人工智能（AI）发展对半导体产业的促进作用主要有两个方面：一是在技术上，AI的出现能够促进现有的半导体制造业转型升级，改进工艺，从而生产更高性能的半导体设备；二是在市场上， AI的发展增加了对半导体设备的需求，促进半导体市场发展。

a. 技术促进

在半导体制造业中，AI尤其是机器学习有全面的应用场景，如装备监控、流程优化、工艺控制、器件建模、光罩数据校正、版图验证等等。

以工艺控制中的光刻技术为例，工程师需要把设计好的图样制作成掩模版，再用紫外光源，将掩模版上的图案通过透镜，按比例缩小投影到晶圆上（图1a）。

在实际过程中，由于存在表面衍射和反射效应（图1b），导致掩模版上的图案不能被忠实转移到晶圆上，形成光学失真，导致最终成品不合格。随着半导体器件尺寸的缩小，不仅光刻机的光源、镜头需要重新设计，光学失真也会被进一步放大，最终导致良率下降。 

图2  光学邻近校正（OPC）技术

随着器件尺寸缩小，光学畸变加剧，基于模型的OPC需要的计算资源的需求呈指数级别增长，还需要添加不同参数进行修正，这时的OPC已经不再是单纯的数据处理，而是综合考虑物理、化学、光学、高性能计算的跨学科应用，使得实现OPC的EDA工具也非常复杂，对人力和算力资源都有极高的要求。

AI的出现，其高超的算力能够快速并行处理多项任务，解放工程师的双手，节约人力成本，使得本来需要10个工程师的建模工作，通过AI计算就能快速完成。通过深度学习，AI能够针对特定的对象，对现有的模型进行修正，实现比人类工程师更快的速度完成对模型的重构，来适应新器件的开发。

此外，AI在半导体制造领域还能实现其他功能，如加快设备设计：数字孪生技术可以减少物理世界的学习周期，创造更多“一次成功”的产品。一旦设计合适，就可以使用增材制造的方法实现传统技术无法轻易制造的零件；加快工艺开发： 虚拟制造和虚拟工艺开发有望在实验设计之前，开发优化的单元工艺，并集成到整体工艺方案流中；加快良率提升：机器学习可以快速识别腔室失配和工艺参数变动，从而尽早发现和解决问题，确保制造过程能随着时间的推移保持一致性；虚拟现实和增强现实技术，加上按部就班的指导，可以帮助确保高质量的安装和服务。

在未来，AI能够被应用在许多场合，相应的市场也被划分为不同板块，例如面部识别、机器人、工业自动化、自动驾驶和监测板块等。在其中，每个不同板块人工智能都需要特定的芯片提供硬件支撑，因此差异化、定制化方案对应的半导体设备的市场需求量将会快速扩大，从而推动多种多样的半导体设备发展。

根据普华永道的预计，人工智能对即时计算、连接和传感的需求有望在未来十年极大促进对人工智能定制半导体的需求。到2022年，人工智能相关半导体市场的收入将从目前的60亿美元增长至300多亿美元，年复合增长率近50%。

在汽车领域，普华永道预计在2022年它将带来40亿到47亿美元的收入在ADAS和无人驾驶应用上；在金融服务领域，这部分将带来40亿至45亿美元的收入，主要设计金融交易中的身份验证和智能投资中的用例。在工业领域，所产生的收入大致为15亿美元到20亿美元之间，主要用于制造业优化和主动故障检测。

在人工智能的初期，人工智能就已经以许多不同方式渗透到我们生活的各个角落，从超大规模数据中心到家庭、汽车、移动电话和可穿戴设备等。如此多样化的AI应用程序需要多样化的计算需求和技术要求，没有单一的芯片解决方案能满足所有的需求。

芯片是实现AI的当然载体，除了不同应用场景下的AI能够促进半导体行业发展之外，差异化、定制化的半导体设备发展也能够反过来为AI提供更强劲的硬件载体，主要体现在算力和差异化应用场景定制上。因此在未来，通过定制设计的AI芯片可以实现更高的计算效率，这是AI芯片的必由之路。通过对应用场景的细分，未来的芯片设计将向多个单一应用场景分散，不同的芯片都将拥有针对当下特定场景的特色结构，为AI发展提供强而有力的支撑，提高AI发展的上限。

例如，国内半导体企业武汉新芯，利用领先的三维集成堆叠技术，将ASIC和Memory芯片堆叠在一起，CPU可直接从堆叠后的芯片中调取数据，缩短了连接距离，增加带宽的同时降低了功耗，大大提升了芯片的运行效率，该芯片可应用于人工智能和高性能处理器等产品中。

人工智能蓬勃发展，对半导体制造行业提出了更新更高的要求，除了需要开发新的定制化芯片以外，提高良率也是一个不可忽视的问题。当前，有不少半导体制造厂商已经开始在半导体设备的生产周期中使用AI，介入监测、控制等环节来提升良率。

BISTel公司在2019年，推出了首款自适应基于AI的应用程序“动态故障检测(DFD™)”，以及帮助半导体制造商防范影响产量事件的腔室匹配应用程序“黄金腔室”( Golden Chamber)。该系统具有机器学习功能，可以动态建立跟踪参考，通过提供完整的跟踪分析来避免或降低这种风险。系统除了完全消除手工建模，还使用更智能的算法来更好地区分真实警报和误报，警报数量比传统系统减少10倍，可快速检测并分析影响产量事件。

台积电已经可借由机器学习方法，交由电脑辨识晶圆缺陷，提升精准度，减少人力成本。自2012年以来，台积电透过整合式IT平台与大数据分析，提升工厂生产效率，未来目标将是更深化机器学习，打造取代甚至超越人脑的智能化生产与管理。预计2020年，台积电机台生产力可望再提升19%、人员生产力提升33%。

泛林集团（Lam Research）推出Equipment Intelligence 解决方案，整合了机器学习、人工智能和自动化、自感知的硬件与工艺，提高生产效率，改善产品性能，并在2019年4月，实现半导体自维护设备在无需维护清洗的情况下连续运行 365 天，创下里程碑式纪录。