一、制造芯片需要会哪些领域？
“芯片”泛指所有的电子元器件，是在硅板上集合多种电子元器件实现某种特定功能的电路模块。它是电子设备中最重要的部分，承担着运算和存储的功能。集成电路的应用范围覆盖了军工、民用的几乎所有的电子设备。
因此，想从事“芯片”事业相关工作的同学们，大家可以从以下几个专业方向考虑：
专业1：电子电气工程
“芯片”设计与制造的主要专业：电子/电气工程(EE)-主要研究方向(部分)
通信与网络：简单说就是实现人与人、人与计算机、计算机与计算进行信息交换的链路，从而达到信息共享。比如4G技术，因特网、WIFI等都属于此范畴。
微电子：研究半导体材料上构成的小型化电路、电力及系统的电子分支。这是在电子电路超小型化中逐渐发展起来的。
自动化：是指机器设备、系统或过程(生产、管理过程)在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现预期的目标的过程。比如你设定空调按时关闭的控制板、制造汽车的机械臂、包装流水线等。
生物工程：医学领域运用比较多，比如说超声波、CT及生物传感器等。
电子学与集成电路：就是把一定数量的常用电子元件，如电阻、电容、晶体管等，以及这些元件之间的连线，通过半导体工艺集成在一起的具有特定功能的电路。简单说我们看见的电脑主板就是。
光电：以光电子学为基础，综合利用光学、精密机械、电子学和计算机技术解决各种工程应用课题的技术学科。我们看到的激光、全息摄影技术及太阳能光伏就是光电。
电力工程：与电能的生产、输送、分配有关的工程。我们看到的电线、变电站、火电厂、风力发电、水力发电及核电厂。
电磁学：研究电磁波，电磁场以及有关电荷，带电物体的动力学等等。比如扬声器、电磁开关、磁疗及电磁炉等。
材料与装置：研究的范围涵盖了半导体器件、微电子器件纳米材料等等。这个就比较好理解了吧。
每个方向对学生自身擅长学科要求不同，EE也是跨学科比较多的专业之一。需要大家擅长数学、物理、计算机等相关学科。由于是美国的高新行业，所以申请也是最为激烈的专业之一。
专业2：计算机科学与技术
计算机专业涵盖软件工程专业，主要培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级科学技术人才。
专业3：通信工程
通信工程(也作电信工程，旧称远距离通信工程、弱电工程)是电子工程的一个重要分支，电子信息类子专业，同时也是其中一个基础学科。该学科关注的是通信过程中的信息传输和信号处理的原理和应用。本专业学习通信技术、通信系统和通信网等方面的知识，能在通信领域中从事研究、设计、制造、运营及在国民经济各部门和国防工业中从事开发、应用通信技术与设备。
二、中国制造2025包括芯片领域吗？
肯定包括，芯片领域是制造业的大项。
三、人工智能在制造领域有哪些发展方向？
根据，我会按照++的方式回答你的问题。人工智能在制造领域有以下几个发展方向：1. 自动化生产：人工智能可以帮助实现制造流程的自动化，提高生产效率和品质。例如，机器人和智能设备可以执行重复性的任务，减少人工操作，并且通过机器学习和优化算法，可以不断改进生产过程。2. 智能预测与优化：人工智能可以处理和分析大量的生产数据，利用算法进行预测和优化。它可以预测设备故障和维护需求，从而提前进行维修，减少停机时间。而且还可以根据实时数据进行优化调整，提高生产效率和质量。3. 智能供应链管理：人工智能可以应用于供应链管理中，通过分析市场需求、预测销售趋势，提供精确的订单和库存管理，降低库存成本和滞销风险。4. 可持续发展：人工智能可以帮助制造业实现更加可持续的发展。例如，通过智能能源管理和优化，可以降低能耗和排放。同时，智能制造也可以优化物料利用率，减少资源浪费。总结：人工智能在制造领域有许多发展方向，包括自动化生产、智能预测与优化、智能供应链管理和可持续发展。这些方向能够提高生产效率、质量和可持续性，促进制造业的进步和发展。
四、如何立足于制造芯片工程领域
芯片工程专业介绍
芯片工程专业是电子信息工程的重要分支之一，主要研究集成电路芯片的设计、制造与应用。学生在校期间将学习电子、微电子学、半导体物理、模拟与数字电路、信号与系统、VLSI设计等相关课程，掌握集成电路的设计原理和制造工艺。
