圖：芯率智能聯合創始人蔣曉軍
2023年7月13-14日，第三屆中國集成電路設學好計創新大(dà)會(huì)暨IC應用博覽會(huì)（ICDIA 2023女有）在無錫太湖(hú)國際博覽中心召開(kāi)。
芯率智能科(kē)技的聯合創始人蔣曉軍先生在第十屆汽車(chē)電子(z新呢ǐ)創新大(dà)會(huì)上表示，良鐘訊率是半導體産業的生命線，涉及到公司效益甚至是生死存亡。對于相生代工(gōng)廠産線來講，良率一直是非費車常關鍵性的指标，尤其是在現在國産設備替代的大(dà)背景下，持續維護高良有相率是長(cháng)期課題。而良率的關鍵，就是和各個環節的Know 厭會how緊密相關。
當下車(chē)規級芯片成為(wèi)拉動半導體行業出貨量的中流短體砥柱，未來毫無疑問将會(huì)成為(wèi)重要我技的市場方向。車(chē)規級芯片的認證上車(村海chē)和良率提升也将成為(wèi)業界探讨的重要話題。芯率智能結畫到合最新人工(gōng)智能技術的工(gōng)具化産品，在車(chē)規級芯懂門片領域将會(huì)起到重要的作用。
車(chē)規級芯片國産替代勢在必行
根據PwC 數據，全球主要國家(jiā)/地區中，大船樂(dà)部分将在2030年-2040 年家短間，通(tōng)過僅可銷售零排放車(chē)輛或者禁止銷售燃油車(ch計東ē)等方式，來實現 CO2減排。而另一方面，包括窗黑巴黎、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(ch頻藍ē)/柴油車(chē)的計劃，普遍将在 2024好農年-2030 年實施禁售。
蔣曉軍先生表示，傳統汽車(chē)需要300-500塊芯片，到物電動智能汽車(chē)對芯片的需求直線上升，高達上千塊但舞，未來L4以上的高等級智能駕駛汽車(chē)需要3000塊以上。目前門匠車(chē)載芯片價值占汽車(chē)整車(c地月hē)成本約為(wèi)35%，預計2030年到20物身35年會(huì)占到整車(chē)成本的50%上下。習有
圖：來半導體價值占整車(chē)比例 源于亞太芯谷研究北愛院
蔣曉軍先生補充道，我國每年汽車(chē)銷售高達2500萬輛，中商農國不(bù)僅僅是最大(dà)的汽車(chē)消些還費市場，未來毫無疑問會(huì)成為(wèi)汽用姐車(chē)最大(dà)的生産國。2021年中森兵國汽車(chē)芯片市場規模約為(wèi)150億美元船又，占全球市場比重30%。未來我國對汽車(chē)芯片的需求會(機關huì)非常巨大(dà)，但是國産芯片占比非常低(dī)，國産替代意義重大(d說行à)且勢在必行。
蔣曉軍先生稱，汽車(chē)芯片的高可靠性、高安全性、高長(cháng)效性造一來就了其的高門檻。
所謂高可靠性，是指汽車(chē)芯片的運行條件十分惡劣，有較大(紙什dà)的溫度區間，有較多的震動與沖擊。優秀的紙腦汽車(chē)芯片應該在惡劣的環境下持續、穩定、高效的工(gō知體ng)作。并且汽車(chē)的設計壽命普遍較長(cháng)，高達15年刀黃或者20萬公裡左右，汽車(chē)芯片的産兵聽品生命周期，要求在15年以上，持續供貨周期可能在20年以上。拿黃
汽車(chē)芯片絕不(bù)能宕機，功能安全極為(wèi)重要，事電并且要考慮到信息安全因素。這就是車(chē)規級芯片強調跳姐的高安全性。
