環旭電子 | 從「經驗」到「精準」：如何用AI智慧演算法，實現高效射頻預測模型

09/11/2025

從「經驗」到「精準」：如何用AI智慧演算法，實現高效射頻預測模型

專案開發細節/數據來自 [Tuning Titans] - Champion of 2024 USI Hackathon

在電子製造產業中，每一個微小的環節都可能決定產品的最終性能與良率。射頻（RF）電路設計的效能，直接決定了無線通訊設備的性能優劣。其中，「阻抗匹配（Impedance Matching）」作為確保訊號完整性與功率傳輸效率的關鍵環節，長期以來都是一項極具挑戰性的任務。這項工作過去高度依賴資深工程師的經驗、耗時的實驗與反覆試錯，不僅成本高昂，更難以確保每次都能達到最佳效果。然而，一項由USI環旭電子團隊開發的創新解決方案，正預示著這一切即將迎來顛覆性的變革。

一組名為「Tuning Titans」的團隊，在2024年的USI內部Hackathon活動中，以其「AI賦能射頻阻抗匹配」解決方案脫穎而出。這項結合人工智慧（AI）與射頻技術的創新，不僅是技術的突破，更展現了USI環旭電子在應對未來製造挑戰上的前瞻思維。

傳統痛點：反覆試錯，成本與效率的巨大黑洞

究竟阻抗匹配為什麼如此重要，又為何如此棘手？傳統的阻抗匹配方法，主要依賴以下三種模式：

仿真工具模擬：工程師利用高頻電路設計軟體（如Ansys HFSS, Keysight ADS）進行電磁場模擬。這種方法計算量大、耗時長，且結果高度依賴於模型的精確度，無法完全反映實際生產中的寄生效應與製程變異。
人工經驗與反覆試錯：在實際電路板（PCB）上，資深射頻工程師利用向量網路分析儀（VNA）量測電路的S參數，並手動調整匹配電路上的電感（Inductor, L）與電容（Capacitor, C）元件值。這個過程通常是迭代式的，極度依賴工程師的直覺與經驗，且容易陷入局部最優解，難以達成全局最佳匹配。
昂貴的專用硬體：某些應用會採用可重構匹配網路（Reconfigurable Matching Network），雖然能實現動態調控，但其硬體成本高昂且複雜，通常只應用於特定高階產品。

簡單來說，阻抗匹配是確保信號在電路元件間有效傳輸的關鍵。如果源端、傳輸線與負載端的阻抗不一致，就會導致信號反射與功率損耗。這不僅會讓信號波形失真、接收信號強度減弱，在無線充電或射頻功率放大器等應用中，更會造成能源浪費與設備過熱。

傳統的解決方法，就像是在一個充滿未知變數的迷宮中摸索。工程師們必須不斷依賴昂貴的電磁仿真工具，並反覆進行實體電路測試與調整。這個過程不僅耗時耗力，準確度也相對較差。根據資料顯示，過去一個專案的調校時間可能需要長達10週。這龐大的時間成本與伴隨而來的物料、人力浪費，往往成為產品開發與上市的巨大負擔。

AI解決方案：從「經驗」到「精準」的質變

環旭電子的Titans團隊，正是針對這些痛點，提出了一套革命性的AI解決方案。他們利用機器學習模型，將阻抗匹配問題轉化為一個可優化的數學模型，並透過「數據驅動」的方式，實現精準、高效的調校。其核心工作流程包括：

數據採集與標註：透過 VNA 實測不同L/C組合下的電路S參數，並將這些參數作為訓練數據集。
模型訓練與擬合：利用數據集對AI模型（如非線性迴歸、神經網路）進行訓練。模型學習輸入（L/C值、頻率）與輸出（反射係數、電壓駐波比）之間的複雜非線性映射關係。
智能預測與優化：當新的電路板或產品設計需要進行阻抗匹配時，使用者僅需提供其目標頻段的S參數檔案。AI模型會根據已訓練好的模型，快速推算並預測出最佳的L/C元件組合。
持續優化：實際量測數據可回傳至系統，作為模型的反饋，實現模型的持續學習與演進，使其準確度隨著時間推移而提升。

這套解決方案的核心，是一個部署在雲端Web應用程式上的AI系統。使用者只需上傳代表電路特性的S2P文件，AI便能根據用戶選擇的電路模型，進行數據分析與計算，並快速給出一個線性或非線性的回歸表達式。這就像是一位全天候在線的「AI顧問」，能立即根據電路數據提供最佳調校建議，從根本上提升了效率與精確度。

實際應用案例與開發成果展示

該解決方案的優勢，在實際開發案中得到了顯著驗證：

時間效率大幅提升：傳統的阻抗匹配調校，一個專案通常需要10週的人工實驗與調整，才能達到目標效能。而藉由這套AI解決方案，調校時間被壓縮至僅僅2週。這8週的時間縮短，對於產品快速上市極度重要，為客戶搶佔市場先機提供了強大助力。
成本效益顯著優化：傳統方法因反覆試錯，產生可觀的隱形成本，包含開發人力費用、軟體授權費、物料浪費以及因良率不佳而產生的返工成AI解決方案能大幅降低這些成本。此外，還能減少因阻抗不匹配所導致的10%產品良率損失，直接為客戶帶來可觀的經濟效益。
技術成果與知識產權保護：這項內部創新不僅僅停留在概念階段，環旭電子已將其技術成果進行內部審核並申請了專利，這顯示了USI將這項技術轉化為核心競爭力與知識產權的決心。

Fig 1. 數據預測模型 – Wi-Fi模組擬合實例

AI無所不在，驅動著產業無限可能

這項AI賦能的解決方案具有極高的通用性，幾乎適用於所有需要調整阻抗匹配或相關性能的專案。舉凡與射頻技術相關的領域，如5G、Wi-Fi、UWB（超寬頻）、汽車電子，甚至是醫療設備等，都能從中受益。它不僅能提升產品的增益、頻寬與雜訊係數等關鍵性能指標，還能有效解決電磁輻射和電磁干擾（EMI/EMC）等問題，確保產品的穩定性與可靠性。

對於環旭電子來說，這項技術的誕生意義非凡。這不僅是一次內部創新的成功實踐，更展現了公司在技術研發上的持續投入與領先能力。這套解決方案的出現，讓環旭電子得以引領技術創新，為客戶創造價值。