本期大咖

劉飛，深圳格芯集成電路裝備有限公司研發(fā)總監(jiān)，深圳市坪山區(qū)政協(xié)委員，深圳市高層次人才，深耕集成電路測試、檢測設(shè)備15年。

深圳格芯集成電路裝備有限公司（以下簡稱：深圳格芯）成立于2020年，2025年被工信部認定為專精特新小巨人企業(yè)。前身是深圳格蘭達智能裝備股份有限公司研發(fā)中心和智能裝備事業(yè)部，早于2006年開始集成電路封裝測試設(shè)備的研發(fā)制造，并于2011年參與了國家十一五重大科技專項02專項的兩個課題并圓滿完成。 公司專注于集成電路芯片檢測裝備的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)和品牌，為國內(nèi)外集成電路封裝測試企業(yè)、芯片設(shè)計公司提供系列封裝測試設(shè)備，包括全自動三次光檢機、芯片測試分選機、晶圓光學(xué)檢測機等產(chǎn)品等。

本期來談芯的大咖是深圳格芯集成電路裝備公司的研發(fā)總監(jiān)劉飛總，和他的交流中，讓我挖到了國產(chǎn)芯片檢測設(shè)備突圍的不少 “硬料”，比如格芯不僅靠第三次光學(xué)檢測設(shè)備拿下國內(nèi)最高市占率、還成功出口海外。面對檢測行業(yè)繞不開的 “精度與速度” 矛盾，劉總分享了他們的解題思路。關(guān)于發(fā)展趨勢，尤其是先進封裝的浪潮，檢測設(shè)備公司應(yīng)該關(guān)注的技術(shù)方向，劉總都在欄目里做了精彩的分享。這次對話也讓我看到國產(chǎn)設(shè)備從 “跟跑” 到 “領(lǐng)跑” 的底氣和突圍背后的產(chǎn)品邏輯。不管你是做封測服務(wù)、芯片設(shè)計研發(fā)，還是關(guān)注國產(chǎn)替代的投資人，這篇訪談里的技術(shù)干貨和行業(yè)思考，都值得你來聽聽！

核心產(chǎn)品雙矩陣：

測試分選機與光學(xué)檢測設(shè)備的突圍

幻實：各位芯片揭秘的粉絲好，歡迎鎖定芯片揭秘大咖談芯，這里是只聊技術(shù)，深扒產(chǎn)業(yè)邏輯的硬核交流局?，F(xiàn)在坐在我旁邊的是來自深圳格芯的研發(fā)總監(jiān)劉飛先生。格芯從 2006 年就開始做芯片檢測設(shè)備，請問劉總，目前公司有哪些種類設(shè)備？我覺得這兩年芯片測試設(shè)備的國產(chǎn)供應(yīng)商越來越多了，在芯片測試環(huán)節(jié)越來越卷了，你們是怎么來定義目前測試設(shè)備的技術(shù)優(yōu)勢呢？

劉飛：我們公司叫深圳格芯集成電路裝備公司，我們家主要有兩大系列的產(chǎn)品，第一個是測試分選機，第二個是檢測相關(guān)的，叫光學(xué)檢測設(shè)備。

首先來說測試分選機，芯片在完成成品封裝、出貨之前都要進行通電的電性能的測試。這個測試主要是由兩部分設(shè)備來共同完成的，分別是分選機和測試機。測試機行業(yè)內(nèi)由像愛德萬、泰瑞達，還有國內(nèi)的像華峰測控這些公司提供；分選機供應(yīng)商除了我們，還有長川、金海通這些公司。

芯片測試分選機：在芯片檢測流程中承擔(dān)著對芯片進行電性能測試并依據(jù)結(jié)果分選的關(guān)鍵職責(zé)。其工作流程通常是先由送料裝置將芯片輸送至測試工位，測試模組將芯片與測試座對接實現(xiàn)電氣連接，測試機運行預(yù)設(shè)程序?qū)π酒┘与娦盘柌⒉杉瘏?shù)，依據(jù)這些參數(shù)判斷芯片性能，最后由分選裝置將芯片分揀至對應(yīng)料盤。

