座談專家：《半導(dǎo)體工程》雜志邀請(qǐng)科休公司（Cohu）數(shù)據(jù)分析高級(jí)產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理邁克爾?洛曼、yieldWerx 公司首席執(zhí)行官阿夫塔爾?阿斯拉姆、安圖創(chuàng)新公司（Onto Innovation）產(chǎn)品營(yíng)銷總監(jiān)韓佑榮，以及日月光半導(dǎo)體（ASE）工程與技術(shù)營(yíng)銷高級(jí)總監(jiān)曹立宏，共同探討先進(jìn)封裝領(lǐng)域的后端自動(dòng)化挑戰(zhàn)。以下是本次討論的精華摘要。

（左起：科休公司洛曼、yieldWerx 公司阿斯拉姆、安圖創(chuàng)新公司韓佑榮、日月光半導(dǎo)體曹立宏）

半導(dǎo)體工程（SE）：隨著先進(jìn)封裝向芯粒、三維堆疊和細(xì)間距互連方向發(fā)展，后端自動(dòng)化正如何演進(jìn)？

洛曼：我們專注于測(cè)試設(shè)備領(lǐng)域，主要產(chǎn)品包括測(cè)試分選機(jī)以及測(cè)試流程和成品加工相關(guān)設(shè)備，目前面臨的核心挑戰(zhàn)多與熱管理相關(guān)。如今的器件在測(cè)試過(guò)程中對(duì)熱性能要求更高，且測(cè)試功率可達(dá) 3000 瓦。這些器件價(jià)值高昂、極為珍貴，因此客戶要求在測(cè)試前后通過(guò)在線檢測(cè)設(shè)備對(duì)分選設(shè)備進(jìn)行檢查，以確保器件未受損，并能實(shí)時(shí)響應(yīng)避免連鎖問(wèn)題。我認(rèn)為未來(lái)還將出現(xiàn)一些尚未顯現(xiàn)的挑戰(zhàn)，例如設(shè)備潔凈度和測(cè)試過(guò)程中器件的穩(wěn)定控制，這些都將成為未來(lái)值得關(guān)注的重要領(lǐng)域和挑戰(zhàn)。

半導(dǎo)體工程（SE）：封裝類型的多樣化是否給全流程自動(dòng)化帶來(lái)了挑戰(zhàn)？

洛曼：是的。僅器件尺寸這一項(xiàng)就帶來(lái)了諸多挑戰(zhàn) —— 器件變得越來(lái)越大、越來(lái)越厚，由此引發(fā)了一系列相關(guān)問(wèn)題。過(guò)去只需單個(gè)吸頭即可拾取的器件，如今可能需要兩個(gè)吸頭，這就帶來(lái)了機(jī)械結(jié)構(gòu)上的限制。

阿斯拉姆：我們處于產(chǎn)業(yè)鏈的末端，負(fù)責(zé)收集所有相關(guān)數(shù)據(jù)。器件的拾取和實(shí)際測(cè)試過(guò)程本身就存在復(fù)雜性，而我們看到的挑戰(zhàn)在于這些器件必須經(jīng)過(guò)檢測(cè)。幸運(yùn)的是，市場(chǎng)上已涌現(xiàn)出各類新型檢測(cè)設(shè)備，例如用于檢測(cè)翹曲和其他缺陷的光學(xué)檢測(cè)工具、X 射線工具、聲學(xué)工具，以及聚焦離子束 - 掃描電子顯微鏡（FIB-SEM）等實(shí)驗(yàn)室工具。但我們發(fā)現(xiàn)的真正挑戰(zhàn)是，這些工具各自產(chǎn)生的數(shù)據(jù)格式不同，使用的坐標(biāo)系也存在差異。例如，若芯粒的坐標(biāo)數(shù)據(jù)為 XYZ 格式，而封裝整體的坐標(biāo)數(shù)據(jù)格式不同，如何實(shí)現(xiàn)二者的精準(zhǔn)對(duì)應(yīng)？客戶反饋稱：“我們從這些工具中獲取了多個(gè)孤立的數(shù)據(jù)島，該如何將它們整合起來(lái)？” 他們需要一個(gè)統(tǒng)一的核心架構(gòu)，能夠接入并拼接這些數(shù)據(jù)。此外，還需要按時(shí)間順序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行排序 —— 因?yàn)閺?fù)雜封裝由多個(gè)不同部件組裝而成，需追溯問(wèn)題的起源和根本原因：是封裝測(cè)試環(huán)節(jié)的問(wèn)題？是測(cè)試可行性本身的問(wèn)題？還是源于晶圓廠的制造環(huán)節(jié)，甚至可追溯至設(shè)計(jì)階段？找到根本原因后，還需轉(zhuǎn)化為實(shí)際行動(dòng)，明確是要在設(shè)計(jì)、制造、測(cè)試程序或?qū)嶋H生產(chǎn)組裝線中進(jìn)行改進(jìn)。這些都是我們觀察到的核心挑戰(zhàn)，客戶已厭倦面對(duì)這些缺乏統(tǒng)一性的孤立數(shù)據(jù)島。

