隨著AI逐步介入半導體製造決策，如何驗證模型判斷與系統行動是否可靠，開始成為新的工程課題。模型可以給出判斷，代理可以調用工具，設備也能依規則自動修正，但製造現場真正關心的是，系統如何證明這個判斷值得信任。先進製程與先進封裝的容錯空間持續縮小，設備校正、結構變異與檢測誤判都可能轉化為良率損失。SEMICON Taiwan 2026高科技智慧製造論壇，數位孿生（Digital Twin）、物理模型與虛擬量測正逐漸成為AI介入製造決策前的重要驗證環境。
萬潤科技資深協理劉恒惠博士指出，有些設備已經能在異常發生後自行重新規劃動作。例如點膠設備某個閥件無法完成原定區域時，其餘閥件可重新安排軌跡補足工作。這樣的系統看起來具有自主能力，實際上所有復原行為仍可能是工程師預先寫好的規則。面對新的產品、材料或未曾發生的異常時，既有程式未必知道該如何處理。
因此，他將可信任設備閉環歸納為可觀測（Observable）、可診斷（Diagnosable）、可控制（Controllable）、可連接（Connectable）與可驗證（Verifiable），共五項能力。設備除了感知、判斷與行動，還必須能驗證自己的結果。當控制行為、條件與結果都留下可供分析的證據，後續AI才能依據相同資訊進行判斷。
這項要求使設備供應端的角色更加重要。設備控制器最接近實際物理行為，也最清楚機構、感測器、致動器與控制軟體如何互動。若底層設備無法提供結構化且可追溯的狀態，工廠上層即使部署再多AI模型，也很難知道模型推論所依賴的設備資訊是否完整。
虛擬製程先建立驗證證據
劉恒惠以共同封裝光學（Co-Packaged Optics，CPO）設備校正說明數位孿生的價值。機台實際組裝之後，零件位置與角度可能存在正常的機械組裝誤差，這些差異會影響後續精密對準效果。部分誤差在完成組裝後難以直接量測，若只依實機測試，很難取得演算法驗證所需要的已知基準值（Ground Truth）。
數位孿生可以在已知模型條件下主動注入位置與角度誤差，再以相同校正演算法估算結果，將估計值與事先設定的真值比較。如此便能在實際晶片與設備承擔風險前，驗證演算法是否能在不同誤差條件下保持穩定。正式生產後，設備再以結構化歷程記錄執行動作、警報、控制反應與結果，異常調查就能沿著完整事件脈絡尋找根因。
科林研發Semiverse Solutions董事總經理暨產品線負責人Joseph Ervin博士則把類似概念延伸至高量產製程良率。傳統晶圓製程改善高度依賴Build and Test，工程師先調整一組條件，再投入數十、數百片晶圓取得量測結果，接著判斷下一個實驗方向。先進節點的製程步驟與相依關係增加後，逐項實驗需要更長時間，也難以同時處理彼此交互影響的失效模式。
Joseph Ervin提出Virtual Silicon概念，在虛擬環境內依照實際製程順序建立清洗、沉積、蝕刻與微影等步驟，並以虛擬光罩與製程模型逐步形成3D結構。每一個步驟都會承接前一步所形成的形貌與材料狀態，使後續製程可以反映前段變異，而非只模擬最終結果。
更重要的是，實際Fab的製造資料也會帶入虛擬環境。實體產線量測到的厚度、關鍵尺寸（CD）、平均值與分布，可用來校準虛擬模型，使虛擬製程具備接近真實生產變異的統計特性。系統可套用不同失效模式的偵測條件，透過虛擬量測（Virtual Metrology）大量探索不同製程參數，再利用機器學習與AI進行多目標最佳化（Multi-Objective Optimization）。
高價值資料縮短模型學習
數位驗證同樣延伸到視覺檢測。NVIDIA工業與半導體檢測資深經理Tim Lin博士指出，智慧製造是一套持續學習與回饋機制，每片晶圓都帶來新資訊，系統依資料做出決策、採取行動，再由結果持續學習。然而，模型效能下降時，增加更多訓練資料未必能解決問題，因為大量新增資料可能只是模型已經學會的內容。
Tim Lin指出，模型改善的重點之一，是找出模型尚未充分學習的樣本，而非持續增加訓練資料量。他介紹資料增強微調（Data Enhanced Fine-Tuning）方法，先辨識模型KPI缺口，再透過資料探勘與樣本篩選找出較具訓練價值的資料，進行後續微調與驗證。系統可依模型表現持續調整所選資料，藉此改善訓練效率與模型表現。這種做法強調資料品質與樣本價值，提供另一種模型持續改善的思維。
當真實缺陷樣本不足時，則可利用合成資料補足。Tim Lin以印刷電路板為例，說明可透過數位孿生產生模擬影像並進行外觀轉換，也可利用AnomalyGen根據少量缺陷樣本生成合成缺陷影像。針對半導體影像，以少量缺陷範例學習缺陷樣態，再將缺陷生成於指定影像區域，以補充模型訓練資料。
這些案例共同呈現一項重要變化。製造AI下一階段的競爭重點，不會只有模型規模或演算法準確率。企業需要同時建立物理模型、實際製造資料、虛擬量測、合成資料與結果驗證機制，讓模型每一次改善都有可追溯的工程證據。 當AI未來進一步介入設備調整、製程控制與異常復原，驗證能力也會成為自主權限能否提高的前提。數位孿生因此逐漸由視覺化工具轉變為工程驗證平台，在真正改變實機與晶圓之前先測試假設、辨識風險並建立可信結果，使自主製造具備可逐步擴大的技術基礎。
