人工智慧物聯網(AIoT)的時代，高度整合的智能終端晶片可承擔部分的推論工作，大量布建終端晶片在各種環境中長時間運行，產生能量擷取 (Energy Harvesting) 的需求。本文從基本的壓電結構、晶圓廠的新元件研發到量產的設計流程以及實際上市的商品案例，說明運用雲端的超級運算能力來模擬MEMS設計，能數位化地充分驗證原型，確保投片時達到元件的最佳化以及高良率，並說明封裝協同設計對設計決策的重要性。
一、前言
人工智慧物聯網(AIoT)的時代，物聯網終端晶片的特色有二，其一是AI的推論工作已經部分從雲端轉移到終端，其二是布建大量的終端晶片需要低成本高整合度的晶片包含感測器、制動器、類比、混合訊號、數位系統以及射頻收發器。因此，低功耗搭配低成本、高製程容忍度的能量擷取(Energy Harvesting)的設計特別重要，局部MEMS結構以及單一元件模擬設計方式已經不敷使用。
為了使從業人員專注在特殊應用以及產品設計，本文將提供參考設計平台，以量產成功的案例說明，利用雲端運算平台進行元件陣列以及製程容忍度模擬，依此做適當的決策，設計出低成本高良率的能量擷取裝置設計，形成公司獨特的競爭力。
二、研究動機
AIoT 時代，大量布建的智能終端晶片需要低成本高度整合包含感測器、制動器、類比、混合訊號、數位系統以及射頻收發器，如圖(1)[1]。大多數智能終端晶片的主要能源是電池。因此，電池壽命已成為終端晶片長效運行的主要問題。例如，在醫療保健領域，絕不樂見任何的數據中斷，尤其是在監測生命徵候時。此外，充電與更換電池的不便，促使業界找到更好延長終端晶片使用壽命的解決方案。最後，電池處理和回收更對環境造成巨大的影響。
﹝圖1﹞AIoT 終端晶片的結構
最常見的小規模能量擷取機制是太陽能、電磁輻射、環境機械能、人體熱能、人體機械能。其中，人體機械能和環境機械能被廣泛利用。機械能在日常生活中來源豐富，自然界中的每一個運動都可能是動力的潛在來源。
壓電效應(Piezoelectricity)可利用作為機電能量的交換，將機械位移與電子能量相互交換，壓電結構被廣泛用作控制或調節裝置。在單晶（一層PZT材料）和雙晶（兩層PZT）配置中存在的壓電彎曲器通常安裝在被動彎曲層上。被動彎曲層用於將縱向應變轉換為彎曲撓度。兩個壓電元件粘合在一起的壓電彎曲器可以在驅動元件被產生收縮或膨脹運動。這些致動器使用橫向壓電效應並在一個方向上產生運動。收縮和膨脹壓電執行器的位移很小，但產生的力很大。當收縮致動器安裝到底座或基板上時，就會產生彎曲致動。在彎曲致動器中，施加的電壓會導致一個壓電元件膨脹，而另一個則收縮。結果會具有相對較大位移但產生的力很小的彎曲運動。逆壓電效應即是將電能轉換成機械能。反之，在壓電材料上施加壓縮力，壓電材料會產生電能，由機械能轉換成電能的現象，稱之為正壓電效應。
三、壓電元件的模擬
為了開發適合量產並大量布建的能量擷取元件，我們必須處理多個設計變量以最佳化設計的性能。輸入是設計變量； 輸出是關鍵績效指標 (KPI)。為了能夠進行大量參數化快速掃描以找到最佳方案，我們導入OnScale設計平台[2]，使用雲端強大的運算資源平行處理完成設計任務。
OnScale的前身在1990年代即以PZFlex solver著稱，專注在壓電元件以及聲波元件的模擬設計，如圖(2)。OnScale公司成立於2017 年，獲得挹注來自兩大創投包含老字號的英代爾資本(Intel Capital) 以及 Google所成立專注於投資早期階段人工智慧新創公司的Gradient Ventures創投。
﹝圖2﹞OnScale 公司的進程
MEMS業者如今正致力於模擬數以百萬計有潛力的元件設計，以減少實體原型製作的反覆迭代，最終降低成本、風險以及縮短上市時程。OnScale就是其中之一。
