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1956年是公認(rèn)的人工智能元年,。這一年，在美國(guó)漢諾斯小鎮(zhèn)寧?kù)o的達(dá)特茅斯學(xué)院中,，舉行了一場(chǎng)影響深遠(yuǎn)的研討會(huì),。在這次研討會(huì)上，參會(huì)成員討論了多項(xiàng)在當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)技術(shù)水平都還沒有解決的問(wèn)題,。在這次頭腦風(fēng)暴式的會(huì)議中,，“人工智能”的概念第一次被提出，人工智能正式被看作一個(gè)獨(dú)立的研究領(lǐng)域,。

但受限于當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)算力的限制,，人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）始終沒有走到前臺(tái)應(yīng)用。隨著摩爾定律的發(fā)展,，芯片的集成度越來(lái)越高,，計(jì)算能力也得到了空前的發(fā)展?？v觀人工智能的發(fā)展歷程,，一個(gè)顯著的特征就是算力與算法的共同進(jìn)步。得益于半導(dǎo)體制造技術(shù)的發(fā)展,，AI的實(shí)現(xiàn)成為了可能,。

隨著近年來(lái)Chatgpt的大熱，AI迅速火出圈,，引起了業(yè)界的極大關(guān)注，也激發(fā)了半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)對(duì)人工智能芯片的市場(chǎng)需求,，全球迎來(lái)了一波以人工智能為引領(lǐng)的科技浪潮,，也由此，人工智能被戲稱為“第四次科技革命”,。

實(shí)際上,，除了當(dāng)下火熱的Chatgpt等被應(yīng)用于文本和圖像生產(chǎn)外，AI也正在賦能各行各業(yè),，比如半導(dǎo)體制造領(lǐng)域也逐漸引入了AI技術(shù),。

EDA工具與人工智能

Cadence副總裁、中國(guó)區(qū)總經(jīng)理汪曉煜認(rèn)為,，“摩爾定律推動(dòng)工藝提升,，線寬縮小勢(shì)必帶來(lái)更復(fù)雜和更大規(guī)模的設(shè)計(jì)。盡管考慮經(jīng)濟(jì)效益,，可以采用3DIC和先進(jìn)封裝設(shè)計(jì),，但對(duì)散熱、信號(hào)完整性,、電磁效應(yīng),、良率和可靠性都產(chǎn)生一系列的挑戰(zhàn)，基于傳統(tǒng)EDA設(shè)計(jì)流程已然難以應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn),?！?/span>

汪曉煜指出，EDA工具需更快響應(yīng)新需求,，需要更進(jìn)一步的智能化,，實(shí)現(xiàn)多運(yùn)算、多引擎才能加快芯片迭代速度,，支撐半導(dǎo)體業(yè)向后摩爾時(shí)代發(fā)展,。利用LLM技術(shù)將生成式AI擴(kuò)展到設(shè)計(jì)流程中，可以有效提升驗(yàn)證和調(diào)試效率，加速?gòu)腎P到子系統(tǒng)再到SoC level的代碼迭代收斂,。

Cadence因此推出了JedAI平臺(tái),。通過(guò)JedAI平臺(tái)，設(shè)計(jì)流程可從大量數(shù)據(jù)中通過(guò)自主學(xué)習(xí),，不斷優(yōu)化,，進(jìn)而最終減少設(shè)計(jì)人員的人工決策時(shí)間，大幅提升生產(chǎn)力,，從而不斷地提升生產(chǎn)力,。

通過(guò)JedAI平臺(tái)，Cadence將統(tǒng)一旗下各種AI平臺(tái)的大數(shù)據(jù)分析——包括Verisium驗(yàn)證,、Cerebrus實(shí)現(xiàn)和Optimality系統(tǒng)優(yōu)化,，及其他第三方硅生命周期管理系統(tǒng)。利用JedAI平臺(tái),，用戶可以輕松管理設(shè)計(jì)復(fù)雜性越來(lái)越高的新興消費(fèi),、超大規(guī)模計(jì)算、5G通信,、汽車電子和移動(dòng)等相關(guān)應(yīng)用,。客戶在使用Cadence模擬／數(shù)字／PCB實(shí)現(xiàn),、驗(yàn)證和分析軟件（甚至第三方應(yīng)用）時(shí),，都可以通過(guò)JedAI平臺(tái)來(lái)統(tǒng)一部署其所有的大數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