從產(chǎn)品的測試溫度范圍來看，我們現(xiàn)在可以做到從零下 55 度的低溫到 175 度的高溫，可以滿足汽車電子的各類測試需求。

從測試方式來看，可以分為 FT 測試和 SLT測試（System level test，即系統(tǒng)測試），這兩大系列產(chǎn)品我們都有提供。

我們的主要的產(chǎn)品特色是Jam rate比較好，主要取決于我們的幾個技術(shù)創(chuàng)新。首先通過幾何誤差和熱誤差的補償，能夠?qū)崿F(xiàn)更精準(zhǔn)的芯片取放。其次，通過對機械模塊的創(chuàng)新設(shè)計，我們用于芯片取放的機械手也實現(xiàn)了更精確的芯片取放。再次，我們的首測良率也是比較好的，因為test arm上實現(xiàn)了更精確的速度、力度和位置的控制，同時輔助于我們浮動壓測的一個機構(gòu)。

Jam rate：指設(shè)備的故障停機率，是衡量設(shè)備運行穩(wěn)定性的重要指標(biāo)。在半導(dǎo)體測試分選機領(lǐng)域，Jam rate越低，說明設(shè)備的可靠性越高，能夠更穩(wěn)定地進行芯片測試和分選工作。

良率：也稱為“合格率”，是一個量化失效的產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)。

劉飛：在光學(xué)檢測領(lǐng)域，封裝階段總共會進行四次光學(xué)檢測，第一次和第二次分別是在晶圓切割前和切割后，是對晶圓進行檢測。第三次光學(xué)檢測是在引線鍵合（Wire Bonding）之后、塑封之前，這也是最后能看到芯片內(nèi)部結(jié)構(gòu)的階段，所以也是非常重要的階段。我們是國內(nèi)最早開展第三次光學(xué)檢測設(shè)備研究并推出產(chǎn)品的公司，我們在 2010 年就開展了這個項目，目前也是國內(nèi)市場占有率最高的一家公司。

幻實：您提到“國內(nèi)市場占有率最高“是指哪一個產(chǎn)品？

劉飛：是指第三次光學(xué)檢測設(shè)備，這個產(chǎn)品我們家是國內(nèi)龍頭。目前國內(nèi)主要的龍頭企業(yè)都在用我們產(chǎn)品，我們目前是市場占有率最高的，也已經(jīng)實現(xiàn)了出口到海外市場。當(dāng)這款檢測設(shè)備我們已經(jīng)做到國內(nèi)最好，甚至在國際上也有非常強的競爭力的時候，我們就往第一次和第二次以及第四次光學(xué)檢測設(shè)備擴展，所以我們目前封測階段已經(jīng)形成了全系列的光學(xué)檢測設(shè)備產(chǎn)品的覆蓋。

取舍與平衡：

是精度還是速度？

幻實：我剛剛聽下來，感覺到公司對光學(xué)檢測的研究已經(jīng)比較深入了，各個環(huán)節(jié)定義的比較好了。晶圓檢測對精度的要求越來越高，比如從2D光學(xué)精度到3D看到的裂縫、裂紋的程度都是不一樣的。

我個人的感覺好像看得越深、越清楚精度越高，檢測設(shè)備的研發(fā)速度就會受影響。你們在定義研發(fā)產(chǎn)品的性能指標(biāo)的時候，怎么來平衡“精度” 和 “速度”之間的矛盾點？有什么樣的取舍邏輯呢？

劉飛：的確，您看來做足了功課。當(dāng)檢測能力不變的情況下，檢測的“精度”和“速度”應(yīng)該說是個矛盾的兩個方向。就像比如你的左手要往左，右手要往右，當(dāng)你要往更左一點的時候，你的右手可能就要往右一些了。但是如果我們能夠擴大我們的邊界，擴大我們雙手的覆蓋面，雖然左右手之間還是矛盾的，但是我們的邊界就擴大了。

具體的來說，檢測速度涉及到圖像的采集速度和圖像的處理速度。對于圖像的采集速度，我們通過自主研發(fā)的高亮光源，能夠?qū)崿F(xiàn)快速的飛拍，可以提高采集速度。如何提高圖像處理速度呢？我們設(shè)計了多主機并行計算的架構(gòu)，能夠使處理速度非常的快，從這方面提高了速度；對于檢測精度方面，我們通過AI 技術(shù)提高了對缺陷的識別精度和識別的準(zhǔn)確率，更好的把缺陷區(qū)域提取出來，使得檢測精度得到了提升。

