從AI到云，那些被“嫌棄”的新技術(shù)。

　　芯東西2月17日?qǐng)?bào)道，近日，東芝宣布將在日本石川縣建造一個(gè)300mm（12英寸）的功率半導(dǎo)體晶圓廠。據(jù)悉，該廠將采用人工智能技術(shù)和自動(dòng)化晶圓運(yùn)輸系統(tǒng)，預(yù)計(jì)第一階段產(chǎn)能滿載后其產(chǎn)能將會(huì)達(dá)到2021年的2.5倍。

　　在全球仍面臨芯片短缺的當(dāng)下，各個(gè)廠商都在探索提升晶圓產(chǎn)能和良率的方法。在智能制造、工業(yè)4.0等新興概念的驅(qū)動(dòng)下，人工智能（AI）、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等新興技術(shù)屢被提及，應(yīng)用材料等半導(dǎo)體設(shè)備巨頭也在推出配有AI功能的產(chǎn)品。

　　遠(yuǎn)遠(yuǎn)望去，作為技術(shù)含量最高的產(chǎn)業(yè)之一，半導(dǎo)體制造似乎天生就和各類新興技術(shù)完美契合，EUV光刻機(jī)、潔凈室、全自動(dòng)產(chǎn)線和人工智能、云計(jì)算的組合似乎描繪了一幅美好的畫面。

　　但需注意的是，半導(dǎo)體制造本質(zhì)上仍是傳統(tǒng)制造業(yè)，從晶圓廠的角度，最終追求的是產(chǎn)能、良率、成本、晶圓質(zhì)量和穩(wěn)定性。據(jù)業(yè)內(nèi)人士向芯東西透露，人工智能和云技術(shù)等新興技術(shù)短期內(nèi)仍難以應(yīng)用于晶圓廠的關(guān)鍵系統(tǒng)中。

　　01.

　　AI未來(lái)或可帶來(lái)每年900億美元收益

　　ASML用AI加速光刻流程

　　美國(guó)咨詢公司麥肯錫認(rèn)為，人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)能夠有效地提升晶圓廠的收益。根據(jù)麥肯錫的數(shù)據(jù)，隨著芯片制程節(jié)點(diǎn)的演進(jìn)，晶圓廠建設(shè)成本正從65nm的4億美元增加到5nm的54億美元。

　　麥肯錫預(yù)判，在接下來(lái)的兩到三年內(nèi)，人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)每年可能產(chǎn)生350億至400億美元的價(jià)值。如果將這個(gè)時(shí)間線拉長(zhǎng)到未來(lái)4年后，其每年的收益可能會(huì)上升到850億美元到900億美元。

　　▲人工智能在半導(dǎo)體生產(chǎn)各環(huán)節(jié)中的應(yīng)用（圖片來(lái)源：麥肯錫）

　　對(duì)于晶圓廠來(lái)說(shuō)，隨著自動(dòng)化、智能化水平的提升，其操作效率能夠得到有效提升，這也就意味著更短的生產(chǎn)周期、更少的成本以及更高的良率。

　　在半導(dǎo)體供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)中，制造業(yè)能夠從人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)中獲得最多的收益，麥肯錫預(yù)計(jì)這將使制造成本降低17%。

　　▲人工智能在半導(dǎo)體生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的收益（圖片來(lái)源：麥肯錫）

　　在半導(dǎo)體行業(yè)中，ASML、應(yīng)用材料、博世等行業(yè)重要參與者都在探索人工智能在半導(dǎo)體設(shè)備和晶圓廠中的應(yīng)用。

　　應(yīng)用材料去年推出了新一代的光學(xué)半導(dǎo)體晶圓檢測(cè)機(jī)。該機(jī)器引入了大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，不僅能自動(dòng)檢測(cè)更多芯片，而且大幅提升檢測(cè)致命缺陷的效率，其系統(tǒng)每小時(shí)可減少260萬(wàn)美元的良率損失。

　　早在2017年，ASML便在SPIE（國(guó)際光學(xué)工程學(xué)會(huì)）的光掩模技術(shù)大會(huì)上發(fā)表了“Machine learning assisted SRAF placement for full chip（機(jī)器學(xué)習(xí)輔助SRAF放置全芯片）”論文，將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于全芯片布局中，且提升了光刻速度。

