“半导体距万亿美元规模，还差一百万人”

“市面上的几乎每一颗芯片，都至少经历过我们某款设备的一道工艺，”泛林集团执行副总裁兼首席执行官战略顾问Rick Gottscho日前在接受集微网采访时如是说。

这家半导体设备巨头引述麦肯锡和德勤的研究报告指出，全球半导体市场有望在2030年增长至万亿美元规模，与此同时需要直面复杂的挑战，包括超过100万名行业人才缺口。

而根据集微咨询发布的半导体趋势研究报告，2022年全球半导体市场规模已经达到5740.8亿美元的历史高点，但2023年由于行业周期性景气度下行，预计市场规模将下滑14.4%至4913亿美元。这也意味着，在2030年要达到万亿美元规模，半导体市场需要在未来7年中实现翻倍增长。

从过往数据来看，上一次半导体市场规模在移动手机浪潮下翻倍用了9年时间（2009至2018年）。在新一轮市场周期中，尽管有AI应用与汽车电子双轮驱动带动，半导体市场规模是否能在2030年以前实现翻倍增长至万亿美元规模，尚有待观察。

不过，全球产业数字化与智能化的车轮滚滚向前，万亿美元的市场迟早都会到来，这也意味着，百万人才缺口或已是定数，面对这个定数，泛林集团是如何做的呢？

教育的持续性

对教育领域的持续性投资，显然是人才培养最直接的方式方法。

Rick Gottscho与FGC2023中国队员

2022年10月，泛林集团宣布向FIRST Global 捐赠1000万美元，后者是一家通过机器人技术激发各国年轻人的科学技术领导力和创新能力的非营利组织。这笔捐款将在三年内分配完成，以助力提升和扩大泛林集团对培养科学、技术、工程和数学 (STEM) 领域多元化未来人才的承诺。

Gottscho 表示：“赞助FIRST Global 是一个重要的机会，泛林很自豪能够与FIRST Global合作，激发和激励未来的创新者和半导体技术人员。”

“FIRST Global 成立的重点是让世界各地的年轻人都能接触到科学技术，” FIRST Global 创始人Dean Kamen说道，“我们很高兴与泛林集团合作，将技术领导者的专业知识带到我们的活动中，以激发创造力并为世界各地的参与者开发有意义的学习体验。”

赞助FIRST Global是泛林集团自2022年推出其社会影响力平台“共同实现突破”（Powering Breakthroughs Together）以来最重要的一笔捐赠，该公司今年还在全球范围内为参赛队伍提供了30多位专业导师，帮助每支青年团队在机器人设计和赛事准备中茁壮成长。

FIRST Global 2023的赛事主题中突出了氢在地球可再生能源中的作用以及低碳未来，鼓励参赛学生们重新构想能源的未来，创造更可持续的方式为地球提供能源，这与泛林集团的绿色可持续性发展观念不谋而合。

泛林集团首席传播官兼负责ESG的集团副总裁Stacey MacNeil在接受集微网采访时指出：“目前全球正面临包括气候变化在内的多种挑战，而技术一直是应对所有挑战的答案。我们赞助FIRST Global这样的全球性赛事正是希望借助其全球影响力，帮助世界各地的组织增加对于STEM能力的兴趣与关注，通过教育与科技的完美结合，进一步促进可持续发展创新。”

创新的延续性

为弥补人才的巨大缺口，除持续投资教育领域以外，Rick Gottscho还在FIRST Global 2023的一次演讲中提到了技术创新的重要性，尤其是人工智能技术与虚拟化技术。

泛林集团的9位研究人员今年在Nature杂志上志发表了一项极具突破性的研究：《改进半导体工艺开发的人机协作》，这篇文章对比了人类工程师与机器以最低目标成本（即最少的实验次数）开发半导体工艺的情况。

为此，研究人员们创建了对比人类和计算机算法表现的比赛，在比赛中双方需要设计一个半导体制造工艺——高深宽比介电刻蚀。结果表明，人类工程师在工艺开发的早期阶段表现出色，而算法在目标的严格公差附近更具成本效益，这一洞察引出了“先人后机”的方法。相比由具有七年以上经验的专业工艺工程师独自开发工艺，“先人后机”可以将目标成本降低一半。这意味着，使用人工智能将彻底改变半导体行业的工艺开发，由此实现节省数百万美元和无数的时间成本，泛林集团对此拥有可量化的证据。

不过，泛林的研究也证实，只靠机器还不能完成专业工艺工程师的工作；如果机器和编写算法的数据科学家没有任何专业工程师所提供的领域知识，机器远远不能打败人类。也就是说，人类工程师对于寻找晶圆工艺的正确配方仍然至关重要。

但在特定条件下的人机协作中，计算机算法可以而且最终也确实打败了人类工程师。

随着半导体市场朝着 2030 年年销售1万亿美元的规模发展，泛林集团利用虚拟技术解决了两个现实中的巨大挑战，其中“先人后机”的方法可以在减少人力需求的前提下大幅加快工艺工程目标，同时成本只有一半。另外，其还能降低开发成本和加快创新步伐，以满足对下一代芯片日益增长的需求。

Rick Gottscho表示：“尽管工艺工程的等离子体物理学对每一块芯片的诞生都至关重要，但几十年来它一直扎根于发明家爱迪生使用的同一种科学方法：试错。而泛林的研究表明，虽然工程人才对创新仍然至关重要，但通过在合适的阶段整合AI并使用合适的数据，工艺工程成本可以减少 50%。该研究提供了一个规范的方法，将人类主导的工程和数据科学和机器所能提供的最好的部分结合起来，创造一个表现优于任何一个单独因素的组合。如果得以实现，这种混合方法可以为行业节省大量的资金和工程时间。”