《财中社》北京沙龙探讨AI生态协同助力跨行业发展

7月18日，《财中社》在北京举办了一场主题为“AI+新生态：从技术爆发到商业共生”的闭门沙龙，吸引了来自不同行业的领袖、技术专家及生态合作伙伴齐聚一堂，深入探讨人工智能（AI）技术如何通过生态协同来助力跨行业的发展。这场沙龙的举办，不仅反映了当今AI技术在社会各个领域应用的深度与广度，同时也揭示了未来产业变革的无限可能。

在本次沙龙中，与会者针对AI在多个行业的落地实践进行了热烈的讨论，分享了各自在推动技术与产业深度融合方面的探索与创新路径。智现未来的董事长兼CEO管健为大会带来了一场精彩的分享，他围绕企业发展及AI在高端制造领域的具体应用进行了深入的分析与探讨。

管健的职业经历为其分享增添了不少分量。作为清华大学毕业生，他在进入AI领域的早期阶段就开始专注于机器学习与神经网络研究，经历了人工智能行业从萌芽到迅速发展的全过程。他提到，2003到2008年期间，正是AI技术积累的重要时刻，尽管彼时的AI尚未被广泛认知，但他坚信这一领域的潜力。在2012年深度学习技术的突破，以及2016年AlphaGo战胜围棋冠军后，AI行业迅速进入了一个新的发展阶段。

“我算是在不热的时候进入这一领域，之后一直扎根于此。”管健表示。经过多年的努力，他于2017年回国创办了智现未来，以应对高端制造领域尤其是在半导体与液晶面板行业中的技术需求。智现未来专注于为高端制造工厂提供生产良率和产能管理的软件解决方案，并在国内市场取得了领先地位。

在分享中，管健深入探讨了高端制造工厂的两大核心诉求：提升产能与提高良率。他指出，当前，中国半导体产业面临着设备、材料以及人力资源密度不足等多重挑战。根据他的介绍，高端制造工厂的生产流程极其复杂，涉及3000多道工序，一台设备一天能够产生TB级别的数据，这使得仅靠人工的监控与分析极其困难。因此，智现未来的AI解决方案，作为“经验丰富的老师傅”，不仅帮助初、中级工程师快速解决问题，而且有效提升了工程师的工作效率。

传统的决策模式往往只能提供数据支持，而最终的决策则依赖于工程师的经验。智现未来通过AI技术的应用，积极推进行业向“知识驱动”和“结果导向”的转变。在此过程中，企业所积累的海量数据得以被更有效地利用，AI技术不仅负责处理数据，更能够直接输出决策结果。

这一转变得益于人工智能技术中的多模态大模型与智能代理（Agent）的应用。在今年初，受ChatGPT的启发，智现未来调整了其技术路线，从传统的统计学习与知识图谱转向了基于Transformer的模型。2013年6月，该公司在行业盛会SemiCon上发布了面向半导体领域的大模型“灵犀”，并于9月与国内第三大晶圆代工企业合作，利用企业的文档进一步训练模型。预计在2024年4月，首个产品将上线运营，前期测试显示，问题识别的准确率从以往工程师的80%提高至90%以上，并且报告生成的时间大幅缩短，从两天半减少到仅需一小时。

管健继续强调，这种转变带来了三重价值：显著提升了工程师的工作效率，避免了无谓的试错与探索；降低了对单个工程师的能力要求，使得初级工程师在AI的辅助下也能有效处理复杂问题；，实现了快速迭代，以适应高端制造行业快速变换的市场需求。对于动辄投资数十亿甚至数百亿的晶圆厂时间的节约和人力资源的优化，都是极为重要的因素。

谈及AI未来的发展趋势，管健认为，AI时代的核心在于“快”，即技术与场景的快速迭代。实践是刷新AI能力边界的最佳方式。AI正逐步重新定义高端制造业的决策模式，为中国在半导体、液晶面板以及新能源等高附加值行业的垂直突破注入了新动能。

通过本次《财中社》沙龙，行业领袖们不仅分享了AI技术的应用经验，更探讨了在跨行业协同发展的过程中，如何通过构建更加开放与合作的生态体系，实现资源的优化配置，从而推动各行业在智能时代把握更多机遇，迎接无限可能。