圖：芯率智能聯(lián)合創(chuàng)始人蔣曉軍

2023年7月13-14日，第三屆中國(guó)集成電路設(shè)計(jì)創(chuàng)新大會(huì)暨IC應(yīng)用博覽會(huì)（ICDIA 2023）在無(wú)錫太湖國(guó)際博覽中心召開(kāi)。

芯率智能科技的聯(lián)合創(chuàng)始人蔣曉軍先生在第十屆汽車(chē)電子創(chuàng)新大會(huì)上表示，良率是半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的生命線(xiàn)，涉及到公司效益甚至是生死存亡。對(duì)于代工廠產(chǎn)線(xiàn)來(lái)講，良率一直是非常關(guān)鍵性的指標(biāo)，尤其是在現(xiàn)在國(guó)產(chǎn)設(shè)備替代的大背景下，持續(xù)維護(hù)高良率是長(zhǎng)期課題。而良率的關(guān)鍵，就是和各個(gè)環(huán)節(jié)的Know how緊密相關(guān)。

當(dāng)下車(chē)規(guī)級(jí)芯片成為拉動(dòng)半導(dǎo)體行業(yè)出貨量的中流砥柱，未來(lái)毫無(wú)疑問(wèn)將會(huì)成為重要的市場(chǎng)方向。車(chē)規(guī)級(jí)芯片的認(rèn)證上車(chē)和良率提升也將成為業(yè)界探討的重要話(huà)題。芯率智能結(jié)合最新人工智能技術(shù)的工具化產(chǎn)品，在車(chē)規(guī)級(jí)芯片領(lǐng)域?qū)?huì)起到重要的作用。

車(chē)規(guī)級(jí)芯片國(guó)產(chǎn)替代勢(shì)在必行

根據(jù)PwC 數(shù)據(jù)，全球主要國(guó)家/地區(qū)中，大部分將在2030年-2040 年間，通過(guò)僅可銷(xiāo)售零排放車(chē)輛或者禁止銷(xiāo)售燃油車(chē)等方式，來(lái)實(shí)現(xiàn) CO2減排。而另一方面，包括巴黎、雅典、羅馬、阿姆斯特丹、奧斯陸等歐洲主要城市中，也提出了禁售燃油車(chē)/柴油車(chē)的計(jì)劃，普遍將在 2024年-2030 年實(shí)施禁售。

蔣曉軍先生表示，傳統(tǒng)汽車(chē)需要300-500塊芯片，電動(dòng)智能汽車(chē)對(duì)芯片的需求直線(xiàn)上升，高達(dá)上千塊，未來(lái)L4以上的高等級(jí)智能駕駛汽車(chē)需要3000塊以上。目前車(chē)載芯片價(jià)值占汽車(chē)整車(chē)成本約為35%，預(yù)計(jì)2030年到2035年會(huì)占到整車(chē)成本的50%上下。

圖：來(lái)半導(dǎo)體價(jià)值占整車(chē)比例   源于亞太芯谷研究院

蔣曉軍先生補(bǔ)充道，我國(guó)每年汽車(chē)銷(xiāo)售高達(dá)2500萬(wàn)輛，中國(guó)不僅僅是最大的汽車(chē)消費(fèi)市場(chǎng)，未來(lái)毫無(wú)疑問(wèn)會(huì)成為汽車(chē)最大的生產(chǎn)國(guó)。2021年中國(guó)汽車(chē)芯片市場(chǎng)規(guī)模約為150億美元，占全球市場(chǎng)比重30%。未來(lái)我國(guó)對(duì)汽車(chē)芯片的需求會(huì)非常巨大，但是國(guó)產(chǎn)芯片占比非常低，國(guó)產(chǎn)替代意義重大且勢(shì)在必行。

蔣曉軍先生稱(chēng)，汽車(chē)芯片的高可靠性、高安全性、高長(zhǎng)效性造就了其的高門(mén)檻。

所謂高可靠性，是指汽車(chē)芯片的運(yùn)行條件十分惡劣，有較大的溫度區(qū)間，有較多的震動(dòng)與沖擊。優(yōu)秀的汽車(chē)芯片應(yīng)該在惡劣的環(huán)境下持續(xù)、穩(wěn)定、高效的工作。并且汽車(chē)的設(shè)計(jì)壽命普遍較長(zhǎng)，高達(dá)15年或者20萬(wàn)公里左右，汽車(chē)芯片的產(chǎn)品生命周期，要求在15年以上，持續(xù)供貨周期可能在20年以上。

汽車(chē)芯片絕不能宕機(jī)，功能安全極為重要，并且要考慮到信息安全因素。這就是車(chē)規(guī)級(jí)芯片強(qiáng)調(diào)的高安全性。

高長(zhǎng)效性是指因?yàn)槠?chē)開(kāi)發(fā)周期較長(zhǎng)，新車(chē)型開(kāi)發(fā)至少需要兩年，芯片設(shè)計(jì)必須有前瞻性，能夠滿(mǎn)足未來(lái)3-5年的前瞻性需求。并且芯片需要支持未來(lái)操作系統(tǒng)和應(yīng)用軟件的持續(xù)迭代需求

