芯耀
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本期話題:
00:46 跨界破局：鎂伽如何憑底層共性從生命科學跨界半導體？
04:00數(shù)字孿生+人工智能模塊：實現(xiàn)工廠設備互聯(lián)互通
07:28獨角獸進擊：鎂伽如何借助AI實現(xiàn)彎道超車？
跨界破局：鎂伽如何憑底層共性從生命科學跨界半導體？
幻實（主播）：歡迎大家關注芯片揭秘，我是主播幻實，今天我邀請到了一家半導體業(yè)內比較特殊的獨角獸公司——鎂伽科技?，F(xiàn)在坐在我旁邊的就是鎂伽科技戰(zhàn)略副總裁李博，下面請李總跟大家打個招呼并簡單介紹一下你們公司。
李博（嘉賓）：大家好，我是鎂伽科技李博。鎂伽科技致力于打造先進生產力工具，創(chuàng)業(yè)初期，我們專注于機器人本體研發(fā)。在實踐中發(fā)現(xiàn)，單純的機器人產品落地，需要大量場景化構建工作。于是，鎂伽科技將目光投向了對自動化、精密控制要求極高的行業(yè)領域，最終確立了兩大核心業(yè)務方向：生命科學與集成電路。
作為民用級半導體裝備這個領域的后起之秀。經過多年的發(fā)展，我們推出了多條產品線，并成功積累了一批客戶。主要得益于鎂伽在設備高精度控制、平臺搭建以及人工智能軟件應用等方面的技術優(yōu)勢。我們將這些技術應用于半導體制程這一競爭激烈的紅海市場中，為行業(yè)發(fā)展貢獻了自己的一份力量，同時也獲得了客戶的認可。
幻實（主播）:此前我們了解到，鎂伽在生命科學領域成績斐然。這次看到貴公司在半導體行業(yè)布局了諸多機臺，著實令人驚訝。畢竟跨界并非易事，那鎂伽為何能迅速切入半導體這一行業(yè)，還取得了如此多的成果，背后的原因是什么？底層邏輯有什么共性？
李博（嘉賓）:從本質上來說，這并非傳統(tǒng)意義上的跨界。不同行業(yè)在底層邏輯上面，有非常多的共性。在生命科學領域，我們是在顯微環(huán)境下對看到的細胞進行歸類組合；而在半導體領域，則是檢測晶圓上的缺陷并處理。在生命科學中，我們會打開DNA鏈，去除堿基中的異常部分，之后再重新組合，用于組織培養(yǎng)；在半導體領域里，像劃片的切割，激光切割等操作，同樣是在極高加工精度要求下完成。從機械技術層面來看，二者存在諸多相似之處，比如平臺控制能力，以及對微小機械部件的運用，在這方面鎂伽積累了豐富的技術與供應鏈資源。
在人工智能方面亦是如此。生命科學依賴海量排列組合與算法來支撐;在半導體行業(yè)中，材料生長與工藝過程同樣涉及眾多參數(shù)，是多種參數(shù)綜合作用的結果。正因如此，很多技術在這兩個領域可以相互通用。這也就解釋了為什么鎂伽能在較短時間內，推出豐富多樣、跨度較大的產品線，并且設備實際運行效果能讓客戶滿意。
數(shù)字孿生+人工智能模塊：實現(xiàn)工廠設備互聯(lián)互通
幻實（主播）：目前半導體行業(yè)已相對成熟，鎂伽作為半導體行業(yè)的后進者，在競爭策略和差異化定位方面是如何布局的？
李博（嘉賓）:這是我們一直關注的問題。我認為沒有絕對的正確或錯誤的方向。對企業(yè)而言，關鍵是依據(jù)自身的特點，確定適合自己的發(fā)展方向。我們推出這些產品線，主要源于客戶的需求牽引。從長期戰(zhàn)略考量，我們期望客戶能看到鎂伽在半導體領域,運用人工智能方案控制機臺與設備的能力。
芯片揭秘 主播幻實（右） 對話，鎂伽科技 ?戰(zhàn)略副總裁 李博（左）
半導體行業(yè)對于各類加工精度要求極高。它是一個極度追求良率的行業(yè)，細微良率差距，都可能致使企業(yè)盈利或虧損。所有半導體從業(yè)者都深知，產品力是一個非常關鍵的因素。因此，大家對于引入人工智能以及機器人技術，難免會有所擔憂。在制定產品戰(zhàn)略之初，鎂伽選擇了兩個極具特點的方向。其一為視覺方向，AOI（自動光學檢測）、Overlay技術，這可以說是人工智能最早且最容易應用于半導體領域。我們能做好這類設備，體現(xiàn)了鎂伽在視覺圖像處理、后臺集成、以及將人工智能應用于觀測設備的能力。而激光切割或刀輪切割，則體現(xiàn)了對設備的精密控制能力，這兩個能力方面各有側重。