　　由于這種深度學(xué)習(xí)方法的準(zhǔn)確性大概在95%，遠(yuǎn)低于半導(dǎo)體制造要求的7σ（99.999999999744%）。因此在這篇論文中，文章作者僅用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)加速計(jì)算，其輸出結(jié)果仍采用傳統(tǒng)的光刻程序進(jìn)行處理，從而提升光學(xué)臨近校正（OPC）和逆光刻（ILT）的速度。

　　除了應(yīng)用材料和ASML，德國(guó)電子巨頭博世也同樣一直關(guān)注人工智能技術(shù)在晶圓廠中的應(yīng)用。

　　去年6月，博世宣布，其位于德國(guó)德累斯頓的晶圓廠建成。博世管理委員會(huì)主席Volkmar Denner稱，這是博世第一座AIoT工廠，投資額約為10億歐元，從一開(kāi)始就實(shí)現(xiàn)了完全連接、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和自優(yōu)化。

　　通過(guò)各類傳感器，該工廠每秒能夠產(chǎn)生500頁(yè)文本的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，一天的生產(chǎn)數(shù)據(jù)超過(guò)4200萬(wàn)頁(yè)。博世通過(guò)人工智能方法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，其自優(yōu)化算法根據(jù)數(shù)據(jù)可實(shí)時(shí)分析制造和維護(hù)過(guò)程。

　　此外，據(jù)國(guó)產(chǎn)CIM廠商芯享科技首席策略發(fā)展官邱崧恒分享，在智能分析層面，人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在檢測(cè)系統(tǒng)、檢測(cè)與控制系統(tǒng)和決策系統(tǒng)中都有著一定的幫助和應(yīng)用。

　　▲計(jì)算機(jī)視覺(jué)/深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用（圖片來(lái)源：芯享科技）

　　02.

　　面臨穩(wěn)定、安全挑戰(zhàn)

　　AI/云或水土不服

　　邱崧恒早在1993年就參與到了臺(tái)積電產(chǎn)線的自動(dòng)化，之后曾任南亞科技、華亞科技、長(zhǎng)江存儲(chǔ)、泉芯的IT負(fù)責(zé)人，主導(dǎo)了長(zhǎng)江存儲(chǔ)和泉芯的CIM系統(tǒng)（計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)）整合。

　　據(jù)他向芯東西分享，當(dāng)前12英寸晶圓廠在自動(dòng)化方面的進(jìn)展已相當(dāng)之高。此前他在華亞科技時(shí)，華亞科技的自動(dòng)化能力，產(chǎn)品芯片的自動(dòng)傳輸生產(chǎn)達(dá)到99.5%（也就是1000批中995批是OHT自動(dòng)搬運(yùn)生產(chǎn)）；而非產(chǎn)品芯片則可以達(dá)到97.5%的自動(dòng)化水平。

　　在先進(jìn)的工業(yè)4.0晶圓廠中，芯享科技能夠從Excellent Manufacturing（最大化生產(chǎn)）、Intelligent Analysis（智能分析）、Productivity/cost（生產(chǎn)能效/成本）和Quality assurance（質(zhì)量保障）等角度，幫助客戶建立制造執(zhí)行系統(tǒng)MES、裝備控制平臺(tái)EAP、良率分析控制系統(tǒng)YMS、實(shí)時(shí)調(diào)度排產(chǎn)系統(tǒng)APS等各類軟件系統(tǒng)，最終帶來(lái)晶圓生產(chǎn)良率、成本和質(zhì)量的優(yōu)化。

　　同時(shí)，盡管晶圓廠的很多系統(tǒng)都應(yīng)用了深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)等人工智能技術(shù)，但實(shí)際上新技術(shù)在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域仍面臨水土不服的情況，距離大規(guī)模應(yīng)用仍有不短的距離。

　　具體來(lái)說(shuō)，CIM系統(tǒng)可分為Critical system（關(guān)鍵系統(tǒng)）和Non-Critical system（非關(guān)鍵系統(tǒng)）。Non-Critical system如報(bào)表系統(tǒng)、良率分析系統(tǒng)、缺陷分析系統(tǒng)、生產(chǎn)效能改善系統(tǒng)等非直接影響到Fab生產(chǎn)作業(yè)的系統(tǒng)已逐步集成在大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能等應(yīng)用正在這些系統(tǒng)中逐步發(fā)展。

　　近幾年，晶圓廠排程（Scheduling及Planning系統(tǒng)）開(kāi)始導(dǎo)入基因演算法等人工智能應(yīng)用，但在芯享科技總經(jīng)理沈聰聰和邱崧恒看來(lái)，MES、TCS/EAP SPC、R2R、FDC、RTD等直接影響到FAB生產(chǎn)作業(yè)的關(guān)鍵系統(tǒng)仍很難用到人工智能。

