富士公司（FUJI Corporation）AI 伺服器安裝技術

富士公司（FUJI Corporation）於 7 月 30 日宣布，其 NXTR 和 AIMEXR 平台現已能透過標準表面貼裝技術，將尺寸為 200×200 公釐、重量達 2.0 公斤的電子元件安裝至印刷電路板上。業界目前尚無其他生產設備能達成此項能力。 這項成就之所以重要，是因為 AI 伺服器的需求正將元件尺寸推向遠超現有自動化生產線設計處理能力的範圍。GPU 模組、高頻寬記憶體堆疊以及共封裝光學組件，隨著每一代產品的更新，其體積與重量都在不斷增加。迄今為止，其中最重的元件仍必須依靠人工進行放置。 富士（FUJI）成功將這最後一道手動工序實現了自動化。

該公司將這項能力稱為「実装限界ZERO」，意即「零裝配極限」。這項品牌定位雖充滿抱負，但其工程技術卻扎實可靠。2公斤的元件重量約等於一瓶滿水的瓶子。 要拾取該元件、使其以亞毫米級公差對準電路板，並在放置過程中避免損壞元件或電路板，需具備力控制、振動阻尼及視覺引導定位等能力——而標準的拾放頭從未被設計來提供這些功能。 富士（FUJI）的解決方案將這三項技術整合至其現有平台架構中，這意味著已擁有 NXTR 機台的工廠，無需更換生產線，僅需進行升級即可。

為何 AI 伺服器突破了舊有極限

傳統伺服器主機板使用的元件重量以克為單位，而非公斤。標準 CPU 封裝重量為 50 至 100 克。記憶體 DIMM 的重量更輕。即使是大型 FPGA 模組，重量也極少超過 200 克。 表面貼裝機正是針對此重量級別所設計。其真空吸嘴、放置頭和輸送系統，皆假設元件輕巧到足以透過吸力固定，並由高速線性馬達定位。

AI 伺服器改變了遊戲規則。NVIDIA 最新的 GPU 模組在物理尺寸上比前幾代更大，因為它們將更多的矽晶片、更多記憶體以及更強大的供電系統整合到單一封裝中。B200 及其後繼模組已接近現有安裝設備的尺寸極限。 HBM 堆疊結構能提供大型語言模型所需的記憶體頻寬，隨著製造商增加層數，其高度與重量也隨之增加。共封裝光學元件則以光學互連取代電氣互連，以提升機架間的頻寬，這類大型且笨重的元件也必須精準定位。

這導致了生產瓶頸。自動化生產線能以高速安裝 AI 伺服器 90% 的元件。其餘 10% 的元件——即最大且最重的模組——則必須由人工操作員使用手動對準工具進行安裝。這一步人工操作不僅限制了產能，還引入了變異性，並帶來品質控制的挑戰。 人工以手動方式安裝一個重達 2 公斤的模組，無法達到與機器相同的定位精度。當每個模組成本高達數千美元時，因對位不準確而造成的良率損失不僅可量化，更將造成高昂的代價。

工程解決方案

富士（FUJI）的解決方案是對其 NXTR 平台的貼裝頭進行改良，使其能夠處理 AI 伺服器元件的重量與尺寸，同時不犧牲電路板其他部分所需的速度與精度。該公司雖未公開此次改良的完整技術細節，但新聞稿中指出三項關鍵能力。 首先，該頭部能在從供料器高速輸送至電路板過程中，穩固地夾持並固定 2 公斤的元件。其次，視覺系統能將 200×200 公釐的元件對準至可靠焊點所需的貼裝公差範圍內。第三，力控制系統可設定

元件能平穩降落，且不會產生可能導致焊膏龜裂或損壞電路板表層的衝擊。

這項技術能運行於現有的 NXTR 和 AIMEXR 平台上，在商業層面上具有重要意義。富士在全球工廠中已安裝了數千台設備。 客戶無需購買新生產線，只需升級現有的噴頭與軟體。這將採用門檻從資本支出決策降低至營運支出決策。升級成本僅為新機的一小部分，且能立即帶來生產效益。

富士在機器人生態系統中的定位

富士公司通常不會出現在機器人相關報導中，因為其設備外觀並不似機器人，反而像大型工業印表機。但從功能層面來看，它們無疑是機器人。 它們透過機器視覺感知元件；利用軟體演算法做出定位決策；並以亞毫米級精度高速執行物理動作；還能連續數小時自主運作，無需人工干預。富士 NXTR 與類人型機器人的唯一差異僅在於外形設計，其智慧、感知與驅動能力均不相上下。

該公司於 1959 年在愛知縣知立市成立。過去六十年來，一直致力於為電子產業製造精密貼片機器人。其機器人組裝著全球每支智慧型手機、筆記型電腦、伺服器以及汽車電子模組內的電路板。 該公司雖未在英文公開文件中按產品線列出營收明細，但在表面貼裝技術領域的市場地位，與 ASM Pacific 及 Yamaha Motor 的機器人事業部並列全球前三。

