如果加入AI預(yù)測(cè)之后可以極大的提升我們生產(chǎn)的效率

當(dāng)價(jià)格不變時(shí)，集成電路上可容納的元器件的數(shù)目，約每隔18-24個(gè)月便會(huì)增加一倍，性能也將提升一倍，這也被稱為摩爾定律。實(shí)際上集成電路的發(fā)展速度已經(jīng)放緩，面對(duì)越發(fā)微小的納米工藝，制造業(yè)正在面臨物理上的瓶頸。但是集成電路仍然要發(fā)展，接下來怎么做，華虹集團(tuán)總工程師趙宇航認(rèn)為，Ai或許是撬動(dòng)芯片產(chǎn)業(yè)繼續(xù)向前的杠桿。

趙宇航在世界人工智能大會(huì)上表示，將Ai運(yùn)用在芯片的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，進(jìn)行精細(xì)化管控，提高芯片的設(shè)計(jì)效率、生產(chǎn)速度和良品率，將原先的自動(dòng)化生產(chǎn)線進(jìn)化成智能生產(chǎn)線，將會(huì)是芯片行業(yè)在后摩爾定律時(shí)代的方向。

而華虹集團(tuán)，正在以AiFab的形式，開始了探索。

下附趙宇航在世界人工智能大會(huì)上的演講實(shí)錄。

為什么現(xiàn)在需要更復(fù)雜的芯片、更難的集成電路制造呢?是因?yàn)锳I，AI給我們帶來了急劇的對(duì)存儲(chǔ)、處理以及數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng)，也是AI，才能接受后摩爾時(shí)代的挑戰(zhàn)。

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AI與芯片的第二次時(shí)代耦合

我們回顧集成電路半導(dǎo)體的發(fā)展歷程，上個(gè)世紀(jì)曾經(jīng)出現(xiàn)過一次創(chuàng)新耦合的過程。

CPU芯片需要有很好的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)工具才能設(shè)計(jì)出來，而這些更好的EDA工具需要有更強(qiáng)的CPU才能運(yùn)行，使得整個(gè)EDA設(shè)計(jì)和CPU產(chǎn)品進(jìn)入了創(chuàng)新耦合的過程，如果走不通條路，可能集成電路的發(fā)展在上個(gè)世紀(jì)就終結(jié)了，最后集成電路突破了這個(gè)耦合。

到今天我們又看到了耦合出現(xiàn)的端倪，這是AI帶來的。

現(xiàn)在的集成電路制造，涉及到幾百種集成電路裝備、材料，很多的設(shè)計(jì)工具，但是如何把這些運(yùn)轉(zhuǎn)好，是整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的問題。 如果不靠AI來處理，可能我們的集成電路制造沒法往下走，沒法制造出具有強(qiáng)大性能，可以在各行各業(yè)運(yùn)用的AI芯片。

進(jìn)入新的階段，怎么突破AI和集成電路制造的耦合?

現(xiàn)在AI芯片的需求數(shù)據(jù)急劇增長(zhǎng)，給我們集成電路芯片制造帶來了重大的挑戰(zhàn)，我們每天需要幾百個(gè)T的數(shù)據(jù)量，涵蓋了設(shè)備、工藝等方面，尤其是光刻。

光刻第一步工序，需要大量的計(jì)算數(shù)據(jù)，每一步都要量測(cè)。此外還有新架構(gòu)、新器材、新芯片都需要新器械、新材料來支撐，這大量的數(shù)據(jù)給我們集成電路芯片制造帶來了幾個(gè)挑戰(zhàn)。

第一個(gè)挑戰(zhàn)是整個(gè)生產(chǎn)線的運(yùn)營(yíng)管控，第二個(gè)是新工藝。新工藝的工藝制造步驟比以往急劇增加，流程非常復(fù)雜。我們制作出來的良率以及產(chǎn)能控制都面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

AIFab，實(shí)現(xiàn)耦合的落地方式

根據(jù)這樣的挑戰(zhàn)，我們想應(yīng)該在集成電路制造過程中，把人工智能集成進(jìn)去，所以我們提出了AIFab這樣一個(gè)概念，希望人工智能和集成電路跨越發(fā)展，來跨過我們即將出現(xiàn)耦合的過程，使得集成電路發(fā)展處于正向的過程。

AIFab聚焦在兩個(gè)方面，一個(gè)方面是智能制造，就是要改變傳統(tǒng)的從數(shù)據(jù)收集到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、工程師、管理系統(tǒng)這樣一個(gè)結(jié)構(gòu)，改成一個(gè)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。