　　▲先進(jìn)晶圓廠中的各層軟件系統(tǒng)架構(gòu)（圖片來(lái)源：芯享科技）

　　上揚(yáng)軟件的董事長(zhǎng)兼CEO呂凌志也表達(dá)了類似的看法。他坦言，現(xiàn)在招一個(gè)大數(shù)據(jù)方面的人很容易，但如果想要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，需要了解整個(gè)工藝場(chǎng)景、工藝知識(shí)、工藝規(guī)格、產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程等。

　　在12英寸晶圓生產(chǎn)的一千多步工序中，每個(gè)數(shù)據(jù)可能和好幾步工序有關(guān)。如果想要判斷數(shù)據(jù)和哪些工序有關(guān)，需要工作經(jīng)驗(yàn)達(dá)十年以上的工藝專家、場(chǎng)景專家出馬進(jìn)行判別、計(jì)算。

　　12英寸晶圓廠中，每片晶圓每天就要產(chǎn)生十幾個(gè)G的數(shù)據(jù)，每個(gè)月晶圓廠要生產(chǎn)數(shù)萬(wàn)片晶圓。更復(fù)雜的是，每個(gè)晶圓廠中的設(shè)備有新有舊，其集體生成的數(shù)據(jù)質(zhì)量和大小各不相同，想要跨部門、廠區(qū)的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，難度十分之大。

　　美國(guó)半導(dǎo)體量測(cè)設(shè)備公司KLA的戰(zhàn)略合作高級(jí)主管Jay Rathert曾在采訪中透露，合適的數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)多方處理。如果晶圓廠歸屬于IDM廠商，那么這片晶圓的所有數(shù)據(jù)都來(lái)自一個(gè)公司；如果晶圓廠歸屬于晶圓代工廠商或封測(cè)廠商，這就十分復(fù)雜了。

　　因?yàn)楦鱾€(gè)廠商都有著獨(dú)特的工藝和IP，其挑戰(zhàn)在于既保護(hù)工藝和IP等核心數(shù)據(jù)，又進(jìn)行一定程度的數(shù)據(jù)共享。在如此復(fù)雜的情況下，晶圓廠采用深度學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)就像大海撈針一樣，短期內(nèi)人工智能很難做到對(duì)晶圓廠數(shù)據(jù)的有效分析。

　　▲半導(dǎo)體供應(yīng)鏈的信息交互（圖片來(lái)源：應(yīng)用材料）

　　同時(shí)，先進(jìn)12英寸晶圓廠的建設(shè)成本在千億人民幣左右，晶圓廠商必須要追求生產(chǎn)的穩(wěn)定性和安全性。在沈聰聰和呂凌志他們看來(lái)，人工智能從某種程度上來(lái)說(shuō)，類似一個(gè)“黑箱”，從訓(xùn)練到輸出有著太多的不確定性。事實(shí)上，在行業(yè)內(nèi)，很多看起來(lái)十分智能的系統(tǒng)，其背后是半導(dǎo)體CIM廠商們對(duì)這些軟件系統(tǒng)的大量編寫與定義。

　　在人工智能之外，半導(dǎo)體制造行業(yè)也對(duì)上云這件事比較忌諱。對(duì)于這些業(yè)內(nèi)專家，信息安全是一個(gè)切實(shí)需要考慮的因素。

　　芯享科技邱崧恒分享了一個(gè)案例，當(dāng)年某國(guó)產(chǎn)存儲(chǔ)芯片廠商發(fā)布新技術(shù)后，遭到了大量的黑客攻擊，其每個(gè)月遭受的黑客攻擊次數(shù)都以十萬(wàn)次為單位。最多的兩個(gè)月里，該企業(yè)每個(gè)月遭受的黑客攻擊次數(shù)超過(guò)50萬(wàn)次，追蹤攻擊來(lái)源發(fā)現(xiàn)，攻擊來(lái)自美國(guó)、俄羅斯、韓國(guó)、中國(guó)、越南等多個(gè)國(guó)家。

　　而當(dāng)晶圓廠商存在人員流動(dòng)時(shí)，不管有意還是無(wú)意的文件外泄或攜入都會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)糾紛。芯享科技因此也打造了一套主動(dòng)的文件掃描系統(tǒng)，判斷新員工是否會(huì)攜帶非法文件，以免訴訟糾紛。因此，雖然晶圓廠商可以打造一些企業(yè)的私有云或?qū)⒎敲舾行畔⑸蟼鳎诵馁Y料與系統(tǒng)都有些“談云色變”。

　　▲晶圓廠面臨的安全挑戰(zhàn)以及芯享科技的信息安全方案（圖片來(lái)源：芯享科技）

　　03.

