半導(dǎo)體工廠是現(xiàn)代工業(yè)皇冠上的明珠，其生產(chǎn)過程復(fù)雜精細(xì)，對效率和良率有著極高的要求。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和經(jīng)驗(yàn)傳承模式已難以滿足智能制造時代的需求，成為制約現(xiàn)代工廠發(fā)展的瓶頸。工程智能（Engineering Intelligence, EI）作為半導(dǎo)體工業(yè)軟件體系的核心環(huán)節(jié)，正扮演著越來越重要的角色。

但在這個領(lǐng)域，國內(nèi)長期處于無人區(qū)，以深圳智現(xiàn)未來工業(yè)軟件有限公司為代表的國內(nèi) EI 廠商強(qiáng)勢崛起，不僅打破了國外廠商壟斷，更以人工智能的引入，為中國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型注入澎湃動力。

工程智能（EI）是制造智能化的必經(jīng)之路

在半導(dǎo)體行業(yè)的早期，制造過程依賴于嚴(yán)格的物理控制和工程師的個人經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)時，工藝的復(fù)雜度相對較低，晶圓廠的規(guī)模也較小，數(shù)據(jù)處理和分析的需求可以通過半手工方式或通用軟件工具來滿足。但隨著集成電路(IC)的特性逐漸變得復(fù)雜，傳統(tǒng)的方法開始顯得力不從心。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，自動化開始進(jìn)入半導(dǎo)體制造領(lǐng)域。晶圓廠開始利用計(jì)算機(jī)控制設(shè)備和制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）來管理生產(chǎn)流程。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（DCS）和統(tǒng)計(jì)過程控制（SPC）工具的引入，使得制造過程的監(jiān)控變得越來越精準(zhǔn)。

但是在現(xiàn)代制造業(yè)中，僅依靠制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、設(shè)備自動化系統(tǒng)（EAP）、高級計(jì)劃排程系統(tǒng)（APS）、實(shí)時派工系統(tǒng)（RTD）等各種管理系統(tǒng)，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。這不僅考驗(yàn)工程師的經(jīng)驗(yàn)積累、能力儲備、責(zé)任心，還要求他們具有出色的復(fù)合能力。而且工廠的設(shè)備可能有成百上千的參數(shù)，這些參數(shù)可能以秒甚至毫秒級的周期波動，加上多個參數(shù)之間的相互關(guān)聯(lián)，光靠工程師手動監(jiān)控是不現(xiàn)實(shí)的。同時，這些海量的設(shè)備數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)也是工廠最寶貴的資產(chǎn)，如何挖掘其價值以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策是必須面對的挑戰(zhàn)。

于是，工程智能（EI）技術(shù)開始萌芽，通過集成軟件、傳感器網(wǎng)絡(luò)和先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理能力，幫助制造過程實(shí)現(xiàn)了更高的自動化和智能化。人工智能技術(shù)（AI）的進(jìn)步為 EI 技術(shù)的發(fā)展提供了基礎(chǔ)和支撐。EI開始采用更為復(fù)雜的算法來優(yōu)化制造參數(shù)，進(jìn)行虛擬建模，實(shí)時監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，并預(yù)測維護(hù)需求，輔助工程師決策。

工廠智能化制造的實(shí)現(xiàn)可以分為三個階段：數(shù)字化、自動化和智能化。數(shù)字化是基礎(chǔ)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)采集和透明化；自動化是提高生產(chǎn)效率的關(guān)鍵步驟，通過程序控制和機(jī)器協(xié)同代替“人手”，以及運(yùn)用生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)來優(yōu)化工藝流程；最后，智能化是目標(biāo)，通過工程智能建立復(fù)雜的算法模型，將工程師的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能分析，發(fā)現(xiàn)異常、精準(zhǔn)定位問題根源，并提供及時的解決建議和反饋。

在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的路上，唯有制造自動化與工程智能化兩者共同助力才能實(shí)現(xiàn)價值最優(yōu)。如果將工廠比喻為一個人體，自動化系統(tǒng)(如MES等)就像是執(zhí)行命令的“手臂”，直接控制生產(chǎn)線上的機(jī)械手臂和設(shè)備，確保生產(chǎn)過程的連續(xù)性和效率；而工程智能（EI）系統(tǒng)則相當(dāng)于進(jìn)行思考和決策的“大腦”，涵蓋了更廣泛的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化任務(wù)，如通過先進(jìn)過程控制（APC）來提升制程的控制能力，通過建模實(shí)時監(jiān)控和預(yù)測維護(hù)（FDC/PPM）來提高設(shè)備效率。

可以說，唯有工程智能這樣的“大腦”，工廠才能實(shí)現(xiàn)真正的智能化。工程智能不僅是實(shí)現(xiàn)制造業(yè)智能化的必經(jīng)之路，更是未來智能工廠的基石。

