为深化集成电路检测领域学术交流，推动人工智能与精密检测技术深度融合，助力高端芯片自主可控技术创新，2026 年 4 月 29 日，我校在南教学楼 C106 顺利举办“AI and Multiscale Inspection”学术讲座。本次讲座由程方博士主讲，电子信息工程学院相关专业师生参会学习。
程博士以晶圆多尺度检测为核心，系统梳理了人工智能在缺陷检测领域的发展脉络，从基于规则的传统算法、支持向量机等浅层学习方法，到深度神经网络的技术演进，用玻璃瓶裂纹、苹果 / 橘子分类等通俗案例，深入浅出地解析了人工智能 “从设定规则、到学习特征、再到自主推理” 的底层逻辑，阐明了神经网络在复杂场景、模糊定义缺陷识别中不可替代的优势。
针对半导体行业痛点，程博士重点剖析了当前晶圆检测面临的核心矛盾：分辨率与视野难以兼顾、检测速度与精度相互制约。随着晶圆尺寸向 8 寸、12 寸迭代，关键制程进入纳米级，传统光学检测受衍射极限约束，呈现 “看得细则看得慢、看得广则看得粗” 的困境，导致半导体行业 70%–80% 检测环节仍依赖人工，效率低、主观性强、成本高，成为制约芯片良率与产能的关键瓶颈。
讲座最后，程博士抛出开放性议题，引导师生思考 AI 是数据驱动、知识驱动还是数学过程，探讨 AI 在半导体检测中是工具、参与者还是变革力量，鼓励大家面向 “测不准、测不快、测不全” 行业难题开展攻关。互动环节中，师生围绕人眼检测机器替代、光学散射应用、多尺度算法优化等问题踊跃提问，程博士逐一细致解答，现场学术氛围浓厚。
此次讲座紧扣集成电路产业前沿，将实验室关键技术与产业真实需求紧密结合，兼具理论深度、工程精度与产业高度，提升了师生对晶圆多尺度检测与 AI 成像技术的认知，对电子信息类专业人才培养、学术研究与就业实践具有重要指导意义。