蘇建維 經理
蘇建維 經理
工業技術研究院電子與光電系統研究所
創新菁英－青年組
研發記憶體運算技術 推動AI硬體創新
憑藉著對技術的好奇心，以及解決問題的熱忱，工研院電子與光電系統研究所蘇建維經理，即使 遇到難題也能勇往直前。進入工研院不到10年的時間，他便成功開發高性能、低功耗的記憶體內 運算晶片，並運用於AI加速器等領域，進而帶動臺灣記憶體產業升級。
蘇建維在碩士班求學期間，便開始接觸記憶體電路相關研究，當時主要聚焦於傳統記憶體電路架構的改良。2016年進入工研院後，他發現業界已逐漸展開新型態記憶體技術的探索，特別是在先進製程與異質整合方面，臺灣擁有堅實的技術基礎，讓他對記憶體技術的未來發展，產生了更深厚的興趣與使命感。之後，隨著AI技術的崛起，學界開始探索如何將記憶體與運算單元結合，以突破傳統計算架構的限制，提升計算效能。
當時，蘇建維注意到清華大學張孟凡教授在記憶電路領域具有卓越的研究基礎，並且已經開始投入CIM(記憶體運算)技術的開發。蘇建維也了解到，CIM技術不僅是一個新興研究領域，更有機會成為AI計算加速與嵌入式運算的重要突破點。
對於自己在AI Chiplet、AI on Chip 和非揮發性記憶體電路技術領域取得卓越成果，蘇建維感性地表示，要感謝工研院提供一個鼓勵創新與積極進取的環境，讓他能有更大的發展空間；更感謝許世玄組長對他的研究方向給予極大的支持，促使他決定加入張孟凡教授的實驗室攻讀博士，深入研究CIM技術，並探索如何將其應用於AI加速、邊緣計算與嵌入式系統。
CIM電路成果 發表至ISSCC
然而，剛進入實驗室時，蘇建維坦言：「對於如何真正落實CIM技術仍感到有些迷惘。」在張教授的指導下，他開始系統性地閱讀大量相關文獻，找尋現有技術的瓶頸，並挖掘尚未被突破的領域。同時，他也利用在工研院養成的產業視角，從top-down（系統應用需求）與bottom-up（電路設計實現）雙向思維，一步步確立研究方向，最終成功設計並實作出具創新性的CIM電路。真正讓蘇建維堅定這條路的關鍵時刻，是他第一篇CIM電路研究成果成功發表至ISSCC（國際固態電路研討會）。
ISSCC 被譽為電路界的奧林匹克，當論文被國際電路界頂尖會議接受，象徵技術極具影響力。這次成功讓蘇建維深刻感受到過去的努力並沒有白費，這不僅是對他研究能力的肯定，也進一步強化了蘇建維對CIM技術創新的信心與動力。
隨後，蘇建維開始深入探索CIM技術的更多可能性，包括如何在不同記憶體技術上實現CIM架構、提升效能與運算準確性，以及促使CIM技術真正落地應用於AI晶片與智慧系統之中。面對這些挑戰，他更加確信CIM技術不僅是學術研究的前沿議題，更是推動AI硬體創新的關鍵技術。這條路，也成為蘇建維投入最多心力與熱情的研究方向。
從無到有 突破多項關鍵技術
蘇建維研發CIM的技術從無到有，整體開發過程橫跨多項關鍵階段，包括︰製程技術選擇、記憶體架構確定、運算單元設計、資料排程調整、系統整合、演算法適配，以及應用場景評估。蘇建維帶領工研院團隊從基礎技術開始，依據設計需求選擇最適合的製程與記憶體技術，確保運算單元效能以符合目標工作負載。同時，透過資料流程最佳化（Dataflow Optimization）和記憶體存取排程（Memory Access Scheduling），有效提升運算效率並降低能耗。此外，透過演算法與硬體協同設計（Algorithm-Hardware CoDesign），以確保系統層面的效能發揮至最大，並依應用需求進行精細調整。最終，蘇建維所設計的CIM架構不僅於效能（TOPS/W）、運算密度與延遲（Latency）方面皆表現優異，且符合國際標準，成功與全球頂尖技術接軌。
