2025 年已进入第四季度。对于半导体制造业而言，这既是交付冲刺期，也是规划 2026 年研发与产能策略的关键窗口。试产、量产与良率稳定已成为竞争焦点，谁能更快从试产走向稳定量产、沉淀并复制经验，谁就能抢占明年的市场机会。

在“人工智能＋制造”、“数字经济＋先进制造”战略推动下，半导体制造的数智化基础不断完善，AI 已在制程优化、良率预测、设备监控等场景落地，帮助企业在交期、成本、质量之间取得更精细的动态平衡。

然而要让 AI 真正转化为生产力，企业普遍面临两大实际挑战：

一是工艺参数优化经验难以传承，关键的领域知识 (Domain Know-how) 长期依赖资深工程师，难以实现标准化与规模化；二是尽管数据量庞大，但分散在不同系统与工厂，难以沉淀为可复用的知识资产。

在补贴减弱、竞争加剧与产能争夺的环境下，半导体竞争的本质，正在从设备与材料之争，转向工程领域知识沉淀与复制的速度，尤其是在制程工艺或配方设计等参数调优的层面。

让经验可复制、决策可标准化：Domain TwinTM 构建制造知识中枢

在半导体制造过程中，工艺参数优化高度依赖资深工程师的经验积累。相关工艺信息通常分散在不同系统与工程文档中，呈碎片化存在，表达形式缺乏统一，难以形成结构化沉淀。这不仅使经验传承效率受限，也使不同工厂、不同产线在面对类似问题时难以借鉴既有知识，从而延长新品导入周期、增加良率爬坡难度。

为解决这一结构性问题，行业正从“仅依靠数据积累”转向“数据与知识并重”，即不仅关注参数与测量结果，更关注工艺逻辑、变量关系与工程判断的组织方式，使经验具备可沉淀、可追溯与可迁移的能力。在这一趋势下，“经验留存化、判断标准化、模型资产化”逐渐成为知识工程建设的重要方向，将人员经验与调参逻辑进行结构化表达，形成可管理、可扩展的工艺知识体系。

通过对工艺知识与决策逻辑的体系化管理，企业能够在不同产品、工序与工厂之间实现经验复用，加速参数窗口收敛，缩短新品导入与良率爬坡周期，从系统层面提升制造效率与质量稳定性。

从价格竞争转向技术突围：AI 成为效率与质量提升的关键杠杆

随着智能化应用从试点走向核心制程，半导体制造的竞争结构正在发生明显变化。补贴效应减弱、产能趋于同质化，使行业从过去的“卷价格、拼产能”，逐步走向以“卷技术、拼工艺能力”为核心的竞争逻辑。在这一背景下，企业愈发关注如何利用数据、模型与工程知识，加速工艺迭代、问题定位与质量验证，在成本、产能与质量之间取得更稳健的动态平衡，从而形成难以复制的持续竞争力。

Domain TwinTM 方法体系正在加速这一转变的落地。

Profet AI 上海颉纶科技基于服务过超过三百间企业客户的经验，自主研发专属企业级且可私有化部署的领域经验分身(Domain TwinTM) AI平台，不同于单点算法或独立建模，赋能用户实现 AI机器学习的建模预测、生成式AI 的智能体助手、企业AI课题战情和知识工程管理系统的三者整合，将工艺知识、数据建模与实验管理结合，为工艺开发、量产爬坡与质量控制提供结构化支持，使经验能够被系统化沉淀、复用，并在不同情境场景中持续优化。

目前，Domain TwinTM 已覆盖半导体产业链的主要环节：从上游的 IC 设计分析与质量报告生成，到中游化学材料选型与抛光片制程参数预测，再到下游封装工艺调参与缺陷预判，均能够通过数据建模与知识推理，缩短验证周期、加速参数窗口收敛，并支撑量产稳定。

接下来，我们从上游、中游到下游三个典型场景，拆解 Domain Twin 的应用方式与价值。

上游：芯片设计与验证

在半导体产业链的上游环节，芯片 (IC) 设计团队需处理大量良率记录、检测数据与设备日志，并依据客户要求或制程变更反复生成质量分析报告。这类分析依赖经验、信息分散，且需要大量重复性整理与归纳，往往导致验证周期拉长、沟通成本上升。

