AI进入晶圆厂：半导体制造如何跨越智能化“最后一公里”？

AI的迅猛发展正带来算力需求快速增长，以及由此带动的新一轮晶圆厂投资与扩产。

SEMI最新发布的2026年第二季度《World Fab Forecast》显示，目前其数据库已经追踪全球1622座晶圆厂及生产线，其中146条未来产线预计可能在2026年以后进入量产。SEMI预计，2026年全球晶圆厂设备支出将达到约1520亿美元，同比增长24%；中国仍将是全球最大的晶圆厂设备投资市场，同时在2026年和2027年保持全球最大的已安装晶圆产能。

Fab越来越多，产能越来越大，制造流程也越来越复杂。如何更智能地管理这些工厂，正在成为晶圆制造业必须回答的新问题。

9月11日，以“智能向芯 链动未来”为主题的2026首届AI生产力大会在武汉光谷举行。大会由启云方科技有限公司（以下简称“启云方”）、湖北省半导体行业协会共同主办，华为技术有限公司、东湖高新区企业服务中心、鸿蒙生态（武汉）创新中心协办，汇聚约700位行业专家、产业代表、生态伙伴及高校代表，共同探讨AI如何跨越从技术能力到产业价值的“最后一公里”，真正成为可用、可信、可持续的生产力。

大会期间，湖北省半导体行业协会秘书长王逸群与启云方智能制造IT业务部总裁叶立国接受了《半导体行业观察》的深度专访。他们分别从产业生态顶层视角与晶圆厂技术落地实操视角双向拆解半导体智能化升级路径，完整梳理出新质生产力在半导体产业落地发展的底层逻辑。

晶圆厂是半导体产业中资金、技术与工程经验最为密集的环节之一。一片晶圆从投片到完成制造，需要在光刻、刻蚀、薄膜沉积、离子注入、清洗、检测等大量工艺设备之间流转，生产周期往往涉及数百乃至上千道工序。要让这样庞大的制造体系稳定运转，背后离不开MES、EAP、APC、FDC、排程等大量工业软件系统。

长期以来，全球及国内主流 12 英寸/8 英寸晶圆厂的计算机集成制造系统（CIM），几乎被国际工业软件巨头垄断。然而，随着国内晶圆厂迈入“多厂区（Multi-Fab/GigaFab）”运营时代，传统海外软件架构的弊端日益显现。

“国内很多晶圆厂都有一个特点：想对标国际顶级企业，但实际在IT上的投入差距巨大。”叶立国指出，“国际最先进的晶圆厂，其IT团队有三四千人，外加几千名外包，将数十年犯过的错、积累的工艺Know-how全部沉淀在强大的IT平台上。而国内很多工厂过去只是用CIM系统解决基础的‘生产能跑起来’问题，加上一些国外CIM系统采用的是较早期的C/S（客户端/服务器）架构，所有的功能限制在客户端上去做；同时，由于底层系统并不掌握在晶圆厂自己手中，后续扩展受到限制，也难以灵活植入新的AI模块。”

如今，AI技术的渗入，正成为打破这一传统垄断格局的强力催化剂。

王逸群指出，当前正是发展国内工业软件自主可控的绝佳历史窗口。传统EDA、CIM软件经过几十年迭代，形成了极高的工程壁垒。如果仍然沿着过去完全相同的软件架构和技术路线追赶，后来者始终处在追赶状态。但AI正在改变软件与工业知识结合的方式。“AI的出现，在一定程度上会打破原先这样一种模式，所以目前是一个非常好的窗口期。”

湖北省半导体行业协会秘书长王逸群

“现在的模式不仅仅是平替，平替只是跟随。我们需要找到真正能够自主发展的条新路径出来。国内的工业软件自主可控，一定是与我们本身的工业技术发展高度协同和高度一致的。”王逸群进一步表示。