OnScale已將先進的多物理場求解器與近乎無限的雲端超級運算能力相結合，使得業界可以使用雲端中的超級電腦，對其MEMS元件展開先進的多物理場分析。
圖(3)展示的雙壓電晶片示例具有兩片相同的壓電材料，彼此堆疊在一起。模型的一側是完全固定的，模型的另一側作為懸臂梁可以自由振動。連接電壓源到模型頂面和底面的兩個電極，假設厚度和影響可以忽略不計，這種佈置在雙壓電晶片中引起彎曲振動，所有電極都覆蓋了模型的整個長度。
﹝圖3﹞雙電極晶片模型
該模型允許調整以下設計變量以控制壓電層的尺寸（層1和2是相同的材料）：
﹝表1﹞雙電極的基本控制變量
從模型可期望的資料輸出為：
驅動輸入信號
電極上的電壓和電荷
模型自由端的位移
現場數據
最大 Y 軸位移 模態振型（諧波分析）
在 0 度和 180 度下繪製輸出信號
模擬結果如圖(4)。
﹝圖4﹞雙電極晶片模擬結果
如預期很快完成模擬，資源統計如表(2)
﹝表2﹞執行模擬的資源統計
四、晶圓廠量產成功的實際案例
壓電式微機械超聲換能器（Piezoelectric-MUT, PMUT）亦可用於能量擷取[3]。PMUT可和傳統的CMOS製程整合在同一晶片上，具有在亞洲蓬勃發展的晶圓代工廠大量生產的潛力，接著說明以 OnScale平台設計出的成功量產案例。
SilTerra是一家位於馬來西亞的晶圓代工廠，率先將壓電MEMS元件與CMOS整合。SilTerra的工程團隊選擇OnScale的雲端模擬平台為其代工廠客戶進行數位化原型開發新的 MEMS/CMOS 元件——在產品開發過程的早期模擬性能、品質和製造良率，以偵查潛在的設計和製造問題並建立客戶對新設計的信心，實現工業4.0的數位雙生(Digital Twin)理念。如圖(5)參見SilTerra的PMUT與CMOS整合結構。圖(6)為實際元件的照片[4]。
﹝圖5﹞SilTerra 的PMUT/CMOS整合結構截面圖
﹝圖6﹞SilTerra的PMUT/CMOS實際元件照片
SilTerra的PMUT/CMOS整合元件特點：
在傳統的CMOS製程上增加9道光罩
AlScN為基礎的PMUT元件
驗證過的CMOS數位和類比電路IP
可客製化的工作頻率
SilTerra的痛點是將新技術和製程能力轉化為上市產品所需的大量時間和成本投資。平均而言，為代工廠客戶將新產品設計投入批量生產需要三到四年的時間，首先必須確保客戶在整個產品開發階段對新的設計充滿信心才可能研發成功，然而在研發早期階段以製程產出的實驗數據是不夠的，不容易建立客戶對新設計的信心。SilTerra 需要一個平台以合理成本且可大量展開的設計模擬快速生成深入且具有決定性的多物理場模擬結果。然而，很難證明在產品開發的早期階段就投資大量的財務支出是合理的。目前其他模擬軟體只能提供基本元件級的多物理場模擬，處理速度和能運用的伺服器資源有限，無法對產品級和時間消耗巨大的複雜系統進行模擬。一個設計實驗產出的周期通常需要 7個月才能將原型交付給客戶——設計需要1個月，晶圓製造需要4個月，介質下測量需要2個月。
SilTerra利用OnScale基於雲端的多物理場模擬平台對整個流程進行「數位原型」，而不是客戶熟知的手動、繁瑣且昂貴的實體原型製程流程。透過使用OnScale模擬，能夠在2-3天內為客戶快速完成PMUT設計。使用OnScale可節省60%的成本、週期和工程開發資源。
