根據(jù)IC Insights的數(shù)據(jù)，2025年全球晶圓代工市場(chǎng)規(guī)模有望增長(zhǎng)到1698億美元。然而，F(xiàn)ab廠的擴(kuò)張與盈利，始終繞不開良率（Yield）這一生命線。

數(shù)據(jù)來源：IC Insights

傳統(tǒng)的工藝診斷依賴人工經(jīng)驗(yàn)與反復(fù)試驗(yàn)，難以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的工藝變量。在這場(chǎng)終極較量中，EDA（電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化）工具正以 AI 為引，掀起一場(chǎng)Fab廠的智能革命。

Fab 廠的良率困局

有數(shù)據(jù)顯示：對(duì)于 存儲(chǔ)廠而言，1% 的良率提高可能意味著每年 1.1 億美元的凈利潤(rùn)；而對(duì)于尖端的邏輯Fab廠而言，1% 的良率提升意味著 1.5 億美元的凈利潤(rùn)。隨著先進(jìn)制程不斷演進(jìn)，這些數(shù)字還在持續(xù)攀升 ——TrendForce 在相關(guān)報(bào)告中指出，3nm 工藝的 12 英寸晶圓單片價(jià)格達(dá) 2 萬美元，較 5nm 的約 1.6 萬美元上漲了 25%。

在良率管理方面，傳統(tǒng)檢測(cè)依賴人工目檢或規(guī)則算法。人工目檢需要檢測(cè)人員逐個(gè)檢查晶圓上的微觀結(jié)構(gòu)，通常需要借助顯微鏡等設(shè)備，需要花費(fèi)大量時(shí)間來仔細(xì)觀察每一個(gè)細(xì)節(jié)，結(jié)果很大程度上依賴主觀判斷；規(guī)則算法是基于預(yù)定義的規(guī)則來檢測(cè)缺陷，這些規(guī)則通常是根據(jù)已知的缺陷特征和經(jīng)驗(yàn)制定的，對(duì)數(shù)據(jù)耦合的反應(yīng)非常差，當(dāng)出現(xiàn)新的缺陷類型時(shí)，規(guī)則算法可能無法及時(shí)識(shí)別。

而 Fab 廠的良率提升，本質(zhì)上是與 “變量” 的博弈。這些變量滲透在制造全流程中：從硅片材料的純度波動(dòng)，到光刻機(jī)的納米級(jí)對(duì)準(zhǔn)誤差；從蝕刻過程中的溫度偏差，到薄膜沉積的厚度均勻性，等等。更為棘手的是，這些變量之間存在耦合關(guān)系，且工藝水平提升也會(huì)導(dǎo)致關(guān)聯(lián)的變量越來越多，任何微小的工藝偏差，都可能引發(fā)良率驟降。傳統(tǒng)工藝診斷的弊端在此背景下被進(jìn)一步放大——主觀性強(qiáng)、數(shù)據(jù)割裂、滯后明顯，迫使行業(yè)尋求一種更智能、高效的解決方案。

芯片制造主要流程，圖源：東吳證券

AI 定義工藝診斷新范式

當(dāng)傳統(tǒng)缺陷檢測(cè)和良率優(yōu)化的手段力不能及時(shí)，AI 的介入正在深度重構(gòu) Fab 廠的工藝診斷與良率管理流程。通過整合Fab廠內(nèi)設(shè)備、工藝、測(cè)試等全鏈路數(shù)據(jù)，構(gòu)建高維度數(shù)據(jù)模型，AI可幫助實(shí)現(xiàn)工藝偏差的精準(zhǔn)定位和根因分析，還能識(shí)別傳統(tǒng)方法難以察覺的缺陷模式，實(shí)現(xiàn)事前預(yù)測(cè)。

AI 技術(shù)的重大價(jià)值讓一眾 EDA 公司將 AI 工藝檢測(cè) / 良率優(yōu)化列入核心產(chǎn)品發(fā)展路線，并已進(jìn)入Fab廠產(chǎn)線驗(yàn)證或量產(chǎn)階段。對(duì)于國產(chǎn) EDA 而言，AI 的加入為國產(chǎn)工具提供了換道競(jìng)爭(zhēng)的機(jī)會(huì)，幫助國產(chǎn) EDA 建立自主可控的良率提升體系。而華大九天的 Vision 平臺(tái)，正是國產(chǎn) EDA 工具利用 AI 改善 Fab 廠良率的代表性案例。

Vision是基于圖形的（Geometry-Centric）工藝診斷分析平臺(tái)，通過分析圖形在半導(dǎo)體制造各個(gè)工藝過程中的變化，結(jié)合各種量檢測(cè)數(shù)據(jù)以及圖像，能夠改善實(shí)際制造過程中造成的良率降低現(xiàn)象。

工藝開發(fā)階段，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)（Vision HP）僅需分析芯片面積 2% 的關(guān)鍵區(qū)域，就能高效鎖定 16000 + 個(gè)獨(dú)特風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，缺陷捕獲率較傳統(tǒng)方式提升百倍。同時(shí)，生成式輪廓預(yù)測(cè)（Vision ID）可直接根據(jù)設(shè)計(jì)版圖生成硅片實(shí)際輪廓的預(yù)測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn) “設(shè)計(jì)即預(yù)測(cè)”。

量產(chǎn)階段，Vision 平臺(tái)的智能缺陷分析與采樣（Vision PD）融合設(shè)計(jì)屬性與缺陷特征，自動(dòng)識(shí)別缺陷的共性特征，快速定位系統(tǒng)性缺陷的根因，效率顯著提升并避免因主觀判斷遺漏關(guān)鍵缺陷；而離線智能量測(cè)革命（Vision ID）徹底打破了設(shè)備對(duì)量測(cè)效率的限制，一站式支持 NGR、HVSEM、CD-SEM、E-beam 等主流設(shè)備圖像，且無需占用機(jī)臺(tái)資源。

綜上所述，Vision 平臺(tái)無縫打通 Design（設(shè)計(jì)）->Mask（掩膜）->Wafer（晶圓）->Product（產(chǎn)品）的全鏈條數(shù)據(jù)，徹底解決了傳統(tǒng)工具數(shù)據(jù)割裂、分析片面的問題，用EDA+AI讓良率提升路徑清晰可見。