必修课程
作为一名芯片工程专业的学生，你将需要学习模拟电子技术、数字电子技术、半导体物理与器件、数字信号处理、集成电路设计基础等一系列的课程。这些课程将为你打下坚实的专业基础，为未来的就业和发展奠定基础。
实习机会
在校期间，争取到实习机会是非常重要的。通过实习，你可以接触行业内先进的技术和设备，了解实际的生产流程和工作方式。同时，实习还能够帮助你建立起与企业的联系，为将来顺利就业打下良好的基础。
关键技能
除了学校课程的学习，掌握一些关键技能也是非常重要的。比如熟练掌握EDA软件、硅片制造工艺、半导体器件工艺等方面的知识，这些都是在芯片工程领域非常重要的技能。此外，良好的团队合作能力、解决问题的能力以及创新思维也是必不可少的。
毕业后发展
毕业后，你可以选择进入半导体芯片设计公司、集成电路制造企业、电子设备制造企业、电子市场营销公司等从事芯片设计、制造、测试、市场营销等工作。另外，也可以考虑继续深造，攻读硕士或博士学位，为未来的科研或教育工作打下坚实的基础。
谢谢您阅读本篇文章，希望通过这篇文章能够帮助您更好地了解如何立足于制造芯片工程领域。
五、芯片怎么制造？
芯片的制作过程主要有，芯片图纸的设计→晶片的制作→封装→测试等四个主要步骤。
其中最复杂的要数晶片的制作了，晶片的制作要分为，硅锭的制作和打磨→切片成晶片→涂膜光刻→蚀刻→掺加杂质→晶圆测试→封装测试。这样一个芯片才算完成了。
六、芯片制造国家？
1.新加坡
新加坡南洋理工大学开发出低成本的细胞培植生物芯片，用这种生物芯片，科研人员将可以更快确定病人是否感染某种新的流感病毒。
2.美国
高通是全球领先的无线科技创新者，变革了世界连接、计算和沟通的方式。把手机连接到互联网，高通的发明开启了移动互联时代。
3.中国
中国科学家研制成功新一代通用中央处理器芯片——龙芯2E，性能达到了中档奔腾Ⅳ处理器的水平。中国台湾地区的台积电、联发科的芯片制造水平是首屈一指的！
4.韩国
三星集团是韩国最大的跨国企业集团，三星集团包括众多的国际下属企业，旗下子公司有：三星电子、三星物产、三星人寿保险等，业务涉及电子、金融、机械、化学等众多领域。其中三星电子的三星半导体：主要业务为生产SD卡，世界最大的存储芯片制造商。
5.日本
东芝 （Toshiba），是日本最大的半导体制造商，也是第二大综合电机制造商，隶属于三井集团。公司创立于1875年7月，原名东京芝浦电气株式会社，1939年由东京电气株式会社和芝浦制作所合并而成。
七、芯片制造原理？
芯片制造是一项高度精密的工艺，主要分为晶圆制备、光刻、薄膜沉积、离子注入、化学蚀刻、金属化、封装等步骤。
以下是芯片制造的主要原理：
1. 晶圆制备：晶圆是芯片制造的基础材料，通常采用高纯度硅材料制成。在制备过程中，需要通过多道工艺将硅材料表面的杂质和缺陷去除，以保证晶圆表面的平整度和纯度。
2. 光刻：光刻是将芯片电路图案转移到硅片表面的关键步骤。在这个过程中，首先需要在硅片表面涂覆一层光刻胶，然后将芯片电路图案通过投影仪投射到光刻胶上，并利用化学反应将未被照射的光刻胶去除，最终形成芯片电路的图案。
3. 薄膜沉积：薄膜沉积是在芯片表面沉积一层薄膜材料来形成电路的关键步骤。这个过程中，需要将薄膜材料蒸发或离子化，并将其沉积到芯片表面上。薄膜的材料种类和厚度会影响芯片的性能和功能。
4. 离子注入：离子注入是向芯片表面注入离子，以改变硅片材料的电学性质。通过控制离子注入的能量和剂量，可以在芯片表面形成不同的电荷分布和电学性质，从而实现芯片电路的功能。
5. 化学蚀刻：化学蚀刻是通过化学反应将硅片表面的材料去除，以形成芯片电路的关键步骤。在这个过程中，需要使用一种化学物质将硅片表面的材料腐蚀掉，以形成电路的不同层次和结构。
6. 金属化：金属化是在芯片表面沉积金属材料，以连接不同电路和元件的关键步骤。在这个过程中，需要将金属材料蒸发或离子化，并将其沉积到芯片表面上，以形成金属导线和接触点。
7. 封装：封装是将芯片封装到外部引脚或芯片盒中的过程。在这个过程中，需要在芯片表面焊接引脚或安装芯片盒，并进行封装测试，以确保芯片的性能
八、芯片制造流程？
1、制作晶圆。使用晶圆切片机将硅晶棒切割出所需厚度的晶圆。
