在廠商將晶圓切割成芯片之前，要經(jīng)歷數(shù)百個(gè)生產(chǎn)步驟。這一過程中，一種建造成本高達(dá) 220 億美元的光學(xué)半導(dǎo)體晶圓檢測(cè)機(jī)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

　　近日，成立于 1967 年的美國(guó)半導(dǎo)體和顯示設(shè)備制造商應(yīng)用材料公司(Applied Materials)推出了新一代光學(xué)半導(dǎo)體晶圓檢測(cè)機(jī)，融合了大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，它將自動(dòng)檢測(cè)更多晶圓，并發(fā)現(xiàn)更多可以影響芯片的致命缺陷。

　　AI 進(jìn)入半導(dǎo)體制造業(yè)，為什么?

　　Applied Materials 副總裁 Keith Wells 在接受外媒 VentureBeat 采訪時(shí)表示：

　　我們知道，人工智能和大數(shù)據(jù)有潛力改變每個(gè)領(lǐng)域，如今，我們把人工智能和大數(shù)據(jù)帶入了半導(dǎo)體制造業(yè)。

　　一方面，疫情之下全球芯片嚴(yán)重短缺，在制造廠商增加產(chǎn)能之時(shí)，晶圓檢測(cè)成本也在不斷上升。

　　十年前，廠商的制造成本約 90 億美元，如今已翻了一倍。即便可以通過降低芯片制造設(shè)備成本的方式控制成本，但制造延遲和檢查失敗將導(dǎo)致工廠閑置，并造成大量損失。

　　就內(nèi)存芯片而言，停工一周便會(huì)使年產(chǎn)出下降 2%。此外，芯片價(jià)格會(huì)隨著時(shí)間的推移迅速下跌，因此制造速度落后于計(jì)劃可能會(huì)嚴(yán)重?fù)p害營(yíng)收。

　　也就是說，半導(dǎo)體技術(shù)正變得越來(lái)越復(fù)雜和昂貴。對(duì)世界各地的芯片制造商來(lái)說，減少開發(fā)和部署先進(jìn)制造流程節(jié)點(diǎn)所需的時(shí)間可能對(duì)應(yīng)著的是數(shù)十億美元。

　　另一方面，隨著線寬縮小并成為抑制產(chǎn)量的一大因素，芯片的缺陷越來(lái)越難以被發(fā)現(xiàn)和糾正，檢查工作日益復(fù)雜。

　　Applied Materials 表示，3D 晶體管的形成和多處理技術(shù)也可能產(chǎn)生影響產(chǎn)量的缺陷。

　　市場(chǎng)分析公司 VLSI Research 首席執(zhí)行官 Dan Hutcheson 表示：

　　能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別致命缺陷，是芯片工程師們 30 多年來(lái)一直努力解決的問題。Applied Materials 的最新檢測(cè)系統(tǒng)就是解決這一挑戰(zhàn)的突破性方法。新系統(tǒng)采用了最先進(jìn)的掃描電子顯微鏡，可幫助識(shí)別光學(xué)檢查器發(fā)出的信號(hào)，從而對(duì)缺陷進(jìn)行分類。新系統(tǒng)每爭(zhēng)取一小時(shí)，就可以幫助廠商減少價(jià)值 260 萬(wàn)美元的產(chǎn)量損失(指晶圓因缺陷芯片而造成的損失的百分比)。

　　AI 進(jìn)入半導(dǎo)體制造業(yè)，怎么做?

　　據(jù)了解，新檢測(cè)系統(tǒng)是 Applied Materials 當(dāng)前運(yùn)行速度最快的機(jī)器。

　　Keith Wells 稱：

　　我們相信，這將是業(yè)界最快的高端光學(xué)檢測(cè)設(shè)備，速度將提升 3 倍。

　　這一系統(tǒng)結(jié)合了速度、高分辨率和先進(jìn)的光學(xué)技術(shù)，每次掃描都將收集更多的產(chǎn)量關(guān)鍵數(shù)據(jù)，決定了是否降低生產(chǎn)速度，并在晶圓存在不同程度風(fēng)險(xiǎn)時(shí)發(fā)出警報(bào)，將捕獲關(guān)鍵缺陷的成本降低了 3 倍。

　　同時(shí)，系統(tǒng)允許芯片制造廠商在工藝流程中插入更多的檢查點(diǎn)。大數(shù)據(jù)的可用性增強(qiáng)了 “生產(chǎn)線監(jiān)控”，即可在產(chǎn)量偏差發(fā)生前立即檢測(cè)偏差、停止晶圓加工以保護(hù)產(chǎn)量的統(tǒng)計(jì)過程控制方法，它將實(shí)現(xiàn)根本原因追溯，加速糾正措施，并恢復(fù)大批量生產(chǎn)。

　　值得關(guān)注的是，Applied Materials 推出的新一代光學(xué)半導(dǎo)體晶圓檢測(cè)機(jī)集成了核心的 ExtractAI 技術(shù)。

　　該技術(shù)由 Applied Materials 數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)，解決了晶圓檢測(cè)中最困難的問題：如何快速、準(zhǔn)確地從高端光學(xué)掃描儀產(chǎn)生的數(shù)百萬(wàn)信號(hào)甚至 “噪音”中識(shí)別出導(dǎo)致產(chǎn)量下降的缺陷，并把可能出現(xiàn)的問題數(shù)從百萬(wàn)個(gè)減少到一千個(gè)。

　　ExtractAI 將在基于廠商的光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)生成的大數(shù)據(jù)與電子束審查系統(tǒng) SemVision 之間建立實(shí)時(shí)連接，電子束審查系統(tǒng)對(duì)特定良率信號(hào)進(jìn)行分類，通過推斷區(qū)分良率障礙。

　　而 SemVision 系統(tǒng)是世界上最先進(jìn)、應(yīng)用最廣泛的電子束審查技術(shù)，全世界有 1500 個(gè)芯片工廠已安裝了該系統(tǒng)。

　　Keith Wells 表示：

　　過去五年，晶圓檢測(cè)機(jī)的成本不斷上升，行業(yè)希望通過更多的檢查來(lái)傳遞更好的經(jīng)濟(jì)價(jià)值信息，而 Applied Materials 正在努力實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

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