[导读]笔者按：2024，行业“GPT时刻”到临。笔者看到，在会聚人类顶尖聪明与高深工艺的半导体行业，以智现将来为代表的工业软件供给商，正阐扬着其深耕行业数十年的数据积淀、手艺贮备和深挚的一线办事经验，以年夜模子为兵器，盘活工场数据资产，解决晶圆厂数据孤岛困局、“经验沉没”和“人材密度不足”等诸多灾题，开启全新的工业智能时期。 笔者按：2024，行业“GPT时刻”到临。笔者看到，在会聚人类顶尖聪明与高深工艺的半导体行业，以智现将来为代表的工业软件供给商，正阐扬着其深耕行业数十年的数据积淀、手艺贮备和深挚的一线办事经验，以年夜模子为兵器，盘活工场数据资产，解决晶圆厂数据孤岛困局、“经验沉没”和“人材密度不足”等诸多灾题，开启全新的工业智能时期。 ChatGPT引爆了新一轮的人工智能海潮，各行各业都在翘首期盼具有专属在本身的“AI引擎”。正如每次手艺改革都将人类出产力推向新的高度一样，在特定行业内，对垂直范畴年夜模子的需求日趋增加。与利用普遍的通用年夜型说话模子分歧，这些垂直范畴的年夜模子专注在深切理解和处置特定范畴的信息，供给更专业化的办事，并从底子上晋升相干行业的出产力。同时，操纵年夜模子洞察垂直范畴更加复杂的埋没逻辑，让年夜模子出现出像人一样去利用东西乃至制造东西的能力，供给切实的出产力的改良，将是我们一同面对的机缘和挑战。 作为国内首家推出专在泛半导体范畴利用的年夜说话模子的企业，深圳智现将来工业软件有限公司无疑在行业变化中饰演着领军脚色。其发布的“灵犀”年夜说话模子和其在泛半导体行业利用案例不但展现了该手艺在晋升芯片制造效力、下降本钱和加强产物质量方面的庞大潜力，可以预感，其将为晶圆厂的智能制造供给壮大助力。 半导体晶圆厂：数据资产的困局与年夜模子破局之道 半导体系体例造代表了当前工业的最高水准，其工艺极为复杂，常常触及数千个步调，在出产中会发生海量的数据;而单个工程师一般江南体育只具有某个小范畴的专业常识，办事在分歧的工程师的各类利用应需求而生，造成了数据割裂的现象;数据阐发起来耗时吃力，且高度依靠工程师的小我经验。 以下是现阶段以晶圆厂为代表的高端制造业面对的典型问题： 井蛙之见，问题处置效力低下：囿在小我经验和精神的限制，工程师们虽精在一隅，却难以穷尽全域。面临突提问题，工程师可根据过往经验对常识能力规模内的特定问题作出敏捷响应，当超越本身经验范围时，只能从头试探，花费年夜量时候和精神。只有当一线工程师处置不了的问题才会进级到二线，这无疑减缓了出产的程序，影响整体效力。 数据孤岛，常识壁垒阻碍协作：单个工程师可能只负责产线的一小段，分歧工艺段的数据互不贯通，难以理解其工艺段的数据布局和具体寄义，处置问题就需要跨范畴调和(Inter-Module Meeting)，乃至频频屡次，沟通本钱较高，耽搁问题解决。 经验沉淀和常识传承成困难：海量出产数据是晶圆厂贵重的“资产”。但是，问题常常是在产生后才被追溯，年夜量的经验和常识散落在各个角落，难以堆集沉淀。并且即便成心去挪用这些数据，文档、陈述难以检索，更难以鉴戒，操纵率低，造成“经验沉没”。 反复操作易犯错，主动化机制亟需成立：晶圆厂出产进程中存在年夜量需要人工决议计划的反复性工作，不但华侈了贵重的人力资本，也轻易致使报酬掉误，下降出产质量。 为了应对这些挑战，一方面，很多晶圆厂最先着手打造年夜数据底座，实现数据集成，固然削减了数据对齐时候，却仍未能解脱对工程师个别经验的依靠。 另外一方面，固然财产也在不竭地培育新人材。