距離商品化有一段漫漫長路。Trendforce研究經理楊富寶(圖1)指出，MicroLED面臨技術與成本的挑戰，因為晶片尺寸縮小，從製程、巨量轉移等方面，精度的要求更為嚴苛，廠商需要投入更多的資金與時間，更新設備及技術。然而MicroLED整體製程的提升，仰賴每個生產環節升級設備與技術，但是實際上各個生產環節的優化速度不一，例如背板技術符合要求，但是可能晶片良率還不符合標準，因此需要每個生產流程都升級到可以順利生產MicroLED顯示器的程度，才能解決技術瓶頸。
細究MicroLED晶片的生產過程，良率與檢測是兩個重要但不容易克服的挑戰。過去傳統LED晶片的良率很高，但是MicroLED的晶片需要達到較高的均勻度，老舊設備難以達成目標，導致低良率且高成本的現況。此外，LED晶片需要通過光致發光測試(Photoluminescence, PL)及電致發光測試(Electroluminescence, EL)來減少外觀及訊號瑕疵，但是現有的檢測技術測試MicroLED的時候容易產生誤差，而且檢測要花很久的時間，時間成本高，因此品質維護不易。工研院電子與光電系統研究所所長吳志毅(圖2)解釋，技術成熟度與成本高度相關，業界雖然認同MicroLED顯示器的表現明顯優於OLED及LCD，但是成本太高，需要發展更成熟的技術，MicroLED產品的價格才有機會降低，進而邁向普及。
多元應用現商機
優顯科技執行長陳顯德(圖3)說明，生產一個晶圓的成本是固定的，所以縮小晶圓上的LED晶片尺寸，就可以在晶圓上放更多晶片，理論上每個晶片的成本就會降低。但是當LED晶片的尺寸小於100μm，就需要開發新的技術，導致成本增加。因此原有的LED技術可以達到的最小尺寸就是MiniLED，但是MiniLED尺寸小，應用在顯示器產品上時，需要搭配額外的周邊技術，包含製程、驅動等，所以即便占總成本六到七成的晶片成本下降，周邊技術的成本仍需要花費幾年時間，待技術成熟後才有機會降低總成本。
另一方面顯示器的應用仍有多元的發展空間，因此規模經濟是技術能力之外，另一個降低MicroLED成本的角度。顯示器的觀賞距離遠近、戶外大型看板、商場內、會議室、客廳等等，都存在不同的顯示器應用空間，技術應用可能從現有的傳統LED，升級到MiniLED，接下來則會有部分的應用過渡到MicroLED，部分則持續沿用MiniLED技術。例如智慧型手機或手表，使用者的觀看距離近，且產品本身的體積很小，所以一定要採用MicroLED。而大樓外牆的看板不一定需要使用小尺寸的LED晶片，但是注重亮度，才能確保在遠距離且戶外的觀看情境下，清楚顯示內容。
隨著資訊時代來臨，需要傳遞與接受的資訊爆炸性成長，顯示器的數量變多，過去的顯示器應用場景大多粗略分為商用及家用，現在則可以區分得更為細緻，而能找到MicroLED獨具優勢的一片藍海。例如台北地下街的廣告燈箱，可以歸類在室內且近距離觀看的應用場景，如果固定的海報燈箱改成使用MicroLED顯示器，除了畫面變得更精緻、對比更鮮明，還能依照不同時段經過的客群調整廣告內容，就能提高廣告牆面的廣告效益。
車用顯示也是MicroLED的應用機會之一，吳志毅提及，MicroLED顯示器對比度及亮度高，除了適用於大型看板，車用螢幕也能採用，協助駕駛在日光充足的時候，也能清楚看到螢幕內容。同時汽車的成本空間較大，因此有機會成為率先導入MicroLED的應用。工研院也投入研發MicroLED的AR/VR眼鏡等小尺寸、高解析度的應用，用藍光LED轉換出紅、藍、綠三色，試圖找到具有開創性的應用方向。
拓展市場差異化商機
楊富寶分析，從品牌廠的策略與動態，可以推測市場對MicroLED應用的期待。例如三星(Samsung)從電視著手，推出高價的MicroLED電視。接下來可以觀察在大型廠商推出高階產品後，產品的價格下降的時間點，就代表技術有所突破，因而能降低生產成本。不同的區域市場關注的應用也不同，歐美市場較為熱衷AR/VR相關應用，蘋果(Apple)、Google、Facebook等廠商就是其中的重要角色。中國市場則關注電視及手表等產品，積極發展採用新興顯示技術的電視與穿戴裝置。