AOI : 是一種基于?光學成像與機器視覺?的自動化檢測技術，通過高分辨率攝像頭采集目標物體（如PCB、半導體晶圓、玻璃蓋板等）的表面圖像，結合算法與預設標準模板進行對比分析，快速識別并標記外觀缺陷。AOI是無接觸、無損的自動化檢測方法，其數(shù)字化和復雜場景需求是AI落地實施的重要方向之一，也是企業(yè)提升產品品質所必需的工藝流程，隨著人們對產品品質需求的進一步提升，將會成為產線標配。
Overlay（套刻精度）量測：是光刻工藝中衡量?不同光刻層間圖案對準精度?的關鍵指標，直接影響芯片多層結構的性能與良率。其核心為通過光學測量系統(tǒng)（如對準標記）確保前后工藝層圖案的位置偏差在指定容差范圍內，對偏差超限的產品做返工處理，降低損耗。
基于上述兩種能力，我們融入了人工智能模塊，并為客戶帶來了切實有效的成果。未來，鎂伽期望將人工智能應用拓展至系統(tǒng)級層面，參與工廠管理。這不僅涵蓋終端設備，還包括與行業(yè)內其他友商的合作。畢竟鎂伽不可能包攬半導體整條產線上的所有設備。半導體產線設備種類繁多，要求各異。我們希望憑借鎂伽在智能模塊方面的技術實力，將人工智能模塊融入客戶現(xiàn)有的一些老舊機臺。比如6寸、8寸的機臺，使其從簡單的自動化機臺升級為智能化機臺。如果每臺設備都具備智能化模塊與接口，未來在我們自主研發(fā)的一個名為“MEGA SemiGPT”的垂直模型中，就能將整個工廠的人工智能體系納入其中。通過“MEGA SemiGPT”可與半導體企業(yè)的各類軟件系統(tǒng)如MES(制造執(zhí)行系統(tǒng))、WMS（倉儲管理系統(tǒng)）、DMS（文檔管理系統(tǒng)）等進行對接，同時還能與現(xiàn)有的機器人運輸系統(tǒng)，如HMS（物流管理系統(tǒng)）、協(xié)作機器人AGV（自動引導車）、以及搬運機器人等協(xié)同工作。這原本就是鎂伽的專長，畢竟我們起家于機器人業(yè)務。在此基礎上，再結合機臺的人工智能模塊，整個工廠就能實現(xiàn)互聯(lián)互通，從而為后續(xù)打造數(shù)字孿生和AI智能化工廠奠定基礎。
獨角獸進擊：鎂伽如何借助AI實現(xiàn)彎道超車？
幻實（主播）：目前國內AOI（自動光學檢測）設備廠商眾多，鎂伽雖是這兩年才推出，然而出貨量頗為可觀。有數(shù)據(jù)顯示，鎂伽AOI設備市占率能達到5%。在競爭如此激烈的細分產品領域，鎂伽是靠什么打動客戶并實現(xiàn)突破的？能給同行設備公司的同仁們分享些建議嗎？
李博（嘉賓）:我們當前涉足的這款設備市場競爭異常激烈。市場上既有國際一線品牌，國內也有諸多上市公司在做同類產品，且他們的出貨量都遠超我們。總體而言，檢測機臺相較于工藝機臺，在客戶眼中的重要程度稍低。但客戶愿意選擇鎂伽的設備，我認為最大的特點是在于我們切實將人工智能技術融入其中。AI本質基于算法，傳統(tǒng)視覺算法與當下的人工智能算法并不沖突，鎂伽很好地實現(xiàn)了二者的互補。通過這種互補式應用，鎂伽的檢測機臺在客戶實際使用中成效顯著，能夠同時優(yōu)化漏檢率和過檢率這兩項關鍵指標。通常情況下，采用傳統(tǒng)算法時，若要降低漏檢率，就需對圖形比對條件設得更為嚴苛，這必然會導致將原本可用的產品誤判為不可用，使得過檢率升高。
引入人工智能后，借助其學習機制，相當于引入了一個資深的高級工程師。以往需要人工進行復核判定工作，如今完全可由人工智能機器完成。最終成果是，我們能夠大幅降低過檢率，不是降低幾個百分點，而能降低97%甚至98%。這就省下很多時間。在半導體生產中，業(yè)內人士都清楚，一旦機臺停機或出現(xiàn)故障，隨即會引發(fā)一系列連鎖反應。鎂伽的機臺在交付給客戶使用時，極少出現(xiàn)故障。這對于用戶和工程師而言，無疑是極為有利的。而且，即便原本產線的良率為97%，降低過檢率后，有可能將產品良率提高0.5%或者0.7%。
幻實（主播）:由此可見，鎂伽是憑借新技術展現(xiàn)出的強大后發(fā)優(yōu)勢，顛覆了傳統(tǒng)設備廠商的運作模式。
