半导体制造AI大脑：从CIM1.0到CIM 3.0的中国式跃迁

(文章转载自半导体行业观察)

编者按:在半导体制造智能化转型中,通用大模型如何跨越行业的巨大鸿沟?传统CIM系统如何突破数据孤岛与“靠人串接”的多重桎梏?未来CIM系统的发展将以怎样的智慧图景引领半导体制造全新变革?作为中国本土唯一上线12吋量产产线的工程智能系统提供商,100%国产化多模态大模型智能制造应用领跑者,智现未来给出的“AgentNet驱动CIM 3.0”的技术破局路径,正在重构产业范式。

从 ChatGPT到DeepSeek,大模型的崛起标志着 AI 从通用智能迈向行业深耕的分水岭。在文本生成、编程、办公自动化等领域,这些“通用脑”已展现颠覆性潜力,推动生产力跃升。然而,在半导体制造这一技术密集、流程精密、知识高度垂直的核心工业体系,其智能化转型面临更高门槛:工艺节点持续演进、每日TB级数据剧增、数据传输孤岛、技术壁垒日益复杂、人才流失与时间浪费问题加剧,良率与成本的优化空间正逐渐逼近极限,整个行业需要迎来一场智能化和自动化的深度变革。

过去硅片大厂利用到AI的方案主要是判别式AI深度学习技术(小模型),虽然多数硅片制造工厂已建立一定程度的自动化,但更多集中于局部优化,缺乏自学习与可扩展性、对异常情况的解释力不足、仍需依赖大量标注数据与专家经验,难以解决跨环节多模态系统问题。

如何让AI真正走进晶圆厂,走进制程、走进设备,如何将大模型能力与工程智能深度融合,推动AI从“规则固化”走向“自主适应”,正成为半导体智能制造时代的核心命题。而答案,已经浮现:只有深度垂直赋能,AI才能真正打破技术天花板,成为智能制造的内生动力。

通用大模型能否直接赋能半导体制造?

答案是否定的。

具体而言,通用大语言模型在实际落地过程中面临三大核心障碍:1)对行业术语理解不足,难以精准解析专业语境;2)缺乏深层次专业知识结构,无法支撑复杂决策与诊断;3)难以接入封闭的企业生产系统。

此外,在系统级集成层面,也存在一系列挑战,包括:系统工具之间接口不统一、安全权限控制难,以及任务流程难以适配等。

因此,大模型要在行业真正落地,仅有语言能力远远不够,更需要具备“懂行业、能集成、可执行”的系统级应用能力。只有实现从模型能力向“应用能力”的跃迁,才能满足垂直行业与生产系统的实际需求。

OpenAI CEO Sam Altman曾于2023年3月17日指出:“我们创造的模型,应该被视为一种推理引擎。”这句话本质上强调了大模型的核心价值并非生成文本,而是具备类人推理、分析和决策的能力。

2024年底,国内的DeepSeek火出圈。DeepSeek-R1,是通过冷启动数据、强化学习、拒绝采样等多阶段训练打造的推理型模型,展示了从通用基础模型向专业化、推理导向模型演进的技术路径。

因此,唯有将通用大模型的推理能力与企业级数据、业务流程和系统工具深度融合,才能真正激发人工智能在工业和产业场景中的生产力价值。

笔者观察到,在SEMICON China 上海半导体展会上,智现未来作为国内唯一实现12英寸晶圆厂量产的国产化工程智能系统解决方案提供商,率先提出“CIM进化路径”新范式,首次系统性描绘从CIM 1.0 → CIM 2.0 → CIM 3.0的演进脉络,完整勾勒出从“数字化”到“智能化”,再到“完全自主化”的跃迁图景。

具体来看:

￮ CIM 1.0 以传统的分立工具为特征,系统间相互孤立,依赖人为操作和协调完成信息传递与任务执行,是“靠人串联”“为人设计”的初级数字化系统。

￮ CIM 2.0 构建在既有系统基础上,通过引入 Agent 技术实现系统模块的协同联动,初步具备面向目标的任务驱动能力,标志着从“人工管理”向“AI+系统协同”的关键转变。原本靠人来协调的流程,如调度、异常处理、质量追溯,逐步由大模型和工程智能系统工具协同完成;关注全局生产目标而非单模块效率,推动制造全流程的智能化协同。

￮ CIM 3.0 则是“为AI设计”“全方位智能化”的自主系统,将实现基于知识驱动的完全自主化制造。系统通过MoE(Mixture of Experts)架构构建分布式智能体网络,实现全厂系统的自主协作、调度,达成自感知、自决策、自优化,实现“从执行工具到智能体”的转变。

从CIM 1.0到3.0,是一场从“为人设计” → “为任务设计” → “为AI设计”的深层变革。大模型作为通用智能引擎,正成为引领CIM跃迁的关键推力,推动半导体智能制造从“数据驱动的决策支持”到“知识驱动的自动化”,加速行业迈向全栈智能时代。

