采訪：幻實 編輯：楊殷程 超超 審核：范范
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芯片揭秘主播 幻實（右）對話
潤石智能科技有限公司創(chuàng)始人&總經(jīng)理李安東先生（左）
RPA（Robotic Process Automation）是以機器人作為虛擬勞動力，依據(jù)預先設定的程序與用戶系統(tǒng)進行交互并完成預期任務的AI。
在我國人口老齡化等大趨勢下，用AI來推動半導體行業(yè)實現(xiàn)無人化智能工廠意義重大。
從目前的技術實踐來看，現(xiàn)有的RPA還僅適用于高重復性、邏輯確定并且穩(wěn)定性要求相對較低的流程。
本期節(jié)目你將聽到：
面對半導體工廠興起、人口老齡化的情形，AI能否替代傳統(tǒng)人工，加速集成電路的智能制造？為了順應半導體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，AI技術還需突破哪些瓶頸？
本期我們邀請到潤石智能科技有限公司創(chuàng)始人&總經(jīng)理李安東先生，聽他談談如何憑借AI技術助力集成電路智能制造。
半導體工廠的痛點——良率提升
幻實（主播）
潤石智能科技有限公司是幫助工廠實現(xiàn)良率提升和無人化兩個目標的智能化軟件公司，首先請李總談一下你們當初為什么要創(chuàng)業(yè)？
李安東（嘉賓）
幻實（主播）
公司當時的主要業(yè)務是針對客戶的哪一個訴求？
初創(chuàng)時期我們針對良率提升這個方面進行了產(chǎn)品開發(fā)。半導體制程工藝繁復，一片晶圓要經(jīng)過幾百道上千道的工序才能做好，所以不管是IC設計公司還是IC制造公司，都要考慮良率的問題。
我們認為提升良率是一個普世的問題，也是一個可以讓我們持續(xù)做貢獻的地方。從四五十年前美國開始建設半導體廠，到現(xiàn)在國內(nèi)開始發(fā)展半導體，就一直在挑戰(zhàn)這個問題。
少子化之后，很多家庭都只有一兩個孩子，且都寄予厚望不希望他們?nèi)スS做工人，所以90后、00后不太可能再在無塵室，做著三班倒，每天12小時的工作。既然普世環(huán)境下出現(xiàn)這種情況，我們就要去解決這問題。
所以我們公司一開始的英文名字就叫AIE，希望用AI來Empowerment，用AI賦能工廠，然后用軟件機器來取代人力。
比如說操作機臺、調(diào)整良率、解決缺陷等這些工作都可以用軟件機器人來解決。
我們國家的人口慢慢進入老齡化，未來需要用很多自動化的方式來替代掉傳統(tǒng)人工的方式。您剛剛提到的AI賦能工廠對技術、人員的挑戰(zhàn)會不會很大？
是的，我國的AI技術相對于全球工業(yè)來講是領先的，我國的整個數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)占到30%到40%，所以下一波的AI軟件就可以成為新的“人口”紅利，用軟件機器人來解決工廠人力短缺的問題。
目前的AI還在弱人工智能向類人工智能發(fā)展的階段，只能做重復性的勞動。雖然AI沒那么智慧，但是足夠聰明，只要我們把作業(yè)的標準程序?qū)懗赡_本之后教會電腦做，就不需要那么多的作業(yè)員，或者是初級的工程師做重復勞動。
所以第一個挑戰(zhàn)是要先把人類做的事情流程腳本化；第二個挑戰(zhàn)是把這些腳本做成低代碼，甚至無需代碼就可以運行；第三個挑戰(zhàn)就是要讓這些軟件學會做一種經(jīng)過感知之后的判斷。譬如我們在做量測檢測的時候，會加上自己的一些判斷，比如電路可能會開路(Open)或者短路(Short)、要把這東西判斷為良品還是失敗品等等。這是我們的終極目標，AI可以做人的價值判斷。
目前，前兩個挑戰(zhàn)已經(jīng)可以用電腦取代掉了。
第三點應該需要大量的數(shù)據(jù)才能做到吧？
如果一片晶圓經(jīng)過1000道工序，1000個機臺，每個機臺1000個傳感器，那么每秒鐘產(chǎn)生出來的數(shù)據(jù)量是百億級的，那么就有足夠多的數(shù)據(jù)去訓練AI，當數(shù)據(jù)累積到一定程度之后，機器就會越來越聰明。
幻實（主播）
因為大家對AI的期待高了，所以給到它的關注、資金也超過它能夠負荷的程度，落差之下，大家就會感到失望。
比如無人駕駛汽車的等級分布從L1-L5，但是大家的期許是每一家公司都要有能力做到L5。 我們要認清事實，AI現(xiàn)在可能還沒有辦法聰明到完全取代人類的活動，如果我們只能做到L3-L4，那就先做好這些。