此外,，Cadence的布局布線工具Innovus,，里面也內(nèi)置了AI 算法，以提升Floorplan的效率和質(zhì)量,。Project Virtus,，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)解決 EM－IR 和 Timing 之間的相互影響；還有 Signoff Timing 和 SmartLEC等工具,，都嵌入了人工智能算法,。

除Cadence外，Synopsys也在2020年推出了業(yè)界首個(gè)用于芯片設(shè)計(jì)的自主人工智能應(yīng)用程序——DSO．a(chǎn)i （Design Space Optimization AI）,。作為一款人工智能和推理引擎,，DSO．a(chǎn)i能夠在芯片設(shè)計(jì)的巨大求解空間里搜索優(yōu)化目標(biāo)。該解決方案大規(guī)模擴(kuò)展了對(duì)芯片設(shè)計(jì)流程選項(xiàng)的探索,，能夠自主執(zhí)行次要決策,，幫助芯片設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)以專家級(jí)水平進(jìn)行操作，并大幅提高整體生產(chǎn)力,，從而在芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域掀起新一輪革命,。

將AI技術(shù)與EDA工具結(jié)合，有兩個(gè)核心價(jià)值，首先是力圖讓EDA更加智能,，減少重復(fù)且繁雜的工作,，讓使用者用相同甚至更短時(shí)間設(shè)計(jì)出PPA更好的芯片；其次是大幅降低使用者的門檻,，解決人才短缺的挑戰(zhàn),。

OPC與人工智能

除了在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的EDA中大量使用了AI技術(shù)外，芯片制造環(huán)節(jié)也逐漸引入了人工智能技術(shù),。在半導(dǎo)體制造業(yè)中,，人工智能尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)有全面的應(yīng)用場(chǎng)景，如裝備監(jiān)控,、流程優(yōu)化,、工藝控制、器件建模,、光罩?jǐn)?shù)據(jù)校正,、版圖驗(yàn)證等等。

隨著摩爾定律帶來(lái)的集成電路器件持續(xù)微縮,，需要在晶圓片上制作出更小尺寸的圖形，這對(duì)晶圓圖案化（Wafer Patterning）帶來(lái)極大的挑戰(zhàn),，而其中光刻技術(shù)是晶圓圖案化的主要手段,。但隨著工藝制程的進(jìn)步，其實(shí)早在180納米技術(shù)節(jié)點(diǎn)上,，隨著光學(xué)圖像失真的日益嚴(yán)重光刻機(jī)的光學(xué)圖像分辨率就已經(jīng)跟不上工藝的發(fā)展了,。為了補(bǔ)償光學(xué)圖像失真，業(yè)界引入了光學(xué)鄰近校正（OPC）技術(shù)來(lái)補(bǔ)償光學(xué)畸變效應(yīng),。

實(shí)現(xiàn)OPC的方法主要有基于規(guī)則的OPC（Rule－Based OPC）和基于模型的OPC（Model－Based OPC）兩種,。早期的基于規(guī)則的OPC，由于其簡(jiǎn)單和計(jì)算快速的特點(diǎn)被廣泛使用,。然而這種方法需要人為制定OPC規(guī)則,，隨著光學(xué)畸變加劇，這些規(guī)則變得極為龐雜而難以延續(xù),。這時(shí)基于模型的OPC（Model Based OPC）應(yīng)運(yùn)而生,。傳統(tǒng)的基于模型的OPC需要精準(zhǔn)的光刻建模，一般包含光學(xué)建模和光刻膠建模兩個(gè)部分,。通過(guò)光刻膠模型可以把光學(xué)圖像轉(zhuǎn)換為光刻膠圖形,，而光刻膠模型直接決定了模型的精準(zhǔn)度。

過(guò)去十年來(lái),，計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步使得深度學(xué)習(xí)大放異彩,。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）已廣泛用于圖像處理上，OPC的研究人員也將該技術(shù)應(yīng)用于光刻建模。隨著人工智能最新的研究成果不斷在OPC領(lǐng)域得到應(yīng)用,，從兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，到遷移學(xué)習(xí)乃至GAN，OPC領(lǐng)域已經(jīng)成為人工智能應(yīng)用的試驗(yàn)田,。