汽車(chē)芯片良率提升的痛點(diǎn)和難點(diǎn)

雖然在人工智能的助力下，車(chē)規(guī)級(jí)芯片良率檢測(cè)得到更多賦能。蔣曉軍強(qiáng)調(diào)，汽車(chē)芯片良率提升還是有非常多的痛點(diǎn)和難點(diǎn)：

一是，亟需對(duì)于汽車(chē)芯片良率和可靠性要求的深度理解和行業(yè)共識(shí)，形成汽車(chē)芯片規(guī)范化的檢測(cè)認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)和便捷標(biāo)準(zhǔn)化的檢測(cè)流程。

二是，需要匯聚汽車(chē)芯片的良率產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)和AI能力，實(shí)現(xiàn)多維度的有效分析，形成不同環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的有效協(xié)同。

三是，需要汽車(chē)芯片良率相關(guān)的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)庫(kù)和行業(yè)Know-How的持續(xù)積累，從而針對(duì)性解決車(chē)規(guī)級(jí)芯片良率和可靠性的痛點(diǎn)和難點(diǎn)。

四是，依托便捷、高效的專(zhuān)業(yè)良率分析工具、全網(wǎng)檢測(cè)平臺(tái)和行業(yè)深度咨詢(xún)服務(wù)，支持汽車(chē)芯片良率和可靠性的管理和優(yōu)化提升

眾所周知，芯片的良率和Fab關(guān)系極大，也受其它生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的影響，圍繞工藝改善、設(shè)備智能化管理，可以有很多方法可以幫助有效提高芯片的良率。

芯率智能從2006年開(kāi)始就服務(wù)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的頭部企業(yè)，17年以來(lái)陸續(xù)為半導(dǎo)體行業(yè)提供了200多個(gè)軟件產(chǎn)品和解決方案。蔣曉軍先生表示，芯率智能長(zhǎng)期和先進(jìn)制程Fab廠合作，特別是積累了很多Know how和行業(yè)認(rèn)知與理解，可以為未來(lái)汽車(chē)芯片的發(fā)展提供很多的幫助。芯率智能的經(jīng)驗(yàn)證明，良率管理和提升需要全產(chǎn)業(yè)鏈的共同努力，需要各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)相互協(xié)同。

蔣曉軍先生分析，汽車(chē)芯片良率檢測(cè)環(huán)節(jié)有產(chǎn)線(xiàn)缺陷檢測(cè)、產(chǎn)線(xiàn)電性測(cè)試、wafer針測(cè)封裝后測(cè)試、失效分析和系統(tǒng)應(yīng)用級(jí)測(cè)試、汽車(chē)芯片相關(guān)特殊檢測(cè)等等，與生產(chǎn)制造流程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)共同形成汽車(chē)芯片良率和可靠性大數(shù)據(jù)。這些大數(shù)據(jù)不僅僅是做簡(jiǎn)單的分析，最重要的是產(chǎn)生各種各樣的Know how和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的積累。只有如圖形成有效的閉環(huán)，才能夠真正把良率提升做好。

目前最熱門(mén)的人工智能大模型，對(duì)于工程數(shù)據(jù)分析和發(fā)掘相關(guān)的行業(yè)Know how，以及為車(chē)規(guī)級(jí)芯片良率提升，必將產(chǎn)生非常重要的作用。

芯率智能技術(shù)顧問(wèn)曾文滔先生曾表示，我國(guó)沒(méi)有大量有經(jīng)驗(yàn)的半導(dǎo)體設(shè)計(jì)、工藝、過(guò)程等工程師，也沒(méi)有時(shí)間和試錯(cuò)成本來(lái)從頭培養(yǎng)這些工程師。但我們有這么多年來(lái)在半導(dǎo)體領(lǐng)域設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、制造中積累大量的數(shù)據(jù)。而這些數(shù)據(jù)，加上人工智能的引擎，將是我們的巨大機(jī)會(huì)和財(cái)富！

芯率智能有一系列的面對(duì)不同生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的產(chǎn)品和工具，可以助力汽車(chē)芯片的良率管理和提升。

AI ADC缺陷自動(dòng)分類(lèi)

AI ADC缺陷自動(dòng)分類(lèi)采用基于機(jī)器視覺(jué)的動(dòng)態(tài)缺陷分類(lèi)方法，根據(jù)產(chǎn)線(xiàn)實(shí)際缺陷示例而不是參照以“最佳擬合”近似值或“模糊邏輯”描述特征進(jìn)行分類(lèi);方案結(jié)合晶圓制造業(yè)務(wù)需求，針對(duì)晶圓缺陷特征類(lèi)型，使用包括了深度學(xué)習(xí)算法在內(nèi)的非參照分類(lèi)方法。

每個(gè)晶圓上的缺陷數(shù)量和種類(lèi)會(huì)非常之多，不同的缺陷可能會(huì)來(lái)自于不同的機(jī)理，哪些會(huì)對(duì)汽車(chē)芯片的良率有影響都需要區(qū)分出來(lái)，所以需要依據(jù)空間特征進(jìn)行有效識(shí)別和分類(lèi)。

