智能规模化：普迪飞 - AI驱动的半导体制造分析愿景

导语：半导体行业的 “数据焦虑”，终于有解了！

当一颗芯片的测试数据达到千兆字节，当一座晶圆厂的累计数据突破 600PB，当行业数据量 3 年增长 6 倍 —— 半导体制造正被海量数据 “包围”。但尴尬的是，行业内仅有不到 5% 的数据被有效分析，传统工具早已不堪重负。

如今，普迪飞带着30多年半导体行业沉淀，推出全新智能规模化分析方案，用 AI 打破数据孤岛，让 PB 级数据真正成为良率提升、质量保障的核心驱动力！

行业痛点直击：百万参数 + PB 级数据，传统工具集体 “失灵”

半导体制造的复杂度正在指数级提升：先进封装技术迭代、制程节点持续缩小，单颗芯片的测试项已突破百万，生产线每天产生的数据流足以塞满上千块硬盘。

高通、英特尔等行业巨头早已发声：

高通

首席供应链官Mike Campbell：“先进封装让制造测试数据量 3 年增长 6 倍”

英特尔

副总裁Aziz Safa：“600PB 全公司数据，如何转化为实际生产价值？”

更棘手的是，这些数据分散在良率系统、设计平台、设备终端等多个场景，形成 “数据孤岛”。传统商业智能工具面对百万列、数十万行的数据集，不仅可视化卡顿，更无法支撑复杂的 AI 模型训练与分析，工程师往往陷入 “数据多到用不了” 的困境。

三大核心突破：普迪飞重构半导体数据价值挖掘逻辑

面对行业痛点，普迪飞升级 Exensio 大数据智能分析平台，以三大核心创新实现从 “数据堆积” 到 “智能应用” 的跨越：

1

可扩展分析架构：性能提升 25 倍，百万参数秒级响应

传统工具 “拉数据到本地分析” 的模式彻底被颠覆！普迪飞采用动态分区并行分布式架构，将数据统一存储在服务层，仅向用户推送可视化结果，实现：

百万级测试项分析无压力，性能较传统方案提升 25 倍

行（裸片）列（参数）并行处理，PB 级数据秒级响应

静态计算节点 + 弹性云算力结合，兼顾成本与扩展性

2

企业级 AI 模型运营：从训练到落地全流程打通

AI 落地半导体制造，绝非 “训练一个模型” 那么简单。普迪飞整合原英特尔 Tiber AI Studio 核心能力，推出 Exensio Studio AI：

支持工程师接入自研模型，实现 “代码编写 - 模型投产” 全流程自动化；

企业级模型注册中心，保障模型全生命周期可追溯、可共享、可治理；

破解 “部署难、衔接差、溯源弱” 三大行业痛点，让 AI 模型真正落地生产线；

3

语义数据模型：打破数据孤岛的 “超级连接器”

数据碎片化是半导体制造的老难题 ——良率数据、设计信息、设备状态分属不同系统，无法联动分析。普迪飞构建半导体专属语义数据层，实现：

跨系统数据关联：良率数据与物理版图、工艺异常与设备状态一键联动；

与西门子 Tessent 等工具深度集成，打造一体化操作界面；

让大语言模型 “读懂” 半导体数据，消除异构数据解读壁垒；

AI + 工作流：让工程师 “用自然语言做分析”

普迪飞的终极愿景，是让技术人员从繁琐的数据处理中解放出来。通过“语义化 + 智能体化 + 高安全”的基础设施搭建，实现三大体验升级：

1

自然语言交互：无需掌握专业查询语言，直接提问 “过去一周良率趋势”“批次 XX 良率偏低原因”，系统秒级给出精准答案；

2

智能体自主工作流：AI 自主规划分析流程，从数据接入到图表生成全自动化，无需人工干预；

3

零幻觉 + 高安全：依托半导体专属知识图谱，AI 推理锚定业务实际；本地部署方案让敏感数据、专有模型全程处于企业防火墙内，保障知识产权；

更关键的是，平台将行业最佳实践固化为可复用工作流，不仅记录分析结果，更留存完整方法逻辑，让技术经验在企业内部高效流转。

落地时间表明确：2026 年全面开放，赋能全行业智能化升级

目前普迪飞已投入 18 个月专项研发，组建由架构师、AI 专家、半导体行业顾问构成的核心团队，确保方案的实用性与前瞻性：

2026 年初

可扩展分析功能向早期合作客户开放

2026 年末

全功能面向所有 Exensio 云平台客户上线

正如普迪飞CEO John Kibarian所言：“我们的目标是让工程师把时间花在解决良率、质量等核心难题上，而不是与数据基础设施‘搏斗’。”

结语：AI 重构半导体制造，数据价值最大化时代来临

在半导体行业竞争白热化的今天，谁能率先盘活数据资产，谁就能掌握制程升级、成本优化的主动权。普迪飞以30多年行业沉淀为基础，将超大规模数据处理、AI 模型运营、智能数据集成深度融合，正在定义半导体制造的 “智能分析新标准”。

未来，当每一座晶圆厂的 PB 级数据都能被高效利用，当 AI 成为工程师的 “智能助手”，半导体行业将迎来良率提升、成本优化的全新增长曲线。