隨著全球半導體市場的蓬勃發展，預計到2025年，晶圓代工行業的市場規模將突破1698億美元大關，這一數據由IC Insights提供。然而，在這條通往增長的道路上，晶圓廠（Fab廠）面臨著一個至關重要的挑戰：良率管理。良率，這個直接影響盈利能力的關鍵因素，正成為晶圓廠擴張過程中不可忽視的生命線。
在半導體制造領域，良率的微小提升意味著巨大的經濟收益。以存儲芯片廠為例，良率每提高1%，年度凈利潤可增長約1.1億美元；而對于尖端邏輯芯片制造廠，這一提升則能帶來1.5億美元的凈利潤增長。隨著制程技術不斷向3納米等更先進節點推進，單個12英寸晶圓的價格已飆升至2萬美元，相比5納米工藝上漲了25%，良率的重要性愈發凸顯。
傳統上，晶圓廠依賴人工經驗和基于規則的算法來管理良率。人工檢測雖精確但耗時，且高度依賴檢測人員的專業技能和主觀判斷。而規則算法在面對新型缺陷時往往力不從心，因為它們基于預設規則，難以靈活應對未知挑戰。隨著工藝復雜度的增加，這些傳統方法的局限性愈發明顯，行業急需一種更加智能、全面的解決方案。
芯片制造流程復雜，從硅片純度到光刻機對準精度，再到蝕刻溫度和薄膜沉積均勻性，每一個環節的微小偏差都可能對良率造成重大影響。更為復雜的是，這些變量之間往往相互關聯，形成一個錯綜復雜的網絡。因此，晶圓廠需要一種能夠綜合考慮所有變量，并快速定位問題根源的智能系統。
此時，電子設計自動化（EDA）工具攜手人工智能技術，為晶圓廠帶來了革命性的變革。通過整合設備、工藝和測試數據，構建多維度數據模型，AI能夠精準識別工藝偏差，分析缺陷模式，甚至實現事前預測。這一轉變不僅提高了良率管理的效率，還降低了對人工經驗的依賴。
在國產EDA領域，AI技術的引入為國產工具提供了彎道超車的機會。華大九天的Vision平臺就是其中的佼佼者。作為基于圖形的工藝診斷分析平臺，Vision通過分析半導體制造過程中圖形的變化，結合量測數據和圖像信息，有效改善了制造過程中的良率降低問題。
在工藝開發階段，Vision平臺的智能風險預測功能僅需分析芯片面積的一小部分關鍵區域，就能高效識別出大量獨特風險點，缺陷捕獲率大幅提升。同時，其生成式輪廓預測功能能夠直接根據設計版圖預測硅片實際輪廓，實現了“設計即預測”的愿景。
進入量產階段，Vision平臺的智能缺陷分析與采樣功能融合了設計屬性和缺陷特征，能夠快速定位系統性缺陷的根源，避免了因主觀判斷導致的關鍵缺陷遺漏。離線智能量測功能打破了設備對量測效率的限制，支持多種主流設備圖像的一站式處理，無需占用機臺資源。
Vision平臺無縫連接了從設計到產品的全鏈條數據，解決了傳統工具數據割裂、分析片面的問題。通過EDA與AI的深度融合，晶圓廠得以清晰地看到良率提升的路徑，為未來的市場競爭奠定了堅實的基礎。
