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在半導(dǎo)體制程中，有了涵蓋晶圓生產(chǎn)所有環(huán)節(jié)的工業(yè)軟件“大管家”CIM之后，原本獨(dú)立運(yùn)行的MES、EAP、MCS、YMS 等多個(gè)單元系統(tǒng)組成一個(gè)協(xié)同工作的、功能更強(qiáng)的新系統(tǒng)，助力芯片生產(chǎn)滿足容錯(cuò)率低、軟件高穩(wěn)定性的需求。

而隨著大模型技術(shù)的迅猛發(fā)展，AI技術(shù)已成為重要的輔助生產(chǎn)力工具和工作伙伴。掌握大模型工具的應(yīng)用能力，正成為半導(dǎo)體企業(yè)提升CIM 價(jià)值的關(guān)鍵競爭力。但大模型工具如何通過知識(shí)延展與智能協(xié)同，突破數(shù)據(jù)孤島與“靠人串聯(lián)”的傳統(tǒng)CIM 桎梏？如何以全新的CIM形態(tài)引領(lǐng)半導(dǎo)體智造創(chuàng)新變革？

基于以上問題，格創(chuàng)東智CTO MK Koh 早前率先提出“半導(dǎo)體CIM進(jìn)化路徑”，定義了下一代CIM 的方向。在他看來，CIM 進(jìn)化核心是從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”的CIM，向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)＋AI協(xié)同”的CIM智能決策中樞轉(zhuǎn)型。這依賴于大模型智能體與企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程和系統(tǒng)工具深度融合，將“為人設(shè)計(jì)”的CIM，重構(gòu)為“為職責(zé)設(shè)計(jì)”的CIM。

何為“為職責(zé)設(shè)計(jì)”的CIM？MK Koh 給出了詳細(xì)的技術(shù)解釋，一個(gè)懂“職責(zé)”的CIM，會(huì)基于給定的目標(biāo)，自己想辦法、找工具、一步步把“事”辦完，是一個(gè)能感知環(huán)境、做出決策、并采取行動(dòng)的主動(dòng)干活的“數(shù)字員工”網(wǎng)絡(luò)。這里面，“為職責(zé)設(shè)計(jì)”的CIM是大腦，多個(gè)Agent 是手腳，每個(gè)Agent 作為“數(shù)字員工”，在意識(shí)到履行職責(zé)時(shí)缺少相應(yīng)信息時(shí)，主動(dòng)調(diào)用不同CIM子系統(tǒng)的API 獲取信息并動(dòng)手執(zhí)行任務(wù)。而這一切構(gòu)想正在格創(chuàng)東智近期研發(fā)的CIM AI Foundation 上成為現(xiàn)實(shí)。

作為源自TCL、戰(zhàn)略深耕半導(dǎo)體的工業(yè)AI 領(lǐng)軍企業(yè)，公司近期完成其CIM AI Foundation的重大研發(fā)升級(jí)。在架構(gòu)層面重新定義了半導(dǎo)體CIM的“AI底座”，從數(shù)據(jù)智能、模型開發(fā)到智能體應(yīng)用的體系化突破，系統(tǒng)性地構(gòu)筑多智能體系統(tǒng)平臺(tái)。多個(gè)智能體系統(tǒng)，包含主控智能體、子智能體、引用助手、記憶系統(tǒng)、工具集等多個(gè)“職責(zé)” 虛擬角色，采用“協(xié)調(diào)者 × 工作者”模式，通過分工與協(xié)作，像一個(gè)真正的團(tuán)隊(duì)，通過明確的角色分工和并行處理，來解決單個(gè)個(gè)體難以高效完成的復(fù)雜問題。它能夠把一個(gè)復(fù)雜任務(wù)，變成了一個(gè)可協(xié)作、可迭代、可擴(kuò)展的任務(wù)網(wǎng)絡(luò)。真正實(shí)現(xiàn)從“人驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)”到“AI驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)”的范式轉(zhuǎn)移。

格創(chuàng)東智CIM AI Foundation的核心定位，是一個(gè)“承上啟下、融智賦能”的AI中臺(tái)。它集合多智能體系統(tǒng)，向下對接并融合MES、EAP、APC、FDC等傳統(tǒng)CIM系統(tǒng)產(chǎn)生的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，打破系統(tǒng)壁壘，構(gòu)建起統(tǒng)一、潔凈、實(shí)時(shí)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)湖。向上，它則通過標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化的AI能力接口，為各類智能應(yīng)用提供“即插即用”的模型與服務(wù)。這相當(dāng)于半導(dǎo)體智能工廠如需開發(fā)一個(gè)AI Agent，無論是良率分析助手還是設(shè)備預(yù)測性維護(hù)助手，都不再需要從零開始，而是可以像拼樂高一樣，快速調(diào)用中臺(tái)封裝好的算法組件、模型服務(wù)和知識(shí)庫能力。

