從蘋果引入LTPS技巧得手機顯示屏范疇后，顯示屏的技巧完美與品德管控就逐漸超越了傳統工程師的營業才能，似乎一夜之間顯示屏的物理目標公役變更，再也很難用一個固定的實體檢測數據來管控。

　　也是從行業從新熟悉LTPS技巧開端，顯示屏的工藝管控，也從簡略的PCB式成果檢測管控，從新回到了半導體工的前置物理尺寸管控。針對前期的顯示后果檢測與管控，面板廠除像半導體行業一樣，聽憑命運運限吃飯外，蘋果引入的畫質校訂與畫面重寫技巧也陸續被行業所自創，并成為面板廠挽救顯示后果良率的主要兵器。

　　現實上，不只是在LTPS技巧上，蘋果所倚重的畫質校訂與畫面重寫技巧很快獲得了行業的承認，紛紜被驅動IC廠和檢測裝備廠進修、優化，歸入到本身的產物外面，給面板行業掌握品德、晉升良率、改良工藝帶來了極年夜的便利，并且在OLED的顯示校訂與賠償技巧運用上，更是功弗成沒。

　　絕對傳統的ITO技巧、a-Si技巧，LTPS技巧更接近真實的古代半導體系體例程，而OLED顯示技巧，則可以完整歸入古代半導體領域內，由于這些技巧的焦點實際，都是離子攙雜技巧中的靜態離子濃度掌握與遷徙掌握，比經典的靜態離子攙雜濃度掌握難度呈幾何級晉升。這也充足解釋了，為何行業在臨盆LTPS和OLED產物時，良率一向是困擾行業最年夜的困難。

　　蘋果的畫質校訂與畫面重寫技巧，不只為顯示行業翻開了另外一扇自創半導體工藝的年夜門，把本來行業難以征服的隨機物理參數變更，經由過程檢測、校訂、重寫給同一尺度化，搶救了至多二到三成的行業良率，并且也讓產線工程師解脫了無停止的“每天算命”任務，不消再去銳意年夜量去做前置物理參數與前期檢測數據的統計與比對任務，而是把這一切完整交給檢測裝備去完成。

　　并且跟著驅動軟件與檢測裝備的檢測、校訂、賠償、回饋掌握軟件的人工智能化參與愈來愈深，面板臨盆線上的年夜量任務都將完成全主動化，人工智能所生成的數據庫模子，將替換失落多半產線工程師，成為面板產線及模組加工工場的技巧與品德管控現實履行單位。

　　從某種意義下去說，軟件將抹平太多半顯示企業臨盆工藝的技巧妨礙，市場競爭的實質將會疾速回歸到本錢投入與硬件研發下去，焦點技巧實際的沖破與技巧量產化的沖破，將重回家當提高的焦點。這也意味著行業的工程師盈余所引誘的開環半主動化家當進級，會代替昔時的生手員工盈余一樣，將來行業的人工智能盈余所引誘的閉環全主動化家當進級，會完整代替失落如今的工程師盈余。

　　是否是發明這情況跟蓬勃國度早前的工業系統一樣，賺錢的是臨盆積木的和教人玩積木的人，而搭積木造出分歧產物的人，最初照樣把十幾、幾十年賺的錢，在家當轉移時一夜之間全虧失落了。造家電的如斯，造汽車的如斯，造汽船、飛機的也一樣。

　　看起來全部行業立時又要回到顯示行業迸發早期的九十年月那樣，誰人依附原始實際立異與軟件技巧沖破的階段，具有焦點技巧道理沖破的裝備廠商和具有算法與代碼尺度的軟件廠商，再次成為主導行業成長偏向的重要力氣。