在數(shù)據(jù)分析里面把機(jī)器學(xué)習(xí)的方式加進(jìn)去，使人和機(jī)器形成一整套的管理體系來進(jìn)行智能制造。其實(shí)也就是要把傳統(tǒng)的自動(dòng)化制造改成智能制造，從自動(dòng)化的生產(chǎn)線轉(zhuǎn)變成一條聰明的生產(chǎn)線。

另外在研發(fā)層面，需要大量的數(shù)據(jù)分析，我們還要去抓很多畸點(diǎn)，這些畸點(diǎn)用傳統(tǒng)的計(jì)算方法沒有辦法抓出來，必須要用大數(shù)據(jù)分析和AI算法植入進(jìn)去，才能把畸點(diǎn)和缺陷抓出來，加快我們的研發(fā)速度。

原來我們集成電路生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)生產(chǎn)架構(gòu)是ERP系統(tǒng)，其實(shí)集成電路的工業(yè)自動(dòng)化程度一直走在各種制造業(yè)的前列，所以在自動(dòng)化上面我們有非常詳細(xì)的一套體系結(jié)構(gòu)。

自動(dòng)化生產(chǎn)線向智能生產(chǎn)線的轉(zhuǎn)變

我們希望這套傳統(tǒng)的自動(dòng)化的體系結(jié)構(gòu)上面，把它轉(zhuǎn)變成為AI的體系結(jié)構(gòu)。首先在數(shù)據(jù)上面進(jìn)行分析，進(jìn)行精細(xì)化的管理，我們從需求上面分了包括產(chǎn)品的良率分析和提升、工業(yè)研發(fā)的精細(xì)化管理，還有制造過程的精細(xì)化控制，以及提升產(chǎn)線的產(chǎn)能。

這里面比較重要的是生產(chǎn)狀態(tài)的預(yù)測(cè)和智能調(diào)度。從一道工藝到下一道工藝，何如進(jìn)行最合理的銜接，如果加入AI預(yù)測(cè)之后，可以極大的提升我們生產(chǎn)的效率。這個(gè)也是通過AI的調(diào)度規(guī)劃的算法，縮短自動(dòng)化有效的預(yù)測(cè)時(shí)間。原來是以天為單位的，縮小到以小時(shí)甚至以分鐘為單位，這樣可以極大提升我們的生產(chǎn)效率。

另外在工藝研發(fā)上面，集成電路生產(chǎn)最怕缺陷，只要在研發(fā)當(dāng)中出現(xiàn)一個(gè)缺陷，前面幾年的研發(fā)結(jié)果可能就白費(fèi)了，因此控制缺陷是非常重要的一項(xiàng)工作。

但是現(xiàn)在的缺陷很多不是規(guī)律性產(chǎn)生的，因?yàn)榧呻娐返搅思{米尺度之后，很多缺陷是隨機(jī)的，我們?cè)趺窗堰@些隨機(jī)的缺陷抓出來?

我們要基于AI研發(fā)缺陷識(shí)別系統(tǒng)，比如說在圖像傳感器已經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮了很好的作用。

集成電路制造是一代裝備、一代工藝、一代產(chǎn)品?，F(xiàn)在的裝備也是越來越復(fù)雜，價(jià)值越來越高，我們?cè)趺礃幽軌虬堰@些裝備運(yùn)用好?

我們要加入到智能診斷、預(yù)警、性能提升上面，對(duì)裝備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控、材料的超差、機(jī)器的預(yù)警，裝備產(chǎn)能怎么樣提升，原來一個(gè)小時(shí)刻兩百片，怎么樣提高到兩百五十片，建立一種自學(xué)習(xí)的能力，這也是AIFab里面非常重要的工作。

我們現(xiàn)在在發(fā)明一套技術(shù)，能夠植入到工藝裝備里面的嵌入式的智能控制技術(shù)，包括光刻機(jī)，通過AI算法的植入，使得這些機(jī)器在原來自動(dòng)化上面具備自我學(xué)習(xí)、自我診斷的能力，是在生產(chǎn)線上利用的效果更好，最后形成真正把我們一個(gè)制造生產(chǎn)線從自動(dòng)化進(jìn)步到是一條聰明的生產(chǎn)線。

AIFab 有可能是解決我們目前將要碰到的 AI 和芯片制造技術(shù)創(chuàng)新耦合的一個(gè)重要手段。因此，我們也秉承開放、創(chuàng)新、合作的企業(yè)精神，歡迎廣大的 AIFab 和華虹一塊共同推動(dòng) AIFab的落地與發(fā)展。