最終，我們通過能力的提升，使覆蓋面變大了，雖然左右手之間還是矛盾的，但是把左右手覆蓋的面積變大了，我們是用這樣的方式來做到兼顧的。

幻實：也就是用換一條思路來解決。提到AOI （自動化光學(xué)檢測），A代表的意思是指auto，現(xiàn)在大家都在加AI。不知道您的產(chǎn)品現(xiàn)在有沒有跟 AI 做結(jié)合？聰明的程度如何？有很多人會說 AI 太笨了，還不如人工好使，不知道您現(xiàn)在加 AI 是怎么加的？運營的效果如何？

劉飛：的確現(xiàn)在各行各業(yè)都在用 AI 技術(shù)，我們也在積極的研究和探索AI。我們從2019 年開始研究 AI 在缺陷檢測領(lǐng)域的應(yīng)用，現(xiàn)在已經(jīng)有非常成熟的應(yīng)用經(jīng)驗了。 就像您說的，我們把算法分為傳統(tǒng)算法和 AI 智能檢測算法，這兩個算法各有優(yōu)點。

傳統(tǒng)算法它的優(yōu)點是容易做一些量化的處理，比如我們的焊點偏移出 Pad 區(qū)域的多少距離，這需要量化用傳統(tǒng)算法能更好實現(xiàn)。比如我們看到一幅圖片，我們可以看到那些圖案，但是對計算機來說其實就是一些數(shù)字，我們要處理的就是這些數(shù)字而已。傳統(tǒng)的圖像處理算法是基于閾值來處理，比如要識別一個區(qū)域，可以通過邊界把這個“邊”識別出來，通過求像素梯度來實現(xiàn)對邊緣的提取。

深度學(xué)習(xí)算法是基于大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的，最典型的就是采用“目標(biāo)檢測”的方法，把缺陷當(dāng)做一種目標(biāo)，就像在無人駕駛領(lǐng)域，把行人、把自行車、把車輛當(dāng)做一種目標(biāo)去識別。在缺陷檢測領(lǐng)域，我們會把缺陷當(dāng)做一個目標(biāo)去識別它，缺陷包括裂紋、崩邊、崩角這些缺陷，要進行 training （訓(xùn)練)才能進行識別，就會需要用大量的樣本。所以就會存在一個這樣的問題——有一種新產(chǎn)品需要檢測，但是這個時候你并沒有足夠的缺陷樣本來訓(xùn)練新的模型，就會使缺陷檢測受到樣本量稀缺限制，限制了它的使用。

幻實：限制就是現(xiàn)有的案例還不夠多，沒辦法支撐那么大的模型。

劉飛:對的，所以目前我們也在收集更多的缺陷樣本來訓(xùn)練更大的模型。針對新產(chǎn)品樣本數(shù)量少的問題，我們主要還有兩個解決方案，首先我們對模型網(wǎng)絡(luò)進行了優(yōu)化，通過缺陷注意力機制使其能更加適應(yīng)新產(chǎn)品，同時，我們采取遷移學(xué)習(xí)的策略，能基于小樣本訓(xùn)練后便可適應(yīng)新產(chǎn)品的檢測。其次，我們通過無監(jiān)督異常檢測方法，也可以快速啟用AI算法。

幻實：目前公司的 AI功能是算作一個功能模塊在銷售了嗎？

劉飛：現(xiàn)在我們已經(jīng)形成了兩大系列的軟件，第一個是檢測算法，第二個是工具軟件。就像剛才提到 AI 需要訓(xùn)練，訓(xùn)練之前還要進行 label 標(biāo)注。智能算法離不開工具軟件對它進行打標(biāo)簽以及訓(xùn)練，而且 AI 很多算法和參數(shù)需要設(shè)置，包括訓(xùn)練的周期、初始化的方式，都要有工具軟件來輔助。

