5月27日至29日，2026第十届集微大会在上海张江科学会堂隆重举行，中国台湾地区资深产业顾问Robert Chien受邀出席大会同期举办的“全球半导体分析师论坛”，并发表以《半导体产业的智能制造》为主题的演讲，系统分享了晶圆厂从人工到智能化制造的演进历程。
Industry Senior Consultant中国台湾地区资深产业顾问Robert Chien
Robert Chien指出，“传统生产高度依赖经验丰富的‘老师傅’，人员流动极易造成生产断层。为此我们探索出规则库自动化模式——将一线实操经验、专业工艺知识梳理转化为系统规则，依托‘如果—那么—否则’的简单逻辑实现流程自动化。随着产业升级，工厂从8英寸晶圆产线升级至12英寸，设备投入大幅增长，专业人力缺口加剧，传统模式已无法适配产业升级需求。当时人工智能技术尚未成熟，规则库自动化成为最优解。“
他以详实数据直观印证了规则库自动化的落地成效，一是从2000年到2010年，10年内12英寸产线晶圆盒自动化搬运占比达98%。晶圆盒价值高昂，堪比豪华轿车，全自动化搬运有效规避了人工操作的重大损耗风险，也是12英寸产线正常运转的基础；二是人均值守机台数量大幅提升，对比8英寸产线，人员整体效率提升2-3倍；三是2010年到2015年，五年内设备综合生产力提升40%~60%。
Robert Chien进一步指出，“规则库存在局限，性能无法持续提升，但企业降本增效的需求从未止步，原有模式走到瓶颈后，我们必须寻求新突破。恰逢人工智能与机器学习技术逐步成熟，我们顺势引入，由此开启新一轮性能升级。需要强调的是，AI与机器学习的落地并非一蹴而就，必须从根本做起。“
人工操作是所有自动化生产的根基。自动化系统一旦出现故障，人员必须具备手动接手生产的能力，才能保障产线不停摆。在8英寸厂阶段，生产作业主要依托人工操作即可完成。但升级至12英寸厂后，生产搬运全面依赖自动化系统，生产过程中需要核查的参数、工况要素繁杂繁多，人工无法逐一校验把控，只能依靠系统完成精细化检查与作业。
“从1987年启动改造到最终实现全自动化，整个过程历时二十余年。完成全自动化布局后，为进一步挖掘产能、压缩成本，我们正式引入人工智能与机器学习，迈入智能制造新阶段。”Robert Chien说道。
他同时提到，技术选择应以实际效益为核心，不必盲目追捧人工智能。只要能为企业创造价值，适配产线需求的技术就是最优选择。同时也要正视人工智能的短板，其应用存在场景限制，且落地、运维均会产生额外成本。随后他以晶圆缺陷智能影像识别、印录机工艺参数智能调优两个案例，作进一步阐释。
传统生产管理围绕“人、机、料、法、环、测”六大维度开展，人工智能普及后，建模成为智能制造不可或缺的全新核心要素。Robert Chien表示，“模型本质是数字化的行业专业知识，模型质量直接决定AI应用效果。打造成熟的人工智能体系，需要三类专业人才协同配合：一是领域专家：深耕生产一线，掌握工艺核心知识，是模型搭建的核心依据；二是数据科学家：负责数据治理，保障数据真实、规范、干净，高质量数据是模型训练的前提；三是信息技术工程师：搭建稳定、安全、算力充足的底层IT架构，为系统运行提供基础保障。”
Robert Chien最后说道，“结合实践来看，落地智能制造主要具备五大核心条件：一是人员能力，需完成系统化培训，打造专业运维与操作团队；二是设备基础，配备性能达标、能力匹配的生产机台；三是数据质量，保证数据规范、精准、干净，契合大数据标准；四是算法体系，拥有完整且成熟的算法作为技术支撑；五是算力支撑，充足的算力是保障海量数据、复杂模型实现高效实时运算的必要前提。”
Robert Chien的演讲视频内容，现已上传至“集微VIP频道-视频栏目”。
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