目前，其自主研發(fā)的機器視覺檢測系統(tǒng)，已成功應(yīng)用于半導(dǎo)體后道領(lǐng)域的缺陷檢測與質(zhì)量控制，并在生產(chǎn)中得到有效驗證。這意味著，在半導(dǎo)體先進檢測設(shè)備領(lǐng)域，我國將進一步擺脫國外技術(shù)壟斷的限制，半導(dǎo)體高端制造領(lǐng)域的國產(chǎn)智能裝備也將步入自主創(chuàng)新、快速替代的快車道。

　　芯片制造，究竟難在哪？

 

　　芯片是所有整機設(shè)備的“心臟”，被喻為國家的“工業(yè)糧食”。以芯片為代表的半導(dǎo)體先進制造與封裝，一直被視為高端制造的“兵家必爭之地”，是國民經(jīng)濟和社會發(fā)展的戰(zhàn)略性、基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)。然而由于原始創(chuàng)新能力的缺失，我國半導(dǎo)體制造水平一直落后于國外，多年來承受著“缺芯”之痛。

 

　　近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突飛猛進，引來了前所未有的關(guān)注。同時，中國在人工智能領(lǐng)域的進步有目共睹。如何應(yīng)用深度學(xué)習(xí)這一“最酷”的技術(shù)來提升我國高端制造水平，成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同關(guān)注的焦點。

 

　　“半導(dǎo)體制造，本身就是一個質(zhì)量控制的過程。”聚時科技創(chuàng)始人&CEO鄭軍博士介紹，廣義的半導(dǎo)體制造一般分為設(shè)計、制造、封裝測試等環(huán)節(jié)，在制造與封裝測試環(huán)節(jié)中，工藝質(zhì)量檢測與控制尤為重要。“尤其是質(zhì)量檢測與良率控制，貫穿了半導(dǎo)體高端制造的整個生命周期，是核心中的核心。”

 

　　指尖大小的芯片上，密布著成千上萬條電路。在半導(dǎo)體制造這一“納米級”的生產(chǎn)工藝中，人工所能發(fā)揮的力量極其有限，嚴(yán)重依賴機器視覺。

 

　　機器視覺被認(rèn)為是工業(yè)生產(chǎn)的“眼睛”和“大腦”。然而由于算法復(fù)雜、精度高、實時性強等特性，半導(dǎo)體領(lǐng)域中的機器視覺是AI應(yīng)用中最難突破的領(lǐng)域之一，也被稱為是“工業(yè)視覺領(lǐng)域的珠峰”。

 

　　而深度學(xué)習(xí)，正好極大地拓展了機器視覺的邊界。

 

　　用“有意思的技術(shù)”做“有意義的事情”

 

　　“用深度學(xué)習(xí)和復(fù)雜機器視覺提升質(zhì)量檢測與控制水平，對半導(dǎo)體高端制造而言，具有重要意義，是剛需中的剛需。”鄭軍告訴記者，有效的缺陷檢測、缺陷分析、良率控制、良率提升、質(zhì)量提高、成本控制，每個環(huán)節(jié)都決定了半導(dǎo)體制造與封測廠商的市場競爭能力，是行業(yè)的核心命脈。

 

　　“產(chǎn)業(yè)窗口打開了，陽光照射進來。我多年的一線工作經(jīng)驗和感受是，今天中國大型制造業(yè)客戶對質(zhì)量的要求、對先進技術(shù)的渴望，其實已經(jīng)超越了歐美。”鄭軍坦言，在2018年公司創(chuàng)立前后，團隊密集調(diào)研走訪了30多家大型制造企業(yè)的車間與生產(chǎn)線。在調(diào)研中，他們深刻感受到將深度學(xué)習(xí)和計算機視覺應(yīng)用于高端制造的剛需，深刻感受到中國制造的龐大基數(shù)。市場洞察力來自于生產(chǎn)一線的深度調(diào)研分析。

 

　　一群來自貝爾實驗室、谷歌大腦、西門子、華為等一流研發(fā)機構(gòu)的“發(fā)自內(nèi)心熱愛深度學(xué)習(xí)”的人，聚集在聚時，致力于用最酷的AI技術(shù)解決中國制造中的難點場景問題。

 

　　歷時一年多的深度聚焦，聚時科技自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的半導(dǎo)體后道缺陷檢測與ADC（缺陷自動分類）系統(tǒng)，2019年9月在中國最大的半導(dǎo)體引線框架制造商生產(chǎn)線上投入使用，目前已成功投產(chǎn)使用多月，性能得到了有效驗證。

