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摩爾定律失效？芯片發展放緩，Ai或為撬動產業繼續發展的杠桿

2019-09-12 09:40
算力智庫
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另外現在用的集成電路的裝備也非常復雜，每一臺裝備都是幾百萬、幾千萬美金的價格，非常復雜，裝備的智能化、裝備在線精細化的管控需求在日益提升。

華虹集團總工程師趙宇航

2

AIFab，實現耦合的落地方式

根據這樣的挑戰，我們想應該在集成電路制造過程中，把人工智能集成進去，所以我們提出了AIFab這樣一個概念，希望人工智能和集成電路跨越發展，來跨過我們即將出現耦合的過程，使得集成電路發展處于正向的過程。

AIFab聚焦在兩個方面，一個方面是智能制造，就是要改變傳統的從數據收集到數據存儲、數據分析、工程師、管理系統這樣一個結構，改成一個網狀結構。

在數據分析里面把機器學習的方式加進去，使人和機器形成一整套的管理體系來進行智能制造。其實也就是要把傳統的自動化制造改成智能制造，從自動化的生產線轉變成一條聰明的生產線。

另外在研發層面，需要大量的數據分析，我們還要去抓很多畸點，這些畸點用傳統的計算方法沒有辦法抓出來，必須要用大數據分析和AI算法植入進去，才能把畸點和缺陷抓出來，加快我們的研發速度。

原來我們集成電路生產線的數據生產架構是ERP系統，其實集成電路的工業自動化程度一直走在各種制造業的前列，所以在自動化上面我們有非常詳細的一套體系結構。

3

自動化生產線向智能生產線的轉變

我們希望這套傳統的自動化的體系結構上面，把它轉變成為AI的體系結構。首先在數據上面進行分析，進行精細化的管理，我們從需求上面分了包括產品的良率分析和提升、工業研發的精細化管理，還有制造過程的精細化控制，以及提升產線的產能。

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聲明： 本文由入駐維科號的作者撰寫，觀點僅代表作者本人，不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題，請聯系舉報。

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