OnScale的多物理場模組具有超快速求解器、模擬容量擴展靈活性、批次處理模式功能（同時運行多個模擬的能力）在業內無與倫比。這些功能再加上按使用付費的核心小時(Core Hour)定價模式，幫助SilTerra的周轉時間減少了60%，並在早期研發階段增強了客戶對他們的信心。設計流程如圖(7)，利用Siemens EDA的 L-Edit MEMS進行二維物理布局繪製，再利用MEMSPro將製程參數，例如PVD/CVD沉積、成長、蝕刻…等步驟納入，生成三維的元件結構，如此確保二維物理布局經由製程進行製作時，能生產出預期的三維元件結構。接著利用OnScale的雲端計算能力進行模擬，包含單一元件以及陣列，在研發階段進行實驗設計(DOE)最佳化元件的結構。所得資料可利用MATLAB作後處理。
﹝圖7﹞SilTerra 的PMUT元件設計流程
元件的結構如圖(8)，在L-Edit MEMS 進行物理布局如圖(9)。模擬條件摘要：
可參數化的幾何尺寸
腔體半徑, d
上下電極的厚度, tt & tb
壓電層的厚度, tp
彈性層的厚度, te
對應的電信號輸出：
共振頻率
S 參數
Q 因子
電容值
電阻抗
位移值
模擬分析的KPI為:共振頻率、位移值和電容值。
﹝圖8﹞PMUT元件模擬的結構
﹝圖9﹞利用L-Edit MEMS繪製的元件布局
在模擬與製程中考慮的材料特性變異如下，可以在MEMSPro軟體中輸入並從二維布局生成三維結構，形同製程模擬如圖(10)。
楊式彈性係數
泊松比
密度
相對介電常數
壓電常數
壓電剛性矩陣
﹝圖10﹞以MEMSPro生成三維結構
將三維結構含製程材料特性交給 OnScale使用雲端運算對壓電層的厚度以及彈性層的厚度變化，分別進行1000次的蒙地卡羅模擬，如圖(11)。可以得到各KPI 對兩種厚度變化的敏感度分析，如圖(12)。
﹝圖11﹞蒙地卡羅模擬
﹝圖12﹞PMUT元件KPI的敏感度分析
以40um的PMUT為例，1000次的蒙地卡羅模擬所需的資源總結：
自由度: ~100K
CPU核心數: 2,000
求解時間: 0.8小時
核心小時: 1.5K Core Hours
其他的MEMS模擬軟體需要耗費數周到數月，利用OnScale的雲端平行處理可以在一小時內完成模擬，據此可更動設計或是加緊控制製程變異。接下來擴大到50x50 陣列，如圖(13)。
﹝圖13﹞50x50的PMUT元件陣列
模擬的資源需求總結：
自由度: 280M
電性自由度: 17M
模擬時間: 20個週期，於共振頻率
CPU核心數: 400
求解時間: 5.5小時
核心時間: 2.2K Core Hours
以上的模擬任務在其他的MEMS模擬軟體近乎不可能辦到，而在OnScale可以利用雲端運算做到，使得投片之前能完整評估元件效能和製程容忍度。隨後SilTerra 進行製造，經由量測分布結果如圖(14)。
﹝圖14﹞PMUT元件在晶圓各處的量測結果
對照OnScale的模擬，以40um PMUT為例，與量測差距都在5%以內：
Inner–Bottom: 0.068 pF (-4.2%)
Outer–Bottom: 0.149 pF (2.7%)
接下來是S參數的比較如圖(15)：
S21 共振頻率:
模擬: 21.75 MHz
量測: 22.65 MHz
差距: -4%
﹝圖15﹞S21量測與模擬的比較
綜合以上，OnScale平行運算1000個模型，這使SilTerra 能夠評估各個設計參數如何影響性能並確定最佳的KPI。在系統級的設計，處理超大型模型的能力使 SilTerra 能夠模擬整個陣列。SilTerra 評估了市場上可用的其他工具，確定那些工具只能在合理的時間內模擬系統的一小部分（單個PMUT）。使用OnScale模擬整個系統的能力使SilTerra 獲得有價值的工程洞察，縮短虛擬原型製作時間：由於 OnScale的平行模擬功能，能夠將成本和周期時間減少60%。
五、商品化成功的實際案例
