《AI辅助芯片制造：算法与工程化落地》

内容简介

《AI 辅助芯片制造：算法与工程化落地》是一本聚焦半导体智能制造领域、衔接 AI 算法理论与芯片产线工程实践的专业著作。全书立足国内芯片制造产业痛点，打破算法研究与工业落地的壁垒，系统阐述人工智能技术赋能芯片全流程制造的核心原理、关键算法与落地方案，填补了 AI 芯片制造工程化应用的专业书籍空白。

本书摒弃纯理论的晦涩讲解，兼顾专业性与实用性，先通俗拆解机器学习、深度学习、强化学习等核心 AI 算法基础，适配工艺工程师、算法从业者的学习需求。同时聚焦光刻、刻蚀、晶圆检测、工艺优化、良率提升等六大核心芯片制造场景，结合真实产线案例，详解卷积神经网络、无监督学习等算法在工艺仿真加速、缺陷智能检测、工艺偏差预测、参数优化等场景的具体应用。

《AI辅助芯片制造：算法与工程化落地》书中深度剖析传统芯片制造耗时久、误差难控、良率提升瓶颈等难题，展示 AI 代理模型、智能算法如何压缩工艺研发周期、提升缺陷识别精度、稳定生产良率。不同于学术专著，本书重点突出工程化落地，详解数据处理、模型训练、场景适配、产线部署等实操要点，规避行业落地常见误区。

全书理论扎实、案例详实，兼具学术价值与产业实用价值，既适合半导体工艺、AI 算法、集成电路工程从业者参考学习，也可作为相关专业学生了解智能制造、芯片国产化技术落地的实用读本，为国产芯片制造智能化升级提供清晰的技术路径与实践参考。

作者简介

👤 贾若然

某半导体公司智能研发部门经理，高级工程师，曾任科大讯飞智慧城市算法研发总监。主要研究方向为时空大数据挖掘与计算机视觉，获AI领域专利授权30余项。2022年进入半导体行业，专注于AI技术在半导体图形图像分析、工艺仿真等方向的融合应用

👤 刘忠明

某头部半导体公司工艺研发总负责人，高级工程师。先后任职于国内外多家头部半导体企业，拥有多年集成电路工艺开发与研发管理经验。聚焦DRAM先进制程与智能研发的交叉前沿，已获全球授权专利80余项，曾获工业和信息化部授予的“先进制造技术人才”荣誉。

👤 杨益

某半导体企业战略部门总监，正高级工程师。曾任三星电子韩国总部首席工程师，参与制定超宽带通信多项国际标准，已获美国、韩国专利授权共70余项。2022年入选安徽省百人计划，2023年入选国家人才计划青年项目。

👤 黄雪峰

某半导体企业图像组组长。拥有多年半导体领域计算机视觉与深度学习实践经验，在纳米级制造工艺的缺陷检测与量测方向积累了丰富技术成果，致力于将前沿AI技术落地于半导体先进制程场景。

👤 孙侠

某半导体企业算法专家。专注于APC先进过程控制、虚拟量测、智能管控等全流程技术方案的研判、架构设计、算法迭代及量产落地实施，致力于依托半导体产线真实工艺数据搭建智能化制程优化体系，助力工厂提升制程稳定性与产品良率。