我們在公司成立初期就思考過這個問題，我覺得我們要做到，一旦開發(fā)出來好的算法、模型，就要在客戶的工廠落地實施，馬上得到驗證。
我們之所以會在昆山設立公司，是因為這附近有三個泛半導體相關的工廠，現(xiàn)在都是我們的客戶，我們想做到能夠走路過去幫助客戶做技術支持，目前這些客戶的使用情況良好。
把工廠全部做到無人化，自動化可能還需要十年，我認為半導體工廠要更注重于工藝的可靠性和一致性，確保做出來的東西不要有很大的差異，要能夠長期的穩(wěn)定輸出。所以我們寧愿犧牲掉速度，也要把技術做的夠成熟，夠穩(wěn)定。這就是我對AI目前的思考——要能落地。
那些傳統(tǒng)的AI公司，會不會覺得半導體領域現(xiàn)在發(fā)展很好，也想擠入這個行業(yè)？
商湯、曠世等企業(yè)都是我們很尊敬的公司，他們把國內(nèi)最好的做AI的碩博士都網(wǎng)羅進去了，在臺灣設立了研發(fā)中心開展研究。
他們的強項是在影像、圖形視覺方面，比如人臉識別等，所以它的應用場景應該是在安防領域，比如在半導體廠里人員的區(qū)塊管理等。那我們和KLA、Hitachi、Rudolph這些設備商合作，從它們那邊取到的缺陷圖像再去做自動分類，或者像KLA、Ulvac設備里metrology（計量）的數(shù)據(jù)，可用來做CP、WAT的電信數(shù)據(jù)分析，所以我們是希望能夠直接進到工廠里面，跟客戶做深度合作，而不是做一個范用型的、平臺型的公司。
ADC缺陷檢測與分類系統(tǒng)功能架構（圖源：潤石智能科技官網(wǎng)）
半導體更需要有人做垂直領域的技術，我們也希望有更多的朋友一起做貢獻，做不同的分工。因為除了四小龍以外，還有像阿里巴巴、騰訊，華為等企業(yè)其實也想進入半導體智能化的這個市場，他們希望做像IAAS(基礎設施服務)這種平臺層的AI應用，我們潤石希望做的是要直接進入行業(yè)里面的AI應用，所以與他們不會沖突，而且可以合作。
幻實（主播）
你們創(chuàng)業(yè)這么久遇到最大的挑戰(zhàn)是什么？
最大的挑戰(zhàn)是我們推廣的概念，能否被客戶接受。我們的團隊好多人都是從臺積電過來的，他們會用比較高的標準來要求自己。但讓客戶也按照這個要求來做就太難了。我們也在慢慢的調(diào)整思路。根據(jù)客戶的需求拿出相應的方案，而不是一定要拿出一個滿分的東西，能打能用就可以上場了，先求有再求好，諄諄善誘，幫客戶設計出一個方法論。
工業(yè)3.0到工業(yè)4.0不是一下子就能完成的，你要從互聯(lián)網(wǎng)取得設備的數(shù)據(jù)，然后建立一個好的數(shù)據(jù)倉儲，再幫客戶做多維度多變量的分析，幫客戶找到最佳的制程工藝窗，然后刪掉不必要的變量，控制應該控制的變量，就可以找到根源，解決良率的問題。這些維度和變量都是和半導體機臺里的物理化學反應直接相關的。做好這些之后，再從機臺端擴展到外延的輔助性設備再到廠務設備、供應鏈條。
所以我覺得可以從最核心的制造廠開始往外做出去，把國內(nèi)的需求分門別類，看人出菜，配合客戶情況，調(diào)整自身應用。
一般的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司做AI，不愿意進到最里面去，可是對客戶而言每天面對的產(chǎn)品就是機臺，怎樣改善機臺就是我們天天面對的事情，所以我們很喜歡進到工廠里去研究。
比如我們的AIoT平臺構建的時候，要把機臺打開，背板拆開，還要考慮如何走線，用什么夾具、安裝的點位選哪里，然后他的algorithm(演算法)等，有一連串配套的東西，把它做成標準化之后，在量化復制到其他工廠去。
我想這樣的一個有務實精神的老板，帶領的團隊應該非常具有戰(zhàn)斗力。最后祝潤石智能科技有限公司早日能夠達到想要的目標！
RPA是近年來企業(yè)軟件市場增長最快的細分領域，到2022年，80%部署RPA的企業(yè)將引入AI技術，實現(xiàn)非結構化數(shù)據(jù)的業(yè)務流程自動化。
在工業(yè)領域，“無人化”開始作為企業(yè)推動工廠智能化轉型的一個重要方向。特別是當前企業(yè)面臨招工難、原材料成本持續(xù)上漲以及個性化需求日益凸顯的背景下，降低對工人的需求，提升生產(chǎn)線的柔性化和自動化生產(chǎn)能力，已經(jīng)成為推動工廠無人化發(fā)展的內(nèi)在驅(qū)動力。
可以預見，未來RPA機器人可以借助AI實現(xiàn)深度學習，國內(nèi)工廠也將借助AI加速實現(xiàn)工廠“無人化”的建立。
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