人工智能在半导体制造领域已应用多年，通常以隐蔽方式嵌入于专用设备或孤立的分析项目中。近期的变化并非AI的出现，而是其应用范围与目标的拓展。随着工艺复杂度上升、容错空间缩小，AI正从局部优化项目演变为贯穿晶圆厂全局的统一运营层。
推动这一转变的核心是一种新型制造理念——融合工艺工程、数据科学与全球运营能力。在格罗方德（GlobalFoundries），该理念由数字制造副总裁苏吉思·瓦桑（Sujieth Vaasan）主导。他的职责并非为部署AI而部署AI，而是精准判断AI在哪些环节能真正创造制造价值、如何验证其有效性，以及何时具备在全球多个晶圆厂规模化推广的条件。
半导体晶圆厂每天产生海量数据，包括设备传感器输出、检测图像、量测结果、环境参数及生产日志等。传统上，这些数据用于统计过程控制（SPC）系统和基于规则的报警机制。当工艺相对稳定、变量关系明确时，该方法尚可奏效。
如今的晶圆厂运行于截然不同的环境：设备生成数千个相互关联的参数，工艺变更频繁，公差要求极为严苛。仅靠经典控制方法已难以应对。
AI填补了这一空白，成为一种自适应控制层。机器学习模型可跨工序、跨设备、跨时间关联信号，识别出人类工程师或传统软件无法察觉的模式。实践中，AI已成为提升良率、可靠性和产能的决策支持系统。
瓦桑特别强调，并非所有问题都适合用AI解决：“我们始终追问：该应用场景是否真正受益于学习与预测能力？抑或更适于采用简单自动化方案？”
格罗方德在美国、欧洲和亚洲运营多家晶圆厂，各厂设备配置、产品组合与成熟度各异。瓦桑的职责天然具有全球视野：识别跨站点共通的AI机会，而非局限于单一厂区。
为此，其团队将AI应用划分为若干核心制造领域：设备与资产性能、材料效率、厂房与公用设施管理、缺陷与良率控制、生产计划与调度，以及通过高效决策与知识管理提升人力效能。
该框架有助于区分局部优化与全局能力。某模型若仅能在单厂单台设备上提升良率，虽具价值，但瓦桑更关注可泛化、可迁移、可复用的场景。
“我们持续扫描适用于多厂的用例，”他指出，“这类场景才是AI投入真正产生回报之处。”
在许多制造企业中，AI概念验证（PoC）项目大量涌现却长期停滞。瓦桑对此早有预见，并设定了严格的实验门槛：每个PoC必须满足四项标准：
1. 针对明确的制造痛点，问题需对良率、设备可用性、成本或周期时间产生可量化影响；
2. 具备可靠数据来源，数据若不一致或含义不明，则模型无法规模化；
3. 具备可解释性，黑箱模型若无法被工程师理解，便难以获得信任并落地部署；
4. 具备清晰的部署路径，从立项起即需规划其如何融入晶圆厂工作流与现有系统。
“我们不把PoC当作科研项目，”瓦桑表示，“而是以终为始，明确预期成果。若看不到实际影响路径，就迅速终止。”
尽管这种严谨态度限制了并行试点数量，却显著提升了成功项目转入运营并快速全球推广的可能性。
格罗方德方法论的关键主题之一是“贴近性”：AI在靠近工艺现场时效果最佳。不同于将全部智能集中于云端分析，多数模型部署于边缘侧或近边缘侧，直接集成至制造系统中。这尤其适用于在线缺陷预测、虚拟量测及设备漂移早期预警等场景。
在先进制程节点，AI模型可提前推断风险，预测那些无法在每片晶圆上实测的结果。“某些情况下，AI实质上成为一种新型传感器，”瓦桑说，“它使我们能在问题完全显现前予以察觉。”
尽管模型日益精密，瓦桑坚决认为AI不会取代工程师，而是重塑并增强其角色。AI负责提炼洞察、优先排序行动、降低信息噪声；最终决策仍由工程师作出。这种“人在回路中”的模式对建立信任与推动采纳至关重要——尤其在失误代价高昂的行业。
另一重点在于知识沉淀。随着资深工程师退休，AI驱动的知识系统有助于保存工艺理解，并向新员工开放。生成式AI界面允许工程师以自然语言查询历史问题、解决方案与操作条件。“这是在扩展专家经验，而非替代人员，”瓦桑强调。
瓦桑指出，格罗方德方法的独特之处，并非依赖某项突破性算法，而是一套将AI转化为持久制造能力的系统。其角色横跨战略、运营与执行层面，决定AI适用场景、成熟时机与推广边界。
“GF在推动AI落地方面的成功，根基在于数字制造团队与制造终端用户及IT部门的紧密协作，”瓦桑表示，“所有项目不仅从用户需求出发，更自第一天起持续邀请用户参与设计与优化。IT部门如今扮演比以往更关键的角色，负责打通数据流、提供架构与治理支持，确保AI方案及时落地。”
在半导体制造中，随着复杂度持续攀升、容错空间不断收窄，该角色正变得不可或缺。AI已不仅是优化工具，更成为支撑现代晶圆厂可持续运行的基础设施组成部分。
正如瓦桑所言：“在某个临界点，AI将不再是可选项，而是工厂运转的方式与工作本身的方式。”
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