12月11-12日,“上海集成電路2024年度產業發展論壇暨第三十屆集成電路設計業展覽會”(ICCAD-Expo 2024)在上海世博展覽館成功舉辦。作為中國集成電路設計業領域級別最高、規模最大,也最具影響力的盛會,大會匯集了來自國內外IC設計企業及IP服務廠商、EDA廠商、Foundry廠商、封裝測試廠商、系統廠商、風險投資公司、集成電路產業園區等6000余位業界精英人士齊聚一堂、共話行業發展。

作為中國本土唯一上線多條12吋量產產線的工程智能系統提供商,智現未來在本次展會深度展示了以AI賦能的工程智能系統在半導體等高端制造領域的創新應用成果,吸引了大批國內外專家及專業觀眾駐足觀看、咨詢。

智現未來產品研發副總裁易叢文博士受邀在“IC設計與創新應用”專題論壇發表《大語言模型+工程智能賦能半導體制造智能化轉型》的主旨演講,與國內半導體產業鏈上下游企業嘉賓及專家學者一道,圍繞IC設計業發展最新趨勢、半導體創新應用新成果等展開深入探討。

易博士擁有超15年半導體工業軟件產品研發和管理經驗,是人工智能和大語言模型專家,曾任筏渡科技聯合創始人,Intel先進制程缺陷分析與良率提升專家。易博士主導完成智現未來首個也是半導體行業首個專用大語言模型——“靈犀”的研發工作,并推動多款“大模型+”創新產品在國內某個頭部晶圓代工廠的落地應用。項目取得卓越成效,獲得客戶的高度認可。

觀點:大模型與產品的結合,不是簡單的技術疊加

分享中,易博談到了運用大語言模型、人工智能等熱門技術解決特定領域問題已經非常普遍,各種AI+應用也如雨后春筍般涌現。在智能制造領域,大語言模型的泛化能力不僅體現在知識問答上,其非常擅長的推理以及知識總結的能力,進而可發展構建成強大的AI agent(智能體),協助工程師處理自動化生產、智能質檢、供應鏈優化、設備預測性維護等各種高階任務。

盡管如此,僅僅依靠大語言模型還不足以解決行業問題,且大模型與半導體工業軟件產品的結合,并非簡單的技術疊加,需要融入大量的半導體行業專業知識、高質量數據、行業特有算法,以及強大的工程能力與經驗。這些正是智現未來打造行業大模型的基礎和沉淀。

在打磨行業私有大模型“靈犀”時,智現未來通過篩選半導體行業公域數據,融合智現未來20余年半導體私域數據和工程經驗(包括設備和工藝數據、文檔、模型、算法、代碼等)進行深度訓練,同時將大模型放入客戶的晶圓廠實地環境中,結合客戶現場私有數據進行定制化訓練和二次微調。

經過多方數據的微調和對齊,“靈犀”大模型集合了眾多工程師的視角和經驗,逐漸鍛造成為一個既懂設備,又懂工藝、制造、良率分析的“專家級老師傅”。

在此基礎上,智現未來基于該大模型對原工程智能系統做了全新賦能和升級,打造出了客戶專屬的行業大語言模型專屬服務平臺,為用戶提供智能缺陷檢測、智能故障分析、智能報告生成等一系列智能化服務產品,以及提供定制化的客戶專屬服務,助力客戶實現智能化轉型,提升其制造過程的效率和質量。目前,“靈犀”大模型及其多款“大模型+”應用在國內某家12吋頭部晶圓廠的成功落地經驗,也充分證實了大模型賦能智能制造的巨大潛力。

案例一:大模型+晶圓缺陷識別

傳統的晶圓缺陷識別方法極其依賴人工標注和分析,且需要大量缺陷樣本積累來建立缺陷識別機制,過程費時費力。

而基于多模態大模型的晶圓缺陷識別能夠結合圖?特征、工程師經驗文本、實時wafer數據等多模態數據,構建復合矩陣的分析,幫助工程師來解決多維多源的數據分析問題,實現自動識別、快速準確分類,及自主生成缺陷報告,一站解決分析痛點。

在客戶現場實施過程中,該應用顯示出了超強的few shot能力:每個缺陷類別的標注數量從原來的10000+下降至200+,標注量指數級下降;

僅需要以前2%的數據即可做到更準確的識別,將訓練的樣本數量減少2個數量級;

原來數百工程師一年的工作量,大模型只需要2~3個月就可以完成,分類準確率更是提升超過10%,大幅提升了工程師效率。

案例二:大模型+FDC設備異常監控

此外,我們往下繼續拓展了大模型與FDC的結合應用。FDC(設備異常監控系統)經常用在生產制造端,用于實時監控生產設備的運行狀態,及時發現設備故障或異常情況。常規的FDC都是基于Rule Base,非常依賴工程師經驗,且使用過程產生大量Alarm,需要工程師對Alarm進行實時處理,造成人員效率低下。

智現未來做到了對FDC模型全周期管理,通過大模型,在數據收集階段參照設備手冊和工藝經驗輔助參數選擇。在模型選定階段,可根據對關鍵參數的經驗掌握,自動建立相關的監控模型,大大節省建模時間。后續還可根據YMS系統所反饋的良率情況進行模型的自動調整,從而盡可能減少誤報警的發生。

更多創新應用

此外,智現未來“靈犀”大模型與工程智能的多款融合型應用,在良率分析、反控優參、Chat BI、設備維護等方面也創造出令人驚嘆的價值,幫助用戶實現制造過程的質與效的突破。

例如,基于大模型的智能報表系統Chat BI,能夠讓用戶以簡易交互的對話形式輕松實現數據的高效檢索和分析、報表制作等工作。Chat BI 做到了復刻工程師的整個分析流程,將分析流程可視化,然后進一步完成后續的自動化分析工作,更好地提升了用戶交互式數據分析體驗。

隨著AI技術深度滲透與應用,制造業必然迎來前所未有的變革。更多的AI衍生應用將被創造與使用,這些應用將覆蓋半導體設計、生產、管理的每一個環節,推動半導體智能制造縱深發展。我們有理由相信,AI將拓展其在制造業的邊界,加速制造業智能化的進程,為制造業帶來更加廣闊的發展前景和無限的可能。一起拭目以待~

審核編輯 黃宇