湖南
根据IC Insights的数据，2025年全球晶圆代工市场规模有望增长到1698亿美元。然而，Fab厂的扩张与盈利，始终绕不开良率（Yield）这一生命线。
数据来源：IC Insights
传统的工艺诊断依赖人工经验与反复试验，难以应对日益复杂的工艺变量。在这场终极较量中，EDA（电子设计自动化）工具正以 AI 为引，掀起一场Fab厂的智能革命。
Fab 厂的良率困局
有数据显示：对于 存储厂而言，1% 的良率提高可能意味着每年 1.1 亿美元的净利润；而对于尖端的逻辑Fab厂而言，1% 的良率提升意味着 1.5 亿美元的净利润。随着先进制程不断演进，这些数字还在持续攀升 ——TrendForce 在相关报告中指出，3nm 工艺的 12 英寸晶圆单片价格达 2 万美元，较 5nm 的约 1.6 万美元上涨了 25%。
在良率管理方面，传统检测依赖人工目检或规则算法。人工目检需要检测人员逐个检查晶圆上的微观结构，通常需要借助显微镜等设备，需要花费大量时间来仔细观察每一个细节，结果很大程度上依赖主观判断；规则算法是基于预定义的规则来检测缺陷，这些规则通常是根据已知的缺陷特征和经验制定的，对数据耦合的反应非常差，当出现新的缺陷类型时，规则算法可能无法及时识别。
而 Fab 厂的良率提升，本质上是与 “变量” 的博弈。这些变量渗透在制造全流程中：从硅片材料的纯度波动，到光刻机的纳米级对准误差；从蚀刻过程中的温度偏差，到薄膜沉积的厚度均匀性，等等。更为棘手的是，这些变量之间存在耦合关系，且工艺水平提升也会导致关联的变量越来越多，任何微小的工艺偏差，都可能引发良率骤降。传统工艺诊断的弊端在此背景下被进一步放大——主观性强、数据割裂、滞后明显，迫使行业寻求一种更智能、高效的解决方案。
芯片制造主要流程，图源：东吴证券
AI 定义工艺诊断新范式
当传统缺陷检测和良率优化的手段力不能及时，AI 的介入正在深度重构 Fab 厂的工艺诊断与良率管理流程。通过整合Fab厂内设备、工艺、测试等全链路数据，构建高维度数据模型，AI可帮助实现工艺偏差的精准定位和根因分析，还能识别传统方法难以察觉的缺陷模式，实现事前预测。
AI 技术的重大价值让一众 EDA 公司将 AI 工艺检测 / 良率优化列入核心产品发展路线，并已进入Fab厂产线验证或量产阶段。对于国产 EDA 而言，AI 的加入为国产工具提供了换道竞争的机会，帮助国产 EDA 建立自主可控的良率提升体系。而华大九天的 Vision 平台，正是国产 EDA 工具利用 AI 改善 Fab 厂良率的代表性案例。
Vision是基于图形的（Geometry-Centric）工艺诊断分析平台，通过分析图形在半导体制造各个工艺过程中的变化，结合各种量检测数据以及图像，能够改善实际制造过程中造成的良率降低现象。
工艺开发阶段，实测数据显示，智能风险预测（Vision HP）仅需分析芯片面积 2% 的关键区域，就能高效锁定 16000 + 个独特风险点，缺陷捕获率较传统方式提升百倍。同时，生成式轮廓预测（Vision ID）可直接根据设计版图生成硅片实际轮廓的预测结果，实现 “设计即预测”。
量产阶段，Vision 平台的智能缺陷分析与采样（Vision PD）融合设计属性与缺陷特征，自动识别缺陷的共性特征，快速定位系统性缺陷的根因，效率显著提升并避免因主观判断遗漏关键缺陷；而离线智能量测革命（Vision ID）彻底打破了设备对量测效率的限制，一站式支持 NGR、HVSEM、CD-SEM、E-beam 等主流设备图像，且无需占用机台资源。
综上所述，Vision 平台无缝打通 Design（设计）->Mask（掩膜）->Wafer（晶圆）->Product（产品）的全链条数据，彻底解决了传统工具数据割裂、分析片面的问题，用EDA+AI让良率提升路径清晰可见。
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