可是，新入行的低级工程师需要较长的练习和进修时候，难以快速堆集经验。案例研究Case study和培训手段匮乏、导师人手不足等问题，也制约了人材的培育速度和质量。另外，过往案例检索坚苦，致使常识难以有用传承，同样成为人材培育的一浩劫题。更使人耽忧的是，十分困难培育出来的人材假如流掉，贵重的经验也随之付诸东流。 年夜说话模子的呈现，为晶圆厂的窘境带来了破局的曙光。年夜说话模子一个已验证的能力是把非布局化的数据布局化，一方面可以或许有用的把汗青上堆集的数据资产盘活，另外一方面经由过程整合布局化和非布局化数据构成对工场全貌的熟悉。另外，年夜说话模子还具有壮大的推理能力，特殊是可以或许从汗青阐发、操作和陈述中进修并进行逻辑推理。经由过程对年夜量数据的深度进修，年夜模子可以或许买通信息孤岛，实现全局的智能阐发。同时，年夜模子还但愿从年夜量的数据和堆集中，洞察出更加复杂的高阶联系关系，实现智能出现的价值。 “种子”选手智现将来：用年夜模子打造半导体工场的智能数字底座 面临周全的挑战，年夜模子极有多是实现下一代的智能制造的最好路径。经由过程年夜模子的思虑链(chain of thought)和验证链(chain of verification)，进而连系多个专家系统，将分歧的年夜模子串连起来，构成价值链(chain of value)，使年夜模子可以或许从“被动挪用”改变为“自动发现问题”，经由过程“触类旁通”，缔造出现性价值，为制造业带来革命性的变化。 但是，其实不是简单的迁徙便可以让年夜模子阐扬抱负的价值，想要介入到晶圆厂纷纷复杂的工艺制造中，年夜说话模子需要行业年夜量高质量的语料连系经验的积淀来完成练习，同时需要对行业充实的理解并博得客户的信赖。行业年夜模子对数据、算法、算力皆有要求，需要深挚工程化思惟的不竭堆集，业内鲜少有企业可以或许具有转化的所有前提。在具有并理解年夜量专业数据这方面，只有占有半导体数据高地、深耕工程智能范畴几十年的寥寥数家公司，可以生成并系统化、规范化地堆集了年夜量的高质量语料。 智现将来在这场已到来的手艺改革海潮中，就像是“生成”的种子选手一样，具有成长泛半导体行业垂直年夜模子的所有先天前提。智现将来脱胎在工程智能全球“三大师”之一的BISTel，其在工程智能范畴深耕20多年，具有深挚的经验、清楚的行业认知、手艺贮备和年夜量标杆客户的成功案例，堆集了丰硕的出产数据和工艺数据。这些贵重的数据财富、周全的行业理解、构建高质量模子的人材堆集，为智现将来打造国内首个半导体垂直类年夜说话模子——“灵犀”，奠基了坚实的根本。 以下是智现将来“灵犀”年夜说话模子的价值实现路径： ①在当前市场中，浩繁根本年夜型说话模子(LLM)如GPT 4、Llama 3等纷纭出现，它们具有根本的读写能力，近似在常识面普遍的“高中生”。虽然对半导体这类专业范畴有所浏览，但理解尚浅。若何对这些根本年夜模子进行测评?一方面需要AI专家，另外一方面，需要将其接入成熟的半导体行业利用软件做基准测试(benchmark)。 ②为进一步晋升，模子需深切进修专业常识，恍如“高中生”进入年夜学专攻半导体专业，经由过程接收半导体范畴公有域的常识和资料，慢慢成长为常识丰硕的“半导体专业年夜学生”。语料选择和若何传授成为这一阶段的要害点。 ③接下来，由具有数十年实战经验和行业堆集的资深专家“智现将来”担负导师，连系智现将来20余年堆集的私稀有据(包罗装备和工艺数据、文档、模子、算法、代码等等)深化练习。 ④颠末上述的培养，模子演变为工程智能范畴的“研究生”，这就是智现将来的“灵犀”年夜说话模子。 ⑤进一步，“灵犀”年夜模子被放入客户的晶圆厂实地情况中，采取智现将来供给的专业东西链和流程，由工场和智现将来的专家配合指点，颠末二次练习和客户私稀有据的定制化进修，锤炼成为该范畴的手艺专家。 ⑥作为工场的手艺专家，年夜模子可以或许供给智能缺点检测、智能陈述生成、智能故障阐发和客户专属的行业办事。 如许的一个年夜模子调集了所有工程师的视⻆和经验，既懂装备，又懂工艺、制造、良率阐发，出现出超出个别之和的阐发息争决问题的能力，成为出产制造进程的“超等年夜脑”。 另外，区分在人类，AI可以实现24小时不中断运行且毛病率极低。AI更年夜的优势在在，它不但能处置常规数据，还能洞察更高维的联系关系，提取到人看不到的信息，实现从“类人(like human)”到“超出人类(beyond human)”的智能奔腾。例如：为了顺应人的感知，以往的wafer map经由过程晶圆网格共同色彩可以揭示芯片的三个维度(x, y, Good/NG)，但对每一个芯片(die)来讲，除根基的良品(good)与不良品(NG)分类外，其下还埋没着更多维度的测试成果，如电性特征等要害参数，而AI可以或许直接处置这些高维的数据。 “灵犀”年夜说话模子：半导体“智造”利器已光线初现 虽然年夜说话模子在行业利用才处在摸索阶段，可是“灵犀”已在有限的摸索规模内闪现了其可能照亮将来的光线。基在前期持久的堆集，仅仅不到半年的验证和摸索，“灵犀”年夜模子已在缺点图象辨认、Wafer Map掉效主动分类、FDC装备异常监控、良率阐发猜测、装备预防保护、智能专家推理、群体智能常识中台等多个范畴都已揭示出庞大潜力，迸发“灵犀”之光。 案例一：多模态缺点辨认 半导体出产中存在年夜量缺点阐发需求，传统方式依靠人工标注和阐发，需要年夜量(多是上万个)缺点样本的堆集才能成立出一个缺点辨认机制，且依靠样本照片与标识表记标帜的质量，这不但耗时且易犯错。若何有用整合多维度数据以晋升阐发的深度和堆集经验，从而提高缺点阐发的效力和正确性，成为行业面对的一个重年夜挑战。 基在“灵犀”年夜说话模子的多模智能缺点改进系统，经由过程及时监控出产线，可以或许连系图片特点、产线数据、文本经验等多模态的数据，构建复合矩阵的多元阐发，实现主动辨认缺点，快速正确分类，并自立生成缺点陈述和根因阐发。该方案仅需要之前2%的数据便可做到更正确的辨认，将练习的样本数目削减2个数目级。这不但年夜幅晋升了效力，还削减了样本标错的机率。本来数百工程师一年的工作量，“灵犀”年夜模子只需要2~3个月便可以完成，分类正确率更是晋升跨越10%。 “灵犀”之光的闪现点： “灵犀"的多模态能力冲破了单个工程师对单一常识范畴的局限，打破了"井蛙之见"的狭小视角，实现了对复杂工程问题的周全理解和深切洞察，真正做到常识调集、同享的群体智能。 借助AI手艺，“灵犀”年夜说话模子帮忙工程师实现了对数据的即时阐发，极年夜削减了人工干涉干与，显著提高了陈述的正确性与和时性。 相当主要的是，所有阐发进程和成果都被有用整归并沉淀至年夜说话模子当中，为模子的延续进修与练习供给了贵重资本，确保了智能缺点改进能力的不竭演进与进级。 案例二：良率阐发利用(Yield Analysis) 良率(Yield)是半导体财产的最终挑战，芯片的良率也直接关乎着芯片制造的本钱，是以良率阐发对半导体系体例造商来讲极其要害。