智现未来以全国产化 AI 闭环,破局CIM智能化跃迁

智现未来是国内首个推出半导体领域大模型的公司,自2023年推出垂直行业大模型“灵犀”以来,持续夯实半导体智能制造的智能底座,正在成为推动 CIM 系统智能化升级的中坚力量。

围绕大模型如何实现从“通用理解”向“领域专用”的智能化跃迁,智现未来探索出了一套系统化的训练体系。整个过程可划分为三个关键阶段:

￮ 通用脑的专业化突围:“灵犀”大模型深度融合工艺参数、缺陷图像、设备日志等10+模态数据,构建了覆盖3000+工艺节点的行业知识图谱,并独创“专家思维链”训练框架,对DeepSeek、智谱等通用大模型完成专业领域“重塑”,使模型推理准确率从50%提升至90%以上。

￮ 专业脑的任务智能化训练:垂直Agent集成领域特定的工具,例如缺陷检测工具、SPC/FDC仪表板等,以工具API的方式实现Agent与晶圆厂系统之间的实时通信,为工程师或其他系统执行如Map pattern 识别、ADC自动缺陷分类、良率数据相关性分析等特定任务,实现真正的“任务智能”。

￮ AgentNet协作脑的全厂域协同:部署大语言模型+良率优化、缺陷诊断等数十种专业Agent,“大”“小”协同进一步构建出多AgentNetwork全域智能体网络,实现生产高度自动化、智能化数据分析与决策、智能生产调度、自动化质量控制、监控与维护等全流程智控。

从“单一大模型(通用脑)”到“垂直Agent(专业脑)”再到“AgentNet(协作脑)”,智现未来通过这种分层递进的智能架构,构建起支撑CIM智能跃迁的智能中枢,为行业智能化升级提供了从单点突破到全局优化的全栈能力底座。

智现未来与晶合集成联合打造的 YPA 良率预测分析系统,正是公司智能 Agent 能力的典型体现。在晶合集成12英寸晶圆厂的合作项目中,智现未来的“灵犀”大模型提供了基于AIDC架构的智能专家推理系统,结合 Wafer Resume Analysis (WRA,晶圆溯因分析) 与 Yield Prediction Analysis (YPA,良率预测分析) ,构建出一套支持动态自学习、精准溯因、异常处置、报告生产、知识沉淀的良率管理优化解决方案。最终成果实现了工程师缺陷分类时间从 1小时缩短至1秒,报告编制时间从 1天缩短至1分钟,实现自动hold lot /自动处理OOC的闭环能力,处理时效提升至 24小时内完成,有效帮助晶合集成在保障准确率的同时,真正实现了“省脑力、省人力”的智能化工程协作模式。

更多案例:PM(预防维护) Agent成本降低30%

在半导体工厂(FAB)中,设备维护面临诸多挑战:突发停机造成巨额损失,依赖工程师经验导致维护质量不稳定,备件浪费与维护成本高企。智现未来推出的 PM Agent 解决方案,通过集成“设备健康画像、AI预警、自动派单、动态维保 SOP”等功能,构建了一套基于“动态感知网络与智能决策链”的预维护系统,成功将维护成本降低超30%,将预测性维护覆盖率提升至85%以上。

该方案融合 TBM(基于时间)与 CBM(基于状态)两种策略,动态生成维保方案,并通过模块化能力如信号处理、设备健康预测、健康评估、故障诊断等,实现从数据采集到执行决策的全流程闭环。底层支持多种算法模型,包括监督学习、无监督学习、统计学习、迁移学习等,适配多种设备状态与工况场景。

智现未来正在构建的Eqfuse设备智能工具系列,全面赋能新一代智能半导体设备,借助大模型的能力,让每一台设备拥有“可对话、会思考、能优化”的智能脑,实现真正的自我调优和智能制造,极大化设备价值和生产效率。

在“灵犀”大模型与智能 Agent 架构的双轮驱动下,智现未来已将多项核心能力落地为可规模化部署的智能化解决方案。面对先进制程复杂性日益提升、系统协同要求愈加严苛的趋势,智现未来构建一个可支撑多角色协同、任务驱动、模型赋能的全栈式智能制造系统架构,将有望推动晶圆厂全面迈向认知型制造。

结语

“我们正站在半导体制造‘智变’的临界点。”智现未来创始人兼CEO管健博士表示,未来 Fab的竞争本质在于“人类智慧 + 数字人效能”的综合较量,AI 将成为决定性变量。

智现未来,正以全国产化AI 之力,构建半导体智能制造CIM 3.0新范式,助力中国半导体制造走出智能化跃迁的“中国路径”。

审核编辑 黄宇