AI ADC缺陷自動(dòng)分類(lèi)有利于.提化產(chǎn)品與簡(jiǎn)現(xiàn)場(chǎng)配置，易于集成到生產(chǎn)環(huán)境中，并支持可擴(kuò)展高速分類(lèi)增值服務(wù)。

產(chǎn)品經(jīng)過(guò)三年研發(fā)，已在多條本土頭部晶圓量產(chǎn)產(chǎn)線(xiàn)實(shí)際應(yīng)用并取得基于KPI衡量的卓越成效。

虛擬量測(cè)

蔣曉軍先生稱(chēng)，量測(cè)檢測(cè)貫穿芯片生產(chǎn)制造的全部流程。但是對(duì)于所有晶圓片進(jìn)行逐一量測(cè)，不但成本高昂，而且非常耗時(shí)。虛擬量測(cè)(Virtual Metrology)基于對(duì)設(shè)備和工藝數(shù)據(jù)的分析建模，實(shí)現(xiàn)對(duì)重要生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的工藝和產(chǎn)品特性的預(yù)測(cè)，而無(wú)需在所有模組/晶圓上進(jìn)行完全量測(cè)。

對(duì)于某些工藝流程，每次設(shè)備和工藝的維護(hù)調(diào)整后，都需要對(duì)采樣晶片進(jìn)行破壞性測(cè)量，難度比較大，需要大量的時(shí)間和成本的消耗?；谠O(shè)備和工藝數(shù)據(jù)的分析建模的虛擬量測(cè)，可以快速跟蹤工藝和設(shè)備的調(diào)整，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線(xiàn)工藝和設(shè)備的有效管控。

設(shè)備生產(chǎn)狀態(tài)的評(píng)估、管理及預(yù)測(cè)

由于芯片產(chǎn)業(yè)的特殊性，半導(dǎo)體生產(chǎn)制造企業(yè)的生產(chǎn)線(xiàn)設(shè)備需要?jiǎng)討B(tài)監(jiān)督和評(píng)估工作狀況。

通常情況下，發(fā)現(xiàn)前道、后道設(shè)備異常往往是事后，有可能生產(chǎn)的原料已經(jīng)報(bào)廢，浪費(fèi)了產(chǎn)能，還得需要投入工程師資源走事后處理流程。能不能把事后的管理變成事中和事先？通過(guò)對(duì)工藝、設(shè)備進(jìn)行建模，對(duì)整個(gè)生產(chǎn)流程進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警，可以有效地降低產(chǎn)線(xiàn)的異常情況，提升產(chǎn)線(xiàn)的效率。還可以在事先做一些預(yù)測(cè)性的設(shè)備維護(hù)。

蔣曉軍先生稱(chēng)，多設(shè)備一致性匹配對(duì)于汽車(chē)芯片生產(chǎn)來(lái)講非常關(guān)鍵。汽車(chē)芯片代工廠通常情況下通過(guò)人工調(diào)節(jié)來(lái)實(shí)現(xiàn)設(shè)備一致性，一方面需要操作人員有大量實(shí)操的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)主觀判斷的依賴(lài)很強(qiáng)，存在各種風(fēng)險(xiǎn)；另一方面由于不定時(shí)需要人工在線(xiàn)處理，效率很低。通過(guò)基于人工智能的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的智能化管理系統(tǒng)，可以比較好地解決這樣的問(wèn)題。

蔣曉軍先生補(bǔ)充道，基于芯片生產(chǎn)制造企業(yè)生產(chǎn)工藝、設(shè)備信息、Recipe、設(shè)備日志和實(shí)時(shí)工況等數(shù)據(jù)，芯率智能通過(guò)深度學(xué)習(xí)和多維相關(guān)性分析，可以幫助半導(dǎo)體生產(chǎn)制造企業(yè)監(jiān)控生產(chǎn)設(shè)備，實(shí)時(shí)異常預(yù)警，實(shí)現(xiàn)前瞻性的設(shè)備狀態(tài)管理和預(yù)測(cè)性的設(shè)備維護(hù)。

在國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體設(shè)備、材料與國(guó)外有巨大差距的現(xiàn)實(shí)前提下，芯率智能在集成電路制造關(guān)鍵領(lǐng)域的工業(yè)軟件發(fā)力，利用數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)半導(dǎo)體的工藝改進(jìn)、設(shè)備增強(qiáng)及優(yōu)化，為半導(dǎo)體工業(yè)軟件自主可控貢獻(xiàn)本土力量。

同時(shí)，因?yàn)樾韭手悄芘c半導(dǎo)體生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)和量測(cè)檢測(cè)環(huán)節(jié)企業(yè)有多年的業(yè)務(wù)合作，積累了大量的行業(yè)know how。隨著外部技術(shù)封鎖愈加嚴(yán)峻，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)模型的威力，推動(dòng)半導(dǎo)體生產(chǎn)制造和相關(guān)工業(yè)機(jī)理的優(yōu)化提升，可以為汽車(chē)芯片的加速?lài)?guó)產(chǎn)替代，提供全新的機(jī)遇。