李博（嘉賓）:是的，這確實是一種探索。通過這樣的探索，我們期望在證明鎂伽技術實力后，與國內其他裝備廠商展開更多合作。未來鎂伽的定位，類似于智能駕駛技術的公司。我們無意與裝備廠商競爭，而是希望當客戶有智能化模塊需求時，能夠選擇鎂伽的的模塊集成到其設備上。當然，這需要廠商與我們緊密協(xié)作、互相支持。若客戶不選擇我們的模塊，裝備廠商仍可正常銷售其產品。實際上，我們旨在借助AI技術助力同行友商，為半導體行業(yè)的客戶提供更具競爭力的產品和更優(yōu)質的服務。畢竟，半導體行業(yè)用戶對產品良率的追求永無止境。
幻實（主播）:當下AI研發(fā)成本非常高，培養(yǎng)專業(yè)研發(fā)人員不僅需要投入巨額資金，還常面臨投入大量人力物力后卻難以產出成果，致使企業(yè)資金耗盡的困境。鎂伽將 AI 智慧大腦與AI硬件相結合的模式若能成功推行，有望助力中國半導體實現(xiàn)與歐美半導體的差異化發(fā)展，在AI時代實現(xiàn)換道超車。
李博（嘉賓）:換道超車一直是我們努力的目標。引入AI后，操作人員占比將顯著下降。不過操作人員會在后臺承擔更多關鍵任務。目前，我們的AI在設備端已實現(xiàn)零代碼部署。采用模塊化模型結構，如同兒童玩樂高編程一樣簡便，只需簡單拖動即可完成部署。此外，考慮到半導體行業(yè)對知識產權的高度重視，我們的AI完全采用本地部署方式?；灸軐崿F(xiàn)零樣本甚至少樣本學習，從而快速完成部署。這得益于我們在深耕半導體行業(yè)時，對AI研發(fā)的大力投入。
幻實（主播）:半導體設備調校耗時漫長，而零代碼方式降低了對工程師的技術門檻，是不錯的探索。鎂伽在AI與半導體融合方面，下一步的研究方向是怎樣的呢？
李博（嘉賓）:我們接下來重點關注系統(tǒng)級應用。在系統(tǒng)級應用當中，設備廠商和終端客戶至關重要。以封裝企業(yè)等外部廠商為例，特別是在新興半導體興起之際，若能初期就能融入AI技術，將大有益處。鑒于半導體行業(yè)對工藝精度要求極高，我們期望與IC、存儲、功率三代半導體等細分領域深度融合，讓AI真正適配用戶需求，切實解決實際的問題。半導體的知識結構庫與AI的關系很獨特。它不像通用大模型呈發(fā)散狀，涵蓋海量知識。半導體細分市場的知識結構，更像是柱狀甚至釘子狀，范圍相對集中。這對AI研發(fā)而言，有利有弊。好處在于，研發(fā)半導體AI需要對工藝有深入理解，研發(fā)人員必須是半導體專家，而鎂伽團隊恰好具備這樣的專業(yè)背景，能快速幫助公司取得成果的原因。并且，這種知識結構不需要像處理通用大模型具備強大的海量數(shù)據(jù)處理能力，類似像DeepSeek這樣規(guī)模部署，就可以在工廠內搭建起AI模型底層構架。在此基礎上，結合鎂伽的MEGA SemiGPT進一步構建，能迅速形成企業(yè)專屬、實用的垂直小模型，雖規(guī)模不大，但十分好用，這正是我們希望為客戶提供的。
中國半導體產業(yè)在強鏈補鏈目標下持續(xù)深耕，呈現(xiàn)出“技術跨界”與“AI賦能” 兩大主線交疊的發(fā)展圖景。鎂伽科技從生命科學跨界半導體并取得一定成果，彰顯了半導體與生命科學、高端裝備等領域在精密控制、微納操作、算法模型等底層技術上的深層協(xié)同，這種技術復用為企業(yè)突破行業(yè)壁壘、加速產品創(chuàng)新提供了新動能，對國產設備從“追趕”邁向“突圍”有著借鑒意義。
在傳統(tǒng)設備競爭激烈、工藝迭代成本高昂的背景下，鎂伽科技將AI技術融入半導體設備是一次成功嘗試。通過算法互補優(yōu)化檢測環(huán)節(jié)的漏檢/過檢率矛盾，以本地化的“智能化模塊+垂直模型”方案，在一定程度上降低了對人力經驗的依賴，展現(xiàn)出技術差異化優(yōu)勢，為國產半導體設備智能化發(fā)展提供了可參考的范式。不過，AI對半導體設備的賦能目前尚處于初級階段。雖然鎂伽科技做出了成功樣板，但從整個行業(yè)來看，距離“規(guī)模化量產”向“智能化躍遷”的臨界點仍有較大差距。當下，AI在半導體設備中的應用范圍和深度都有待拓展，還無法全面覆蓋關鍵場景并實現(xiàn)核心技術安全邊際的顯著加強。