经由过程系统阐发不良品和肯定造成不良的缘由，可以采纳办法提高良率，进而下降本钱。 今朝市场上普遍利用的如YMS良率治理系统、DMS缺点治理系统等良率阐发平台，均属在治理系统。这些系统在设计时面对必然挑战，因为良率阐发方式因人而异，对自由度有极高要求，使得软件设计和操作起来都很复杂，也很难知足高级阐发需求，且经常没法有用联系关系原始追踪数据(Raw Trace Data)。 基在“灵犀”年夜说话模子的良率阐发系统可以或许按照汗青和及时数据主动建模，供给“千人千面”的阐发工作台，加强数据摸索自由度。“灵犀”极年夜地简化了交互流程，加速了问题解决速度。 分歧在其他YMS良率治理系统，搭载“灵犀”的良率阐发系统(YAS)融会了半导体范畴资深AI工程师的聪明与能力，随时在线的Copilot“教员傅当助理”，可快速挪用数据、主动履行建模与阐发，找到影响良率的根因，并供给优化建议，构成陈述，帮忙工场快速做出加倍精准的出产决议计划，年夜幅晋升了出产治理的智能化程度。 除此以外，“灵犀”还在多个范畴可以或许缔造使人赞叹的价值。例如，“灵犀”年夜模子经由过程主动化建模和阐发，使装备猜测性保护从被动转为自动，优化保护打算，让装备保护加倍精准，既避免呈现平安出产变乱，又避免“过度”保护，从而提高半导体晶圆厂的出产效力并削减经济损掉。 可以预感，“灵犀”年夜模子的利用，将为半导体行业带来一场深入的变化，鞭策半导体系体例造业智能化进级，提高出产效力、下降出产本钱、晋升产物质量，释放庞大的出产潜力，为行业成长注入新的活力。 ( 图源：摄图网) 瞻望：年夜模子碰撞工程智能，出现高质量新质出产力的无穷可能 今朝，业界遍及认为年夜模子的能力在在其对复杂符号关系的掌控和对世界高阶相干性的认知，这些能力正在超出人类的认知极限。特殊是在智能制造这一范畴，年夜模子经由过程阐发和处置年夜量数据，可以或许辨认现阶段人类工程师难以发觉的模式和联系关系，从而优化出产流程，晋升制造效力和质量。这类超出人类的认知能力，不但加快了智能制造的成长，也势必会对其他相干范畴发生深远的影响。 工程智能作为高阶智能制造手艺，面临的是极复杂、高尺度、具有年夜量样本数据和经验堆集的场景，而这些都作为年夜量的优良数据样本，沉淀在代码和文档中。年夜模子与工程智能的相遇，更像是各自预备，相向而行的萍水相逢。 可以预感的是，以智现将来为代表的工程智能解决方案供给商，将会用数十年来构建的成熟靠得住的产物系统，在年夜模子的深度融会和加持下，实现革命性的周全焕新。年夜模子作为中心能力，势必深度渗入并强化了工程智能系统中数据汇集、智能监测、智能阐发、智能猜测、智能决议计划等各个要害环节。年夜模子与工程智能的碰撞，是如虎添翼的优势相乘，自然的优良泥土碰到基因良好的种子，必然可以结出丰富的功效。 ( 图源：摄图网) “GPT时刻”已到来。按照猜测将来3年，AI在全部制造业的投入范围和产出价值都将会成倍增加。像”灵犀“如许的工业年夜模子的突起，正悄然开启半导体工场的全新篇章。在这个新的章节中，所有的数据、操作都必需接入年夜模子，所有的决议计划都将以年夜模子为根本;每一个工程师都需要一组工程师助理，以便集中精神解决更主要的问题，晋升产线效力;每一个工场都需要一个专属在本身的专家系统，将分离的常识经验构成资产沉淀，打造可泛化的群体智能，静待智能出现，为“智造”缔造无穷可能。

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