導(dǎo)語：半導(dǎo)體行業(yè)的 “數(shù)據(jù)焦慮”，終于有解了！

當(dāng)一顆芯片的測試數(shù)據(jù)達(dá)到千兆字節(jié)，當(dāng)一座晶圓廠的累計(jì)數(shù)據(jù)突破 600PB，當(dāng)行業(yè)數(shù)據(jù)量 3 年增長 6 倍 —— 半導(dǎo)體制造正被海量數(shù)據(jù) “包圍”。但尷尬的是，行業(yè)內(nèi)僅有不到 5% 的數(shù)據(jù)被有效分析，傳統(tǒng)工具早已不堪重負(fù)。

如今，普迪飛帶著30多年半導(dǎo)體行業(yè)沉淀，推出全新智能規(guī)?；治龇桨?，用 AI 打破數(shù)據(jù)孤島，讓 PB 級(jí)數(shù)據(jù)真正成為良率提升、質(zhì)量保障的核心驅(qū)動(dòng)力！

行業(yè)痛點(diǎn)直擊：百萬參數(shù) + PB 級(jí)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)工具集體 “失靈”

半導(dǎo)體制造的復(fù)雜度正在指數(shù)級(jí)提升：先進(jìn)封裝技術(shù)迭代、制程節(jié)點(diǎn)持續(xù)縮小，單顆芯片的測試項(xiàng)已突破百萬，生產(chǎn)線每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流足以塞滿上千塊硬盤。

高通、英特爾等行業(yè)巨頭早已發(fā)聲：

高通

首席供應(yīng)鏈官M(fèi)ike Campbell：“先進(jìn)封裝讓制造測試數(shù)據(jù)量 3 年增長 6 倍”

英特爾

副總裁Aziz Safa：“600PB 全公司數(shù)據(jù)，如何轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)價(jià)值？”

更棘手的是，這些數(shù)據(jù)分散在良率系統(tǒng)、設(shè)計(jì)平臺(tái)、設(shè)備終端等多個(gè)場景，形成 “數(shù)據(jù)孤島”。傳統(tǒng)商業(yè)智能工具面對(duì)百萬列、數(shù)十萬行的數(shù)據(jù)集，不僅可視化卡頓，更無法支撐復(fù)雜的 AI 模型訓(xùn)練與分析，工程師往往陷入 “數(shù)據(jù)多到用不了” 的困境。

三大核心突破：普迪飛重構(gòu)半導(dǎo)體數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘邏輯

面對(duì)行業(yè)痛點(diǎn)，普迪飛升級(jí) Exensio 大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)，以三大核心創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)從 “數(shù)據(jù)堆積” 到 “智能應(yīng)用” 的跨越：

1

可擴(kuò)展分析架構(gòu)：性能提升 25 倍，百萬參數(shù)秒級(jí)響應(yīng)

傳統(tǒng)工具 “拉數(shù)據(jù)到本地分析” 的模式徹底被顛覆！普迪飛采用動(dòng)態(tài)分區(qū)并行分布式架構(gòu)，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)在服務(wù)層，僅向用戶推送可視化結(jié)果，實(shí)現(xiàn)：

百萬級(jí)測試項(xiàng)分析無壓力，性能較傳統(tǒng)方案提升 25 倍

行（裸片）列（參數(shù)）并行處理，PB 級(jí)數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng)

靜態(tài)計(jì)算節(jié)點(diǎn) + 彈性云算力結(jié)合，兼顧成本與擴(kuò)展性

2

企業(yè)級(jí) AI 模型運(yùn)營：從訓(xùn)練到落地全流程打通

AI 落地半導(dǎo)體制造，絕非 “訓(xùn)練一個(gè)模型” 那么簡單。普迪飛整合原英特爾 Tiber AI Studio 核心能力，推出 Exensio Studio AI：

