文章來(lái)源：SemiEngineering 作者：Gregory Haley

隨著半導(dǎo)體封裝復(fù)雜性的提升與節(jié)點(diǎn)持續(xù)縮小，缺陷檢測(cè)的難度呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。工程師既要應(yīng)對(duì)制造與封裝過(guò)程中出現(xiàn)的細(xì)微差異，又不能犧牲生產(chǎn)吞吐量 —— 這一矛盾已成為行業(yè)發(fā)展的核心挑戰(zhàn)。

文章目錄

1、微縮時(shí)代的檢測(cè)困境

2、智能檢測(cè)：從 “全面掃描” 到 “精準(zhǔn)定位”

3、AI 驅(qū)動(dòng)：重構(gòu)檢測(cè)效率與精度的平衡

4、先進(jìn)封裝帶來(lái)的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)

5、測(cè)試角色的根本性轉(zhuǎn)變：從 “把關(guān)” 到 “持續(xù)改進(jìn)”

6、邁向預(yù)測(cè)性與自適應(yīng)測(cè)試

7、封裝復(fù)雜性驅(qū)動(dòng)集成測(cè)試需求

8、半導(dǎo)體測(cè)試新定位：從環(huán)節(jié)檢測(cè)到全生命周期賦能

9、結(jié)語(yǔ)：測(cè)試的未來(lái)是 “預(yù)測(cè)與集成”

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微縮時(shí)代的檢測(cè)困境

新型材料堆疊不斷降低信噪比，讓計(jì)量工作的挑戰(zhàn)愈發(fā)突出。但比技術(shù)難度更微妙的問(wèn)題在于：檢測(cè)系統(tǒng)需精準(zhǔn)識(shí)別那些限制良率的關(guān)鍵缺陷，同時(shí)避免工程師被大量良性誤報(bào)困擾 —— 這些誤報(bào)會(huì)直接增加成本并延遲產(chǎn)品發(fā)布。

Onto Innovation 公司產(chǎn)品營(yíng)銷戰(zhàn)略副總裁 Al Gamble指出，“尺寸縮小對(duì)計(jì)量和檢測(cè)是雙重挑戰(zhàn)，采樣需求不斷增加，而管理并縮短周期時(shí)間仍是關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)。能否可靠檢測(cè)影響良率的關(guān)鍵缺陷，同時(shí)將對(duì)吞吐量的影響降至最低，已成為衡量檢測(cè)工具有效性的核心標(biāo)準(zhǔn)。”

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智能檢測(cè)

從 “全面掃描” 到 “精準(zhǔn)定位”

為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，行業(yè)正轉(zhuǎn)向更智能、更具針對(duì)性的檢測(cè)策略。基于矢量的電子束檢測(cè)便是典型代表 —— 它不再以光柵模式掃描整個(gè)晶圓，而是直接定位至疑似薄弱點(diǎn)。這類系統(tǒng)高度依賴布局感知預(yù)測(cè)建模，通過(guò)預(yù)判故障最可能發(fā)生的位置提升效率，這一方法對(duì)納米片、背面功率傳輸網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)代架構(gòu)尤為重要。

“掌握設(shè)計(jì)信息后，我們可以模擬出哪些區(qū)域具有足夠電容可充當(dāng)虛擬接地。” 普迪飛（PDF Solutions）公司高級(jí)解決方案副總裁 Michael Yu 解釋道，“這對(duì)背面電源軌構(gòu)建前實(shí)現(xiàn)電子束檢測(cè)的可行性至關(guān)重要。”

傳統(tǒng)成像工具在先進(jìn)結(jié)構(gòu)檢測(cè)中已顯乏力。在標(biāo)準(zhǔn)條件下，缺乏放電路徑的懸浮結(jié)構(gòu)或不完整結(jié)構(gòu)幾乎不會(huì)產(chǎn)生對(duì)比度。而通過(guò)將模擬數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)背景整合到目標(biāo)定位策略中，工程師既能降低誤分類風(fēng)險(xiǎn)，又能避免檢測(cè)過(guò)程中對(duì)器件造成損壞。

“電子束必須知道去哪里、如何著陸，”Michael Yu 強(qiáng)調(diào)，“利用布局?jǐn)?shù)據(jù)指導(dǎo)目標(biāo)定位，既能節(jié)省時(shí)間，又能確保不會(huì)損壞結(jié)構(gòu)或得到無(wú)意義的結(jié)果。”

