【编者按】
为落实《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》，市经济信息化委会同市工业互联网协会、中国信通院上海工创中心、上海工业数字化研究院等单位，编制发布了《上海市“AI+制造”场景建设指南（第二期）》，旨在通过指南，提炼重点行业高价值应用场景，并系统描述人工智能技术在相关场景应用时的实施路径和方法论，为企业提供一套可复制、可推广的标准化操作方案，降低试错成本。
本系列逐一解读第二期18个标杆场景，上一期我们解读了装备制造焊接智能仿真，本期聚焦集成电路的生产制造——晶圆控制器（R2R）智能整定与自适应调节。（受限于篇幅，内容有所压缩，完整版请于文末点击链接下载）。
01 半导体工艺调优面临的三大痛点
在先进半导体制造中，刻蚀、薄膜沉积等关键工艺不断向更小尺寸、更复杂结构和更高均匀性要求演进，设备内部温度、功率、气体、腔室状态等影响因素更加复杂，参数之间相互耦合，工艺调试难度显著提升。传统R2R（Run-to-Run）控制器依赖人工经验整定参数，难以适应腔体漂移与来料波动，批次间工艺稳定性面临严峻挑战。
（一）参数多、耦合强，人工调参效率低。
多区温控包含数十至数百个调节变量，区域间相互耦合，参数组合复杂。传统依靠反复调参、跑片和量测，优化周期长、人力和设备成本高。
（二）工艺非线性强，设备状态存在漂移。
腔室状态、零部件老化及环境变化会导致设备特性不断变化，固定参数和简单模型难以长期保持最佳工艺状态。
（三）目标多、约束复杂，优化难度高。
工艺优化需同时兼顾性能、功率、温度、安全边界及工艺窗口等多重约束，本质上是一个高维、非线性、强耦合、多目标、多约束优化问题。
02 解决方案：构建Run-to-Run智能工艺优化闭环
针对上述问题，中微半导体设备（上海）股份有限公司自主研发Run-to-Run智能工艺优化系统，将传统人工调参过程转化为“设备运行与数据采集→工艺性能预测→AI智能优化→工艺配方推荐”的智能工艺优化模式，核心目标是让设备从“依赖工程师不断寻找参数”逐步转变为“根据每一轮工艺结果自主寻找更优参数”，推动高端半导体装备由“经验驱动”向“模型驱动、数据驱动和自主优化”升级。
（一）四环节闭环架构
系统以Run-to-Run闭环为主线，将工艺优化解构为环环相扣的四个环节：实验设计环节完成关键因子筛选与试验空间构建；建模预测环节基于物理机理与数据融合建立虚拟工艺模型；优化推荐环节在大规模参数空间中自主搜索最优配方；闭环验证环节结合实机工艺执行与量测反馈持续校准。四大环节循环迭代、自学习进化，让设备“每一批次都在变得更优”。
（二）三大核心能力
1. 物理-数据驱动虚拟工艺建模
基于设备机理、历史配方及晶圆量测数据，建立“配方参数—设备状态—工艺结果”之间的非线性映射关系，通过融合物理先验与数据驱动模型，在实机调整前快速预测不同配方对应的工艺结果，将大量原本依赖真实跑片完成的试错过程转移至虚拟空间。
2. 强化学习驱动参数自主寻优
在虚拟工艺模型基础上，引入深度强化学习和多目标约束优化算法，在大规模参数空间中开展虚拟试验，综合工艺均匀性、控制误差、硬件边界及工艺窗口等约束，自主搜索满足实际设备要求的最优参数组合，实现由“人工调参”向“AI自主寻优”转变。
3. 动态调整保障工艺一致性
针对前道工艺偏差、腔室漂移及设备状态变化，系统一方面根据前道量测结果和设备状态进行前馈补偿，提前修正推荐配方；另一方面根据当前批次实际工艺结果进行反馈校正，持续更新模型和下一批次参数，保障工艺长期一致性。
03 应用成效：更快、更优、更稳，实现规模化落地
目前，中微Run-to-Run智能批次控制技术已在先进刻蚀装备关键场景落地应用，并实现从单点技术验证向多平台、多产线量产应用拓展，在工艺优化效率、工艺性能及长期一致性等方面取得显著成效。
1. 优化效率大幅提升
将大量参数搜索和方案评估转移至虚拟工艺模型中完成，优化时间由数周、数月缩短至秒级，显著减少实机跑片与人工调试次数，设备研发和现场调优效率明显提升。
2. 工艺性能显著改善
在先进刻蚀设备典型场景中，经过一轮优化，工艺均匀性提升超过88%；在多平台、多产线应用中，工艺均匀性平均提升50%以上。
3. 工艺一致性与稳定性显著增强
在存在前道工艺波动和腔室漂移的情况下，系统仍能保持稳定的工艺输出，批次间波动显著降低，因控制不佳导致的晶圆返工率降低30%—50%，有效提升长期运行过程中的工艺一致性和设备稳定性。
4. 实现规模化产业应用
目前，该技术已向头部客户出货，并在数十道产线完成验证并投入量产，验证了算法从单点优化向多设备、多工艺场景复制推广的能力。
核心模式对比表
核心模式对比表
04实际案例与对接
本场景由中微半导体设备（上海）股份有限公司牵头研发并落地实施。公司AI Engineering团队全链路自主研发的Run-to-Run智能工艺优化系统，依托完全自主提出的半导体垂直领域“物理+AI”小模型体系——以物理机理为基础，融合设备数据与工程知识，面向具体设备和工艺场景构建专用AI小模型——已在先进刻蚀装备中落地应用，并在数十道产线完成验证、投入量产，工艺均匀性平均提升50%以上。未来，中微将持续完善“物理+AI”小模型体系，探索向更多半导体装备和工艺场景拓展，进一步提升设备状态自适应、复杂工艺预测和自主优化能力，为半导体装备行业推进研发与工艺智能化提供可借鉴的示范。
想进一步了解该场景技术细节与实施标准 → [点击下载完整版场景指南-19.pdf]
有意向建设该场景、需要对接场景服务方的企业，请联系：市工业互联网协会 赵老师 13816395318
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《上海市"AI+制造"场景建设指南（第三期）》
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联系人：市工业互联网协会 张老师 13621971629
