共探全局系统智能，晶圆制造智能化技术论坛成功举办！

2026 湾芯展（WESEMiBAY）期间，晶圆制造智能化技术论坛于10月15日上午在深圳会展中心（福田）成功举办。论坛汇聚高校科研团队、晶圆制造企业、半导体设备厂商、制造类 EDA 与 CIM 软件服务商，围绕 AI 原生工厂建设、AI 视觉缺陷检测、良率与缺陷智能分析、设备智能运维、国产电子束装备与自动化物料搬运等议题展开交流，共探晶圆制造从数字化、单点智能化迈向全局自主智能的实践路径。

▲ 广东工业大学教授/博导蔡念先生作报告

广东工业大学教授/博导蔡念先生带来《AI 视觉技术在晶圆检测中的应用》精彩演讲。报告聚焦AI视觉技术在晶圆检测中的应用与最新进展，重点围绕晶圆表面缺陷检测和内部缺陷检测展开。表面检测主要介绍微小缺陷、低对比度缺陷及复杂背景下的识别、定位和在线检测技术，以及针对未知缺陷的检测思路；内部检测主要介绍X射线、声学等无损成像技术，以及与智能分析相结合的内部缺陷识别和评估方法。在此基础上，进一步介绍多模态检测、视觉大模型等新技术在晶圆缺陷检测中的应用思路，并结合高良率和零缺陷制造需求，讨论晶圆智能检测技术的发展方向。

▲ 武汉新芯集成电路股份有限公司经理严诗佳先生作报告

武汉新芯集成电路股份有限公司经理严诗佳先生带来《从数字化工厂到 AI 原生工厂 —— 半导体制造企业面临的挑战与实践探索》主题报告。报告指出，先进制程、新材料与 3D 集成带来数千道工序与重入式流程，工艺窗口持续收窄；Q-time、Batch、PM、AMHS/OHT 拥堵、Reticle 流转与机台能力匹配构成多时空与物理约束，FDC Trace、量测与缺陷数据持续增长，高价值信号被海量噪声淹没，复杂性已突破人工协调、固定规则与局部优化的能力边界。

▲ 泛林集团设备智能化专家及项目经理孙丽妃女士作报告

泛林集团设备智能化专家及项目经理孙丽妃女士带来《Smart Manufacturing: Shaping the Fab of the Future》报告。重点介绍 Lam 的一体化 Equipment Intelligence® 技术能力，阐述嵌入式模型、先进传感和数据驱动算法如何协同工作，加速制程开发、提升设备健康度，并改善整体生产力表现。同时，也重点介绍全新的智能功能模块，展示它们如何作为Equipment Intelligence®的核心组成部分，共同开拓通往未来智能制造的发展道路。通过设备级洞察驱动工厂级优化的深度协同，Equipment Intelligence® 正在塑造更自主、高效、可扩展的新一代半导体制造范式。

▲ 杭州广立微电子股份有限公司技术副总裁李飞先生作报告

杭州广立微电子股份有限公司技术副总裁李飞先生带来《AI 在制造类 EDA 中的应用 —— 从算法级到工具级的应用转化》报告。报告指出，在先进工艺生产中，AI已经在算法级别在很多制造类EDA软件中得到了广泛的应用。同时介绍了广立微在利用Agent AI 在工具级别打通制造类EDA，特别是良率提升上的工作。Agentic AI在建立优秀的Skill后，能够自行调用各种软件工具，利用相关数据和Foundry的知识积累，快速完成过去需要多部门协作的良率分析工作，极大提升工作效率。

▲ 中电科电子装备集团有限公司陈龙先生作报告

中电科电子装备集团有限公司陈龙先生带来《电子束曝光机研制及应用进展》报告。报告通过介绍化合物半导体领域射频器件、光通讯及集成电路领域光掩模版等产业的主流工艺，分析了电子束曝光设备主流技术路线及特点、三类已布局电子束设备的研发现状、主要技术难点，同时以关键技术难点作为切入点，提出了电科装备的解决方案。

▲ 苏州新施诺半导体设备股份有限公司技术副总经理路通先生作报告

苏州新施诺半导体设备股份有限公司技术副总经理路通先生带来《第六代国产OHT天车系统：面向12英寸晶圆厂的自主控制与智能搬运》主题演讲。报告聚焦新施诺第六代国产OHT天车系统，围绕12英寸晶圆厂对高效率、高稳定性及自主可控的搬运需求，介绍新一代OHT在控制架构、运动控制及整车性能方面的技术升级。第六代OHT采用自研车规级主控、深度定制操作系统及自主运动控制算法，实现软硬件协同优化，运动控制接口响应达到微秒级；同时通过机械结构与控制策略优化，提升夹爪、升降及分岔通行效率。演讲还将结合核心部件自主研发与本土供应链建设，分享国产OHT在12英寸晶圆厂规模化应用中的技术路径与实践。

▲ 上扬软件（上海）有限公司高级软件工程师黄强先生作报告

上扬软件（上海）有限公司高级软件工程师黄强先生带来《FA 智能体平台 —— 工业智能体驱动晶圆制造迈向自主智能》报告。报告梳理了 Fab AI 的发展路线：2010 年前后以自动化让生产稳定运行、打下数字化基础；2015 至 2020 年以单点机器学习用数据发现问题、优化关键环节；2020 至 2023 年走向平台化、打通数据、让智能可复用；2023 至 2026 年生成式 AI 推动知识流动、释放工程师潜能；2026 年及以后进入智能体阶段，Fab 从辅助决策迈向自主行动。