支持工程師接入自研模型，實(shí)現(xiàn) “代碼編寫 - 模型投產(chǎn)” 全流程自動(dòng)化；

企業(yè)級(jí)模型注冊(cè)中心，保障模型全生命周期可追溯、可共享、可治理；

破解 “部署難、銜接差、溯源弱” 三大行業(yè)痛點(diǎn)，讓 AI 模型真正落地生產(chǎn)線；

3

語義數(shù)據(jù)模型：打破數(shù)據(jù)孤島的 “超級(jí)連接器”

數(shù)據(jù)碎片化是半導(dǎo)體制造的老難題 ——良率數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)信息、設(shè)備狀態(tài)分屬不同系統(tǒng)，無法聯(lián)動(dòng)分析。普迪飛構(gòu)建半導(dǎo)體專屬語義數(shù)據(jù)層，實(shí)現(xiàn)：

跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：良率數(shù)據(jù)與物理版圖、工藝異常與設(shè)備狀態(tài)一鍵聯(lián)動(dòng)；

與西門子 Tessent 等工具深度集成，打造一體化操作界面；

讓大語言模型 “讀懂” 半導(dǎo)體數(shù)據(jù)，消除異構(gòu)數(shù)據(jù)解讀壁壘；

AI + 工作流：讓工程師 “用自然語言做分析”

普迪飛的終極愿景，是讓技術(shù)人員從繁瑣的數(shù)據(jù)處理中解放出來。通過“語義化 + 智能體化 + 高安全”的基礎(chǔ)設(shè)施搭建，實(shí)現(xiàn)三大體驗(yàn)升級(jí)：

1

自然語言交互：無需掌握專業(yè)查詢語言，直接提問 “過去一周良率趨勢”“批次 XX 良率偏低原因”，系統(tǒng)秒級(jí)給出精準(zhǔn)答案；

2

智能體自主工作流：AI 自主規(guī)劃分析流程，從數(shù)據(jù)接入到圖表生成全自動(dòng)化，無需人工干預(yù)；

3

零幻覺 + 高安全：依托半導(dǎo)體專屬知識(shí)圖譜，AI 推理錨定業(yè)務(wù)實(shí)際；本地部署方案讓敏感數(shù)據(jù)、專有模型全程處于企業(yè)防火墻內(nèi)，保障知識(shí)產(chǎn)權(quán)；

更關(guān)鍵的是，平臺(tái)將行業(yè)最佳實(shí)踐固化為可復(fù)用工作流，不僅記錄分析結(jié)果，更留存完整方法邏輯，讓技術(shù)經(jīng)驗(yàn)在企業(yè)內(nèi)部高效流轉(zhuǎn)。

落地時(shí)間表明確：2026 年全面開放，賦能全行業(yè)智能化升級(jí)

目前普迪飛已投入 18 個(gè)月專項(xiàng)研發(fā)，組建由架構(gòu)師、AI 專家、半導(dǎo)體行業(yè)顧問構(gòu)成的核心團(tuán)隊(duì)，確保方案的實(shí)用性與前瞻性：

2026 年初

可擴(kuò)展分析功能向早期合作客戶開放

2026 年末

全功能面向所有 Exensio 云平臺(tái)客戶上線

正如普迪飛CEO John Kibarian所言：“我們的目標(biāo)是讓工程師把時(shí)間花在解決良率、質(zhì)量等核心難題上，而不是與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施‘搏斗’?！?/p>

結(jié)語：AI 重構(gòu)半導(dǎo)體制造，數(shù)據(jù)價(jià)值最大化時(shí)代來臨

在半導(dǎo)體行業(yè)競爭白熱化的今天，誰能率先盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，誰就能掌握制程升級(jí)、成本優(yōu)化的主動(dòng)權(quán)。普迪飛以30多年行業(yè)沉淀為基礎(chǔ)，將超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、AI 模型運(yùn)營、智能數(shù)據(jù)集成深度融合，正在定義半導(dǎo)體制造的 “智能分析新標(biāo)準(zhǔn)”。

未來，當(dāng)每一座晶圓廠的 PB 級(jí)數(shù)據(jù)都能被高效利用，當(dāng) AI 成為工程師的 “智能助手”，半導(dǎo)體行業(yè)將迎來良率提升、成本優(yōu)化的全新增長曲線。