无利不起早，AI进入晶圆厂，最终还是要回答一个最实际的问题：它究竟能够创造多少价值？

麦肯锡2026年9月发布的一项研究估算，未来数年，AI在半导体晶圆厂建设、采购和制造环节累计可能带来最高约450亿美元的成本节约。在制造环节，通过自动化验证、智能维护等方式，典型场景可能带来约20%的设备相关劳动生产率提升、3%—5%的设备吞吐量提升以及3%—5%的材料成本下降；在设备异常后的诊断和恢复场景中，AI还有机会将停机时间降低约30%。

这些应用有一个共同特征：它们并不是让AI直接去管理整座工厂，而是首先找到一个非常具体的问题。

这与叶立国提出的“小模型进入每一个生产节点”的判断颇为接近。在他看来，“大模型最强大的能力是泛化，但它最大的问题是不确定性，不能保证 100% 正确。而在半导体制造中，你必须约束这种随意的发散，结果必须绝对可靠。”

启云方智能制造IT业务部总裁叶立国

因此，叶立国认为，更现实的路线是首先将专用模型嵌入特定环节。“在工厂里，用一个通用模型去解决所有问题是不现实的。真正的路径是将一个个小模型嵌到系统的各个节点中——针对 Flow（工艺流程）优化的模块放一个小模型，针对机台改进的放一个小模型。如果底层CIM系统不是自研可控的，这些 AI 模块根本无法植入。而拥有 AI 深度集成的系统与传统系统相比，制造与操作效率的差异最高能在50%以上。”

工业软件决定AI能否真正进入生产流程，而数据则决定AI到底能够走多远。

半导体本身就是制造业中自动化程度最高、数据密度最高的行业之一。一座现代晶圆厂每天都会产生大量设备参数、工艺记录、缺陷图像、量测结果和生产日志。理论上，这应该是最适合AI的产业之一。但现实并没有这么简单。

王逸群认为，当前半导体AI真正面临的问题，是产业数据并不像互联网数据那样容易获得。“AI赋能比较好的，都是一些数据比较容易获取的领域，比如互联网、消费。但是半导体跟人的日常生活关系不大，大家很少了解一个芯片到底里面是什么东西，一个芯片到底是怎么造出来的。”

根据麦肯锡（McKinsey）关于智能制造的调研报告，全球半导体工厂产生的海量传感与生产数据中，目前得到有效分析和用于AI决策的比例不到10%。数据开放度低、缺乏统一标准，已成为限制工业AI发挥价值的最大瓶颈。

为此，王逸群提出了关键破局思路：“半导体产业必须构建起属于自己的高价值数据样本库、数据集与统一标库。”一个机台参数的变化究竟意味着什么，需要知道它对应哪一道工艺、哪一款产品、哪一个设备腔体、此前经历了什么维护、之后的量测数据发生了什么变化，最终又如何影响良率。只有把不同系统、不同设备、不同工艺环节的数据关联起来，数据才开始具有工业意义。

围绕数据和AI，行业协会本身的角色也在发生变化。王逸群表示，过去行业协会做得比较多的是“供需对接”——谁需要设备、材料或者软件，谁能够提供相应产品，协会负责把双方连接起来。

但在AI和智能制造时代，单纯的供需撮合已经不够。“现在我们做得更多的是生态集聚，或者叫生态融合。”围绕关键技术和核心应用场景，把制造、设备、材料、软件、高校等不同主体聚集起来，共同寻找行业真正的痛点。协会近期也在与部分大型晶圆厂探讨，如何进一步构建半导体高价值数据集和相应的数据标准。

近年来，国内晶圆厂商经历了一轮大规模扩产潮，华虹、士兰微等企业纷纷开启多厂区（GigaFab）运营模式。然而，从单体Fab向GigaFab演进的过程中，跨厂区的工艺一致性、管控规则继承以及老旧异构系统的搬迁，成为了阻碍企业发展的痛点。

针对这一工业痛点，启云方推出了面向 GigaFab（超大型/多厂区晶圆厂）的新一代 CIM 系统架构。叶立国表示，该架构采用容器化部署与微服务化设计，支持横向弹性扩容与多产线统一管控，建立了统一的“经验管控中心”。

