演讲开场，易丛文博士以自己的亲身经历讲述了功率半导体的跨越式发展。“二十年前我读硕士做GaN Enhancement HEMT时，曾问师兄这东西有什么用，他说‘等你老了，GaN或许就有用了’。过去10年我们可以看到，在电动汽车、新能源与数据中心等行业的强力驱动下，功率半导体市场迎来爆发式增长，应用场景覆盖了消费电子、汽车电子、ICT和航天国防等领域。这一趋势也对制造的质量、效率与可靠性提出了更高要求。”
与此同时，功率器件智能制造面临不同于硅基制造的诸多挑战：
相较于硅基工艺，SiC和GaN工艺尚不成熟，如何使硅基工艺知识可迁移、可沉淀，并快速指导新材料与大尺寸产线的产能爬坡，成为行业亟待解决的关键问题。
易丛文博士强调：“仅依靠当前的‘数据驱动’系统模式难以做到，功率半导体要实现良率与效率的突破，需要从‘数据驱动’转向‘知识驱动’的AI系统。整合成熟硅基制造经验、不同尺寸与材料的技术知识，构建覆盖‘设计 - 测试’全流程的知识驱动系统，将成为破局的核心方向。”
在探索功率半导体智能制造的路径中，Intel 的STCO（系统工艺协同优化）模式为行业提供了重要参考。然而，面对功率半导体在新材料、新尺寸下前所未有的工艺复杂性及良率爬坡需求的加剧，传统DTCO/STCO也显现出局限性，延伸出技术发展的新课题。
基于此，智现未来提出AI-STCO模式——以AI为核心重构“设计—制造—调度”的全流程耦合优化，通过动态自适应调整与分层优化策略，实现全局最优。在AI-STCO中，最核心的是构建多模多层的大模型智能体网络，而关键前提是“必须系统性整合晶圆厂的显性、隐性、运营、衍生及技术领域知识”，唯有如此才能形成高质量的工程智能闭环。
她强调：“知识的整合并非简单堆砌，而是要根据不同的阶段和场景，构建相应的知识系统。这就要求系统供应商既要懂硅片，又要懂功率半导体，同时还得具备丰富的知识驱动型AI系统构建经验—— 这正是智现未来一直在做的。”
通过这样的搭建逻辑，AI-STCO 能够为功率半导体制造提供更精准、高效的智能支撑，助力解决工艺复杂与良率提升的核心难题。
当前，智现未来正借助自身研创的半导体垂直领域大模型 “灵犀”，重构已有的工程智能系统，打通AI检测-AI分析-AI预测-AI决策环节，构建出覆盖“FAB厂级-设备端级”全域协同的智能制造体系，提升系统智能化水平与决策效率。这正是AI-STCO理念的具体体现。
作为行业内最早将大模型Agent落地到客户产线的企业之一，智现未来的技术实力已得到市场验证。目前，公司的 ADC 缺陷识别、YES 良率提升、WRA 履历分析、Fabsyn-FDC（AI 驱动的异常监控系统）等多款大模型产品，已成功应用于多家半导体客户的工厂，为产线智能化升级提供切实助力，有效提升了客户的良率与产能。
智现未来期待与更多功率半导体企业建立深度合作，凭借成熟可靠的智能制造解决方案，助力中国功率半导体产业在全球产业链中占据核心地位，迈向发展新高度。