蘇建維指出，團隊所開發的CIM AI晶片突破多項關鍵技術。自2020年起，團隊更連續每年於IEEE ISSCC發表最新成果，至2025年持續不間斷，展現長期研發實力與國際領導地位。
開發浮點數混合型CIM晶片 靈活支援AI計算需
為了解決類比記憶體電路的製程飄移問題，蘇建維團隊於2022年開發出一款超高準確度的時域CIM晶片，透過創新架構有效提升計算精度，其效能更突破至148.1 TOPS/W（4-bit precision），逼近電路的物理極限，為高可靠性的AI運算提供了解決方案。隨著AI模型日趨複雜，蘇建維更進一步開發支援浮點數混合型CIM架構，使CIM技術不再侷限於定點運算，能更靈活地支援AI計算需求。2023年，團隊發表的浮點數混合型CIM晶片，效能達70.21 TOPS/W（BF16精度），這項技術突破再次引領國際，顯著提升CIM技術在AI運算領域的適用性與競爭力。
與國際競爭對手相比，蘇建維團隊所研發的CIM AI 晶片在效能、運算功耗以及製程整合方面具備關鍵優勢。相較於國外研究仍停留在概念驗證階段，他們自研發初期便與臺灣IC設計公司、AIoT 產業與記憶體製造商密切合作，確保CIM技術符合產業需求，並能夠真正落地應用。
此外，團隊亦針對不同記憶體技術，量身打造對應的CIM架構，支援SRAM-based、RRAMbased 與 MRAM-based記憶體設計，使系統架構更具彈性，可廣泛應用於AI MCU、智慧感測、車用AI加速器等多元場景。這些成果，正是國外許多競爭對手尚未達成的技術突破。
盼攜手夥伴 培育人才永續發展
蘇建維透過學術合作、產業鏈整合及應用落地，積極推動技術商轉與量產，不僅奠定臺灣在CIM 領域上取得領先地位，也促進記憶體產業升級，帶動相關供應鏈發展。對於人才培育方面，他則致力於產學合作計畫、技術傳承、內部培訓實習與Mentorship制度，親自指導實習生與碩博士生，以培養年輕研究人員的技術研發能力與專案執行力，協助他們能快速融入業界並在職涯中發揮實質影響力。
蘇建維表示，「此次榮獲經濟部產業創新獎，對我而言是一個重要的里程碑，更是邁向下一階段的起點。」他期許自己持續推動CIM技術的發展，朝CIM AI技術商業化與量產目標邁進。除了開發新一代記憶體運算架構外，他也將持續培育AI 硬體人才、強化國際合作與提升臺灣在全球的技術影響力。
蘇建維強調：「這不僅關乎個人與團隊的研究方向，更是攸關臺灣在AI硬體與半導體技術領域的全球領先地位。」未來，他希望能與更多夥伴攜手合作，讓CIM技術為產業創造更大價值，並引領技術升級。
得獎感言
誠摯感謝工研院的長官們提名推薦，以及經濟部的肯定與支持。能夠獲得這項榮譽，我深感榮幸。然而，這不僅是個人的成就，更是團隊共同努力的成果，也特別感謝國立清華大學張孟凡教授團隊支持。這份獎項屬於每一位夥伴，感謝大家的專業投入與無私奉獻。
在工研院電光系統所，我們專注於突破下世代記憶體技術、新興記憶體內運算及AI Chiplet 的研發，持續深化核心技術的佈局。我們不僅追求技術創新，更積極與國內外產業夥伴攜手合作，推動技術從實驗室走向量產。面對全球市場的快速變革，我們以實際應用為導向，將技術轉化為產業競爭力，這項榮譽是階段性的肯定，更是激勵我們持續向前的動力，並期許在未來十年內，為臺灣高科技產業奠定穩固的技術基石，開創更廣闊的發展空間。
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- 發布日期：2026/06/12
- 最後更新時間： 2026/06/12
- 點閱次數：35