图1 颁奖大会现场照片
近期，在首届浙江省工程师大会暨浙江省卓越工程师产教融合培养推进会上，浙江大学集成电路学院卓成教授、高大为研究员和孙奇研究员等指导，陈正锐、金谦等学生参与完成的“多模态大模型FabGPT赋能集成电路智能制造”案例入选“2025年浙江省工程科技创新十大案例”。这一成果不仅体现了学院在“AI+制造”方向的技术探索，也展现了学院以产教融合为牵引、以真实产业问题为课堂的人才培养成效。
集成电路智能制造的难点在于制造复杂性持续攀升：传统经验规则与模型难以兼顾效率与精度，设计与制造之间的割裂又限制了跨流程建模与反馈，工程迭代被显著拉长。FabGPT聚焦这些痛点，面向制造关键环节提供智能协同能力，在光刻仿真优化、规则检测协同等任务中提升迭代效率，并支撑任务分解、流程编排与根因分析等系统级能力建设。
图2 多模态大模型FabGPT框架示意图
学院将以FabGPT为代表的AI能力嵌入育人体系与工程现场，推动教学与产业实践同频：AI既为学生提供面向制造场景的知识检索与工程决策支持，帮助理解工艺约束、定位瓶颈与潜在根因，也参与方案优化与实验设计，加速“提出问题、验证迭代、复盘改进”的工程闭环，让学习从“掌握知识点”走向“形成实践能力”。在这一思路下，学院依托吴汉明院士领衔建设的CMOS成套工艺产教融合公共创新平台，围绕国家战略需求与产业关键人才缺口，逐步形成“产教融合”和“交叉培养”为双轮驱动的育人路径：依托高能级平台与真实工程场景前移训练关口、拉长实践链条；以全链条贯通促进跨学科、跨平台资源协同，着力培养具备系统思维、工程判断与协同创新能力的工程创新人才梯队。
围绕这一育人路径，卓成教授团队指导学生面向真实产业问题开展科研实践，将FabGPT等AI技术嵌入“提出问题、设定约束、设计实验、验证复盘”的全流程。依托真实工程约束条件下的方案权衡与跨学科协同推进，学生创新实践能力持续提升，研究迭代效率得到提高，并逐步形成可复用的工程方法体系。相关成果发表于DAC、ICCAD、AAAI等国际重要会议；多名同学获得国家自然科学基金博士生项目、中国科协博士生专项和浙江大学求是新星计划等支持。
面向未来，学院将持续推进集成电路智能制造新范式研究，深化产学研协同与产教融合育人，培养更多面向国家战略与产业需求的工程创新人才。