難如登山的工程智能軟件

但開發(fā)工程智能軟件卻難如登山。縱觀過去近50年，全球范圍內(nèi)僅有三家公司能夠提供成熟且經(jīng)過驗(yàn)證的工程智能軟件產(chǎn)品：美國AMAT (Applied Materials)、美國PDF Solutions和韓國BISTel。它們的成功，并非偶然，而是有跡可循。

陪伴超大型客戶從零到壹，是它們成功的關(guān)鍵因素。三家公司無一例外地在與超大型客戶的共同成長和陪伴下，積累了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)。

AMAT：成立于1976年，Intel三杰Robert Noyce、Gordon Moore和Andy Grove是Applied Materials的創(chuàng)始人，長期以來AMAT是Intel的Tier1最佳供應(yīng)商，雙方合作積累了大量工藝經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)。

PDF Solutions：成立于1991年，服務(wù)于稍晚起步的IDM和Fab，前兩大客戶長期占據(jù)其年收入超20%，甚至40%以上。

BISTel：成立于2000年，部分核心成員來自三星電子，早在初期該公司尚未形成軟件產(chǎn)品的時期，BISTel就服務(wù)于三星，并在三星的支持下打磨產(chǎn)品，三星和海力士都是其20多年的客戶。

他們在大廠的陪伴下工藝不斷精進(jìn)，積累了數(shù)十年的晶圓工藝和數(shù)據(jù)沉淀，形成了極高的行業(yè)壁壘。

形容工程智能軟件的難，可以將之比作是“冰山模型”。露在海面上的常見現(xiàn)象及應(yīng)對策略只是冰山的一角，水面之下的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ退惴ú攀侵苿訇P(guān)鍵。比如說，有些偶發(fā)情況可能一年只發(fā)生一回，但這對于產(chǎn)線來講都是不可接受的。即使經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師，也難以窮盡所有偶發(fā)狀況。而經(jīng)驗(yàn)沉淀和傳遞是另一道難題，工程師積累的經(jīng)驗(yàn)，往往是隱性的、非結(jié)構(gòu)化的，難以有效傳遞和共享。海量數(shù)據(jù)的價值也無法充分挖掘。如何應(yīng)對這些未知的挑戰(zhàn)？如何探尋異常背后的根因？這些問題，考驗(yàn)著工程智能軟件的智慧和能力。

故而，工程智能系統(tǒng)的核心價值在于其深藏的經(jīng)驗(yàn)、精細(xì)打磨的模型算法和久經(jīng)考驗(yàn)的代碼，新進(jìn)的門檻極高，打磨成熟工程智能產(chǎn)品非常困難。

智現(xiàn)未來，為國產(chǎn)工程智能而生

在這樣的背景下，2021年9月，智現(xiàn)未來通過收購韓國BISTel的知識產(chǎn)權(quán)，開啟了100%全國產(chǎn)的本土的“工程智能之路”。智現(xiàn)未來不僅承接了原來BISTel的完整知識產(chǎn)權(quán)、重要核心人才隊(duì)伍、所有的中國客戶，還在強(qiáng)大的中國軟件工程能力的支撐下，完成了產(chǎn)品技術(shù)的快速迭代和升級，并于2023年底發(fā)布了多款新產(chǎn)品和新版本，獲得了更多新老客戶的認(rèn)可和信賴。

在短短兩年多的時間內(nèi)，智現(xiàn)未來已經(jīng)取得了顯著的成就，是中國本土唯一成功上線12英寸量產(chǎn)產(chǎn)線的國產(chǎn)工程智能系統(tǒng)供應(yīng)商。智現(xiàn)未來工程智能系統(tǒng)的常年穩(wěn)定運(yùn)行，保障著中國頂尖晶圓代工廠10-12萬片晶圓/月的穩(wěn)定、高效的生產(chǎn)。在國內(nèi)頂尖的八家大硅片制造企業(yè)中，有五家選擇了智現(xiàn)未來的EI系統(tǒng)，展現(xiàn)了其在行業(yè)中的廣泛認(rèn)可和應(yīng)用。此外，智現(xiàn)未來在中國顯示面板EI市場還實(shí)現(xiàn)了100%全面覆蓋。

目前智現(xiàn)未來形成了較為完善的產(chǎn)品矩陣，涵蓋數(shù)據(jù)搜集、監(jiān)測、分析、預(yù)測及自適應(yīng)決策等環(huán)節(jié)，為泛半導(dǎo)體行業(yè)提供整體工程智能系統(tǒng)（EI）解決方案。

智現(xiàn)未來以EES（設(shè)備工程系統(tǒng)）為核心的工程智能系統(tǒng)，能夠從數(shù)據(jù)收集（設(shè)備數(shù)據(jù)、量測數(shù)據(jù)、產(chǎn)線數(shù)據(jù)等）——>建模監(jiān)測（FDC/DFD故障監(jiān)測、R2R/APC 先進(jìn)過程控制、SPC統(tǒng)計(jì)過程控制、RMS配方管理系統(tǒng)、MPA設(shè)備監(jiān)控性能分析等）——>數(shù)據(jù)分析（YAS良率分析、TA追蹤數(shù)據(jù)分析、CM裝備腔體匹配等）——>預(yù)測（WQP晶圓質(zhì)量預(yù)測、VM虛擬量測、PPM設(shè)備預(yù)測性維護(hù)等）——>最終以知識為核心，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)控制，助力全廠的工藝生產(chǎn)設(shè)備的全方位的精細(xì)化管控。