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AI 驅(qū)動(dòng)

重構(gòu)檢測(cè)效率與精度的平衡

隨著行業(yè)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的測(cè)試流程，缺陷分類的準(zhǔn)確性已與 “發(fā)現(xiàn)缺陷” 同等重要。誤報(bào)會(huì)直接減緩生產(chǎn)進(jìn)度，導(dǎo)致不必要的返工和工程時(shí)間浪費(fèi)。對(duì)此，基于 AI 的分類模型正通過(guò)歷史缺陷庫(kù)與實(shí)時(shí)反饋循環(huán)持續(xù)訓(xùn)練，顯著提升檢測(cè)的靈敏度與選擇性。

“基于 AI 的分析和分類通過(guò)前饋 / 反饋數(shù)據(jù)循環(huán)，能最有效地提高效率并減少誤報(bào)，”Onto 的 Gamble補(bǔ)充道，“最優(yōu)結(jié)果往往來(lái)自兼具光學(xué)與算法協(xié)同效應(yīng)的計(jì)量解決方案。”

AI 的價(jià)值不僅限于優(yōu)化分類，更在于減少物理測(cè)量量。工程師不再對(duì)每片晶圓進(jìn)行全面檢測(cè)，而是通過(guò)戰(zhàn)略性采樣構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型，以反映整個(gè)晶圓群體的狀態(tài)。匯總多片晶圓的測(cè)量數(shù)據(jù)后，可形成工藝行為的虛擬表征，從而突出細(xì)微且可重復(fù)的偏差。

這種策略是平衡靈敏度與吞吐量的關(guān)鍵。隨著設(shè)計(jì)規(guī)則收緊與工藝窗口縮小，計(jì)量需更精確 —— 但不能以犧牲周期時(shí)間為代價(jià)。如今，工程師正利用 AI 不僅進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，更用于指導(dǎo) “哪些區(qū)域需要深入檢查、哪些只需標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)控”。

Gamble指出，“我們無(wú)法對(duì)測(cè)量不準(zhǔn)確的東西實(shí)現(xiàn)精確控制，對(duì)匯總數(shù)據(jù)集的分析，能捕捉到單晶圓檢測(cè)中可能遺漏的趨勢(shì)。”

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先進(jìn)封裝帶來(lái)的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)

除了前端節(jié)點(diǎn)微縮，先進(jìn)封裝的興起還帶來(lái)了新的壓力點(diǎn) ——熱梯度、翹曲、信號(hào)失真及芯片間相互作用，這些都是傳統(tǒng)測(cè)試流程無(wú)法覆蓋的問(wèn)題。一顆芯片單獨(dú)測(cè)試時(shí)可能通過(guò)所有電氣檢測(cè)，但集成到高密度 3D 堆疊后卻可能導(dǎo)致系統(tǒng)故障。因此，模擬與建模必須在設(shè)計(jì)流程中提前介入。

西門(mén)子EDA公司產(chǎn)品管理高級(jí)總監(jiān) John Ferguson表示，“將多顆芯片和其他經(jīng)高溫制造的材料集成時(shí)，可能產(chǎn)生翹曲，提前了解這些影響至關(guān)重要，因?yàn)槎询B完成后往往無(wú)法修正。”

熱變形僅是冰山一角。隨著互連縮小與功率傳輸復(fù)雜化，電壓降、串?dāng)_和電遷移問(wèn)題愈發(fā)突出。為盡早識(shí)別潛在薄弱點(diǎn)，工程師正采用多物理場(chǎng)建模來(lái)研究電氣、熱力和機(jī)械領(lǐng)域。

但即便最嚴(yán)謹(jǐn)?shù)哪M也無(wú)法預(yù)測(cè)所有現(xiàn)實(shí)故障，這正是嵌入式診斷的價(jià)值所在。在制造設(shè)計(jì)階段集成的片上監(jiān)控器，能夠在正常工作模式下實(shí)時(shí)監(jiān)控關(guān)鍵參數(shù) —— 包括時(shí)序裕量、熱負(fù)載、工作負(fù)載壓力響應(yīng)，以及電壓和時(shí)鐘信號(hào)異常，從而洞察傳統(tǒng)在線測(cè)試可能遺漏的故障模式。

proteanTecs 公司測(cè)試與分析副總裁 Alex Burlak 說(shuō)，“電路板上的一些問(wèn)題，例如供電路徑，甚至是散熱器的安裝，都會(huì)影響芯片性能。我們現(xiàn)在能夠檢測(cè)到過(guò)去完全無(wú)法測(cè)試的情況。”

