鴻海在SEMICON上海半導體展，宣布投入碳捕捉技術，正與全球碳捕集與封存（CCS）設計的領導者英國Pace等公司合作，開發全球首創的化學注入單元，旨在解決CCS最迫切的挑戰，消除腐蝕性雜質、降低成本並加速全球部署碳捕捉減排技術；另外，鴻海研究院與臺灣大學攜手日本NICT突破星間光通訊領域關鍵技術，解決低軌衛星地面站難以跟進部署數量的困境。記者李琦瑋／台北報導

鴻海在SEMICON上海半導體展，宣布投入碳捕捉技術，正與全球碳捕集與封存（CCS）設計的領導者英國Pace等公司合作，開發全球首創的化學注入單元，旨在解決CCS最迫切的挑戰，消除腐蝕性雜質、降低成本並加速全球部署碳捕捉減排技術；另外，鴻海研究院與臺灣大學攜手日本NICT突破星間光通訊領域關鍵技術，解決低軌衛星地面站難以跟進部署數量的困境。

[caption id="attachment_169715" align="alignnone" width="800"] 鴻海在SEMICON上海半導體展，宣布投入碳捕捉技術，另外，鴻海研究院與台大、NICT突破星間光通訊關鍵技術。（圖／鴻海提供）[/caption]

SEMICON上海半導體展聚焦綠色生產

SEMICON於3月底在上海舉辦中國國際半導體展SEMICON China 2025，其中在「綠色廠務國際創新論壇」上，由綠色廠務委員會主席同時也是鴻海科技集團環保長洪榮聰擔任開幕歡迎致詞。

洪榮聰以「ESG浪潮下的半導體綠色生產變革」為題，分享半導體公司的綠色永續運營，進而共同推動產業的綠色轉型升級機會。

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關於半導體業難以消除的範圍－碳排部分，洪榮聰表示，全球技術領先的半導體廠已經開始在做碳捕捉的研究，這個項目需要跨產業的合作，而半導體產業多年來累積的綠色廠務經驗及技術，最容易跨入這個領域。如半導體業的耐腐蝕材料、特殊氣體反應、真空及高壓容器技術，管路設計經驗等，皆是碳捕捉的重要關鍵環節。

鴻海宣布投入碳捕捉技術

洪榮聰提到，鴻海科技集團結合半導體設備製造及精密加工等技術，服務全球頂尖半導體設備客戶多年，最近更開始入碳捕捉領域。目前全球對碳捕捉的需求每年為80億噸二氧化碳，到2050是許多國家的淨零排目標年，全球需投入15兆美元來做碳捕捉。

洪榮聰表示，碳捕集與封存（Carbon Capture and Storage, CCS）被公認為解決氣候變遷的關鍵技術，在二氧化碳排放進入大氣之前進行捕集並安全儲存於地下，然而，腐蝕問題一直是CCS廣泛應用的主要障礙。

洪榮聰說，鴻海正與英國Pace等公司合作，開發全球首創的化學注入單元，旨在解決CCS最迫切的挑戰，即從捕捉的二氧化碳流中去除關鍵雜質，防止CCS網絡內部發生腐蝕，確保在CCS的第一哩路去除障礙物。

鴻海研究院與台大、日本NICT　突破星間光通訊關鍵技術

全球光學衛星通信應用蓬勃發展，低地球軌道衛星部署數量急劇增加，在傳統衛星網絡中，每顆衛星皆需與地面站直接連接以提供服務，然而低軌衛星的大規模部署使相應地面站建設難以跟進。

鴻海表示，近年來，一種名為星間光通訊（Inter-Satellite Link）的技術，利用了雷射光通訊技術為此提供了解決方案，透過衛星間的光學連接，實現訊息在太空的中繼傳輸並最終抵達地面站，大幅減少地面基礎設施需求並降低建設成本，同時為極地和海洋等偏遠區域提供穩定的高速網路覆蓋。

鴻海研究院半導體所所長暨陽明交大講座教授郭浩中與半導體所博士洪瑜亨、研究員繆文茜、蕭復合及半導體所研究團隊，攜手台大特聘教授林恭如研究團隊及日本情報通信研究機構（NICT）博士程志賢研究團隊開展跨國研究合作，成功開發出埋入式二維中空金字塔光子晶體層結構的面射型雷射（Buried-Photonic-Crystal Surface-Emitting Laser, PhCSEL），實現了940nm波長下僅0.25度發散角的近乎準直光束，提高了輸出功率。

鴻海提到，本項研究在光通訊系統傳輸效率和穩定性方面取得顯著突破，為未來無透鏡高速光通訊技術和衛星通訊應用奠定了基礎，研究成果《Nearly collimated 940-nm buried-photonic-crystal surface-emitting laser for lens-free discrete multitone transmission at 22 Gbit/s over 20 m》已於2025年3月發表在國際頂級期刊Photonics Research。研究團隊未來計劃進一步改善PhCSEL的調變頻寬和光束品質，實現更高速率和更遠距離的無透鏡光通訊系統。

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鴻海科技集團旗下的鴻海研究院傳捷報！鴻海研究院半導體研究所攜手AI研究所，結合鴻揚半導體優異的製造能力，成功將AI學習模型與強化學習（Reinforcement Learning）技術結合，大幅加速碳化矽功率半導體的研發進程，並取得顯著成果。此次研究成果發表於國際知名期刊《IEEE Open Journal of Power Electronics (OJPEL)》。鴻海科技集團旗下的鴻海研究院傳捷報！鴻海研究院半導體研究所攜手AI研究所，結合鴻揚半導體優異的製造能力，成功將AI學習模型與強化學習（Reinforcement Learning）技術結合，大幅加速碳化矽功率半導體的研發進程，並取得顯著成果。此次研究成果發表於國際知名期刊《IEEE Open Journal of Power Electronics (OJPEL)》。

[caption id="attachment_149462" align="alignnone" width="1705"] 鴻海研究院利用AI加速開發碳化矽功率元件，加速第三代半導體技術進展。（圖／記者李琦瑋 攝）[/caption]

鴻海研究院指出，在此次研究中，鴻海研究院採用強化學習中的策略優化方法，透過策略梯度技術中的Proximal Policy Optimization（PPO）演算法和結合策略與價值函數的Actor-Critic（A2C）架構，探索並優化碳化矽材料的製程參數與元件設計，以提升性能表現。不同於以往傳統由多個參數值來預測結果的手法，而是應用AI進行反向預測。在給訂目標值之後，直接找出對應的設計參數出來，如此一來應用在實務中，可以減少設計人員來回試誤的次數，提升效率。

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鴻海研究院提到，該技術不僅能模擬和調整複雜的製程參數，還能顯著縮短元件開發時間並降低研發成本，為碳化矽技術在功率半導體領域注入新的動力。

鴻海研究院舉例，針對高壓高功率的碳化矽元件保護環研究，研究團隊針對保護環的關鍵參數，進行製程模擬與元件特性模擬，並將結果輸入AI模型，成功建立了保護環的AI模型。

鴻海研究院表示，該模型能根據所需的元件特性進行參數回饋，透過精準的數據分析與預測進一步提升碳化矽元件的性能與製程效率，最後透過實際製程進行驗證。相關研究成果除了可以進行「設計優化」外，未來更可延伸至「製程改良」和「故障診斷」，擴大應用範圍。

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