近日，胜科纳米与牛津仪器在苏州正式签署战略合作协议，并举行联合实验室揭牌仪式。双方宣布将围绕胜科纳米自主研发的iWUDI®智能闭环系统，在半导体材料表征与分析领域展开合作。在物理AI加速从概念走向产业落地的当下，此次合作的核心命题十分清晰：让高精度表征数据不再停留于孤立的报告，而是进入一个可感知、可推理、可反馈的物理AI闭环，驱动半导体分析从“数据产出”跃迁为“知识进化”。
物理AI的下半场
从“看懂数据”到“闭环行动”
2026年以来，物理AI持续占据产业讨论的中心。按照业界共识，物理AI的本质不在于AI能否生成内容，而在于它能否在真实物理世界中完成“感知—推理—行动—反馈”的完整闭环，理解并应用材料特性、工艺约束等物理规律。在半导体分析领域，这一闭环的缺失恰恰是长期痛点：EDS、EBSD、拉曼、纳米压痕等表征技术各自输出高精度微观数据，但数据分散于不同设备与软件之间，难以与工艺历史和产品性能形成因果关联，更无法自动触发下一步分析决策。数据越精密，孤岛反而越深。
胜科纳米自主研发的iWUDI®智能闭环系统，正是为填补这一“闭环缺口”而生。历经八年研发、200多次真实产线验证迭代的AI+CIM原生智能闭环系统，iWUDI®搭载了半导体全产业链垂直物理大模型ChipMind。ChipMind的定位并非通用语言模型，而是面向半导体物理世界的推理引擎——它能够处理SEM图、TEM图、EDX谱图等多模态数据，支撑失效定位、根因推断与相似案例匹配，在实验室场景中给出类似资深专家的“病因分析”。与此同时，Nano Hub自动化工具调度引擎可根据分析需求自动匹配检测设备乃至激活物理操作载体，WTUI则让全流程数字化、可追踪。从感知输入、模型推理到物理执行与数据回流，iWUDI®在系统架构层面已经具备了物理AI所要求的闭环骨架。
牛津仪器×胜科纳米
补齐物理AI的“高精度感知入口”
物理AI闭环的质量，首先取决于感知层的精度与丰富度。牛津仪器在电镜微区分析领域拥有能谱（EDS）、电子背散射衍射（EBSD）、纳米压痕、拉曼和原子力显微等一系列材料表征技术，能够获取成分、晶体取向、应变分布等微观尺度的关键物理信号。这些信号正是ChipMind进行物理推理所必需的“高质量原料”：没有可靠的成分与结构信息，模型对失效机理的判断就失去了物理根基；没有跨尺度的应变与力学数据，知识沉淀就只能是浅层的模式匹配。
联合实验室的意义正在于此。牛津仪器提供业界顶尖的表征数据输入，iWUDI®则将这些数据接入分析工作流，使其不再终止于一份静态报告，而是进入模型的推理链路，转化为可追溯、可复用的工程判断，并在后续类似案例中被再次调用和修正。每一次分析由此同时完成两件事：解决当下的具体问题，以及为物理AI闭环注入新的训练信号与知识资产。胜科纳米首创的“Labless”理念将“必要非核心”研发环节从产业链中剥离，而物理AI闭环使这一模式获得了自我增强的能力——实验室不再只是服务交付的终点，更成为产业知识持续累积的节点。
从联合实验室到产业基座
揭牌仪式上，胜科纳米董事长李晓旻回顾了公司二十余年的发展历程，并阐述了AI在半导体生产与分析中的角色演进；牛津仪器中国区总裁何峻与J-KAST地区总裁Toyoharu Gohda分别从行业分析需求、区域协同与联合应用开发的角度分享了判断。双方技术代表围绕工作流程、应用场景与客户需求进行了务实交流。这些讨论指向一个共同的判断：半导体分析的下一阶段竞争，不在于单一设备的分辨率指标，而在于从物理信号到工程决策的闭环效率。
以联合实验室为载体，双方的合作将沿着物理AI闭环的三个关键节点持续深化：在感知端，拓展多模态表征数据的标准化接入，让更多物理信号成为模型可消费的输入；在推理端，围绕典型失效模式与材料体系联合优化ChipMind的物理推理能力，提升根因定位的准确性与可解释性；在反馈端，建立“推理—验证—修正”机制，以实验结果检验分析方法的有效性，持续优化检测策略与推理逻辑，使方法论在每一次实践中得到验证与沉淀。胜科纳米与牛津仪器将以这一闭环为基座，推动半导体实验室从数字化、智能化走向“物理AI原生”，为产业客户创造可积累、可迁移、可规模化的长期分析能力。