這種從檢測(cè)孤立的缺陷到理解更廣泛的可靠性趨勢(shì)的轉(zhuǎn)變，徹底改變了測(cè)試。測(cè)試不再是晶圓廠和現(xiàn)場(chǎng)之間的守門(mén)人，而是演化成一個(gè)持續(xù)學(xué)習(xí)的引擎，反饋到仿真、設(shè)計(jì)改進(jìn)和工藝改進(jìn)中。

圖 1：使用片上代理進(jìn)行跨生產(chǎn)和現(xiàn)場(chǎng)的端到端分析。來(lái)源：proteanTecs

要維持這一循環(huán)，需要一套能整合來(lái)自不同供應(yīng)商、設(shè)施及工具數(shù)據(jù)流的基礎(chǔ)設(shè)施。尤其是在基于芯片組的封裝技術(shù)中，可追溯性已成為不可妥協(xié)的硬性要求。一款產(chǎn)品可能集成了在不同國(guó)家制造、由不同 OSAT 廠商組裝，且在各自獨(dú)立平臺(tái)上完成測(cè)試的芯片。若缺乏統(tǒng)一的可視性與數(shù)據(jù)治理機(jī)制，故障分析和預(yù)測(cè)模型的有效性將無(wú)從談起。

“在做決策前，必須確保所有數(shù)據(jù)都匯聚到同一平臺(tái)，且實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的協(xié)調(diào)一致與全程可追溯，”Michael Yu 強(qiáng)調(diào)，“真正的挑戰(zhàn)并非構(gòu)建 AI 模型，而是如何從多源獲取干凈、同步的數(shù)據(jù)，并保障數(shù)據(jù)安全與治理機(jī)制的落地。”

隨著晶圓廠、設(shè)備供應(yīng)商、無(wú)晶圓廠和其他合作伙伴尋求在不泄露知識(shí)產(chǎn)權(quán)的前提下展開(kāi)協(xié)作，隱私保護(hù)技術(shù)正在逐漸得到應(yīng)用。

Michael Yu 表示：“存在一種無(wú)需解密信息即可運(yùn)行 AI 分析的方法，例如采用各類零信任方案，包括潛在的同態(tài)加密技術(shù)。這能讓各方在不泄露知識(shí)產(chǎn)權(quán)、不損害安全性的前提下實(shí)現(xiàn)有效合作。”

測(cè)試的顆粒度越精細(xì)、預(yù)測(cè)性越強(qiáng)，就越能突破 “非好即壞” 的二元決策模式，轉(zhuǎn)向更細(xì)致的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。工程師不僅要判斷芯片是否會(huì)發(fā)生故障，還要明確故障原因及未來(lái)是否可能復(fù)發(fā)。檢測(cè)到裕度損失或性能退化的早期跡象，有助于提前預(yù)防現(xiàn)場(chǎng)故障 —— 但這一切的前提是，工具、模型與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施能跟上技術(shù)發(fā)展的步伐。

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測(cè)試角色的根本性轉(zhuǎn)變

從 “把關(guān)” 到 “持續(xù)改進(jìn)”

傳統(tǒng)觀念中將測(cè)試視為一次性篩選的模式已徹底過(guò)時(shí)。一顆芯片可能通過(guò)晶圓級(jí)和封裝級(jí)測(cè)試，但集成后或現(xiàn)場(chǎng)使用中仍會(huì)出現(xiàn)故障 —— 在基于芯片的架構(gòu)中，緊密的熱耦合和電氣相互作用常產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)無(wú)法識(shí)別的邊緣情況。

Michael Yu 指出，“一些參數(shù)問(wèn)題，比如通過(guò)中介層的信號(hào)退化，更難檢測(cè)，它們不是光學(xué)方法能捕捉的開(kāi)路或短路，需要結(jié)合表征、模擬和預(yù)測(cè)建模才能識(shí)別。”

為解決這一問(wèn)題，測(cè)試策略強(qiáng)調(diào)生命周期建模與反饋機(jī)制。例如，多物理場(chǎng)模擬用于預(yù)測(cè)電遷移或熱疲勞等應(yīng)力驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，而嵌入式監(jiān)控器則提供運(yùn)行時(shí)行為演變的可視性。如今，行業(yè)關(guān)注的核心已從 “芯片初始是否通過(guò)測(cè)試”，轉(zhuǎn)向 “運(yùn)行數(shù)小時(shí)、數(shù)周或數(shù)月后的性能表現(xiàn)”。