缺陷檢測(cè)與人工智能

隨著摩爾定律的發(fā)展,，芯片生產(chǎn)工藝越來(lái)越復(fù)雜，芯片電路單元的尺寸越小,，生產(chǎn)過(guò)程中就越容易出現(xiàn)各種缺陷,。需要在生產(chǎn)過(guò)程中及早發(fā)現(xiàn)缺陷，及時(shí)排除缺陷原因,，丟棄缺陷樣本,，才能防止缺陷晶粒繼續(xù)加工，影響良率和生產(chǎn)率,。

隨著線寬的不斷縮小,，曾經(jīng)無(wú)害的微小顆粒變成影響良率的缺陷，使得檢測(cè)與缺陷校正的難度日益增加,。同樣地,，3D晶體管的形成和多重工藝技術(shù)也帶來(lái)了細(xì)微變化，導(dǎo)致降低良率的缺陷成倍增加,。

半導(dǎo)體晶圓的缺陷是多種多樣的,，包括形貌缺陷（Topography），污染物（Contamination）,， 晶體缺陷（Crystal Defect）等等,。同時(shí)，半導(dǎo)體晶圓缺陷的不規(guī)則和細(xì)微性給晶圓缺陷檢測(cè)帶來(lái)了很大的困難,。

半導(dǎo)體行業(yè)中缺陷檢測(cè)的方法目前主要有兩種：自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)（Automatic Optic Inspection ,， AOI ）以及掃描電子顯微鏡檢測(cè)系統(tǒng)（Scanning Electron Microscope ，SEM）,。

在自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)方面,，鑒于晶圓缺陷的不規(guī)則性，圖像傳感器獲取圖像后晶圓缺陷的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)在使用傳統(tǒng)圖像處理算法進(jìn)行處理時(shí)往往無(wú)法兼顧所有可能出現(xiàn)的缺陷,。而深度學(xué)習(xí)方法（基于CNN的圖像識(shí)別方法）對(duì)于圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)的高性能表現(xiàn),，可以大大提升不規(guī)則的缺陷識(shí)別率，提升整體系統(tǒng)的性能和速度,。

2021年,，著名的半導(dǎo)體設(shè)備企業(yè)AMAT便推出了基于大數(shù)據(jù)和人工智能的ExtractAI 。據(jù)了解,，由應(yīng)用材料公司數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)的ExtractAI技術(shù)解決了最艱巨的晶圓檢測(cè)問(wèn)題,，即：從高端光學(xué)掃描儀產(chǎn)生的數(shù)百萬(wàn)個(gè)有害信號(hào)或“噪音”中,，迅速且精確地辨別降低良率的缺陷。ExtractAI技術(shù)可將由光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)生成的大數(shù)據(jù)與可對(duì)特定良率信號(hào)進(jìn)行分類的電子束檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)連接,，從而推斷Enlight系統(tǒng)解決了所有晶圓圖的信號(hào),，將降低良率的缺陷與噪音區(qū)分開來(lái)。ExtractAI技術(shù)能夠僅憑借對(duì)千分之一樣品的檢測(cè),，即可在晶圓缺陷圖上描繪所有潛在缺陷的特征,。這樣就可以獲得一個(gè)可操作的已分類缺陷晶圓圖，有效提升半導(dǎo)體節(jié)點(diǎn)發(fā)展速度,、爬坡和良率,。人工智能技術(shù)在大規(guī)模量產(chǎn)期間能夠適應(yīng)和快速識(shí)別新的缺陷，隨著掃描晶圓數(shù)量的增多,，其性能和效率也在逐步提升,。

在電子束方面，KLA在其2020年推出的eSL10電子束圖案化晶圓缺陷檢查系統(tǒng)便導(dǎo)入深度學(xué)習(xí)算法,，將人工智能系統(tǒng)運(yùn)用于其中,。憑借其先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)，eSL10能滿足IC制造商不斷發(fā)展的檢測(cè)要求,，杜絕了對(duì)器件性能影響最關(guān)鍵的缺陷,。

