AI引发的范式变革
成熟技术，全新颠覆
人工智能 (AI) 并非全新技术——早在20世纪50年代这一术语便已诞生。真正的变革在于，随着支持性软件和先进算力的发展，AI 技术已实现主流化应用和普及。这一突破为人类如何使用快速发展的AI认知铺平了道路，正彻底重塑产业格局：它不仅持续提升工厂效能，更不断创造全新商业机遇。
对制造商而言，这场 AI 革命的核心在于前所未有的技术市场化速度。传统模式下，企业可能需要长达九个月才能完成产品设计并导入产线；而 AI 技术可将这一周期缩短至颠覆性的三个月。这种兼顾高精尖产品开发、成本效益提升、质量与产能优化的能力，将深刻改变企业运营模式——包括获取以往难以企及的高利润订单。
以半导体行业为例，目前仅有少量巨头能持续向市场推出革新性产品，并在一段时间内享有可观利润。借助 AI 技术，原本不具备这种竞争力的企业将实现一至两代的技术跨越，达到更高效能水平。
AI 系统所需的数据范式也在发生变革。过去，只有掌握海量数据的行业巨头才能训练有效模型，而如今合成数据生成技术正逐步弥合这一差距。未来焦点将集中在：实现工厂中不同产品间的认知迁移。产品转换将变得更加无缝，并使我们能够更高效管控生产差异。这些进步将显著提高管理产线差异的能力。随着 AI 相关技术的持续突破，下一阶段革命的重点在于：构建可复制、可扩展且真正有价值的落地方法论。
不可或缺的人为因素
尽管 AI 是一项技术创新，但其潜力的真正释放与新范式的推动，始终离不开人的核心作用。目前，充分发挥 AI 效能所需的技能组合分散于两类人才，一类是精通 AI 及相关技术数据科学专家，另一类是深谙半导体制造机理的工艺专家。他们需要通力合作，以最大化 AI 的影响力，并优化面向特定应用场景的模型训练方式。
制造商也将利用 AI 技术来克服人类的局限性。例如，AI 可以同时执行16项分析任务，并在数秒内得出结果。相比之下，人类容易因疲劳和偏见导致失误，分析耗时更长，且不可避免地会加入主观判断。
AI 改善人类局限性的另一个方面体现在信息留存能力上。人类存在记忆差异、培训差异和经验差异，导致处理问题和学习信息的方式各不相同，AI 则是一种有效的替代方案。关键差异点在于信息获取方式，AI 可完整捕获学习过程，从而在整个系统中实现全面统一的理解，并能够实时关联所需的所有数据集。
AI 还能有效解决制造业中的知识传承难题，特别是在经验丰富的工人退休而新人加入的情况下。AI 保存的知识可以即时在整个工厂共享，帮助指导新进人才。我们实际上可以构建一个学习系统——这将是革命性的改变！
经济效益考量
AI 技术在制造业的应用不仅受技术和人为因素影响，经济因素同样起着关键作用。不同类型的晶圆厂有着截然不同的商业考量。一家300mm先进制程代工厂、一家200mm车规芯片制造商、一家150mm MEMS 工厂，他们的业务结构各异，投资意愿和需求也完全不同。以150mm MEMS 工厂为例，虽然利润可观，但必须有足够说服力的理由才会考虑变革或投资，必须获得足以改变其业务格局的实质性成果，否则没有动力投资 AI。这类工厂更倾向于投资能直接提升效率的方案。
AI 集成将率先在300mm晶圆制造中实现突破。虽然这不是铁律，但很难想象传统制程工厂会进行大规模 AI 投资（尽管过去也有意外案例）。AI 技术将在高混合小批量的应用场景中发挥巨大作用，并将助力新产品快速市场化。
半导体制造商当前最担忧的问题之一，是伴随着老龄化员工退休而流失的宝贵经验。他们担心当那些唯一经历过每三年左右才发生一次的灾难性事件的老员工离开后，这类事件该如何处理。AI 将帮助弥合这一断层，既能保留知识资产又能为新员工所用，还能更高效地培训新人技能。这正是制造商投资 AI 最具实质意义的动因之一。
最终，围绕 AI 的经济性决策将随着工厂的运营效益和市场动态而逐步变化。