關(guān)于檢測軟件，其實我們所有軟件都是具備這個功能的，但是收費方式是根據(jù)客戶不同的需求和應(yīng)用場景來，并不是完全是選配的。

應(yīng)對先進封裝浪潮：格芯的技術(shù)布局

與新挑戰(zhàn)破局思路

幻實：再和您請教下現(xiàn)在的技術(shù)趨勢，面對先進封裝、CoWoS 這些各個大廠都在瘋狂地上線，對于我們做檢測設(shè)備公司來說，在設(shè)備和技術(shù)上面有沒有什么要更新和優(yōu)化的？有沒有做什么樣的一個布局來面對這樣的市場需求？

劉飛:是的，我們一直在跟蹤先進封裝的這個發(fā)展的趨勢。我們也在給先進封裝如bumping、RDL等重要的幾個工藝，在晶圓檢測設(shè)備中在給用戶提供解決方案。對bumping的共面性、高度、形態(tài)包括位置的檢測，以及RDL 重布線的檢測，都是我們?yōu)楦叨擞脩舻南冗M封裝提供的檢測設(shè)備支持。

RDL（Redistribution Layer，重新布線層）：封裝中的信號轉(zhuǎn)接結(jié)構(gòu)，核心功能是將芯片或封裝的密集信號布局 “重新引導(dǎo)” 并 “分散”，以適配下游 PCB 或其他器件的工藝規(guī)則，分為廣義（含中介層、基板等）和狹義（芯片表面 / 背面新增的有機樹脂布線層）兩種范疇。

隨著AI 的算力芯片功耗越來越高，在芯片測試的時候發(fā)熱會越來越大，針對這些大功率的AI 芯片的熱控制、溫度控制這些情況我們也在研究，也在給一些大功率的芯片測試提供解決方案。

幻實：上面您提到的這些，實現(xiàn)起來技術(shù)挑戰(zhàn)大嗎？

劉飛：會有一些新的挑戰(zhàn)，比如bumping跟常規(guī)的Wafer檢測最大的不同是它需要 3D 檢測，而且需要快速的 3D 檢測。像那個剛才提到的大功率芯片，芯片測試的時候需要模擬它真實的使用場景，它的發(fā)熱量是非常大的。

但是實際上的芯片在使用中，服務(wù)器或者數(shù)據(jù)中心里面是有一個非常好的散熱機構(gòu)的，比如現(xiàn)在英偉達的水冷或者液冷，能夠進行很快速的降溫。但是芯片測試是在設(shè)備里面的，如何能快速的對它進行降溫、控溫，是一個非常重要的課題。

幻實：就是在沒有這種降溫環(huán)境下還得把芯片數(shù)據(jù)給測出來。

劉飛：對，其實我們也在提供相關(guān)的環(huán)境，只不過說我們的難度更大，因為我們是要在測試設(shè)備里面給它提供一個低溫的環(huán)境。

幻實:所以新的需求帶來了新的挑戰(zhàn)。

劉飛：對的，但是對我們來說也是一個新的機會。

幻實：這確實是一個新的命題。從研發(fā)的角度上來看，您覺得未來三年芯片檢測設(shè)備的核心技術(shù)方向會是什么呢？大家會把什么作為重點的突破對象呢？

劉飛：芯片檢測有兩大系列產(chǎn)品，一個叫檢測，一個叫測試。從檢測的角度來看，我認為現(xiàn)在的先進封裝很多通過HBM或者通過RDL進行的，都是重疊在一起的，Wire Bonding會越來越少。晶圓級的檢測需求、bumping以及通過倒裝和 RDL堆疊起來這種非可見缺陷的檢測需求。以前傳統(tǒng)手段可以通過可見光能看到，但是在先進封裝領(lǐng)域是很難看到的，要通過像 XRAY、超聲等方式來進行探測，這些會是未來的一種方向。

