随着全球产业链重构进入深水区，国产替代的逻辑已不再仅仅局限于硬件的“有无”，而是深入到工业软件底座的“强弱”。特别是在 AI 技术大爆发的 2026 年，晶圆厂对生产效率、良率控制及供应链安全的需求，正倒逼传统 CIM 架构进行一场从底层逻辑到应用范式的全面革新。

在 Semicon China 2026 期间，《半导体行业观察》有幸采访到了喆塔科技创始人兼 CEO 赵文政。作为国内率先提出“CIM 2.0”理念并深耕 AI 原生架构的先行者，赵文政对当前国产 CIM 如何打破海外垄断、如何利用垂直行业智能体（Agent）赋能产线，以及如何消灭“烟囱式”数据孤岛等核心命题，分享了极具实战价值的深度思考。

以下为本次采访实录：

Q1

过去几年大家更多关注设备、材料这些“看得见”的环节，但像CIM这样的软件系统作为晶圆厂真正的运行大脑，也变得越来越重要。喆塔科技作为AI+半导体CIM 2.0国产替代领跑者，在你看来，在当前国产替代和产业链重构的大背景下，CIM在整个半导体产业中的战略地位，正在发生怎样的变化？

A：过去大家盯着设备和材料，但现在越来越清楚：CIM才是晶圆厂真正的“大脑”。没有自主可控的CIM，很难跑出高效产能。

在国产替代进入深水区的今天，CIM已从后台支撑走向战略核心——它决定良率、效率，更关乎供应链安全。过去依赖国外系统，响应慢、成本高、数据不自主，一旦被“断供”，整座工厂都可能停摆。

喆塔正是在这个关键节点切入：我们不做简单替换，而是以AI原生架构重构CIM，打造真正适配中国产线、100%自主可控的“智造中枢”。

让中国芯片厂不仅用上国产设备，更能用上自己的“大脑”——这才是完整的自主制造能力。

Q2

最近AI智能体很火热，我们也注意到喆塔科技推出了像 ZetaAgent 这样的垂直行业的智能体平台，从传统制造系统到大模型驱动的智能体，这个平台在产线里具体会扮演什么角色？

A：ZetaAgent 的核心，不是做“万能AI”，而是让产线上的智能体真正能用、好用、低成本迭代。

传统自动化往往依赖固定流程，一换场景就得重写。而 ZetaAgent 基于自主规划、沙盒隔离、浏览器自动化和可复用 Skills 等技术，结合我们沉淀在 ZetaCorpus 知识库 里的工艺经验，能动态组合操作步骤——比如自动跨 MES、YMS、DMS 系统追溯一片异常晶圆的全生命周期数据，模拟专家排查路径，生成可验证的分析报告。这大幅降低了智能体开发和维护成本。

同时，我们的 ZetaAISee 工业视觉平台 支撑从数据标注、模型训练到评测发布的完整闭环，并直接对接 ZetaADC、ZetaWPA 等业务系统，让视觉模型越用越准；

而机器学习平台则通过拖拽式界面和预置组件，让工艺工程师也能快速构建良率预测、参数优化等分析流水线，无需写代码。

总结来说：ZetaAgent 不是孤立的大模型，而是嵌入在 CIM 系统中的“智能协作者”——它用工程化的方式，把 AI 能力真正落到每天的良率分析、设备监控、根因排查这些具体任务里，让智能体从“炫技”走向“实用”。

Q3

过去CIM长期被海外厂商主导，你觉得国产替代真正难的点在哪里？

A：半导体CIM的国产替代，看似是软件替代，实则是技术壁垒、生态壁垒和行业经验壁垒的多重突破，真正的难点，核心集中在这几个方面。

一方面，海外厂商深耕行业数十年，形成了架构封闭、生态绑定的行业壁垒。他们的CIM系统架构固化且封闭，定制化灵活性不足，看似功能完善，却很难适配国内晶圆厂快速迭代的工艺需求、灵活的生产模式，而且通过软硬件深度绑定、接口不开放，形成了较强的用户锁定效应，想要替换难度很大。

另一方面，半导体CIM对行业Know-How和工程化落地经验要求极高，不是单纯做软件研发就能做好的。它需要深度理解晶圆制造的全工艺流程，熟悉各类设备特性、良率管控逻辑、工艺波动规律，海外厂商经过海量量产项目的积累，沉淀了完整的行业经验，而国产厂商早期恰恰缺少这种大规模量产的实战打磨。

除此之外，还有客户信任和试错成本的问题，晶圆厂对CIM系统的稳定性要求近乎苛刻，哪怕出现短暂故障，都会造成巨大的生产损失，所以客户对更换海外成熟系统会非常谨慎，这也是国产替代推进过程中，需要一步步用实力和案例突破的核心难点。