這種演變讓測(cè)試成為貫穿產(chǎn)品生命周期的持續(xù)功能。現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)、仿真結(jié)果與在線測(cè)量共同構(gòu)建對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的全面理解，在這種新模式下，良率也從靜態(tài)指標(biāo)演變?yōu)槭茉O(shè)計(jì)、材料、環(huán)境和組裝決策影響的動(dòng)態(tài)、可追溯結(jié)果。

Burlak強(qiáng)調(diào)，“測(cè)試正從‘把關(guān)’功能轉(zhuǎn)向持續(xù)改進(jìn)功能，關(guān)鍵是理解邊際特性，而不僅是識(shí)別缺陷。”

這種方法的落地需要更智能的工具支持。基于歷史晶圓數(shù)據(jù)與環(huán)境遙測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的自適應(yīng)測(cè)試程序，可以動(dòng)態(tài)調(diào)整合格 / 不合格閾值，甚至跳過(guò)冗余測(cè)試步驟。與此同時(shí)，仿真與檢測(cè)的深度融合，讓實(shí)際測(cè)試結(jié)果可以近乎實(shí)時(shí)地反哺并優(yōu)化預(yù)測(cè)模型 —— 這使得測(cè)試目標(biāo)已從單純追求覆蓋率，轉(zhuǎn)變?yōu)楂@取真正可落地的行動(dòng)洞察。

AI 在協(xié)調(diào)這種復(fù)雜性方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。傳統(tǒng)測(cè)試流程中，所有單元都采用統(tǒng)一的測(cè)試程序；而AI 模型能夠基于風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像，精準(zhǔn)規(guī)劃測(cè)試的時(shí)機(jī)、位置與方式。這些決策依據(jù)源自晶圓、批次及各測(cè)試階段的累積數(shù)據(jù)，幫助工程師將精力精準(zhǔn)聚焦于最易發(fā)生故障的關(guān)鍵區(qū)域。

“我們現(xiàn)在能用AI確定優(yōu)先檢測(cè)的位置，而不僅是如何分類，”Gamble說(shuō)，“這幫助我們?cè)诓粨p失效率的情況下提高靈敏度。”

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邁向預(yù)測(cè)性與自適應(yīng)測(cè)試

即便有 AI 和自適應(yīng)流程，測(cè)試工程師仍面臨根本權(quán)衡：先進(jìn)節(jié)點(diǎn)要求原子級(jí)精度，但生產(chǎn)周期僅允許有限檢測(cè)時(shí)間。解決方案并非 “測(cè)量更多”，而是 “測(cè)量更智能”—— 通過(guò)虛擬計(jì)量和混合方法，從相關(guān)指標(biāo)中推斷關(guān)鍵信息。

數(shù)據(jù)融合技術(shù)正成為新趨勢(shì)：結(jié)合不同工具的輸出，估算那些需通過(guò)侵入性或高成本步驟才能獲得的值。這些推斷的質(zhì)量取決于緊密的關(guān)聯(lián)模型，以及對(duì) “工藝如何影響可測(cè)量特性” 的先驗(yàn)知識(shí)。

“基于關(guān)聯(lián)的計(jì)量模型越來(lái)越受重視，尤其是在直接測(cè)量速度慢或具有侵入性的情況下，”Gamble說(shuō)，“了解上游工藝流程及其特征影響后，就能對(duì)下游情況做出可靠預(yù)測(cè)。”

對(duì)這些模型的信心使晶圓廠能夠降低采樣率、降低成本，同時(shí)仍能保持控制。但這需要全球運(yùn)營(yíng)的一致性和校準(zhǔn)。設(shè)備必須保持一致，配方必須保持一致，工具必須在偏移成為問(wèn)題之前識(shí)別它。

數(shù)字孿生則提供了全面建模這些相互作用的方法。通過(guò)結(jié)合模擬與實(shí)際性能數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生創(chuàng)建器件在不同場(chǎng)景下的動(dòng)態(tài)檔案 ——聚焦溫度響應(yīng)、信號(hào)失真或機(jī)械變形等關(guān)鍵性能驅(qū)動(dòng)因素，并隨新數(shù)據(jù)持續(xù)演進(jìn)。