 

　　該系統(tǒng)具備復(fù)雜缺陷識別檢測能力，同時具備國外設(shè)備所沒有的復(fù)雜機器學(xué)習(xí)分析、量化檢測、產(chǎn)品遷移的創(chuàng)新實用功能。“檢測準(zhǔn)確性等部分指標(biāo)達到國外設(shè)備的十倍，比如在極低或零漏報下，誤報率由50~60%降到了5%以內(nèi)。與國外設(shè)備對比，該設(shè)備具有領(lǐng)先一代的智能化優(yōu)勢。”鄭軍表示。

 

　　在談到為何會選擇AI應(yīng)用中最難的工業(yè)方向、又選擇了工業(yè)中最難的半導(dǎo)體場景作為突破口時，鄭軍表示，“與時間賽跑，聚時科技一直強調(diào)，要用最有意思的技術(shù)去做最有意義的事情。做最難的事情，往往才最有價值。”

 

　　“跨界”團隊，從“壟斷”中尋找機遇

 

　　鄭軍告訴記者，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)中所應(yīng)用的高端檢測尤其是機器視覺系統(tǒng)，包括核心的復(fù)雜視覺算法、工業(yè)軟件、核心設(shè)備等一直被國外廠商尤其是少數(shù)幾個半導(dǎo)體行業(yè)專用廠商壟斷。

 

　　而這些廠商，大部分也在延續(xù)傳統(tǒng)技術(shù)范式，有待技術(shù)革新。當(dāng)遇到全新復(fù)雜場景，這些壟斷產(chǎn)品的適應(yīng)性包括檢測能力仍然存在問題。當(dāng)然，部分廠商也在嘗試推出深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)的產(chǎn)品，但駕馭起來并不容易。

 

　　“隨著待檢產(chǎn)品多樣性和工藝復(fù)雜性的增加，部分主流進口設(shè)備，適應(yīng)力與檢測能力不一定能跟上半導(dǎo)體尤其是后道先進封裝等環(huán)節(jié)的迭代節(jié)奏。對質(zhì)量管理而言，缺乏有效洞察力分析，缺乏數(shù)字化閉環(huán)管理。常見的是，一臺檢測機器后面還需要4~6個質(zhì)檢工人再用顯微鏡觀察，進行二次復(fù)檢，遠無法形成數(shù)字化、自動化的質(zhì)量管理閉環(huán)，而這又是工業(yè)4.0與智能制造的核心。”鄭軍描述到。

 

　　“越有壟斷，越有機遇。”在鄭軍看來，工業(yè)AI的落地挑戰(zhàn)，在于生產(chǎn)需求端的深度理解與技術(shù)供給端的核心創(chuàng)新，兩者要做到深度融合。

 

　　鄭軍認(rèn)為，在難度海拔8000多米的半導(dǎo)體“工業(yè)珠峰”這樣的高度上，落地之路并不容易，也不偶然。除了核心技術(shù)攻關(guān)能力，場景快速適配和理解、產(chǎn)品跨界閉環(huán)打造能力都是核心，缺一不可。

 

　　“在某種程度上，工業(yè)場景越復(fù)雜、難度越大，聚時科技產(chǎn)品的AI技術(shù)優(yōu)勢越明顯。關(guān)鍵也在于精準(zhǔn)適配場景。”鄭軍表示，聚時科技擁有一個“跨界”團隊，AI、機器人、機械控制方向的博士眾多，具有豐富的AI產(chǎn)品化與工程化經(jīng)驗。目前，公司在深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)、計算機2D/3D視覺、工業(yè)軟件、打光成像、智能機械控制等領(lǐng)域，已經(jīng)布局核心技術(shù)專利40余項。

 

　　結(jié)合大型客戶的實際場景需求，在半導(dǎo)體領(lǐng)域，聚時科技聚焦平臺化開發(fā)，研發(fā)了復(fù)雜視覺檢測、晶圓及后道復(fù)雜ADC分析、通用芯片3D檢測等系統(tǒng)產(chǎn)品。除半導(dǎo)體之外，聚時科技還在光伏新能源、汽車精密制造、重型機械A(chǔ)I控制等領(lǐng)域，實現(xiàn)了眾多的工業(yè)AI創(chuàng)新落地。

 

　　“新基建”引領(lǐng)，智能制造駛?cè)肟燔嚨?/strong>