半导体行业 加速集成 电路芯片 设计流程 晶圆缺陷 检测 随着制造工艺提升，集成电路芯片制造的工艺线宽不断缩小，这将带来更复杂和更大规模的电路设计，传统 EDA 设计流程在应对设计规则复杂度、功耗及热管理、信号完整性等方面面临一系列挑战。 将 AI 技术与 EDA 工具相结合，在电路设计阶段，AI 可以自动识别和优化电路拓扑结构，通过深度学习模型预测 不同电路设计的性能指标（如功耗 不同电路设计的性能指标（如功耗、速度、面积等），从而快速筛选出最优设计方案。这种方法大大减少了人工试 错的时间，加速了设计迭代过程。在布局布线阶段，优化布局布线是集成电路设计中最为耗时的步骤之一，涉及到 芯片上数百万甚至数十亿个元器件的物理位置和连接。AI 技术可以在此阶段通过强化学习等方法，自动学习最优 的布局策略，实现快速而高效的布局布线，同时优化信号完整性、功耗和热管理等关键指标。 半导体晶圆制造过程极为复杂、精 工作将需要增加大量的工程资源；即便如此也依然可能存在无法跟上生产速度 的问题。此外，因为所有新一代的英特尔产品都在向高级封装转型，1 个单一的缺陷可能会导致大量废品。不仅如此，在微 小的产品上，电路空间非常有限；一个逃逸的缺陷可能会在客户现场导致关键故障，可能对客户的业务和英特尔的质量和可 靠性声誉造成损害。 通过高分辨率摄像头每秒拍摄多张图像，同时研磨工具对晶圆进行薄化处理，并安装保护性聚酯膜。将收集到的图像由边缘