(本文编译自Electronic Design)
在数据被誉为“新石油”的时代,半导体行业正面临一个矛盾困境:既要开展生态合作,又需防范竞争风险。行业内对跨生态数据共享的迟疑,往往源于对知识产权(IP)流失、落地复杂性以及安全隐私问题的顾虑。围绕数据共享的各类误区,时常阻碍技术进步与创新突破,也让人们难以清晰认知如何实现高效协同。
头部半导体企业正逐渐意识到,应当明确区分两类数据:一类是构筑企业竞争优势的专有数据;另一类是可通过一些安全协作平台实现的智能共享数据。这类解决方案既能保障数据的所有权、治理权、隐私性与安全性,又能为创新发展注入动力。
本文将逐一破除阻碍半导体生态数据协同发展的11个常见误区。
01
共享数据会泄露IP
当只有指定人员能查看“按需知悉”的数据,且各企业仅能查看自身数据时,这种顾虑便会得到缓解。也就是说,并非企业全体人员都可查看数据,而是特定人员仅能查看特定数据。
02
数据若未完全匿名化,则风险过高
在安全层面,对数据进行模糊化处理,既能降低信息辨识度,又能保留其分析价值。例如,将数据对象的真实名称替换为“分子1”“分子2”这类代号。在设备制造商与供应商的数据共享过程中,可以建立了一套完善的治理与信任机制(如对工艺配方、批次信息、版图设计、良率数据、子组件参数等数据均采用业界领先的模糊化处理方案)。
03
不同系统与标准间的数据共享操作过于复杂
已有相关企业提供的系统产品可兼容企业所需的各类工具,也能对接企业已部署的现有系统。这些企业无需改造自身现有系统,即可开展高效协同。同时相关企业也会对数据进行标准化处理,统一数据格式与计量单位,从而推动各方协作更加顺畅。
04
设备制造商不信任供应商能负责任地共享数据
可以观察到,只要能通过多对多协作平台保障数据安全,各方的开放意愿便会逐步提升,毕竟在不损害安全性的前提下开展协同沟通,其优势是毋庸置疑的。
以物料处置环节的相关数据为例:供应商提供的物料往往有30%会被拒收,这无疑推高了成本并造成浪费。而一旦建立起协作机制,供应商的物料交付可预测性便能从0%提升至80%,由此节省的时间、资金以及提升的产品良率都是实实在在的收益。
05
数据共享会导致竞争优势流失
有一种普遍的误解认为,与合作伙伴共享数据会削弱企业的竞争优势。但事实上,高效的数据协作反而能通过推动创新、提升产品质量、加快产品上市周期,进一步增强企业的竞争优势。通过构建“专属协作空间”这一安全环境,企业既能分享行业洞见,又能有效保护自身的专有信息。
06
数据共享是单向的
一些人认为,数据共享仅对其中一方有利,通常是接收数据的一方。但实际上,高效的数据协作是互利共赢的。企业共享数据的过程中,能够获取优化自身流程与决策的洞见,进而推动所有参与方提升生产效率、加速创新进程。
已有专业平台可实现晶圆厂与材料供应商,以及晶圆厂与各类供应商之间的数据流转。具体而言,每家材料供应商均可与多家晶圆厂建立交互,每家晶圆厂也能与多家材料供应商开展对接,以此类推。
07
数据共享仅适用于大型企业
许多人认为,只有大型半导体企业才能从数据共享项目中获益。但事实恰恰相反,各类规模的企业都可借助协作式数据共享优化运营、提升效率并驱动创新。
08
数据共享耗时过长
部分观点认为,制定数据共享协议与流程的过程繁琐复杂、耗时良久。但通过简化数据共享流程,企业之间的协作能够变得更加便捷高效。依托标准化的数据格式与安全框架,企业无需漫长等待,即可快速共享具有价值的行业洞见。
09
现有系统需要改造
企业开展数据协作时,完全可以且应当沿用现有系统,数据协作并非意味着必须对现有系统做出调整。
10
数据共享仅适用于大规模量产阶段
流水线式的安全数据协作,能够通过挖掘材料选型、推动特定应用及工艺层级落地、加速良率爬坡等环节的价值增长点,创造显著价值,实现更快速的工艺优化,同时减少时间成本、化学试剂消耗与晶圆浪费。这对于大规模量产场景至关重要,能够保障晶圆厂稳定运营、降低生产成本并解决工艺偏差问题。
然而,从研发阶段与良率爬坡阶段便启动数据协作,能为供应商创造更大价值。这一模式有助于加快产品开发进程、削减成本,并缩短进入大规模量产阶段的周期。
11
人工智能战略无需数据协作即可落地
不纳入数据协作的人工智能战略,显然是不完整的。这就如同在缺乏充足数据支撑的情况下,部署生成式人工智能模型。企业能够通过构建高度精密的集成化合作模式,在掌控自身数据的前提下提升产品良率,进而推动人工智能战略落地。数据共享可帮助用户开展更优质的人工智能分析。此外,数据共享与协作能够让人工智能技术以更快的速度、更优的效果,完成企业原本已具备能力实现的工作。
结语
综上,破除数据共享的11个误区,是半导体行业突破协作瓶颈的关键一步。在安全协作平台的技术支撑下,数据共享不再是知识产权流失的风险点,而是兼顾多方利益、赋能全产业链的创新引擎。从研发到量产,从巨头企业到中小供应商,唯有打破认知壁垒,以精准的数据治理与安全框架为依托,才能让数据价值充分释放,推动半导体行业在协同创新中实现高质量发展。
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