“數(shù)字孿生讓我們能建模器件在不同環(huán)境中的行為，而不僅是實(shí)驗(yàn)室中，”John Ferguson說(shuō)，“這提供了僅靠測(cè)試無(wú)法獲得的預(yù)測(cè)性洞察。”

這種預(yù)測(cè)能力對(duì)射頻（RF）、光子學(xué)和毫米波通信等新興技術(shù)尤為重要。這些領(lǐng)域?qū)Σ牧霞?xì)微變化、工藝偏差和寄生效應(yīng)高度敏感 —— 這些因素對(duì)數(shù)字邏輯影響甚微，但對(duì)模擬性能可能產(chǎn)生顯著影響。

“射頻、模擬和光子學(xué)增加了更多復(fù)雜性，需要不同的模擬和測(cè)試工具，”John Ferguson補(bǔ)充道，“它們對(duì)材料變化和寄生效應(yīng)的敏感性，使得沒(méi)有多物理場(chǎng)模型就難以驗(yàn)證。”

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封裝復(fù)雜性驅(qū)動(dòng)集成測(cè)試需求

在異構(gòu)集成的環(huán)境下，測(cè)試場(chǎng)景更趨復(fù)雜：一顆芯片的微小熱偏差可能改變整個(gè)堆疊的行為，且性能會(huì)隨組裝物理配置發(fā)生巨大變化。在這些系統(tǒng)中，僅對(duì)單個(gè)芯片獨(dú)立驗(yàn)證遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，工程師必須理解它們?cè)趯?shí)際工作負(fù)載下的整體協(xié)同性能。

西門(mén)子EDA公司 Tessent Learning 產(chǎn)品管理總監(jiān) Marc Hutner說(shuō)，“我們看到對(duì)功率、性能和測(cè)試之間協(xié)同優(yōu)化的需求日益增長(zhǎng)，這不再是一次驗(yàn)證一個(gè)模塊，而是理解這些模塊將運(yùn)行的系統(tǒng)環(huán)境?！?/p>

這種系統(tǒng)級(jí)視角將測(cè)試轉(zhuǎn)變?yōu)橐豁?xiàng)覆蓋全生態(tài)系統(tǒng)的活動(dòng) —— 不僅涵蓋硅片，還包括中介層、襯底、熱界面和系統(tǒng)外殼。同時(shí)，隨著組件來(lái)自更多地區(qū)和供應(yīng)商，對(duì)安全、跨企業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)的需求愈發(fā)迫切。

硅生命周期管理軟件為追蹤這種全生態(tài)系統(tǒng)活動(dòng)奠定基礎(chǔ)，其中包含故障分析（FA）數(shù)據(jù)。“我們的愿景是能夠在整個(gè)生命周期中進(jìn)行故障分析的根本原因關(guān)聯(lián)，”新思科技高級(jí)首席產(chǎn)品經(jīng)理 Guy Cortez說(shuō)，“對(duì)于 2.5D 和 3D 技術(shù)封裝，中介層和硅通孔（TSV）必須被視為潛在故障源。”

這也帶來(lái)了新挑戰(zhàn)：“互操作性仍存在很多障礙?！?Michael Yu 說(shuō)，“并非所有人都愿意分享工藝參數(shù)或模型內(nèi)部細(xì)節(jié)。這正是零信任方法（包括可能的同態(tài)加密）至關(guān)重要的地方 —— 在不暴露底層數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行分析。”

最終，企業(yè)需在不泄露商業(yè)秘密的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享；工程師需收集足夠洞察以做決策，同時(shí)避免被不必要的測(cè)量數(shù)據(jù)淹沒(méi)；測(cè)試團(tuán)隊(duì)則需調(diào)整方法以持續(xù)改進(jìn)工藝控制和系統(tǒng)穩(wěn)健性 —— 這種平衡成為行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。

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半導(dǎo)體測(cè)試新定位

從環(huán)節(jié)檢測(cè)到全生命周期賦能

半導(dǎo)體測(cè)試的轉(zhuǎn)型不僅是規(guī)?；蛩俣鹊牧孔?，更是本質(zhì)職能的質(zhì)變。過(guò)去作為最后一道防線，如今已演變?yōu)橐粋€(gè)貫穿始終的分布式流程，連接著仿真、制造與系統(tǒng)級(jí)性能的全鏈條。隨著器件架構(gòu)的持續(xù)演進(jìn)和集成度的不斷加深，半導(dǎo)體測(cè)試必須朝著更具預(yù)測(cè)性、適應(yīng)性和智能化的方向發(fā)展。