高長(cháng)效性是指因為(wèi)汽車(chē)開(kāi)發周期較長子技(cháng)，新車(chē)型開(kāi)發至少章人需要兩年，芯片設計必須有前瞻性，能夠滿足未來3-5年藍機的前瞻性需求。并且芯片需要支持未來操作系統和校河應用軟件的持續叠代需求
汽車(chē)芯片良率提升的痛點和難點
雖然在人工(gōng)智能的助力下，車(chē)規級芯片良率檢測得(de)到日司更多賦能。蔣曉軍強調，汽車(chē)芯片良率提升還是有非常多的痛為見點和難點：
一是，亟需對于汽車(chē)芯片良率和可靠性要求的深度理解和行業共識白中，形成汽車(chē)芯片規範化的檢測認證标準和便捷标準化的檢測流中通程。
二是，需要彙聚汽車(chē)芯片的良率産業鍊相關就學數據，基于大(dà)數據和AI能力，實現多維度的有效分析，形成不(bù湖花)同環節數據的有效協同。
三是，需要汽車(chē)芯片良率相關的專家(jiā)經驗知的光識庫和行業Know-How的持續積累，從而針對性錢離解決車(chē)規級芯片良率和可靠性的痛點和時兒難點。
四是，依托便捷、高效的專業良率分析工(gōng)具、全網檢測平台和行業深白亮度咨詢服務，支持汽車(chē)芯片良率和可靠性的管理和優化提升
衆所周知，芯片的良率和Fab關系極大(dà)，也受其它生産制造環節的影響，圍林費繞工(gōng)藝改善、設備智能化管理，白器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)始就服務近匠半導體産業的頭部企業，17年以來陸續為(醫低wèi)半導體行業提供了200多個軟件産品和解決方案。著筆蔣曉軍先生表示，芯率智能長(cháng)期和先進制程Fa子服b廠合作，特别是積累了很多Know ho女美w和行業認知與理解，可以為(wèi)未來汽車(chē)芯片的發日多展提供很多的幫助。芯率智能的經驗證明，良率地視管理和提升需要全産業鍊的共同努力，需要各個環節唱飛的數據相互協同。
蔣曉軍先生分析，汽車(chē)芯片良率檢測環節有産線缺陷檢測、産線電家討性測試、wafer針測封裝後測試、失效分析事湖和系統應用級測試、汽車(chē)芯片相關特殊檢測等等，與生産制造流程聽道中産生的數據共同形成汽車(chē)芯片良率和可靠性大(d物又à)數據。這些大(dà)數據不(bù)僅僅是做體話簡單的分析，最重要的是産生各種各樣的Know how和專家(jiā)經他懂驗的積累。隻有如(rú)圖形成有效的閉環，才能夠真正把良率提升做高謝好(hǎo)。
目前最熱門的人工(gōng)智能大(dà)模型，對于去做工(gōng)程數據分析和發掘相關的行業Know how小道，以及為(wèi)車(chē)規級芯片良率提升，必将産生非常重弟地要的作用。
芯率智能技術顧問曾文滔先生曾表示，我國沒有大(dà)量有經驗的半導體設計吧去、工(gōng)藝、過程等工(gōng)程師，著北也沒有時(shí)間和試錯(cuò)成本來從頭培養這些工(gōn湖通g)程師。但我們(men)有這麼多年來在半導體領域設計、生産醫鐘、制造中積累大(dà)量的數據。而這些數據，加上人拍現工(gōng)智能的引擎，将是我們(men)的巨大(dà)機商議會(huì)和财富！
芯率智能有一系列的面對不(bù)同生産制造環節的産品討子和工(gōng)具，可以助力汽車(chē)芯片的良率管理和提升。
AI ADC缺陷自動分類
AI ADC缺陷自動分類采用基于機器(qì)視覺的動态的在缺陷分類方法，根據産線實際缺陷示例而不(bù)是參照以“最佳拟合”近似值或“門都模糊邏輯”描述特征進行分類;方案結合晶圓制造業務需求，針對晶圓缺陷特子媽征類型，使用包括了深度學習算法在内的非參照分類方法。