但要让晶圆厂接受新系统，最致命的关卡在于迁移风险。“12 英寸大厂一天的产值高达数千万元乃至上亿元。在业界，传统大厂切换新旧CIM系统，停线1到5天是常态，这意味着数亿元的直接损失。”

为了解决这一“心脏手术”般的替换难题，启云方研发了基于Swarm（集群）双跑技术与微服务并行机制 的无缝迁移方案：在全自动化生产的12英寸晶圆厂中，利用Swarm技术让设备机台同时与新旧两套CIM系统交互通信；将Photo（光刻管理）、ADC（自动缺陷分类）等子系统在线逐步替换；让MES管道与底料数据并行运行一段时间，确认无误后瞬间切流，实现切换零停线、零损失。

谈及已经落地的项目效果，叶立国表示，新一代 GigaFab 系统的价值主要体现在人员效率、质量管控和产能利用几个方面。

以人员效率为例，他介绍，从公司部分已落地的晶圆厂项目实践来看，项目实现人员配置减少 30%40%，人均产能提升30%以上；若完成AI深度集成，对比传统系统，制造与操作效率差异最高可达 50%以上。他同时提示，上述指标来自特定项目实践，实际效果会随产线基础条件、工艺水平、数据积累程度有所不同，并非所有产线都能实现同等水平。这套系统可将高级工程师从繁琐的操作维护工作中解放出来，使其能够聚焦良率优化与工艺研发。展望未来，随着 AI 能力进一步深度嵌入生产系统，AI 赋能系统与传统系统之间的效率差距还有望进一步拉大。

多Fab统一管理的另一项价值，是让一家工厂积累的经验能够在其他工厂复用。叶立国表示，一家工厂排查出的故障和解决经验，可以沉淀到统一管控系统，并在其他厂区直接复用，减少重复排查和人工同步工作。

在工艺研发方面，他以Golden机台匹配为例，通过跨厂区大数据的机台Action对比，快速精准锁定最佳Golden机台，大幅提升工艺研发的稳定性与产能调度灵活性。

更深层次的意义在于底层安全。叶立国强调到：“在技术架构上，我们坚持国产化与自主可控，数据库、中间件等关键基础组件均采用国产化方案，核心业务代码由团队自主研发。”在他看来，工业软件是一个复杂系统，“你缺的任何一个环节，其实都会影响到整个产品的能力”，只有掌握完整底层能力，系统才能持续演进。

纵观晶圆厂的发展演进史，从早期的手工工厂，发展到自动派工工厂、自动操作工厂，再到如今提倡的黑灯工厂，黑灯工厂再往上走，就是AI自治工厂。

在他的设想中，未来包括工艺研发、良率改善、产能优化在内的大量工作，都可能由AI辅助提出方案，而人类专家最终承担判断和确认的角色。这个目标距离现实还有多远，现在很难给出准确答案。但方向已经越来越清楚。

“半导体产业不应忽略CIM等工业软件对制造效率的巨大杠杆作用。”叶立国感叹道，“国际巨头如三星、台积电，自身拥有数十座晶圆厂，能够形成强大的内部生态合力。而国内半导体产业链目前呈现出‘小而散’的格局，零部件与软件厂商尚未形成强大合力。我们迫切需要像新一代GigaFab这样强大且自主的底层工业软件系统，作为纽带将产业链上下游的能力聚合在一起。”

在AI大模型以及Agent重塑千行百业的今天，半导体产业作为算力的基石，其自身的智能化变革也正步入深水区。

告别单纯的“低端平替”，立足于敏捷开发、垂直小模型集成、现代化微服务架构与全栈自主可控，中国的半导体工业软件正迎来自主突破的历史性拐点。随着工业数据标准的逐步理顺与产学研生态的深耕融合，一条属于中国半导体产业的自主智能化演进之路正在清晰浮现。

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