2、晶圆涂膜。在晶圆表面涂上光阻薄膜，该薄膜能提升晶圆的抗氧化以及耐温能力。
3、晶圆光刻显影、蚀刻。使用紫外光通过光罩和凸透镜后照射到晶圆涂膜上，使其软化，然后使用溶剂将其溶解冲走，使薄膜下的硅暴露出来。
4、封装。将制造完成的晶圆固定，绑定引脚，然后根据用户的应用习惯、应用环境、市场形式等外在因素采用各种不同的封装形式；同种芯片内核可以有不同的封装形式，比如：DIP、QFP、PLCC、QFN 等等。
九、人工智能在制造业领域有哪些应用？如何帮助制造业转型/升级？
人工智能在制造生产有哪些应用的这个话题足够大，因此需要厘清讨论边界。本文讨论的边界是如何通过人工智能这项技术代替人脑甚至超越人脑的功能，来实现制造业生产效率的提升。
在开始正式讨论前，尝试先回答一个问题。为什么制造业需要人工智能？
从两个维度来解读，首先是技术上：计算机处理速度大幅提升、存储成本下降、以及云计算、物联网等技术的发展，让人工智能的应用成本大幅降低。其次是需求上：随着消费者个性化和产品品质升级的需求发展，大大增加了制造业的复杂性，包括生产的组织形式、质量检测环节、仓储物流等环节。随着系统越来越复杂，人的学习曲线就会越缓慢，人应对复杂系统的能力就会成为制约技术进步和应用的瓶颈。在传统工业界大都以人的决策和反馈为核心，这就会导致系统中有很大一部分的价值并没有被释放出来。而人工智能为工业带来的变革，就是摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。
本文讨论人工智能在生产不同环节，包括产线设备、质量检测、仓储物流、整体运维四个方面的应用。
1、人工智能在生产产线的应用
1.1产线设备维护
人工智能在工厂运维的应用：
比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。例如，在一个电网中，要能够可靠地定位在电网的哪个地方出现了问题，用常规方法大概只能做到80%。西门子利用了深度学习技术对历史故障事件学习，通过已经分布在电网中的继电器，来更好地判断电网出了什么问题，出在哪个地方等等。学习算法已经嵌入到我们标准断路器的产品中。
人工智能在预测性维护的应用：
如果工业生产线或设备如果突然出现问题，那造成的损失是非常巨大的。利用大数据建模和神经网络等算法，可以让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，西门子的数控机床预防性维护解决方案，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。
1.2产线设备参数优化
生产产线工位少则几十个，多则数百个，涉及的产线设备、生产物料、工人都非常多。通过基于生产线的大量数据，基于大数据分析和智能算法可以优化生产工艺、提升产品品质。在中策橡胶，基于阿里云ET工业大脑，将生产端的各类数据进行深度运算和分析，形成了资源最优利用的方案组合，提升了5%混炼胶合格率。在天合光能，阿里云数据科学家通过研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，对工艺参数进行调整，最终在丝网印刷环节捕获到了关键因子，优化后A品率提升了7%。
2、人工智能在质量检测的应用
现在有很多工厂传统上都是用人工在做质量检测的工作，在生产流水线上的质检员，他们需要每天花10个小时以上的时间去判断质量。很多工厂这个工作岗位两三个月就要轮一次岗，因为肉眼确实受不了。为什么之前没用技术的手段帮助解决质检的问题呢？主要原因是传统视觉设备误判率比较高。大概是有百分之二十，甚至三十的误判率。人工智能最重要的一个能力，它具备学习能力。比如说，同样一个划痕，它会和传统系统一样，第一次都犯错误。但是人工智能第二次、第三次，它不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。同样的问题或者类似的问题，下次它会做出非常精准的判断。而传统的系统除非修改程序，同样的问题，下次它一样会犯错误。
