第315章 “伏羲”显神通，AI重塑“傻大黑粗”的制造业（2/2）

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“基于这个‘数字孪生’模型，‘伏羲’AI可以实现许多传统方法难以企及的功能：”

“比如，缺陷预测与根源追溯。”

“当产线上出现某种类型的像素缺陷时，AI可以通过分析历史数据和当前参数，”

“快速定位到最可能导致该缺陷的几个关键工艺步骤或设备异常，”

“甚至能给出具体的参数调整建议，将工程师从繁琐的试错和排查中解放出来。”

“再比如，工艺参数的实时优化。”

“AI可以根据输入的材料批次差异、设备老化状态、甚至环境温湿度的微小变化，”

“实时地、动态地微调蒸镀、光刻、蚀刻等核心工艺的最佳参数组合，”

“以最大限度地保证每一片面板的良品率和性能一致性。”

“这远比人工凭借经验进行粗略调整要精准和高效得多。”

“甚至，新材料、新工艺的快速导入与验证。”

“当我们尝试引入一种新的发光材料或者改进某项封装工艺时，”

“AI可以在‘数字孪生’模型中进行大量的虚拟仿真和优化实验，”

“快速评估其可行性和潜在风险，大大缩短新技术的研发和导入周期。”

“第三步，闭环控制与持续学习。”

林轩最后总结道，

“‘伏羲’AI的优化建议和决策，会反馈给产线上的工程师和自动化控制系统进行执行。”

“而执行的结果，又会作为新的数据输入到AI平台中，”

“使其能够不断学习、不断进化，变得越来越聪明，越来越精准。”

“最终，形成一个良性的、自我优化的闭环控制系统。”

林轩的这番讲解，如同为王东明和秦明远打开了一扇通往未来智能制造世界的大门！

他们虽然无法完全理解其中所有深奥的AI算法细节，

但那种用数据驱动、用智能决策、用机器辅助人类突破极限的全新生产范式，

却让他们感到了前所未有的震撼和……一丝兴奋！

“林总，您的意思是……让AI来帮助我们控制和优化生产线？”

王东明的声音带着一丝难以置信。

“是的，王董。”

林轩肯定地点头，

“但AI不是万能的，它需要最优秀的工程师去驾驭它，去教会它，去与它协同工作。”

“我相信，华耀光电拥有国内最顶尖的显示技术人才，”

“启明芯也拥有世界领先的AI算法和平台能力。”

“我们两家强强联合，一定能在这条‘AI赋能制造’的道路上，创造出新的奇迹！”

在林轩的力主和启明芯“不计成本”的资源支持下，

一支由“伏羲”AI平台核心工程师和数据科学家组成的专项团队，迅速进驻了华耀光电的AmoLEd实验产线。

他们与华耀光电的工艺工程师们紧密合作，

开始了艰苦而细致的数据采集、模型训练和系统部署工作。

过程并非一帆风顺。

数据的质量和一致性问题、传感器部署的难题、

AI模型与实际工艺流程的磨合、以及传统工程师对AI系统信任度的建立……

每一个环节都充满了挑战。

但启明芯的AI团队展现出了极高的专业素养和解决问题的能力。

林轩也利用自己对AI算法和制造流程的双重深刻理解，在关键时刻给予了重要的指导。

渐渐地，“伏羲”AI平台开始在华耀光电的产线上，展现出它那令人惊叹的“魔力”：

某次，一条实验产线的蒸镀均匀性突然出现波动，导致大批面板出现亮度不均的缺陷。

经验丰富的工艺工程师们排查了数天，也未能找到确切原因。

而“伏羲”AI通过对历史数据的关联分析，很快就锁定到是由于某个真空泵的细微性能衰减，

导致腔体内局部气压产生了人耳难以察觉的波动，从而影响了有机材料的成膜均匀性。

问题迎刃而解！

另一次，在尝试一种新的绿色发光材料时，

AI通过对材料分子结构和蒸镀参数的模拟优化，提前预测到了可能的结晶缺陷，

并给出了一套优化后的蒸镀温度曲线和腔体气氛控制方案，

使得新材料的导入一次成功，良品率远超预期！

还有一次，AI通过对产线上数千个传感器数据的实时监控和异常检测，

提前预警了一台关键光刻设备即将发生的机械故障，避免了一次数百万人民币的停线损失和产品报废！

一个个鲜活的案例，让华耀电的工程师们，从最初对AI的怀疑和不信任，

逐渐转变为发自内心的敬佩和依赖！

他们开始主动地向AI团队请教，学习如何利用这个强大的工具来分析和解决生产中遇到的各种难题。

“傻大黑粗”的传统制造业印象，正在被冰冷的算法和数据，一点点地解构和重塑。

而华耀光电的AmoLEd产线良品率，也在“伏羲”AI的持续赋能下，

如同坐上了火箭一般，以一种令整个行业都为之侧目的速度，稳步地向着世界一流水平迈进！

林轩知道，这仅仅是一个开始。

未来，“伏羲”AI平台还将深度赋能启明芯“开天计划”中的每一个核心制造环节——

从图像传感器到存储芯片，从半导体材料到精密设备……

一个由人工智能驱动的、极致高效、极致智能的“启明芯智造”体系，正在悄然成型。

这，将是启明芯在未来全球科技竞争中，又一张无可匹敌的王牌！