人工智能正在 重塑半导体测试领域。今年在德克萨斯州奥斯汀市举办的Advantest VOICE 2025大会上，一系列创新成果彰显了人工智能在应对现代半导体测试挑战中的关键作用。以下是本次大会的亮点内容，我们将深入探讨人工智能增强测试的未来发展方向。
通过协作实现高效实施
本次活动的亮点之一是PDF Solutions与爱德万测试的合作。在会议期间，我们展示了如何通过将人工智能测试解决方案 与爱德万测试的V93000测试平台 集成来 优化测试流程。TSMC副总监Sing Hee Wong 在台积电副总监黄正熙现场演示了该方案，深入剖析了AI测试技术在实际应用中的效益与场景。
此类尖端硬件与软件供应商之间的合作，不仅简化了人工智能工具的部署流程，更弥合了晶圆级测试与最终产品验证之间的鸿沟。
将人工智能创新与产业挑战相连接
Advantest VOICE 2025 会议为探讨人工智能如何应对半导体测试领域最紧迫的挑战提供了绝佳平台。本次会议不仅设有人工智能技术专题，还涵盖了人工智能、5G/毫米波、汽车电子等前沿议题。
为何测试用人工智能对半导体创新至关重要？
在VOICE 2025大会上，我们与多位专家共同探讨发现：半导体器件的演进给测试领域带来了重大挑战。从三维芯片架构到全球分布式供应链，再到先进封装技术，这些复杂性都要求创新解决方案。人工智能正成为攻克这些难关的关键工具，其优势显著：
- 提升测试效率：人工智能通过预测建模技术，在保证质量的前提下消除冗余测试并优化测试流程。
- 成本削减：测试通常占产品成本的5%至10%。人工智能通过识别不必要的测试并优化工作流程，最大限度地降低了这部分支出。
- 改进的质量保证：机器学习实现了更智能的缺陷检测和质量控制，其性能优于传统测试技术。
- 连接设计与制造：通过确保设计规范与制造现实的协调一致，人工智能驱动的测试强化了这两个阶段之间的关键纽带。
PDF解决方案如何利用人工智能进行测试？
我们在活动中的演示重点展示了PDF Solutions人工智能测试解决方案的实际应用。通过运用机器学习和预测分析技术，我们的解决方案有效解决了半导体测试工程师面临的关键挑战：
- 自适应测试：预测哪些测试将通过，跳过冗余测试以缩短测试流程（“减少测试”），同时识别高风险单元进行额外测试（“增加测试”）。
- 预测性老化测试：消除对预测通过测试的设备进行不必要的老化测试，显著降低成本。
- 预测性分拣：通过预测故障（尤其针对芯片片和昂贵的先进封装），实现早期报废决策。
这些人工智能驱动的技术带来切实效益，包括质量提升、成本降低以及测试流程的优化。
我们如何应对行业特有的挑战？
在半导体测试中实施人工智能并非没有挑战。海量且复杂的测试数据，加上对可扩展和可适应模型的需求，可能令人望而生畏。为解决这些问题，PDF Solutions提供了一套强大的基础设施，包括：
实时监控与模型重训练：通过检测数据漂移并在流程演进时重新校准模型，我们确保持续的精准度与适应性。
自带模型（BYOM）：企业可灵活选择集成自有机器学习模型，或直接使用我们的预训练模型实现无缝部署。
我们的目标是打造既灵活又强大的解决方案，既能适应每家制造商的独特需求，又能保持严格的质量标准。
展望未来
半导体测试的未来在于人工智能创新与先进技术的交汇点。正如Advantest VOICE 2025所展示的，人工智能在测试解决方案领域的潜力巨大。然而，要实现广泛应用，需要各方协作、强大的基础设施以及对持续研发的坚定承诺。