9月16日至18日,2026北京微电子国际研讨会暨IC WORLD大会在北京经开区北人亦创国际会展中心举办。
本届大会以“驭智拓芯途,强芯铸新篇”为主题,由学术会议和博览会两部分构成,近200家集成电路产业链单位参展。
9月17日,在大会“半导体产业链设备、工艺新生态专题论坛”上,泛半导体智能制造软件解决方案提供商哥瑞利解决方案总监王辉发表了题为《AI的前沿应用实践——半导体CIM的视觉与数据》的主题演讲,聚焦AI视觉与数据应用两大方向,分享了哥瑞利在半导体CIM智能化升级中的技术路径与落地实践。
演讲中,王辉没有从宏观趋势讲起,而是直接切入产线面临的实际问题。随着先进制程与异构集成推高制造复杂度,传统CIM在数据孤岛、视觉盲区、响应滞后上的局限日益突出。特别是在AI算力芯片、先进封装、光电互联与CPO等景气主线牵引下,CIM从“记录型”向“智能控制型”升级的需求愈发迫切。
以光电互联与CPO为例,光芯片与光纤、激光器的高效耦合是核心工艺,其制造逻辑与逻辑、存储芯片差异巨大。光电制造对化合物半导体材料极度敏感,对耦合对准精度要求极高,微米级缺陷都会直接影响AI算力互联的稳定性。
面对这类特殊工艺,哥瑞利的思路是将AI视觉与CIM系统紧密联动。
在检测到微米级缺陷后,系统自动触发拦截,并将结果反馈至工艺端进行参数调整,从而推动CIM从被动记录向主动控制演进。
在硅片AI视觉全链路质检方面,依托LOFA AI视觉,算法已渗透拉晶、成型、清洗、外延、抛光等核心部门,针对EBFIS与研磨AOI中形态相似的缺陷实现精准识别,并直连MES系统完成NG品自动拦截与根因追溯。
在核心机台自动化改造方面,通过LOFA远控、Bots与AI视觉联合代操,实现自动调机、缺陷寻址与自动量测,其中OM机台通过软硬一体方案完成全自动化改造,打通出货前最后一道人工关卡。
如果说AI视觉解决的是“看见”和“执行”的问题,那么数据应用指向的则是“决策”。
王辉在演讲中介绍了哥瑞利数据管理方案的闭环路径——接入、治理、分析、应用,并沉淀了近20年半导体数据模型。
他以拉晶场景为例说明这一转变:过去依赖老师傅凭经验调炉,过程波动难以量化;如今数据将经验转化为可执行策略,AI模型一次成晶率从人工的57.8%提升至85%。
在良率分析等场景,工程师只需用自然语言提问,系统即可自动完成归因并给出结论与措施。
王辉将这一进化路径总结为DTT框架,即Data(数据可信)、Training(模型可信)、Thinking(决策闭环),最终指向面向半导体工厂的一体化黑灯工厂助手。
哥瑞利在AI与CIM融合上的持续投入,与其长期积累的技术底座密切相关。
公司成立于2007年,专注泛半导体智能制造软件领域近二十年,2023年初成功交付了12英寸前道18纳米工艺的全厂全自动化CIM系统,成为国内首批实现该级别国产化的供应商之一。
目前,哥瑞利已通过港交所特专科技板块聆讯,计划将募集资金用于打造12英寸前道CIM系统、升级LOFA等AI产品。
此次IC WORLD演讲所展示的AI视觉与数据应用实践,正是这一技术路线的阶段性呈现:当AI不再停留于概念,而是进入质检、机台与良率分析的日常流程,半导体智能制造的下一步,也将从“看见”走向“预见”。
