人工智能引入被行業(yè)認(rèn)可 或加速顯示屏技術(shù)更替

　　從蘋果引入LTPS技術(shù)到手機顯示屏領(lǐng)域后，顯示屏的技術(shù)完善與品質(zhì)管控就漸漸超出了傳統(tǒng)工程師的業(yè)務(wù)能力，仿佛一夜之間顯示屏的物理指標(biāo)公差變化，再也很難用一個固定的實體檢測數(shù)據(jù)來管控。

　　也是從行業(yè)重新認(rèn)識LTPS技術(shù)開始，顯示屏的工藝管控，也從簡單的PCB式結(jié)果檢測管控，重新回到了半導(dǎo)體工的前置物理尺寸管控。針對后期的顯示效果檢測與管控，面板廠除了像半導(dǎo)體行業(yè)一樣，任憑運氣吃飯外，蘋果引入的畫質(zhì)校正與畫面重寫技術(shù)也陸續(xù)被行業(yè)所借鑒，并成為面板廠搶救顯示效果良率的重要武器。

　　事實上，不僅是在LTPS技術(shù)上，蘋果所倚重的畫質(zhì)校正與畫面重寫技術(shù)很快得到了行業(yè)的認(rèn)可，紛紛被驅(qū)動IC廠和檢測設(shè)備廠學(xué)習(xí)、優(yōu)化，納入到自己的產(chǎn)品里面，給面板行業(yè)控制品質(zhì)、提升良率、改進(jìn)工藝帶來了極大的方便，而且在OLED的顯示校正與補償技術(shù)應(yīng)用上，更是功不可沒。

　　相對傳統(tǒng)的ITO技術(shù)、a-Si技術(shù)，LTPS技術(shù)更接近真正的現(xiàn)代半導(dǎo)體制程，而OLED顯示技術(shù)，則可以完全納入現(xiàn)代半導(dǎo)體范疇內(nèi)，因為這些技術(shù)的核心理論，都是離子摻雜技術(shù)中的動態(tài)離子濃度控制與遷移控制，比經(jīng)典的靜態(tài)離子摻雜濃度控制難度呈幾何級提升。這也充分說明了，為什么行業(yè)在生產(chǎn)LTPS和OLED產(chǎn)品時，良率一直是困擾行業(yè)最大的難題。

　　蘋果的畫質(zhì)校正與畫面重寫技術(shù)，不但為顯示行業(yè)打開了另一扇借鑒半導(dǎo)體工藝的大門，把原來行業(yè)難以馴服的隨機物理參數(shù)變化，通過檢測、校正、重寫給統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化，挽救了至少二到三成的行業(yè)良率，而且也讓產(chǎn)線工程師擺脫了無休止的“天天算命”工作，不用再去克意大量去做前置物理參數(shù)與后期檢測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與比對工作，而是把這一切完全交給檢測設(shè)備去完成。

　　而且隨著驅(qū)動軟件與檢測設(shè)備的檢測、校正、補償、回饋控制軟件的人工智能化介入越來越深，面板生產(chǎn)線上的大量工作都將實現(xiàn)全自動化，人工智能所生成的數(shù)據(jù)庫模型，將替代掉多數(shù)產(chǎn)線工程師，成為面板產(chǎn)線及模組加工工廠的技術(shù)與品質(zhì)管控實際執(zhí)行單元。

　　從某種意義上來說，軟件將抹平太多數(shù)顯示企業(yè)生產(chǎn)工藝的技術(shù)障礙，市場競爭的本質(zhì)將會快速回歸到資本投入與硬件研發(fā)上來，核心技術(shù)理論的突破與技術(shù)量產(chǎn)化的突破，將重回產(chǎn)業(yè)進(jìn)步的核心。這也意味著行業(yè)的工程師紅利所引導(dǎo)的開環(huán)半自動化產(chǎn)業(yè)升級，會取代當(dāng)年的熟手員工紅利一樣，未來行業(yè)的人工智能紅利所引導(dǎo)的閉環(huán)全自動化產(chǎn)業(yè)升級，會完全取代掉現(xiàn)在的工程師紅利。

　　是不是發(fā)現(xiàn)這情形跟發(fā)達(dá)國家早前的工業(yè)體系一樣，賺錢的是生產(chǎn)積木的和教人玩積木的人，而搭積木造出不同產(chǎn)品的人，最后還是把十幾、幾十年賺的錢，在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移時一夜之間全虧掉了。造家電的如此，造汽車的如此，造輪船、飛機的也一樣。

　　看起來整個行業(yè)馬上又要回到顯示行業(yè)爆發(fā)初期的九十年代那樣，那個依賴原始理論創(chuàng)新與軟件技術(shù)突破的階段，擁有核心技術(shù)原理突破的設(shè)備廠商和擁有算法與代碼標(biāo)準(zhǔn)的軟件廠商，再次成為主導(dǎo)行業(yè)發(fā)展方向的主要力量。