AI驱动半导体测试变革：从数据挑战到全生命周期优化

普迪飞Fabless Solutions副总裁Dr. Ming Zhang在TestConX 2025 大会上分享了以《测试AI：半导体制造的新前沿》为主题的演讲。他以 “学习、探索、分享” 为基调，结合行业变革趋势，分享普迪飞在半导体测试领域的AI实践经验，剖析有效与无效的技术路径。

测试纽带瓦解：先进封装下的多重挑战

测试是连接设计与制造的纽带，正因先进封装复杂性及多供应商合作模式而逐渐弱化。尽管数据复杂性、模型适应性和安全性相关的挑战依然存在，但AI建模、互联数据系统和自适应测试策略的进步展现了未来的可能性。Dr. Ming Zhang认为，率先布局AI的半导体制造商有望成为行业领导者。

当前，测试工程师面临三大核心挑战：

设计复杂性：芯片架构升级带来测试难度激增。

工艺多变性：制造环节参数波动影响测试稳定性。

供应链安全：数据敏感型场景下隐私与合规风险。

而AI可以通过增强数据源之间的连接以及更快、更可靠的决策来应对这些挑战。

技术落地瓶颈：数据、模型与部署约束

Dr. Ming Zhang表示，通过理解数据、建模和基础设施之间的相互作用，利益相关者可以充分释放AI在半导体测试领域的潜力。但这并不像看起来那么容易。将AI融入半导体测试，面临着跨越技术、运营和物流领域的独特挑战。例如，半导体数据本身就包含数值结果、参数测量和视觉记录等异构数据。数据集之间的不一致性增加了采用通用AI算法的难度。

模型维护是一个重要的考虑因素，因为制造业的AI模型需要持续监控和维护，以应对不断变化的物理条件（例如设备校准变化和工艺输出的演变），这需要实时调整以确保准确性。不容忽视的是，部署约束会根据需求而变化。边缘计算提供设备级别的控制，而基于服务器和云的部署可能提供更复杂的分析，从而增加延迟。鉴于测试数据本身就很敏感，其涵盖良率、成本和覆盖率，以及安全敏感性（或许是当今最重要的考虑因素），更需要在利用AI洞察的同时保持安全性。

部分演讲内容图示

AI应用场景：从自适应测试到全流程优化

目前AI在多个测试应用中释放了巨大的潜力，首先是自适应测试。它支持基于历史组件数据的动态测试策略，从而优化测试覆盖率和成本。例如，重点保障关键组件测试精度，减少低要求场景冗余。

智能系统分选工具可将具有相似特性的芯片组合在一起，从而实现经济价值最大化。随着芯片设计转向多芯片配置，这种方法将变得越来越重要。预测性分档和减少老化测试也能带来好处。预测算法将在芯片生命周期的早期识别潜在故障，从而降低下游测试和封装相关的成本。这对于优化复杂AI系统中的系统级测试 (SLT) 尤其重要。

互联数据系统可以整合来自Foundry、Fabless和装配线的信息，通过AI生成切实可执行的洞察，确保高质量的输出，保障长期可靠性和安全性。

部分演讲内容图示

未来方向：全生命周期集成与策略创新

Dr. Ming Zhang强调，半导体测试需贯穿 “设计-制造-运营” 全生命周期，AI解决方案需跨阶段集成以释放整体效益。

面对“小数据” 带来的挑战，可以通过动态跟踪数据健康与跨场景经验复用加速AI部署。与互联网搜索等拥有海量数据集的环境不同，半导体测试通常受限于高度可变的数据集，这凸显了对灵活应变的AI策略的需求，进一步探索策略如：

实时监控策略，即持续跟踪数据健康状况和模型性能，以便及时调整；

迁移学习策略，即利用从一个产品或工厂中获得的洞察来加速人工智能在不同场景中的部署，以及采用将数据管理、模型开发和自动化相分离的分区架构。

生成式AI通过自动化测试平台上的规则创建和校准任务，可以在保持精度的同时减少人工干预。因此，为确保系统性能可靠准确，工作流程通常需要在AI驱动的决策与专家监督之间取得平衡。

结语：AI驱动测试革命，挑战与机遇并存

半导体测试不断的 “孤立环节” 向 “智能协同” 转型，通过增强连接性和预测建模，进而实现“高质量、低成本、快交付”的目标。尽管数据复杂性、模型适配性与安全风险仍需攻克，但AI在自适应策略、数据整合、全流程优化中的潜力已清晰显现。行业需以开放视角探索技术融合，在挑战中构建下一代测试体系。