代理建模
代理建模为团队带来的变化
代理建模利用高成本仿真已经生成的结果训练快速模型。在其学习范围内，提出工艺或器件问题即可实时得到答案。TCAD 仿真仍然需要运行，但它们在构建模型时提前完成，而不是每次有人需要答案时再运行。
这改变了能够提出问题的人群。如果您是工艺、集成或设计工程师，就可以看到工艺选择如何改变结构或器件，无需自行运行 TCAD，也无需等待能够运行 TCAD 的人员。代理模型不可能优于其学习所依据的物理机制。因此，Silvaco 代理模型以团队已经验证的 TCAD 结果为起点。
Silvaco 的作用
构建代理模型和使用代理模型通常由不同的人员负责。
使用代理模型
面向不运行 TCAD 的工艺、集成和设计工程师。查询完成的模型无需 FTCO 工作流程、TCAD 许可或 TCAD 专业知识。TCAD 团队以 XML 模型卡形式交付模型。
构建代理模型
由 TCAD 团队在 FTCO 工作流程中完成。Victory DoE 规划仿真运行，使其覆盖参数空间。Victory Process 和 Victory Device 执行仿真。Victory Analytics 利用神经网络或高斯过程回归对结果进行模型训练，并通过基于 SHAP 的特征选择保留重要输入。晶圆厂测量数据可以与仿真一起加入训练数据，使模型反映实际产线。
三类代理模型
每类模型回答不同类型的问题。
结构代理模型
根据工艺仿真结果构建。改变工艺参数后，器件几何形状会实时重绘，使您无需重新运行工艺仿真即可观察结构演变。
参数代理模型
建立器件指标与其驱动工艺参数之间的模型关系。可用于找出重要参数，也可反向提问，求解能够达到目标的工艺参数值。
曲线代理模型
实时重现完整的 I–V 曲线，每次修改后均返回完整特性。
对于电路级代理模型，请参阅 Utmost IV 和紧凑模型提取。
创建与使用
创建属于专业工作，针对每个问题执行一次。使用则面向所有人员，可按需反复进行。二者之间的界限也是模型的适用边界。在 TCAD 运行所采样的范围内，答案值得信赖。超出范围时，需要将问题交回 TCAD 团队，开展新一组仿真。
应用
工程师如何使用完成的代理模型。
无需运行 TCAD 的工艺参数探索
改变工艺参数时，即时了解哪些参数影响您关注的结果。
设计目标求解
向模型提供目标，即可获得实现目标的工艺参数值。
波动与良率研究
在生产晶圆出现波动之前，对模型运行蒙特卡洛和 Cp 或 Cpk 分析。
为非 TCAD 工程师提供源自 TCAD 的行为结果
晶圆厂和设计团队无需学习仿真器，即可获得基于物理的答案。
验证资料与资源
想了解代理模型从开始到完成的构建过程？请从 8 月的网络研讨会开始。
客户验证
2022 年 2 月
Micron Technology 与 FTCO
FTCO 页面记录了 Micron 与 Silvaco 开展的生产规模数字孪生工作。
网络研讨会
2022 年 2 月
AI 驱动的代理模型：从工艺几何结构到 I‑V 曲线
经过硅验证的物理验证工具，已在各晶圆代工厂自身工艺上完成签核，并为更多工艺提供规则文件。
新闻稿
2022 年 2 月
Silvaco 将利用 NVIDIA AI 和加速计算，加速面向半导体设计与制造的基于物理的数字孪生
Silvaco 计划基于 NVIDIA PhysicsNeMo 构建可定制的 AI 代理模型，与完整物理仿真配合使用。
文章 · 功率器件
2022 年 2 月
利用 AI 驱动的 FTCO 加速下一代功率技术
FTCO 如何将大规模仿真运行和实验设计与机器学习代理模型相结合，加速宽禁带功率器件开发。
网络研讨会 · 功率器件
2022 年 2 月
加速下一代功率技术
SiC DMOS、纵向 GaN 和 p-GaN HEMT 案例研究，均通过向机器学习代理模型提供数据的已校准 TCAD 进行优化。
网络研讨会 · 光子学
2022 年 2 月
利用 FTCO™ 和数字孪生加速考虑制造影响的光子集成电路仿真
使用考虑晶圆厂制造条件的工艺参数仿真光子器件，并构建数字孪生，由 Victory Analytics 进行代理建模。
更多晶圆代工支持资料
文章 · 2026 年 9 月
常关型 p-GaN HEMT 的预测性 TCAD 建模：动态 RDS(on)、漏电、击穿与基于 ML 的设计探索
网络研讨会 · 2026 年 10 月
使用 Utmost IV 进行考虑 TCAD 的 SPICE 模型提取：从制造到代理电路建模
关于代理建模的问题
什么是代理模型？
代理模型是对高成本仿真的快速近似，利用该仿真已经生成的结果进行训练。在半导体工作中，调整工艺参数后，它会返回仿真本应给出的结构、器件指标或完整 I–V 曲线。答案实时返回，但仅适用于其训练范围。
代理模型与数字孪生有何区别？
它采用四类方法：神经网络（监督学习、前馈结构、非线性激活）、高斯过程回归、决策树和决策森林，以及经典多变量统计。灵敏度分析采用 Sobol 指数或决策森林。优化器涵盖 Levenberg-Marquardt 和 Hooke-Jeeves 等局部方法，以及遗传算法和差分进化等全局方法。
谁创建代理模型，谁使用代理模型？
运行该工具及开展工厂级分析均不需要。Victory Analytics 可独立分析生产数据和实测数据，无需仿真步骤。加入 TCAD 仿真输出后，模型便可同时从物理机制和晶圆厂数据中学习。
代理模型的精度在什么范围内值得信赖？
可以。故障检测与分类以及统计过程控制等工厂级应用可直接处理生产数据。在 FTCO 中，Victory Analytics 结合仿真和晶圆厂数据进行训练，使所得数字孪生同时反映物理机制和产线的实际生产情况。
使用代理模型是否需要 TCAD 许可？
这是一种同时优化多个输出的方法。根据每个输出与其理想值的接近程度进行评分，再将这些评分组合为单一期望度指数。优化器因此只需提升一个数值，无需人工对各项权衡进行排序。
训练代理模型需要哪些数据？
可以，通过 Python 接口可覆盖从数据加载、训练、评分到优化的完整流程。脚本在 FTCO 工作中尤其有效：训练模型、运行下一组实验，再次训练，直至模型可用作数字孪生。
相关内容
FTCO
构建代理模型和数字孪生的工作流程。
Victory DoE
规划代理模型学习所需的仿真运行。
Victory Analytics
训练模型并对其进行灵敏度分析。
TCAD
工艺和器件仿真，提供每个代理模型训练所依据的物理机制。