赛美特-国产半导体CIM领军者，软件成就智造

CSPT x iTGV 2026｜赛美特分享先进封装AI智能化落地全景图

26-05-2812:00:00

5月28日，“CSPT x iTGV 2026中国半导体封装测试技术与市场年会论坛”在无锡国际会议中心盛大召开。赛美特集团受邀出席，半导体售前顾问卢军在“3D IC与先进封装材料创新合作论坛”分享《从智能化到AI化：先进封测工厂的智造进阶与AI应用》。

分享中，售前顾问卢军重点展示了赛美特集团在先进封装测试领域的软件产品与AI融合实践能力。围绕封测产线对良率提升、异常响应、工艺优化与生产协同等核心需求，系统呈现了赛美特在知识管理、视觉识别、工艺分析、异常预警、设备联动及智能调度等场景中的AI落地成果。

现场重点分享了AI与KMS、RPA、DMS、ADC、YMS、FDC、APC等工业软件平台的深度融合能力，通过构建覆盖“数据感知—分析决策—自动执行”的智能闭环，帮助先进封测工厂打造具备自主分析、快速响应与持续优化能力的AI智能体系，加速AI在制造现场的实际应用与价值转化。

先进封装迈向高复杂阶段，AI或成制造升级的重要驱动力

当前，先进封装领域随着 Chiplet、3D IC 等高阶工艺持续发展，产线面临的数据规模、工艺复杂度与协同难度快速提升。

工程师每天需要处理大量 Wafer Map (晶圆图谱)、缺陷图形与工艺参数数据，复杂纹理缺陷难以依赖人工稳定识别；部分非SECS/GEM协议设备仍存在自动化接入难题；Bubble（气泡）、翘曲、偏移等隐蔽型缺陷，也持续影响先进封装产品的良率与可靠性。

售前顾问卢军在分享中表示，AI在先进封装制造中的核心价值是通过对海量工业数据的实时分析、异常识别与决策辅助，提升制造系统的感知、分析与响应能力。通过AI与工业软件体系的深度融合，工厂能够进一步提升异常处理效率、质量判定一致性以及工艺优化能力，加速制造体系向更高阶智能化演进。

四大AI能力协同，筑牢先进封装智能制造底座

依托长期积累的半导体工业软件能力，赛美特围绕“数据治理、良率提升、效率优化与自动化协同”等核心制造需求，持续推进AI技术与工业软件体系融合，构建覆盖先进封装生产全流程的AI能力体系。

工业知识模型

基于半导体行业语境与制程规则，将海量分散的工艺参数、故障案例等非结构化数据全面转化为企业知识资产，彻底解决产线高价值经验“搜不到、搜不准”的痛点，打造懂半导体制造的“工业智脑”。

工业视觉模型

专注于高精度的工业级图形识别与缺陷检测，实现覆盖多模态外观的AI质检与AI智能监控。通过AI与EAP、RPA技术的深度联动，跨越非标设备的自动化断点，达成产线级的全面自动化。

工业数据模型

将先进数据分析模型注入半导体制造的核心数据链，升级机台参数分析。通过智能捕获工艺参数的变动趋势，实现良率管理、设备监控的跨代演进与Run-to-Run（批次间自适应控制）工艺调优。

工业优化模型

基于排程优化与实时决策算法，提升复杂产线下的生产协同效率，可支持跨车间、跨厂区的资源调度与动态派工，为高复杂度封测制造提供更高效的运营支撑。

聚焦三大核心场景，加速AI在先进封装产线落地

“AI真正的价值，最终还是要回到制造现场。”售前顾问卢军在演讲中表示。目前，赛美特已围绕知识管理、智能视觉检测与设备自动化协同等场景，推进AI能力在先进封装产线中的实际应用。

01 构建可持续沉淀的工业知识体系

针对封测工厂长期存在的知识分散、经验依赖与检索效率低等问题，赛美特 PlantU KMS 知识库管理平台结合多模态文档解析能力，可对产品规格书、工艺报告、异常案例等内容进行统一识别、分类与追溯，实现制造知识资产的规范化管理。

结合ChatBI（智能问数）能力，工程师可通过自然语言快速获取生产、设备与良率相关数据，辅助完成异常分析与报表生成，降低复杂数据查询门槛，提升制造知识复用效率。

02 AI视觉识别赋能高精度质量检测

先进封装工艺中，传统人工目检效率有限且标准不一。赛美特将AI视觉图形能力融入ADC（自动缺陷分类）能力体系，实现对SEM（扫描电子显微镜）、OM（光学显微镜）、AOI（自动光学检测）以及PCB电路板等多类型外观分类。

Bubble（气泡）问题一直是影响先进封装良率与可靠性的核心难题，赛美特开发了专属缺陷AI分析，自动完成缺陷的精准识别、严重程度分级、叠图分析与晶圆图谱关联，帮助工程师提升缺陷追溯效率与工艺优化能力，将原本依赖经验判断的问题逐步转化为可量化、可分析的数据资产。

03打通非标设备自动化协同能力

赛美特推出“AI + RPA + EAP”全面协同方案，打通先进封装产线上非标设备的自动化断点，针对不同工艺段实现设备稼动率赋能。

在量测段，AI RPA赋予CD-SEM十字自动校对与异常自动消警能力，缩减约80%的人工干预时间，同时还可以直接抓取平坦度Map分析结果，将数据调用从600秒缩短至5秒；在晶圆切割段，通过AI实时识别纳米级刀痕偏移并由AI RPA自动纠偏，实现不停机闭环防错，并支持“一键换刀”的全流程数字化协同，大幅缩短维护停机时间，全面推动机台从“被动运行”迈向“自动响应”，实现设备稼动率的综合跃升。

从知识沉淀、缺陷分析到设备协同与工艺优化，赛美特持续推进AI技术与工业软件体系的深度融合。随着先进封装工艺不断演进，未来制造体系对于跨厂协同、实时决策与工艺控制的要求将进一步提升。