“靈犀”大模型加持，“智”領(lǐng)未來

值得一提的是，在剛剛結(jié)束的業(yè)界盛會SEMICON CHINA 2024展會上，智現(xiàn)未來重磅呈現(xiàn)”靈犀”大語言模型的實(shí)際應(yīng)用案例。“靈犀”大語言模型備受業(yè)內(nèi)討論和關(guān)注，是國內(nèi)首個落地應(yīng)用的半導(dǎo)體垂直類大語言模型。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大語言模型在各個領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。在半導(dǎo)體行業(yè)，大語言模型在幫助工廠內(nèi)部解決數(shù)據(jù)層割裂、分析耗時、人才密度不足、數(shù)據(jù)價值未被充分挖掘等痛點(diǎn)方面頗有潛力，將有力推動高端制造業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型與升級。

眾所周知，今天大多數(shù)工廠采用的是傳統(tǒng)中心控制的架構(gòu)，各種各樣的應(yīng)用在數(shù)據(jù)層是割裂的，分析非常耗時，且高度依賴工程師的個人經(jīng)驗(yàn)。為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，工廠開始打造大數(shù)據(jù)底座，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成，雖減少了數(shù)據(jù)對齊時間，卻仍未擺脫對工程師個體經(jīng)驗(yàn)的依賴。

而大語言模型的出現(xiàn)為這些難題提供了一個良好的機(jī)會。大語言模型一個已經(jīng)驗(yàn)證的能力是把非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，一方面能夠有效地把歷史上積累的數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤活，另一方面通過整合結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形成對工廠全貌的認(rèn)識。

“靈犀”聚焦于提升行業(yè)效率和解決半導(dǎo)體領(lǐng)域的具體技術(shù)難題，是智現(xiàn)未來為半導(dǎo)體工廠打造的全新一代數(shù)字底座。依托先進(jìn)的MOE（Mixture of Experts）架構(gòu)，“靈犀”能夠整合不同領(lǐng)域的專家級模型，打造強(qiáng)大而靈活的整體解決方案。該架構(gòu)的核心優(yōu)勢在于其多樣性和專業(yè)性，能夠針對各種具體任務(wù)，提供定制化的智能分析和處理能力，大幅提升半導(dǎo)體研發(fā)和生產(chǎn)效率。

目前，“靈犀”大模型在缺陷圖像識別、Wafer Map失效自動分類、設(shè)備失效根因分析、良率預(yù)測等多個領(lǐng)域都已展現(xiàn)出巨大潛力，助力半導(dǎo)體行業(yè)智能化升級。以實(shí)際應(yīng)用為例，在半導(dǎo)體生產(chǎn)過程中的多模態(tài)缺陷識別應(yīng)用中，“靈犀”可將數(shù)百名工程師一年的工作量縮短至2-3個月完成，所用到樣本數(shù)量減少2個數(shù)量級，分類準(zhǔn)確率提升超過10%，大幅提高了生產(chǎn)效率，還顯著降低了工程師的負(fù)擔(dān)。

這些成功案例不僅展示了大模型技術(shù)在半導(dǎo)體實(shí)際應(yīng)用中的巨大潛力，也證明了智現(xiàn)未來在這一前沿技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位和創(chuàng)新能力。

智現(xiàn)未來依托于EI（工程智能），并使用AI（“靈犀”大語言模型）再次升級賦能，站在工業(yè)革新的前沿，為未來工廠的智能化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)有力的支持。

種種跡象表明，智現(xiàn)未來在本土化之后，不僅能夠把國際領(lǐng)先的工程智能技術(shù)消化吸收，還能夠根據(jù)中國本土企業(yè)的實(shí)際需求、以及巧用新的發(fā)展技術(shù)如大語言模型進(jìn)行創(chuàng)新和應(yīng)用，成功幫助本土客戶解決工程智能軟件“卡脖子” 問題。

總結(jié)

過去，EI幾乎是國外廠商的天下；現(xiàn)在，以智現(xiàn)未來為代表的國內(nèi)EI廠商強(qiáng)勢崛起，打破了國外廠商的壟斷局面；未來已來，EI將在工廠中發(fā)揮越來越重要的作用，而大語言模型將成為未來工廠的基座和中樞，助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。國內(nèi)EI廠商必將大有可為，在推動制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型中扮演重要角色。

我們也將持續(xù)關(guān)注和總結(jié)分享，智現(xiàn)未來“靈犀”作為國內(nèi)首個落地應(yīng)用的半導(dǎo)體垂直類大語言模型，為行業(yè)帶來的新思路、新方法、新價值。

審核編輯 黃宇