這種變革也在重塑測(cè)試工程師的角色。僅掌握傳統(tǒng)測(cè)試方法已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，如今的工程師還需精通數(shù)據(jù)流水線的統(tǒng)計(jì)建模、AI 集成技術(shù)以及系統(tǒng)級(jí)協(xié)同仿真。工具與工作流程正日益由軟件定義，而成功的關(guān)鍵則在于能否在特定情境下精準(zhǔn)解讀復(fù)雜信號(hào)。

“測(cè)試不再是某個(gè)獨(dú)立階段的工作，”Gamble表示，“它已融入產(chǎn)品的整個(gè)生命周期 —— 從第一片硅片誕生，到最終系統(tǒng)性能的持續(xù)優(yōu)化。”

借助能捕獲實(shí)時(shí)遙測(cè)數(shù)據(jù)的嵌入式監(jiān)視器，以及可模擬系統(tǒng)行為的數(shù)字孿生技術(shù)，測(cè)試策略已能實(shí)現(xiàn)潛在故障的預(yù)測(cè)，而非僅僅是識(shí)別。這種方法有助于在問(wèn)題顯現(xiàn)前主動(dòng)發(fā)現(xiàn)隱患，實(shí)現(xiàn)針對(duì)性的工藝優(yōu)化，并加速良率提升進(jìn)程。

“我們不再像傳統(tǒng)方式那樣試圖捕捉每一個(gè)缺陷，而是通過(guò)嵌入式監(jiān)視器和行為機(jī)器學(xué)習(xí)模型，檢測(cè)故障演變過(guò)程中的影響，”Burlak解釋道，“測(cè)試無(wú)需做到面面俱到，只需捕捉到最早的故障跡象 —— 即便此時(shí)缺陷尚未完全顯現(xiàn)。”

最終，仿真、測(cè)試與 AI 的深度融合，將構(gòu)建出兼具前瞻性與響應(yīng)性的半導(dǎo)體測(cè)試基礎(chǔ)設(shè)施。通過(guò)加強(qiáng)從晶圓廠到市場(chǎng)端各利益相關(guān)方的協(xié)同，半導(dǎo)體企業(yè)能夠打造更具韌性的產(chǎn)品，及早識(shí)別系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，并在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中實(shí)現(xiàn)更快的迭代創(chuàng)新。

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結(jié)語(yǔ)

測(cè)試的未來(lái)是 “預(yù)測(cè)與集成”

先進(jìn)半導(dǎo)體節(jié)點(diǎn)和異質(zhì)封裝的復(fù)雜性，已重新定義了半導(dǎo)體測(cè)試的目標(biāo)。僅僅在缺陷出現(xiàn)后進(jìn)行檢測(cè)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，測(cè)試的未來(lái)在于對(duì)器件整個(gè)生命周期的預(yù)測(cè)、適應(yīng)和集成。

在 AI、數(shù)字孿生和嵌入式診斷的推動(dòng)下，半導(dǎo)體測(cè)試正成為協(xié)作的洞察引擎 —— 它不再是設(shè)計(jì)與生產(chǎn)之間的屏障，而是連接各方的紐帶，推動(dòng)更快的學(xué)習(xí)周期、更精確的制造控制，最終實(shí)現(xiàn)更可靠的芯片。這一轉(zhuǎn)變不僅重塑了技術(shù)流程，更重新定義了半導(dǎo)體行業(yè)的創(chuàng)新邊界。

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在半導(dǎo)體測(cè)試向全生命周期預(yù)測(cè)性洞察演進(jìn)的浪潮中，普迪飛 Exensio - Test Operations 功能正以貼合行業(yè)需求的解決方案助力這一轉(zhuǎn)型。依托多源數(shù)據(jù)融合能力，能夠精準(zhǔn)定位潛在故障區(qū)域，減少無(wú)效檢測(cè)與誤報(bào)，在保障測(cè)試靈敏度的同時(shí)兼顧生產(chǎn)吞吐量；其內(nèi)置的AI分析模塊可基于歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化測(cè)試策略，實(shí)現(xiàn)從 “全面掃描” 到 “靶向檢測(cè)” 的高效轉(zhuǎn)變，為工程師提供貫穿設(shè)計(jì)、制造到封裝的全流程良率管理支持，讓精準(zhǔn)測(cè)試與高效生產(chǎn)的平衡不再是難題。