技術

挑戰

將一個 2 公斤的元件放置在電路板上，並非單純靠打造更強壯的機械臂就能解決。真正的挑戰在於負載下的精準度。表面貼裝機必須將元件定位在距離目標位置 50 微米以內的範圍內。對於輕量元件而言，這相當簡單。 機台的致動器能夠平穩地加速與減速，且不會因元件的慣性而影響放置精度。 當元件重量達到 2 公斤時，其質量便成為關鍵因素。要讓以放置速度移動的 2 公斤物體在 50 微米範圍內停下，必須採用能同時考量元件與電路板動量、振動阻尼及熱膨脹的力控制演算法。

富士（FUJI）的解決方案結合了三項技術。首先，採用整合式力感測器的新型頭部設計，可即時測量實際放置力並據此調整下降速度。 其次，視覺系統會在元件移動過程中從多角度拍攝影像，並計算其精確質心位置，藉此補償重量分布的不對稱性。第三，電路板支撐系統會在精確的貼裝點從下方加固 PCB，防止電路板因元件重量而彎曲，進而導致相鄰元件位移。

這三項系統的結合，正是富士（FUJI）所稱的「零裝配限制」（Zero Mounting Limits）。雖然名稱帶有行銷意味，但其能力卻是真實存在的。 目前市面上沒有其他量產的表面貼裝機（SMT）能夠以 AI 伺服器電路板所需的精度，放置重量超過 500 克的元件。根據追蹤 SMT 設備領域的產業分析師指出，從 500 克到 2 公斤之間的差距，相當於約 18 個月的工程研發工作。

競爭對手的回應

ASM Pacific Technology，作為富士在高端市場的主要競爭對手

SMT 部門尚未宣布具備可比性的能力。同樣在中端市場競爭的 Yamaha Motor 機器人部門也尚未宣布。這兩家公司預計將在 12 至 18 個月內做出回應。SMT 設備市場規模較小，僅需贏得單一客戶，便足以使市場佔有率產生數個百分點的變化。 富士（FUJI）的先發優勢窗口雖狹窄，但極具價值。

市場機會

AI 伺服器的產量正以每年約 40% 的速度增長。每家主要雲端公司都在建設或擴建資料中心。每個資料中心都需要伺服器。每台伺服器都需要裝載元件的電路板。AI 伺服器組裝設備的總可觸及市場（TAM）擴張速度，已超越電子製造設備產業的任何其他細分市場。

富士（FUJI）在重型元件處理方面的能力，使其能夠掌握該組裝流程中最具價值的環節。輕型元件已趨於商品化，任何性能合格的SMT機台都能放置電阻或電容器；而重型元件則具有差異化優勢。目前僅有富士能自動放置重達2公斤的模組。這種獨家優勢不會永遠持續。 競爭對手終將開發出類似的能力。但在年成長率達 40% 的市場中，先發優勢極為可觀。每季的獨家優勢都能直接轉化為市場佔有率，而一旦失去，便難以奪回。

更廣泛的趨勢

富士的公告只是更大趨勢中的一個數據點。人工智慧熱潮正將傳統製造設備公司帶入新的角色。 那些曾為智慧型手機時代製造機台的企業，正為人工智慧時代進行轉型。零組件變得更大、更重、更昂貴；公差要求更為嚴格；產量雖較低，但單件價值卻更高。整個

電子產品製造的經濟模式正從大產量、低價值的消費性電子產品，轉向小產量、高價值的人工智慧基礎設施。

對機器人製造商而言，這項轉變正是商機所在。人工智慧伺服器所需的每一項新功能，都是機器人必須具備的能力。更重的組件需要更強壯的機器人；更大的電路板則需要工作半徑更廣的機器人。 更嚴格的公差則需要具備更佳視覺與力控能力的機器人。人工智慧的蓬勃發展不僅在抽象層面上創造了對機器人的需求，更催生了對特定新功能的需求，這些需求正不斷拓展製造機器人的能力邊界。富士（FUJI）的「零安裝限制」（Zero Mounting Limits）正是對其中一項需求的回應，未來還將有更多解決方案接踵而至。

該公司的時機選擇並非偶然。就在 NVIDIA、AMD 以及客製化晶片製造商向超大規模資料中心出貨有史以來最大型加速器模組之際，FUJI 也同步宣布了這項技術。每代產品中需要安裝的元件重量都在增加。去年最重的模組重達 800 克。 今年的模組重達 1.4 公斤，明年的重量將逼近 2 公斤。富士選擇在需求曲線前端就建構這項能力，而非落後於需求。對於一家擁有 65 年歷史的公司而言，這實屬罕見。這顯示，人工智慧基礎設施的擴建正改變著即使是最保守的日本製造商的創新步調。

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