幻實：也就是要在不可見光的情況下，把這些數(shù)據(jù)檢測出來。你們有做這方面的布局嗎？

劉飛：對，我們也在進行這方面的研究。

幻實：所以大家都還是要面對產(chǎn)品的趨勢采用不同的工具，技術(shù)跟不上就要被行業(yè)甩出去，這個市場還真的是很殘酷。

半導(dǎo)體設(shè)備研發(fā)需要跨學(xué)科人才

幻實：我想問您關(guān)于人才培養(yǎng)的問題，我看格芯的碩博比率還有專利數(shù)量都是非常高的，在半導(dǎo)體做您這樣的設(shè)備的話，是不是也需要跨學(xué)科的？什么樣的專業(yè)比較適合？您帶領(lǐng)的研發(fā)團隊比較喜歡團隊具備什么樣的核心能力？

劉飛：做半導(dǎo)體設(shè)備需要的人才非常豐富，比如機械設(shè)計、電氣設(shè)計、軟件、視覺、光學(xué)。剛才提到算力芯片要進行降溫控溫，就要進行熱設(shè)計和低溫設(shè)計，需要的人才基本上可以把一臺冰箱做出來了。所以說我們需要各種技術(shù)背景的人才，但是有綜合背景的人才是非常難得的，我們主要還是通過各類專業(yè)技術(shù)背景人才的組合，然后著重對其中一些比較優(yōu)秀的人才往跨學(xué)科領(lǐng)域去培養(yǎng)。

在人才選拔方面，我們有一些基本的要求，像專業(yè)素質(zhì)、專業(yè)技能、邏輯思維這些是基本的要求。我認為更關(guān)鍵的還是創(chuàng)新思維，現(xiàn)在跟以前不同，以前我們是追趕者，國外的這些設(shè)備供我們借鑒，我們是后來者，是在追趕的。隨著我們國產(chǎn)設(shè)備的水平不斷提高，像任正非說的進入到無人區(qū)，那么我們也一樣，我們要從追趕者要變?yōu)殚_拓者、引領(lǐng)者，在這個時候創(chuàng)新就是非常關(guān)鍵的。

我也經(jīng)常跟我的團隊講，如果一個技術(shù)需求大家都能夠很輕易地想得到，那我們憑什么領(lǐng)先？我們肯定要就是做那些，大家第一印象覺得這個是有難度的、不好做的、不容易找到解決方案的，這個時候就需要發(fā)揮我們的創(chuàng)新能力。

幻實：不要做低端的“內(nèi)卷”。

劉飛：是的。這樣才能形成我們的核心優(yōu)勢，才能像擺脫同質(zhì)化的競爭，構(gòu)筑我們的技術(shù)優(yōu)勢。

幻實：您對年輕人，尤其想入行的年輕人有什么建議嗎？

劉飛：我認為年輕人在中國半導(dǎo)體領(lǐng)域還是大有可為的，如果進到這個領(lǐng)域的話，首先還是要扎實的做好技術(shù)的積累，像剛才像您提到的涉及到很多學(xué)科，所以在扎實的做好自身的基本工作之上，更多的去擴展其他領(lǐng)域的知識，對自己未來的職業(yè)成長會有很好的幫助。

幻實：就是年輕人還是得抗浮躁，不能想著進來就賺大錢。要向老前輩學(xué)習(xí)扎根在一個行業(yè) 20 年，還要學(xué)習(xí)新東西。

最后您能不能給我們展望一下關(guān)于您所在的這個賽道的設(shè)備的市場和趨勢，還有沒有值得我們?nèi)リP(guān)注或者警醒的地方？

劉飛：我們做的設(shè)備相對來說還是比較聚焦的，剛才提到我們主要做兩大系列產(chǎn)品，就是分選機和光學(xué)檢測設(shè)備，這兩個方面都會隨著先進封裝的發(fā)展有一些新的技術(shù)要求。

我經(jīng)常來參加這些研討會，也就是要了解最新的技術(shù)方向，跟我們的供應(yīng)商和客戶更好的去了解這個行業(yè)的前沿。我們也經(jīng)常跟各類的高校互動，了解行業(yè)的趨勢，因為我們做的兩個產(chǎn)品都跟先進封裝的發(fā)展趨勢密切相關(guān)。

幻實:好的，謝謝劉總給我們科普了這么多，也祝您帶領(lǐng)的格芯繼續(xù)出品更好的更牛的設(shè)備，,在國產(chǎn)替代上添磚加瓦。

劉飛：好，謝謝。