在最後一節，我們以商品化成功的案例說明壓電裝置與封裝的協同設計[1]。封裝是整體能量擷取元件的一部分，必須納入模擬，以如圖(16)的Microgen Systems公司的實際產品為例說明[1]。
﹝圖16﹞Microgen的能量擷取產品
使用MEMSPro將二維物理布局以製程步驟與材料系數生成三維元件結構，如圖(17)。接著進行流體、機械力、電能與壓電材料特性的模擬，如圖(18)。
﹝圖17﹞由二維布局生成的三維元件結構
﹝圖18﹞以三維元件結構進行模擬
透過模擬可以發現壓電裝置擺動會碰觸到封裝，因此決定加上防撞擊的阻擋結構(stopper)，化解潛在的故障問題，如圖(19)，確保量產的產品能成功運作。
﹝圖19﹞模擬之後加上防撞擊結構
六、總結與資源
本文以實例，包含基本的壓電結構、晶圓廠的新元件研發量產以及成功商品化的能量擷取裝置，介紹MEMS的雲端模擬以及全流程設計平台，期待產學業界可充分運用於能量擷取裝置的新結構開發與量產，滿足在AIoT 時代大量布建智能終端晶片所衍生出的能量擷取裝置商機。
為使學界能利用雲端運算平台的力量銜接產業的需求，恩萊特科技於今年贊助總價值超過500萬美元之微機電開發平台（包括MEMSPro及OnScale）予國研院半導體中心[5]，歡迎學界加以利用，敬請產學業各界聯繫交流。
七、參考文獻
[1] 陳昇祐, “Design of Ultra-Smart IoT Edge Devices using TSMC Technologies“, TSMC 2018 China OIP Forum
[2] https://onscale.com/
[3] K. Dogheche, B. Cavallier, P. Delobelle, L. Hirsinger, S. Ballandras, E. Cattan, D. Remiens, M. Marzencki, B. Charlot, S. Basrour, “ Piezoelectric micro-machined ultrasonic transducer (PMUT) for energy harvesting”, Proceedings of the IEEE Ultrasonics Symposium , Oct. 2005, pp 2:939 – 942
[4] “ MEMS Digital Qualification - Predicting Yield During Initial Design”, Siemens EDA, Jun. 2021, https://webinars.sw.siemens.com/mems-digital-qualification-2/join
[5] “恩萊特科技贊助國研院半導體中心微機電軟體之開發平台”, https://www.narlabs.org.tw/xmdoc/cont?xsmsid=0I148622737263495777&sid=0L131559525805743370&r=1469318811
八、作者簡介
陳昇祐
現職:恩萊特科技 Chief Technologist
經歷:
西門子工業軟體資深研發部經理
聯發科集團資深研發部經理
台灣積體電路公司製程整合工程師
學歷:
清華大學科技管理學院碩士
清華大學電機系碩士
研究領域:
晶片設計及設計自動化平台，包含矽光子元件與線路、微機電元件、功率半導體元件以及人工智慧物聯網終端運算晶片。
原文刊登於 微系統暨奈米科技協會會刊 第45期
恩萊特科技股份有限公司
Enlight Technology Co., Ltd.
更多研習資訊：www.enlight-tec.com
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