回顧2021年MiniLED及MicroLED的趨勢，大致可以總結MiniLED進入到新的階段，成功商品化，而MicroLED則較為停滯，需要拓展新的應用藍海，才能增加廠商研發的意願，以及未來走向量產的動能。現階段MicroLED仍有許多技術瓶頸，加上產量少，導致成本高昂，只能用在少數的高階產品中，距離商用化仍有一段漫漫長路。2020~2021年，MicroLED相較MiniLED受惠於疫情帶動的電子設備需求，有意願投入開發MicroLED的廠商受到疫情衝擊，可以投入研發的資源減少，放緩研發MicroLED的腳步，決策也變得較為保守。
吳志毅認為，MiniLED可說是發展MicroLED練功的過程，雖然目前MicroLED因為成本因素，應用集中在高價的大型室內看板，與MiniLED的消費電子應用市場不同，但是技術發展高度相關。一旦顯示器廠商有能力大規模量產MiniLED產品，小尺寸LED晶片的技術成熟，就代表MicroLED的技術也有所突破，因此也可以從MiniLED的發展趨勢觀察MicroLED的技術進展。雖然MiniLED及MicroLED的技術進展關聯緊密，但是應用方面，MiniLED的應用不一定會全面過渡到MicroLED。陳顯德表示，一方面是MiniLED相較MicroLED具有明顯的成本優勢，加上不同的顯示器應用場景，依照觀賞距離、室/內外的差異，可以細分成多元的市場，應用的需求也不同。因此MicroLED需要積極拓展新的應用場域，才有機會在這一波的顯示器技術革新中脫穎而出，成功商品化。
工研院發布新世代MRAM/FRAM技術 推動新興記憶體發展
AI、5G等應用推升資訊量呈現爆炸性的成長，因應如此龐大的資料儲存、傳輸需求，在DRAM、SRAM、快閃記憶體等存在已久的記憶體技術愈顯吃力的情況下，新興記憶體備受關注。為此，工研院近期於IEEE國際電子元件會議(International Electron Devices Meeting, IEDM)上發表新一代 FRAM與MRAM 技術進展，除了引領業者創新研發方向外，也希望能藉此加快新興記憶體發展腳步。
工研院電光系統所所長吳志毅表示，5G與AI時代來臨，且產生的資料量更多、更廣，因此會有更大的儲存需求；而要有更快的運算效率，意味著記憶體的讀取速度也要再加快。因此，5G、AI的出現，驅使記憶體朝更大容量、更快讀取速度發展，也因此，各大記憶體業者開始加快並投入更多資源開發新興記憶體，能突破既有運算限制的下世代記憶體將在未來扮演更重要角色，期能在日後取代目前主流的三大記憶體產品(分別為DRAM、Flash和SRAM)。
工研院電光系統所所長吳志毅。
吳志毅說明，新興的FRAM及MRAM讀寫速度比大家所熟知的快閃記憶體快上百倍、甚至千倍。其中，FRAM的操作功耗極低，適合IoT與可攜式裝置應用，而MRAM速度快、可靠性好，適合需要高性能的場域，像是自駕車，雲端資料中心應用等，兩者都是非揮發性記憶體，均具備低待機功耗、高處理效率的優勢，未來應用發展潛力可期，而工研院也積極研發新一代的FRAM和MRAM技術，加快普及速度。
首先在MRAM技術的開發上，工研院於IEDM上發布自旋軌道轉矩(Spin Orbit Torque, SOT)MRAM相關的最新研成果。相較於台積電、三星等公司即將導入量產的第二代MRAM(STT-MRAM)技術，SOT-MRAM為全球積極研究中的最新第三代技術，以寫入電流不流經元件磁性穿隧層結構的方式運作，避免現有MRAM操作時，讀、寫電流均直接通過元件對元件造成損害的狀況，同時也具備更穩定、更快速存取資料的優勢。目前相關的技術已成功導入工研院自有的試量產晶圓廠，後續商品化的進度可期。
至於在FRAM，其具有所有新興記憶體技術中最低的操作功耗，但現有的FRAM使用鈣鈦礦(Perovskite)晶體作為材料，而鈣鈦礦晶體材料化學成分複雜、製作不易且內含的元素會干擾矽電晶體，因此提高了FRAM元件的尺寸微縮難度與製造成本。
為此，工研院在以「使用應力工程氧化鉿鋯之三維、可微縮、高可靠度鐵電記憶體技術」為題的論文中，成功以半導體製程中易取得的氧化鉿鋯鐵電材料替代現有材料，不但驗證優異的元件可靠度，並將元件由二維平面進一步推展至三維立體結構，展現出應用於28奈米以下嵌入式記憶體之微縮潛力。
另外，工研院也以「亞奈安培操作電流之氧化鉿鋯鐵電穿隧接面於記憶體內運算應用」為題的論文中，使用獨特的量子穿隧效應達到非揮發性儲存的效果，所提出的氧化鉿鋯鐵電穿隧接面可使用比現有記憶體低上一千倍的極低電流運作，並達到50奈秒的快速存取效率與大於一千萬次操作的耐久性，此元件將來可用於實現如人腦中的複雜神經網路，進行正確且有效率的AI運算。