正如百度前人工智能首席专家吴恩达和富士康合作的智能检测，通过利用深度学习，神经网络，就可以让电脑快速学习做自动检测的工作。现在人工智能介入了以后，工厂的这种误判率会在上线时达到3%-4%的水平，并且会逐步减少到最低。
3、人工智能在仓储物流的应用
仓储物流的包括环节很多，从入库分拣、库位管理、上下架、出库分拣到物料运输，中间涉及分拣机器人、上下料机器人、立库、AGV小车、叉车等。通过计算机视觉用于分拣机器人的感知和地图定位，利用机器学习和深度学习，实现分检机器人的路径规划和避障。通过数学规划等运筹优化算法和遗传算法，实现仓库上下架策略管理。通过多智能体算法 蚁群算法用于多个分拣机器人的协调行动。基于人工智能技术实现货架、商品、机器人的整体协调，能够更快速的实现产品出入库和高效的仓库货架规划。在工厂仓储中，各种类型的全自动流水线、自动分拨、仓储和配送机器人已经开始慢慢应用，基于人工智能技术可以让每一个物料都有最优路径，最短时间送达。
4、人工智能在整体运维的应用
运维数据量庞大，基于深度学习技术在庞大的数据量中发掘价值。西门子在西班牙的高铁的运维中有一个整体的应用。西班牙的高铁公司有一条线从马德里到巴塞罗那的，而从马德里到巴塞罗那的航班很多，就像京沪线一样，这个行业面临和航空公司竞争的挑战。后来它公布一个政策，在这条线上如果延误超过15分钟，全额退款。这个高铁线到现在是非常成功的，背后是西门子提供的服务和担保，担保99%的准点率。西门子有一个工业4.0工厂在德国安贝格，在成都也有一个，是它的双胞胎。在安贝格，所有能源的分析、消耗都是通过神经网络来完成。基于人工智能技术来实现工厂整体能耗的降低。同时，西门子在全球30个钢铁厂也用了一些在线神经网络学习以及分析应用，来控制钢铁厂的能耗。
2018年汉诺威工业展人工智能应用案例
在西门子展台上利用人工智能技术打造的增加生产柔性的Autonomous系统。基于搭载西门子Autonomous系统的KUKA机器人，这款机器人的最大优势在于其出色的灵活性。其中一台样机搭载了三维感知摄像机，基于图像识别和深度学习技术，能对现场任何环境变化做出灵敏反应，即时调整操作轨迹。。这种技术可以大大增强生产线的柔性，不再局限于生产标准化产品。
在SAP展台上展示了模拟饮料装瓶作业的生产线。新型生产线上的大量数据被实时反馈和分析，最终实现给每个瓶子注入不同颜色液体的高效“个性化”生产。通过大数据建模等技术让机器间实现互联，如果从一台机器获取了信息，就能开始预测它的运行结果，预测产品质量，甚至预测整个物流程序，生产运营模式不再是以往那样遇到问题才被动反应。”
在Festo展台上展示了仿生学习网络：具有学习能力的工位，用于人类与机器人的合作。通过仿生工位，展示了具备学习能力的工位，用于人类与机器人合作，集合了BionicCobot（气动轻型机器人）与人工智能领域的信息技术系统的各种优点。 这种灵活的工位配备了多种辅助系统和外围设备（相互联网进行通信）。除了人工智能外，机器学习技术让仿生工位成为了一个具有学习能力的预判性系统，可持续自我优化。人可以通过手势、接触和语音控制直接与BionicCobot 进行交互，还可实现系统的远程操作。这种高效率、安全的人类与机器人的合作可实现个性化产品制造批量低至1。
在IBM展台上，利用人工智能为大型手扶电梯设备带来“预测性维护”。通过大数据的收集和分析，人工智能可预测出专业机械设备出问题的部分，让技术人员提前采取措施。这种“预测性维护”适用于工业生产中的各类设备。
上述人工智能的应用场景已经有先行者在尝试，但是作为人工智能的应用前提，工厂必须首先要实现数字化，这也是西门子、博世、海尔等公司目前在突破的方向。只有先积累完整的数据，才能够进一步为人工智能所用。关于人工智能在制造业的应用，最后用一句经典的话为文章收尾：我们倾向于高估一项新技术的短期效应，而低估它的长期影响。
特别感谢本文作者：
西门子数字化工厂集团及过程工业和驱动集团
Sales100 B16培训生
李海鸽供稿（微信号：Lihg0222） @李海鸽
十、制造业重点领域？
1新一代信息技术
2高档数控机床和机器人
3航天航空装备
4海洋工程装备及高技术船舶
5先进轨道交通装备
6节能与新能源汽车
7电力装备
8新材料
9生物医药及高性能医疗器械
10农业机械装备