　　行業(yè)人才分散，國(guó)產(chǎn)晶圓廠智能化

　　仍面臨較大挑戰(zhàn)

　　由于全球缺芯，美、日、韓、歐、中各國(guó)家和地區(qū)正大力發(fā)展半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)。隨著各種政策發(fā)布和市場(chǎng)需求的爆發(fā)，半導(dǎo)體行業(yè)正處在快速發(fā)展。

　　在這種繁榮下，業(yè)內(nèi)新興的國(guó)產(chǎn)半導(dǎo)體廠商層出不窮，芯片人才被大量分散到各個(gè)廠商中。但以CIM系統(tǒng)為例，一個(gè)晶圓廠涉及到的軟件系統(tǒng)十分廣泛，單打獨(dú)斗很難推動(dòng)企業(yè)發(fā)展，人才利用率較低。

　　對(duì)于晶圓廠運(yùn)行，如果想要對(duì)產(chǎn)線效率、成本、良率進(jìn)行優(yōu)化，需要廠商和工程師具備豐富的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)積累，才能從TB乃至PB級(jí)別的數(shù)據(jù)中找出關(guān)鍵的數(shù)據(jù)。在火熱市場(chǎng)的表面下，過(guò)于頻繁的人員流動(dòng)并不利于企業(yè)的發(fā)展。

　　值得注意的是，晶圓廠的建造需要耗費(fèi)大量資源和時(shí)間，對(duì)于4英寸、5英寸和6英寸這樣技術(shù)較為成熟的產(chǎn)線，是否需要進(jìn)行智能化改造以及是否值得將其智能化，都需要打一個(gè)問(wèn)號(hào)。甚至對(duì)一些工藝較為成熟的晶圓廠來(lái)說(shuō)，“工業(yè)4.0”、“智能制造”等概念仍是一個(gè)偽命題。

　　另外，即使晶圓廠推動(dòng)產(chǎn)線的自動(dòng)化和智能化水平，其產(chǎn)線先進(jìn)程度仍是一個(gè)市場(chǎng)、投入和企業(yè)執(zhí)行力等多種因素互相博弈的結(jié)果。對(duì)此，邱崧恒就指出，對(duì)半導(dǎo)體廠商，推動(dòng)產(chǎn)線自動(dòng)化既需要強(qiáng)大的動(dòng)力支持，也需要晶圓廠的負(fù)責(zé)人自上而下地切實(shí)推動(dòng)和支持。

　　他提到在中國(guó)臺(tái)灣，由于各個(gè)晶圓廠聚集在新竹等產(chǎn)業(yè)園區(qū)，形成了一股互相追趕的風(fēng)氣。只要有一家企業(yè)采用了更加先進(jìn)的方法和工具，別的廠商也要采用，不然就會(huì)落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。在這樣的氛圍下，很多中國(guó)臺(tái)灣芯片制造商的產(chǎn)線自動(dòng)化水平快速提升，最終形成了行業(yè)優(yōu)勢(shì)。相比之下，位于大陸的晶圓廠商在這一方面有所不足。

　　04.

　　結(jié)語(yǔ)：短期內(nèi)

　　半導(dǎo)體制造+AI時(shí)代恐難到來(lái)

　　隨著AI、云技術(shù)等新技術(shù)的快速發(fā)展，這些新技術(shù)和半導(dǎo)體設(shè)備、部分系統(tǒng)的結(jié)合確實(shí)取得了很多成就，ASML、臺(tái)積電、博世、應(yīng)用材料等巨頭都在推動(dòng)相關(guān)的研究和實(shí)踐。

　　但從根本上看，半導(dǎo)體制造工藝的核心仍是良率、質(zhì)量和成本。在巨額投入下，任何新技術(shù)進(jìn)入產(chǎn)線都需要以月、以年為單位的驗(yàn)證周期。短期內(nèi)，AI、云技術(shù)等技術(shù)很難從底層影響半導(dǎo)體制造，穩(wěn)定性和安全才是各個(gè)廠商關(guān)注的焦點(diǎn)。