基于 Domain TwinTM 方法体系，生成式 AI 可与设计与测试数据联动，通过自然语言方式快速提取关键信息，自动归纳异常趋势、关联因子与初步结论，使工程师能够更聚焦于判断与决策，而非大量手工整理。这不仅提升分析效率，也使流程具有可追溯性与一致性，为后续制程协同与跨团队沟通建立统一知识基础。

中游：化学材料与抛光片工艺

在半导体制造的中游环节，如衬底基版、晶圆制造中，化学机械研磨抛光 (CMP) 工艺对良率与制造成本具有显著影响。随着工艺要求不断提升，原料批次差异、温度、压力与流量等细微波动，都会影响去除速率、表面平整度及缺陷密度，使制程窗口收敛难度提高，也增加了量产不稳定风险。当前多家工厂在工艺开发与材料切换过程中仍高度依赖工程师经验，通过反复实验探索参数窗口。相关信息分散于量测系统、设备日志及实验记录中，缺乏统一表达方式，难以形成可复用的知识资产。不同产线或机台在面对相似问题时往往只能重新摸索，导致验证周期拉长、材料优化成本上升。

Domain Twin 能将工艺参数、实验路径与量测结果结构化组织，形成可管理、可追溯的知识载体，便于不同情境下快速复用。借助机器学习，可识别关键影响因子、预估不同参数组合下的制程表现，为实验规划提供方向；生成式 AI 则支持对趋势变化与潜在原因进行解释，辅助工程师完成参数窗口收敛与问题诊断。

以 CMP 为例，通过预测去除速率、平整度或边缘滚落趋势，团队能够在实验前明确方向，从而减少试验轮次、缩短验证周期，使工艺优化从“经验主导”逐步走向“数据与知识协同”，提升制程稳定性与材料利用效率。

不仅在CMP制程，在晶圆制造与先进封装的薄膜沉积技术，如物理气相沈积 (PVD)、化学气相沈积 (CVD) 、电镀 (Electroplating)；以及黄光显影 (Photo-Lithography) 与 刻蚀 (Etching)等各个关键制程工艺均有大量实践应用。

下游：芯片封装工艺与良率控制

在封装环节，工艺参数对良率与性能有显著影响。以传统封装的焊线键合（Wire Bonding）为例，压力、温度、时间等条件的微小变化均可能影响焊点强度，使调参周期拉长、量产不稳定。不同机台或厂区的参数设定差异大，相关记录分散，知识难以传递，常导致类似问题在不同场景重复发生。

用户将机台参数、量测结果与工程判断进行结构化组织，并通过Domain TwinTM AI平台 利用机器学习建立预测模型预测品质结果，并且建议可行参数范围；生成式 AI 进一步辅助解释变化与定位潜在原因，使调机从试错探索转向数据与知识协同，提升良率稳定性并加速跨产线复制。

从技术投入到可衡量产出：AI 如何真正转化为生产力

尽管产业普遍强调人工智能对制造的推动作用，但现实中，AI 项目在落地与规模化过程中常遇到瓶颈：试点效果看似可行，却难以进入业务主流程；模型可用，但难以复制到更多机台、产线与厂区；投入持续累积，产出缺乏量化衡量，使 ROI 难以评估。

这些挑战的核心在于：AI 能否与工程知识融合，并沉淀为可传递、可复用的工艺能力。若模型、经验与判断逻辑无法被结构化管理，就难以形成持续迭代的知识资产，AI 也难真正成为组织能力。

Domain Twin 赋能企业用户将工艺知识，包括工程参数优化经验、预测模型与实验路径等，进行结构化组织，使不同团队能够基于统一知识框架开展参数优化、问题定位与量产验证；结合机器学习与生成式 AI，支持趋势预测、因果归因及异常解释，使改进过程可追溯、可迁移。通过这一方式，企业不再依赖单点试验或专家经验，而是让知识在跨机种、跨工序、跨产线与跨厂区之间流动，支撑更快速的验证、更稳定的良率与更可衡量的产出，让 AI 从技术学理转化为应用生产力，实现提质、降本、创收。

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