值得關(guān)注的是，該AI 中臺(tái)已承載不同智能體平臺(tái)與助手參與協(xié)同進(jìn)化。

01 章魚Agentic AI平臺(tái)3.0

用于智能體開發(fā)與賦能，提供了低門檻／零代碼的可視化編排與AI Agent數(shù)字員工搭建工具，同時(shí)支持AgentOps完整的Agent測試、調(diào)優(yōu)、發(fā)布的全生命周期管理流程。覆蓋超 100＋自動(dòng)生成報(bào)表、追溯異常Loss 等多個(gè)Agent 工具。

02 GT Insights

用于半導(dǎo)體工廠數(shù)據(jù)分析和洞察，支持經(jīng)營指標(biāo)智能交互與洞察�；�于強(qiáng)大的語義建模技術(shù)，將艱深的數(shù)據(jù)庫字段轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)人員能看懂的業(yè)務(wù)指標(biāo)。利用自然語言提問便能自解析意圖、生成SQL、執(zhí)行查詢并可視化結(jié)果，同時(shí)支持復(fù)雜Dashboard的動(dòng)態(tài)產(chǎn)生，將傳統(tǒng)需要數(shù)小時(shí)的數(shù)據(jù)提取與分析工作壓縮至分鐘級(jí)�，F(xiàn)已內(nèi)置了數(shù)十個(gè)半導(dǎo)體場景優(yōu)化的良率分析工作流，可一鍵追溯良率根因，減少專家依賴，將分析任務(wù)時(shí)間縮短至分鐘級(jí)。

03 小魯班及AI FDC產(chǎn)品家族的智能選參、智能告警分類等諸多Agent應(yīng)用

用于設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、構(gòu)建半導(dǎo)體工廠知識(shí)庫和操作助手。AI FDC可精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)故障，更能清晰告知“為何異�！薄ⅰ芭c何種缺陷相關(guān)”，并在線學(xué)習(xí)持續(xù)進(jìn)化。小魯班AI Agent則用于知識(shí)傳承與操作輔助，基于多模態(tài)文檔解析引擎，支持基于矢量和圖數(shù)據(jù)庫的雙引擎，兼顧性能和準(zhǔn)確性的知識(shí)庫系統(tǒng)，將廠域數(shù)萬種非結(jié)構(gòu)化知識(shí)，轉(zhuǎn)化為可查詢、可推理、可執(zhí)行的結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫，并通過AR眼鏡等終端，將維修指南、操作步驟直觀推送到工程師眼前，大幅降低設(shè)備管理人員培訓(xùn)成本與誤操作風(fēng)險(xiǎn)。

格創(chuàng)東智此次研發(fā)升級(jí)，讓其成為中國CIM產(chǎn)業(yè)探索多Agent理念產(chǎn)品化的先行者。更深層的價(jià)值在于，首次在半導(dǎo)體CIM領(lǐng)域系統(tǒng)性地構(gòu)建了一個(gè)持續(xù)進(jìn)化、開放協(xié)同的AI生態(tài)體系。這個(gè)體系不僅解決了當(dāng)下“煙囪式開發(fā)”帶來的重復(fù)建設(shè)與運(yùn)維成本問題，更通過Agent框架，為未來智能工廠應(yīng)對新工藝、新設(shè)備、新問題提供了“智能衍生”“自主進(jìn)化”的能力。未來，每一個(gè)新的CIM課題，都能沉淀為可復(fù)用的模型或工作流，成為整個(gè)工廠不斷增長的集體智慧。從更宏觀的視角來看，這種架構(gòu)級(jí)創(chuàng)新一方面大幅降低AI應(yīng)用的實(shí)施門檻，使半導(dǎo)體企業(yè)能快速構(gòu)建專屬智能能力；另一方面通過知識(shí)沉淀與自主進(jìn)化機(jī)制，使智能制造系統(tǒng)真正成為持續(xù)增值的資產(chǎn)。

中國半導(dǎo)體智能制造正從“自動(dòng)化”邁向“智能化”的深水區(qū)，比拼的不只是硬件設(shè)備的智能化，更是如何將數(shù)據(jù)、知識(shí)、算法與業(yè)務(wù)場景深度融合的軟實(shí)力。格創(chuàng)東智CIM AI Foundation的推出，無疑為行業(yè)提供了一個(gè)扎實(shí)、開放且面向未來的參考答案。