每個晶圓上的缺陷數量和種類會(huì)非常之多，不鄉的(bù)同的缺陷可能會(huì)來自于不(bù)同的機理，哪黃樹些會(huì)對汽車(chē)芯片的良率有影響都窗們需要區分出來，所以需要依據空間特征進行有效識别和分類。
AI ADC缺陷自動分類有利于.提化産品與簡現場配置，易鐵銀于集成到生産環境中，并支持可擴展高速分類增值服務。
産品經過三年研發，已在多條本土頭部晶圓量産産線件拿實際應用并取得(de)基于KPI衡量的卓越成效。
虛拟量測
蔣曉軍先生稱，量測檢測貫穿芯片生産制造的全部流程。但是對于所有森多晶圓片進行逐一量測，不(bù)但成本高昂，而舞短且非常耗時(shí)。虛拟量測(Virtual到見 Metrology)基于對設備和工(gōng錢歌)藝數據的分析建模，實現對重要生産制造環節的男關工(gōng)藝和産品特性的預測，而無需在所有坐街模組/晶圓上進行完全量測。
對于某些工(gōng)藝流程，每次設備和工(gōng)藝畫長的維護調整後，都需要對采樣晶片進行破壞性測量，難度比較木校大(dà)，需要大(dà)量的時(shí)間和成本的消耗。基于設備和工章國(gōng)藝數據的分析建模的虛拟量測，可以快速跟蹤工(gō國東ng)藝和設備的調整，實現産線工(gōng)藝和設備算笑的有效管控。
設備生産狀态的評估、管理及預測
由于芯片産業的特殊性，半導體生産制造企業的生産線設備需要遠舊動态監督和評估工(gōng)作狀況。
通(tōng)常情況下，發現前道、後道設備異常往往是事後，有頻理可能生産的原料已經報廢，浪費了産能，還得(de)需要投入工(gōng遠地)程師資(zī)源走事後處理流程。能不(bù)能把服事事後的管理變成事中和事先？通(tōng)過對工(gōn謝坐g)藝、設備進行建模，對整個生産流程進行實時(shí)預警，可以爸銀有效地降低(dī)産線的異常情況，提升産線的效率。還可以在事資水先做一些預測性的設備維護。
蔣曉軍先生稱，多設備一緻性匹配對于汽車(chē)芯片生産來關人講非常關鍵。汽車(chē)芯片代工(gōng)廠通(t大術ōng)常情況下通(tōng)過人工(gō內村ng)調節來實現設備一緻性，一方面需要操作人員有大(dà)量就購實操的經驗，對主觀判斷的依賴很強，存在各種風險；另一方面由于不(bù)定時(子現shí)需要人工(gōng)在線處理，效率很低(dī)。通(tōng)過基于玩那人工(gōng)智能的生産制造環節的智能化管理系統，可以比較好(熱司hǎo)地解決這樣的問題。
蔣曉軍先生補充道，基于芯片生産制造企業生産工(gō日學ng)藝、設備信息、Recipe、設備日志和實時(shí)工(懂黑gōng)況等數據，芯率智能通(tōng)過深度學習站朋和多維相關性分析，可以幫助半導體生産制造企業員學監控生産設備，實時(shí)異常預警，實現前瞻刀影性的設備狀态管理和預測性的設備維護。
在國内半導體設備、材料與國外有巨大(dà)差距的現實前提下，芯率智上坐能在集成電路制造關鍵領域的工(gōng)業軟件發力，利用生玩數據智能驅動半導體的工(gōng)藝改進、設備增強及優化，為(wèi樂微)半導體工(gōng)業軟件自主可控貢獻本土力量。
同時(shí)，因為(wèi)芯率智能與半導體生産制造環月動節和量測檢測環節企業有多年的業務合作，積身錯累了大(dà)量的行業know how。随着外部技術封鎖愈加嚴峻白拿，充分發揮數據模型的威力，推動半導體生産相水制造和相關工(gōng)業機理的優化提升，可以為(wèi)視厭汽車(chē)芯片的加速國産替代，提供全新的機遇。
