(記者蔡鳳敏／雲林報導）因應半導體、AI人工智慧與智慧電動車產業趨勢與技術演進，這些領域儼然已成為全球科技競爭的新高地、未來產業的新賽道、經濟發展的新引擎，不只具發展潛力，且應用前景廣闊，更是成為每個國家重要的戰略行業。其實雲科大電子系於半導體與AI人工智慧研究領域已默默耕耘許久，伴隨著近幾年電動車產業興起，進而投入智慧電動車領域的研究，由副校長許良輝帶領各團隊舉辦研發成果發表會。
展出內容包含由蘇慶龍副教授研究團隊研究的「智慧電動概念車-雲科一號」，該作品為自駕車終極版本(L5)之車室空間功能規劃與汽車在生活中角色變化之想像，無方向盤及駕駛座，主打全自駕，特色是與目前市面上自動輔助駕駛系統相較，其採用全車自動駕駛技術，沒有駕駛座，人員乘車方向也因此可與既有車輛不同，智慧座艙則強調人機互動與信息整合並且能在車內直接進行視訊會議，配備多屏顯示、語音助手及情境感知系統，實現自駕車最後已經不是單純的交通工具之概念。然而蘇慶龍
副教授研究團隊還有另一項作品為「2D/3D 360°環景與透明底盤系統」，該系統設計是提升駕駛安全性與便利性的先進技術。2D/3D 360°環景系統通過車輛周圍4個攝影機的即時影像拼接，生成完整的2D/3D環視圖，幫助駕駛者清楚掌握車輛周圍情況，特別是在停車、狹窄道路行駛或低速操控時，顯著減少視覺盲區與碰撞風險。透明底盤系統則是讓駕駛者能直觀了解路面狀況，例如坑洞、障礙物或複雜地形，尤其適合越野駕駛與高精度停車需求。這些技術增強了駕駛體驗與行車安全，具有高度實用性，並為智慧車輛提供了更強的競爭力。
許智傑特聘教授研究團隊基於半導體產業所需半導體製程存儲技術，進而開發「以熱氧化法開發具有多位元數據儲存特性之氧化鎳電阻式記憶體」，主要因應人工智慧的快速發展推動了對大規模資料處理和儲存的龐大需求，亟需新的儲存技術來滿足這些需求，電阻式隨機存取記憶體由於其低功耗、高密度而成為具未來前景的技術。此項作品展示了使用熱氧化法製備的氧化鎳電阻式記憶體，熱氧化具有成本低、產量高等優勢，能夠在大面積基底上均勻製備高品質金屬氧化物薄膜。製備的元件表現出四種電阻狀態，這種特性可以在不減小物理尺寸的情況下在單一儲存單元中儲存多位數據，大大提高了RRAM的儲存密度潛力。
陳錫釗特聘教授研究團隊將AI人工智慧技術結合健康與醫療發明「Sin-Net 人工智慧視網膜血管影像重建方法」，係有關深度學習之架構，其主要係將輸入的視網膜影像透過模型自動分割成視網膜之血管影像，且該架構在訓練時，該特色主要能幫助醫師先期判讀視網膜血管病變利器；再來則適用於較小的資料，所需要花費的時間較少，且在Windows 10執行此程序之預測時間只需2.6秒，即可達到96%之準確率和特異性也達到97%；與以往的U-Net不同，此架構特色方面以三角波的形狀所設計而成，雖然目前已有許多架構，不過在訓練上都需要耗上大量的時間，此架構較為輕量化，總訓練時間僅需6至7小時。此項發明已提出中華民國專利申請，亦於2023韓國首爾國際發明展榮獲金牌獎；於政大大學報報導中亦有詳細介紹。
電子系除上述四項研發成果之外，在成果發表會中亦發表數項前瞻研究成果，如賴志賢教授研發團隊研發之「以二硫化鉬修飾之染料敏化太陽能電池」、「以黑磷烯修飾氧化鋅薄膜之氫離子感測器」；郭柏佑教授研發團隊研發之「一個使用單輸入電容之低功耗全差動逐次逼近式類比數位轉換器設計與實現」；林士弘教授及廖哲浩助理教授研究團隊研發之「射頻濺鍍與熱擴散法製備遠紫外光感測器以感知滅菌光源及人體防護」；黃建盛助理教授及楊智強專案助理教授研究團隊研發之「水熱法製備二氧化鈦奈米結構於環境酸鹼感測技術之應用」。
王斯弘助理教授研發團隊研發之「手機即時AI辨識應用於機車定檢稽查系統」等，電子系在技術研發與實務落實都有極好的表現，除對台灣電子產業發展極具貢獻外，也在諸多國際創新發明大展上屢獲佳績。由以上豐碩研發成果，顯示雲科大電子系之優良學風與教師積極投入教學研究，落實理論與實務並重之教學理念，積極推動產學合作與縮短學用落差，訓練學生畢業即就業，畢業後馬上可為業界所用，訓練學生真正成為符合國家社會與產業發展所需之科技專業人才。（圖／記者蔡鳳敏攝）
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