除了在制造環(huán)節(jié)的晶圓缺陷檢測(cè)外，AI技術(shù)也逐漸滲透到了封裝測(cè)試環(huán)節(jié)的缺陷檢測(cè)中,。2020年,，KLA推出了Kronos1190 晶圓級(jí)封裝檢測(cè)系統(tǒng)、ICOS F160XP 芯片分揀和檢測(cè)系統(tǒng)以及下一代的ICOS T3 ／ T7 系列封裝集成電路（IC）組件檢測(cè)及量測(cè)系統(tǒng),。新設(shè)備采用 AI 解決方案以提高良率和質(zhì)量并推動(dòng)半導(dǎo)體封裝創(chuàng)新,。

總而言之,，傳統(tǒng)上對(duì)光學(xué)和電子束缺陷圖像的檢測(cè)需要人工干預(yù)來(lái)驗(yàn)證缺陷類型,。AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)和適應(yīng)，能夠快速分類和識(shí)別缺陷,，減少錯(cuò)誤,，并且不會(huì)減緩生產(chǎn)速度。

工藝開發(fā)與人工智能

隨著芯片從平面結(jié)構(gòu)向三維結(jié)構(gòu)等的升級(jí),，新器件新工藝推動(dòng)著材料創(chuàng)新,，人工智能在數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的強(qiáng)大能力,，能夠加速半導(dǎo)體工藝的開發(fā)過(guò)程,，從而顯著降低研發(fā)周期和成本。

目前英偉達(dá)開發(fā)的cuLitho計(jì)算光刻庫(kù)已經(jīng)獲國(guó)際半導(dǎo)體設(shè)備,、半導(dǎo)體制造廠等應(yīng)用,，加速2納米制程的芯片設(shè)計(jì)和生產(chǎn)開發(fā),；泛林集團(tuán)（Lam Research）通過(guò)人工智能加速了深度晶硅刻蝕。

2023年,，Lam集團(tuán)在《自然》上發(fā)表了一項(xiàng)研究,，研究了在芯片制造工藝開發(fā)中使用人工智能（AI）的潛力。

為了制造設(shè)計(jì)的每個(gè)芯片或晶體管,，經(jīng)驗(yàn)豐富且技術(shù)嫻熟的工程師必須首先創(chuàng)建一個(gè)專門的配方,，概述每個(gè)工藝步驟所需的特定參數(shù)和排列。在硅晶圓上構(gòu)建這些納米尺寸的器件需要數(shù)百個(gè)步驟,。工藝步驟通常包括將材料薄層沉積到硅晶圓上并以原子級(jí)精度蝕刻掉多余材料的多個(gè)實(shí)例,。半導(dǎo)體開發(fā)的這一重要階段目前由人類工程師完成，主要使用他們的直覺和“試錯(cuò)”方法,。由于芯片設(shè)計(jì)的每一個(gè)配方都是獨(dú)一無(wú)二的,，并且有超過(guò) 100 萬(wàn)億種可能的選項(xiàng)可供整合，因此工藝開發(fā)可能既費(fèi)力又耗時(shí)且成本高昂,，從而越來(lái)越減慢實(shí)現(xiàn)下一個(gè)技術(shù)突破所需的時(shí)間,。

在Lam的研究中，機(jī)器和人類參與者競(jìng)相以最低的成本創(chuàng)建有針對(duì)性的工藝開發(fā)配方,，權(quán)衡了與測(cè)試批次,、計(jì)量和管理費(fèi)用相關(guān)的各種因素。該研究得出的結(jié)論是,，雖然人類擅長(zhǎng)解決具有挑戰(zhàn)性和開箱即用的問(wèn)題,，但混合人先、計(jì)算機(jī)后的策略可以幫助解決工藝開發(fā)的繁瑣方面,，并最終加速工藝工程創(chuàng)新,。

未來(lái)智能集成電路制造將利用工廠中的連接性來(lái)推動(dòng)自動(dòng)化改進(jìn)。AI系統(tǒng)可以處理海量數(shù)據(jù)集,，深入洞察趨勢(shì)和潛在偏差,，并利用這些信息做出決策。