AI赋能半导体制造：从中央智能到边缘智能，驱动产业智能化跃迁

编者按：本文根据埃克斯工业副总经理袁晨在第十一届“张江高科·芯谋研究集成电路产业领袖峰会”分论坛上的主题演讲整理。

全球半导体产业正处于前所未有的技术跃迁期。随着制程节点从 28 纳米加速迈向 5 纳米、3 纳米，1.5 纳米研发进入关键阶段，芯片性能持续突破的同时，制造体系的复杂度呈指数级攀升。面对海量数据与实时控制的双重挑战，传统人工分析模式已难以为继，AI 正成为推动产业升级与智能化转型的核心动力。

制程迭代引发“复杂度爆炸”

制程演进推动性能极限不断突破，却也带来制造体系的全面重构。新设备、新材料、新架构持续涌现，制程步骤倍增，晶圆厂设备数量和种类急剧上升，系统间依赖关系愈发复杂。据行业调研，一家月产能 4 万片的 12 英寸晶圆厂，每年可生成 PB 级数据，涵盖设备运行参数、工艺监测及量测结果等多维信息。单台设备每秒可产生数千至数万条实时数据，传统人工分析往往需耗时数小时，而异常响应窗口仅有数分钟甚至数秒。“人力驱动”模式已无法满足先进制程对实时性、精度与稳定性的要求。

AI成为智能制造的核心引擎

AI 的引入，使设备具备自感知、自学习与自优化能力，实现从“被动应对”到“主动调控”的根本转变。通过深度学习、强化学习与多模态数据融合，AI 正让晶圆厂从传统自动化迈向智能化——让每一台设备成为“会思考的节点”，让整个生产体系成为“可进化的智能体”。AI 不仅提升制造效率，更为半导体产业构建了面向未来的智能化底座。

产业痛点凸显 AI 的必要性

尽管数字化转型正在加速推进，产业一线仍面临多重挑战，进一步凸显了 AI 的必要性：

NPI 新产品导入周期长、成本高：在先进制程中，新产品导入需验证上百项工艺参数。若验证失败，晶圆、机时与人力成本全部浪费。以某头部 Fab 的 5 纳米逻辑芯片为例，单次失败损失可达百万元，导入周期长达 3–6 个月。AI 通过仿真预测与参数优化，可显著缩短验证周期与试错成本。

设备“机差”导致良率波动：即便同批次设备，硬件精度偏差仍可达 ±5%，造成良率波动。AI 通过多机台数据建模与偏差补偿，实现工艺参数自适应调控，显著提升一致性与良率稳定性。

专家经验传承断层：半导体制造高度依赖工程师经验积累。核心专家流动率可达 15%–20%，宝贵的工艺优化逻辑与异常处理经验随之流失。AI 可将专家经验模型化，形成可持续传承的“数字化知识体系”。

从中央智能体到边缘智能：新一代制造架构

传统智能制造系统以“中央智能体”为核心，通过设备通信协议采集数据、集中执行调度与工艺管理。然而，随着设备数量激增、工艺复杂度提升、传感器密度大幅增加以及制程实时性要求趋严，单一中央架构已难以支撑先进制程的毫秒级响应需求。数据传输延迟、集中计算瓶颈与带宽压力，成为制约智能制造效率与精度的关键障碍。为此，行业正加速迈向 “中央智能体 + 边缘智能” 的协同架构。中央智能体承担全局资源调度与策略优化，而边缘智能将实时分析、异常识别与参数自适应等功能下沉至设备端，实现 “全局统筹 + 局部自治” 的闭环控制。这一架构既保留了中央系统的全局优化能力，又显著提升了设备响应速度与控制精度，为先进制程的智能制造奠定可扩展的技术基础。

AI落地场景：从人海战术到智能闭环

设备异常排查：某头部晶圆厂刻蚀机因压力传感器漂移停机，传统排查需多名工程师、耗时几小时到甚至几天。引入 AIPC 后，系统 10 分钟内自动定位传感器老化并推送校准方案，停机损失降低 90%。

PM后复机：设备维护后需重新校准参数，传统复机耗时 48 小时。AI 通过虚拟量测生成优化方案，仅用 8 小时完成复机，效率提升 80%。

预测性维护：AI 依据温度、振动、能耗等实时数据预测部件寿命，动态调整维护计划，使非计划停机减少 60%，年度维护成本降低 25%。

AI驱动研发创新：从经验驱动到数据反推

AI 的价值已从生产现场延伸至研发前端，成为提升研发效率与创新能力的关键力量。
以先进封装工艺为例，研发阶段需优化逾 200 项参数。传统模式下，工程师需反复执行“参数调整—试跑—量测”的循环验证，平均几十轮迭代才能达到目标良率，整体周期长达 4–6 个月。

智能配方优化器以 AI 的“反向推算”逻辑实现突破：基于不同制程与产品的参数–良率关联数据，工程师仅需输入研发目标，系统即可由大模型推演最优参数组合并自动生成工艺配方，实现从 人工试探式调参到智能推演式优化 的跨越。在某头部封装 Fab 的应用中，系统将调参轮次由 35 轮降至 8 轮，研发周期缩短至 1.5 个月，试跑晶圆损耗减少 70%，直接研发成本降低 逾百万元。同时，系统支持 “设计–生产”协同闭环：设计端输入性能需求（如信号速率、散热效率），AI 可反向推导匹配的工艺窗口，加速从设计验证到量产落地的转化，使“0→1”的研发周期大幅缩短。

其核心逻辑在于构建 “参数–性能–良率” 的多维关联模型。依托边缘智能模块实时采集的设备与量测数据，模型可持续优化与自学习，形成高精度、可进化的算法体系。这一创新让半导体研发从依赖经验走向数据智能驱动，成为推动研发 提速、降本、稳质 的关键引擎。

结语

从中央智能体到边缘智能，从人工分析到算法决策，AI 正在全面重塑半导体制造的底层逻辑。它不仅是提升效率的引擎，更是产业可持续发展的基石。随着 AI 在制程控制、设备健康管理与良率优化中的深入应用，全球半导体产业正迈入以 数据驱动、算法赋能、决策闭环 为核心特征的智能制造新时代。