新型鐵電存儲器 (New HfO₂ FRAM) - 終端產品替代革命

技術替代總覽

揮發性 RAM 替代

CACHE+ / DRAM+

目標

SRAM, DRAM

優勢

密度提升 10 倍
靜態漏電降低一個數量級
斷電不丟失資料

非揮發性 NVM 替代

eEmbed / 3D Storage

目標

EEPROM, NOR, SLC NAND

優勢

寫入速度快 1,000 倍
高耐用度 (10¹² 次)
低功耗寫入

技術升級

HfO₂ vs PZT

目標

傳統 PZT FeRAM

優勢

無鉛環保材料
微縮至 10nm 以下
CMOS 高兼容性

終端產品應用場景

消費性與行動裝置

智慧型手機取代 LPDDR / eFlash

深度待機仍保留完整系統狀態 (Instant-on)
相機、AI ISP 即時恢復，不需重新載入模型
待機功耗明顯下降

平板 / 輕薄筆電取代 DRAM / SLC NAND

真正「斷電即休眠、上電即工作」
休眠/喚醒時間：秒級 → 毫秒級
電池續航顯著延長

AR / VR / XR 裝置取代 SRAM / DRAM

頭顯取下再戴上仍維持場景狀態
大幅降低發熱與續航壓力

AI 與高效能運算

AI 推論晶片 (Edge AI) 取代 SRAM / DRAM

LLM / Vision 模型斷電不消失
推論延遲降低，減少記憶體能耗

AI 伺服器 / 資料中心取代 DRAM / NVDIMM

伺服器斷電後無需重新載入 TB 級模型
Refresh Power 幾乎歸零 (節能關鍵)
對大型語言模型 (LLM) 具結構性價值

車用與工業系統

車用 ECU / ADAS 取代 EEPROM / NOR

即時紀錄行車、電池與感測資料
高耐寫、高耐溫、抗輻射
符合 ISO 26262 功能安全

工業控制器 / 機器人取代 NOR / eFlash

無需磨損均衡 (Wear leveling)
奈秒級 (ns) 即時資料寫入
長期運作穩定度大幅提升

IoT / 醫療 / 航太

IoT 與穿戴裝置取代 EEPROM / SRAM

支援能量採集 (Energy Harvesting)
斷續供電下仍能保存完整狀態
長時間待機不耗電

醫療植入物取代 EEPROM

抗輻射、抗消毒程序
20 年以上資料保存
即時生命數據記錄 (安全性)

航太國防系統取代 Rad-Flash

抗輻射、抗單粒子翻轉
降低冗餘設計需求，高可靠性

終端產品類型	主要被取代記憶體	為何可被取代 (核心優勢)
智慧手機 / 平板	DRAM / eFlash	低功耗 + 即時恢復
AI 邊緣裝置	SRAM / DRAM	非揮發 + 高速運算
AI 伺服器	DRAM	無刷新、斷電保留模型
車用 ECU	EEPROM / NOR	高耐寫、高耐溫可靠性
工業設備	Flash	即時寫入、長壽命
IoT 感測器	EEPROM	超低功耗 (適合微電池/無電池)
醫療 / 航太	EEPROM / Rad-Flash	抗輻射、資料長效保存

AI 智慧眼鏡：鐵電替代工程分析

針對「具備攝影＋光波導顯示」的可落地設計評估

一、整體判斷總覽

可被取代的不是「大容量 frame buffer」，而是：

高頻「狀態更新型」讀寫 (非串流)
狀態型
低功耗
必須斷電保留

二、模組 × 記憶體 × 鐵電替代比較表

1️⃣ 影像鏈路 (Camera / ISP)

模組	原記憶體	容量範圍	是否可用	原因
Sensor Line Buffer	SRAM	64KB–256KB	❌	極高頻、純揮發
HDR 暫存	SRAM	128KB–512KB	❌	即時影像流水線
ISP Frame Buffer	SRAM/DRAM	1–8MB	❌	頻寬 > 鐵電可承受
ISP 參數表 (LUT)	Flash/EEPROM	128KB–1MB	✅	讀多寫少、需保存 (含多 Profile)

✅ 可替代重點：ISP 參數 / 校正資料

2️⃣ 顯示與光波導系統

模組	原記憶體	容量範圍	是否可用	原因
Display Frame Buffer	SRAM/DRAM	1–4MB	❌	高頻刷新
Overlay / Alpha	SRAM	256KB–1MB	❌	即時合成
Waveguide 校正表	EEPROM	256KB–1MB	✅	關鍵校正 (含雙眼/多區段)
色彩 / 亮度補償	Flash	64KB–256KB	✅	長期可靠性

✅ 光波導校正是鐵電的高價值落點

3️⃣ AI / SoC / NPU 核心

區塊	原記憶體	容量範圍	是否可用	原因
L1/L2 Cache	SRAM	256KB–2MB	⚠️ 部分	適合 L2/Scratchpad (非 L1)
Model Weights	DRAM	8–64MB	❌	容量過大
Feature Map	DRAM	2–16MB	❌	頻寬瓶頸
AI Context	SRAM/Flash	1–8MB (2026+ 預計 8-16MB)	✅	非揮發 + 高頻寫入

✅ AI 上下文是鐵電在穿戴 AI 的核心戰場

4️⃣ 感測器 & 5️⃣ 系統層

模組	原記憶體	容量範圍	是否可用	原因
IMU FIFO	SRAM	8KB–64KB	❌	即時串流
姿態校正	EEPROM	8KB–64KB	✅	高可靠性
Boot Code	NOR Flash	1–4MB	⚠️ 混合	FeRAM (Config) + ROM (Root)
系統設定	EEPROM	64KB–512KB	✅	高耐寫
拍攝 Metadata	SRAM	128KB–1MB	✅	即時寫入

三、鐵電可替代容量總結

類型	容量建議
校正 / 參數資料	256KB–2MB
AI Context / State	1–16MB
系統設定 / Metadata	256KB–2MB
CACHE+（可選）	256KB–1MB

📌 總鐵電容量：2MB ～ 12MB（現階段最合理）

四、為什麼不是「全面取代」

鐵電不是為了取代「頻寬型記憶體」，而是為了取代：

EEPROM
eFlash
NOR Flash
部分 SRAM Cache
所有「狀態型記憶體」

在智慧眼鏡這種極端功耗受限系統中，這正是痛點集中區。

最終工程結論

新型鐵電存儲器在 AI 智慧眼鏡中的角色是：

用 2–12MB 的容量，換掉原本 3–5 種不同記憶體，
並直接決定裝置是否能做到
「即戴即用、不中斷、低功耗、有記憶的 AI」

新型鐵電存儲器
(New FRAM / HfO₂)