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• 芯趋势 | AI 在制程控制中的演进：从基础 SPC 到智能体 AI 系统2025-12-16 10:24

  

  半导体行业正经历一场由AI主导的制程控制革命！从沿用多年的传统统计方法，到如今复杂的智能体协同系统，每一步演进都在改写行业的效率与控制规则。要知道，在统计制程控制（SPC）、先进制程控制（APC）和批次间控制（R2R）系统历经25年的渐进式完善后，我们终于迎来了智能体AI系统的变革性飞跃——它或将彻底重塑半导体制造的效率天花板与运营新模式。01起步：传统AI

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• 零信任架构赋能芯片制造：安全共享数据，破解协作风险！2025-12-11 16:37

  

  在先进制程半导体制造领域，实时安全校验已愈发普及——数据共享既是行业发展的核心刚需，也暗藏着极高的安全风险。数据安全向来是半导体制造行业的焦点议题，但传统安全方案多基于过时的防护逻辑。如今，零信任架构已成为新设备部署与数据分析平台搭建的硬性要求：客户亟需通过这一架构达成双重目标，既保障敏感数据安全，又能选择性地与合作伙伴共享数据；几乎所有企业都视其为实现生产

  半导体制造 芯片制造 1266浏览量

• 重磅来袭 | SCH 平台 - 打通半导体供应链全链路，助力 IDM Fabless 从协同到质控一步到位！2025-12-02 09:33

  

  在人工智能芯片与高性能计算需求爆发式增长的当下，先进封装技术已成为半导体产业的核心刚需。然而，地缘政治的紧张局势、供应链体系的重构迭代，再加上白热化的技术竞争，让半导体制造的复杂程度不断攀升。对于IDM和Fabless来说，内部团队协同不畅、外部供应商对接断层是长期困扰的核心痛点，这直接导致产品上市周期拉长、生产良率不稳定、订单交付不及时等一系列问题。而Sa

  Fabless IDM 半导体 741浏览量

• 展会回顾 | 普迪飞 ICCAD 2025 以AI驱动数据解决方案，赋能半导体产业升级2025-11-24 16:49

  

  2025年11月20-21日，以“开放创芯，成就未来”为主题的第三十一届集成电路设计业展览会（ICCAD-Expo2025）在成都中国西部国际博览城圆满落幕。作为半导体制造业数字化转型的领军企业，普迪飞（PDFSolutions）携全系列核心产品亮相E104展位，凭借覆盖“设计验证-制造管控-供应链协同-安全保障”的全流程解决方案与端到端的技术闭环能力，吸引

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• 成渝同芯，同屏共振 | 普迪飞与您共聚ICCAD-Expo 20252025-11-14 17:29

  

  2025年11月20日-21日将在成都举办“成渝集成电路2025年度产业发展论坛暨第三十一届集成电路设计业展览会(ICCAD-Expo2025)”。本届大会以“成渝同芯，同屏共振”为主题，将深入探讨集成电路产业，特别是集成电路设计业面临的机遇和挑战；提升创新能力，增强中国集成电路产业链的综合能力，以满足市场的需求和提高国际竞争力。大会将为集成电路产业链各个环

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• 普迪飞2025年Q3财报：季度总收入$5710W，同比增长23%，创历史新高！2025-11-07 14:34

  

  2025年11月6日，普迪飞（PDFSolutions）公布了截至2025年9月30日的第三季度财务业绩。2025年第三季度财务亮点2025年第三季度总收入为5710万美元，创历史记录，较去年同期增长23%;2025年第三季度的GAAP毛利率为72%，非GAAP毛利率为76%;2025年第三季度的GAAP营业利润率为8%，非GAAP营业利润率为23%;截至2

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• 半导体缺陷检测升级：机器学习(ML)攻克类别不平衡难题，小数据也能精准判，降本又提效!2025-11-05 11:38

  

  一、引言机器学习（ML）在半导体制造领域的应用，正面临传统算法难以突破的核心瓶颈。尽管行业能产生海量生产数据，但两大关键问题始终未能有效解决：一是极端类别不平衡，二是初始生产阶段训练数据集匮乏。这两个问题在半导体测试环节尤为突出——该环节芯片故障率常低于0.5%，且新产品需在历史数据极少的情况下，实现实时质量预测。这一问题的影响极为深

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• 从数据到良率：芯片边/云协同检测混合方案 - 平衡效率与精度，落地即见效!2025-10-29 09:04

  

  检测图像与计量测量数据呈爆炸式增长，给芯片制造商及其设备供应商带来了一系列复杂需求。一方面，他们需要云端的海量存储与计算资源，以运行基于人工智能（AI）/机器学习（ML）的模

  协同检测 数据 芯片 1023浏览量

• 半导体制造中的“AI质检员”：一文解析 AI 如何优化芯片“出厂体检”2025-10-23 18:19

  

  日常使用的手机、电脑、智能家居设备，其核心均依赖半导体芯片。一颗芯片从硅片加工为合格产品，需经历上百项测试环节——这一过程被称为半导体测试。随着芯片技术持续演进（如3D封装芯片的普及），传统测试模式逐渐显现局限性：测试效率低下、成本居高不下、潜在缺陷难以及时识别。在此背景下，人工智能（AI）成为半导体测试领域的关键技术支撑，如同“智能质检员”般重塑测试流程。

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• 机器学习（ML）赋能化合物半导体制造：从源头破局良率难题，Exensio平台实现全流程精准预测2025-10-21 10:05

  

  在5G/6G通信、电动汽车（EV）功率器件、新能源装备等战略领域，化合物半导体（SiC、GaN、GaAs等）已成为突破硅基材料性能瓶颈的核心载体。然而，其制造流程中——晶体生长与外延阶段的隐性缺陷，往往要到最终测试/封装环节才暴露——此时晶圆已附加高价值工艺成本，良率损失已成定局。如何将良率管控“前置”到缺陷源头，成为化合物半导体制造商规模化降本的关键卡点。

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