Q4

喆塔科技所谓“CIM 2.0”和 AI 原生架构，是为了解决传统架构的什么“硬伤”？它如何打破过去那种“烟囱式”的数据孤岛？

A：我们提出CIM2.0和AI原生架构，核心就是针对性解决传统CIM系统的两大核心硬伤：烟囱式架构导致的数据孤岛，以及传统架构无法适配AI智能化升级。

传统CIM大多是模块化拆分建设，MES、EAP、YMS、FDC等各个系统独立运行，数据不通、标准不统一，就像一个个孤立的烟囱，数据无法流转共享，导致产线数据价值无法挖掘，决策滞后，管理割裂，这是传统架构最致命的问题。而且传统CIM是流程驱动型架构，后期再叠加AI功能，只能是外挂式的补丁，无法实现数据和智能的深度融合，智能化效果大打折扣。

而我们的CIM2.0采用AI原生架构，从底层设计就彻底摒弃烟囱式模式，搭建了统一的数据底座和一体化平台架构。首先，我们构建了全链路标准化的数据模型，把产线所有设备、工艺、质量、物料数据，统一采集、统一清洗、统一治理，从源头打通所有模块的数据壁垒，让数据在整个平台里自由流转，彻底消灭数据孤岛。

同时，AI原生架构意味着AI能力不是后期附加的，而是内嵌到平台底层，贯穿生产调度、良率分析、故障预警等每一个环节，实现数据驱动和AI决策的深度融合。简单来说，传统CIM是先有系统，再加智能，我们的CIM2.0是大数据构架从底层开始数据就是互联互通，里面内嵌了AI模块，既解决了数据孤岛的问题，又能充分释放AI和工业大数据的价值，适配新一代智能制造的核心需求。

Q5

很多公司都在讲“AI+制造”，但很容易停留在分析层面。喆塔的AI闭环具体是怎么落到产线上的？有没有一个典型场景，比如良率优化或故障预测，可以具体讲一下？

A：确实，现在行业里“AI+制造”的热度很高。不过我们喆塔在AI+制造领域深耕了很多年，积累很多AI应用前沿的经验，之所以喆塔能把AI做实，核心是我们打造了全栈自研、100%国产化的ZetaAIP人工智能应用系列，平台以“知识+模型+智能体”三位一体为核心架构，整合了喆学智能体、喆塔机器学习、喆塔工业视觉三大子平台能力，覆盖工艺优化、缺陷检测、根因定位、预测性维护等核心刚需场景，而且核心技术100%自主可控，彻底规避卡脖子风险。

以最核心的良率优化场景为例，传统模式下，良率波动需要工程师人工排查多类数据，耗时久、依赖个人经验，难以及时定位根因。

而我们的ZetaAIP人工智能应用系列的产品体系可实现全流程闭环：分析晶圆生产全链路数据，异常出现后通过AI算法快速精准定位根因，甄别设备、工艺、物料等问题，自动生成分析报告与优化方案，同时持续沉淀经验，不断提升异常处理效率。

在故障预测场景也是一样，系统能提前预判设备潜在故障，提前预警，避免设备突发宕机造成的停产损失，切实帮助客户提升良率、降低成本、提高产线运转效率。

总结来说，喆塔的AI应用场景不是为了展示，而是为了切实解决问题，创造价值。 我们的目标是成为树立全球制造业卓越新标准，建立完全自主、自我优化的工厂的领航者，让中国智造拥有自己的“AI神经中枢”，不仅好用，更要不可替代。

总结

纵观这场对话，我们不难发现，半导体 CIM 的国产化之路，早已脱离了简单的“软件复刻”阶段，转而进入了“代际超越”的新赛道。

赵文政先生所勾勒的“CIM 2.0”蓝图，本质上是对工业数据价值的一次深度释放。通过 ZetaAgent 等垂直行业智能体的引入，AI 不再是悬浮于产线之上的“外挂补丁”，而是真正内嵌于决策链路中的“协作者”。这种从底层架构就开始互联互通的 AI 原生设计，不仅解决了长期困扰行业的“烟囱式”数据孤岛痛点，更为中国半导体制造业从“跟随者”向“定义者”转变提供了核心抓手。

当国产设备拥有了真正自主可控、且具备自我进化能力的“工业大脑”，中国芯片制造的韧性与竞争力才算有了最坚实的底层保障。喆塔科技的探索，正让我们看到一个全感知、全联动、全自动化的“智造”新时代正加速到来。

*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。

今天是《半导体行业观察》为您分享的第4359内容，欢迎关注。

加星标⭐️第一时间看推送

求推荐