发布于《半导体工程》： 点击此处查看原文
作者：约翰·基巴里安
半导体行业正处于一个转折点。随着摩尔定律的缩放日益困难，以及先进封装和芯片级架构导致系统复杂性激增，传统的孤岛式制造模式必须让位于前所未有的行业协作。这场由人工智能、云分析和安全数据共享平台融合驱动的变革，或许是自代工模式以来最重要的运营进化。
数据基石：拍字级数据驱动行业智能
当今半导体生态系统产生了海量的制造数据。仅在PDF Solutions公司，分析系统如今就在云端处理着数千兆字节的数据，而设备制造商、代工厂、无晶圆厂公司和IDM厂商的本地数据量更为庞大。这相当于数百次测试芯片流片，以及对内存、射频、逻辑和人工智能系统公司生产流程的分析。
该数据体系揭示了全行业的趋势与挑战。其覆盖范围广泛——从前端制造到先进封装与测试——能够在需求成为关键问题之前数年就预见新兴需求。这种前瞻性对研发投资至关重要，因为这些投资可能需要五年或更长时间才能成熟为客户解决方案。
协作的必要性：从危机应对到运营整合
历史上，半导体行业的合作主要在危机时期出现——当新技术节点受阻或良率问题威胁产品上市时。如今的市场动态正在根本性地改变这一模式。先进封装和芯片级封装集成正催生出永久性的合作需求，其范围远超传统代工厂与无晶圆厂之间的合作关系。
多芯片封装中测试插入点的激增，既增加了测试复杂度又推高了成本。系统级测试现需集成精密机器人技术，而装配工具则要求更严格的工艺公差。这种复杂性促使系统公司与设备供应商持续开展跨领域协作，亟需建立新的运营框架以维系可持续的合作伙伴关系。
安全网络：可信数据共享的基础设施
目前，安全远程连接解决方案secureWISE已将180个晶圆厂与逾100家设备制造商相连。该网络的增长轨迹表明其正向整个价值链扩展——从设备供应商到OSAT（封装测试服务商），从晶圆厂到无晶圆厂公司，覆盖完整的供应链生态系统。随着人工智能在生产环境中的加速应用，此类安全协作平台正成为不可或缺的基础设施。
小芯片及其协同挑战
小芯片架构既是业界应对摩尔定律放缓的解决方案，也是其面临的最大运营挑战。早期小芯片系统主要整合单一制造商的组件，而未来则在于多供应商组件集成，这需要基于标准的互操作性与精密的供应链协调。
生产复杂度令人瞠目：需协调多个供应商的基板、基底模具、第三方组件、各类封装技术、OSAT配置及测试系统。这种协同运作必须贯穿初始调试阶段及持续生产过程，同时具备快速重构以适应不同产品变体的灵活性。
尽管半导体行业曾有过携手攻克重大工程难题的先例，但随着系统公司日益整合来自不同供应商的组件，大规模小芯片生产将需要更深层次的合作。
人工智能驱动的运营：通向指数级规模的道路
实现万亿规模的愿景需要根本性的运营转型。适用于当前业务量的"人机协同"流程无法扩展以应对未来增长所需的复杂性和速度要求。
数据分析面临的挑战在于：人类工程师仅能审查5-10%的可用制造数据。对于每周生产数百万芯片的企业而言，全面的人工分析根本无法实现。然而人工智能系统能够全面处理这些数据，自动识别良率下降、产量异常及根本原因。要取得成功，必须通过建立人工智能代理的治理原则，同时在运营规模上消除人类局限性，实现以人工智能为核心的转型。
平台架构：实现生态系统集成
向平台化协作的演进需要精密的技术架构。制造平台必须整合企业资源计划（ERP）系统、制造执行系统（MES）、产品生命周期管理（PLM）以及跨越组织边界的实时制造数据流。
这种集成依赖于标准化数据模型和通信协议。行业标准机构在实现互操作性方面发挥着关键作用。当多个参与方采用共同平台和数据表示形式，并配备共享分析框架与标准化设备接口时，真正的价值便得以显现。
平台化方案使客户能够选择性地采用各组件：从一家供应商获取安全通信服务，从另一家获取分析服务，再从第三家获取设备控制服务，同时通过基于标准的接口保持系统级集成。
实施现实：人类治理与人工智能执行
成功的人工智能驱动协作需要在人类监督与自主运行之间取得精妙平衡。人类设定"边界框"，明确协作原则、数据共享参数、安全协议及运行限制。在此框架内，人工智能代理负责日常运营，无需人工干预即可处理海量数据并执行复杂工作流程。
该治理模式跨越组织边界。工厂定义设备供应商访问政策、数据传输参数及软件安装协议。一旦建立，人工智能代理将管理日常运营，处理足以压垮人类处理能力的海量交易量。
协同优势
半导体行业的未来属于那些掌握协同式人工智能驱动运营的企业。从先进封装的复杂性到小芯片供应链的协调，种种技术挑战都需要跨企业协作能力——这是任何单一企业都无法独立实现的。成功需要参与安全可靠、基于标准的协作平台，这些平台既能激发行业的集体智慧，又能保护各企业的竞争优势。
率先建立这些协作基础的企业，将在行业迈向万亿美元未来的过程中占据优势地位，获取超额价值。这场变革并非可选项——它是未来半导体生态系统中竞争的必备条件。