韓佑榮：我們專注于檢測(cè)和計(jì)量設(shè)備領(lǐng)域，如今器件的外形尺寸正在發(fā)生變化。過(guò)去我們只需檢測(cè)單晶圓，而現(xiàn)在已出現(xiàn)三晶圓鍵合的情況，鍵合后的總厚度超過(guò)兩毫米。多晶圓鍵合會(huì)產(chǎn)生大量應(yīng)力，客戶提出的新翹曲要求已達(dá)到正負(fù)三毫米。對(duì)于厚度兩毫米、翹曲度正負(fù)三毫米的襯底，其處理難度與傳統(tǒng)晶圓截然不同。此外， redistribution layer（再布線層，RDL）的線寬已降至一微米以下，加之高價(jià)值鍵合和細(xì)間距技術(shù)的應(yīng)用，在這類翹曲度高、輪廓變化大的表面進(jìn)行亞微米級(jí)檢測(cè)，面臨著諸多挑戰(zhàn)。芯粒封裝和高帶寬內(nèi)存（HBM）領(lǐng)域的另一趨勢(shì)是采用晶圓級(jí)模塑工藝，這為檢測(cè)和計(jì)量帶來(lái)了新的挑戰(zhàn) —— 模塑過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生新型缺陷，包括邊緣缺陷和背面缺陷，這些都是導(dǎo)致先進(jìn)封裝良率下降的關(guān)鍵因素。如何適應(yīng)這種翹曲特性和厚晶圓的處理需求，為我們提出了全新的要求。

曹立宏：從日月光半導(dǎo)體的角度來(lái)看，盡管我們常提及 “后端”，但實(shí)際上也涉及中間環(huán)節(jié)的離線工藝 —— 包括芯粒、再布線層、襯底和板級(jí)組裝等。我想從兩個(gè)核心領(lǐng)域展開說(shuō)明：器件處理和檢測(cè)。在器件處理方面，需考慮兩個(gè)維度：一是 XY 平面維度，無(wú)論是單晶圓還是模塑后的多芯粒晶圓，模塊尺寸都在不斷增大，目前已出現(xiàn)雙掩模版尺寸、四掩模版尺寸甚至五掩模版尺寸的產(chǎn)品，如何處理這類晶圓級(jí)尺寸的器件？襯底方面，目前行業(yè)已在討論 100×100 毫米至 150 毫米的尺寸，部分企業(yè)甚至探討 170 毫米的尺寸，這已超出當(dāng)前設(shè)備的處理能力，如何在工藝和測(cè)試過(guò)程中處理如此大的 XY 平面尺寸，是一大挑戰(zhàn)；二是 Z 軸維度，即翹曲問(wèn)題。目前我們面臨的翹曲度已超出設(shè)備的常規(guī)處理范圍 —— 過(guò)去翹曲度約為一毫米，如今已增至三毫米，部分情況下甚至超過(guò)三毫米。大尺寸與高翹曲度的疊加，已成為極具挑戰(zhàn)性的難題。

此外，薄晶圓處理也是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。在中間工藝中，晶圓需被減薄至 50 微米或 100 微米，如此薄的晶圓在工藝過(guò)程中的處理難度極大，且由于對(duì)顆粒和污染物的嚴(yán)格要求，自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用必不可少。對(duì)于兩微米及以下的細(xì)線間距，顆?？刂票仨氁蕾囎詣?dòng)化實(shí)現(xiàn) —— 這僅是工藝過(guò)程中的要求。在計(jì)量和檢測(cè)方面，需要高分辨率的在線檢測(cè)工具和廠內(nèi)分析（IFA）工具，這些工具需與處理設(shè)備、工藝設(shè)備和自動(dòng)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)集成，如何實(shí)現(xiàn)這種集成并維持產(chǎn)能，是我們面臨的核心挑戰(zhàn)。目前我們正研究利用人工智能技術(shù)，以滿足這些多樣化的需求。

半導(dǎo)體工程（SE）：如今晶圓廠、封裝廠和測(cè)試廠之間的實(shí)用閉環(huán)系統(tǒng)是什么樣的？要使自動(dòng)化實(shí)時(shí)決策成為常態(tài)，目前仍缺少哪些要素？

阿斯拉姆：在 yieldWerx 對(duì)閉環(huán)系統(tǒng)的定義中，該系統(tǒng)需覆蓋從設(shè)計(jì)到制造、從制造到晶圓分選測(cè)試、再到最終封裝測(cè)試、印刷電路板（PCB）測(cè)試，直至終端應(yīng)用的全流程。目前很少有企業(yè)能獲取該閉環(huán)所需的全部數(shù)據(jù)：無(wú)晶圓廠企業(yè)無(wú)法獲取晶圓廠數(shù)據(jù)，僅能獲取設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)以及封裝測(cè)試數(shù)據(jù)；而外包半導(dǎo)體封裝測(cè)試（OSAT）企業(yè)有時(shí)也無(wú)法獲取制造或設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)。理想目標(biāo)是能夠獲取從設(shè)計(jì)、制造、封裝測(cè)試到終端應(yīng)用的全流程數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)前饋和反饋機(jī)制。先看反饋機(jī)制：在封裝測(cè)試或晶圓分選測(cè)試階段發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后，首先需判斷是否為測(cè)試環(huán)節(jié)本身的問(wèn)題（例如硬件、儀器、探針卡或負(fù)載板等），隨后向外延伸分析 —— 晶圓廠提供的晶圓數(shù)據(jù)是否存在異常？進(jìn)而追溯至晶圓廠的沉積、刻蝕、爐管等工藝數(shù)據(jù)，這不僅包括典型的計(jì)量數(shù)據(jù)，還需了解晶圓所屬的批次、使用的反應(yīng)腔室、工藝配方以及設(shè)備狀態(tài)等信息。

這是一個(gè)多維度問(wèn)題，涉及海量數(shù)據(jù) —— 批次編號(hào)可能發(fā)生變化，批次可能拆分或合并。我們的核心工具之一是 “批次譜系追蹤系統(tǒng)”，能夠從最終封裝測(cè)試反向追溯至設(shè)計(jì)階段的數(shù)據(jù)，反之亦然。我們開發(fā)了由人工智能輔助的關(guān)聯(lián)引擎，能夠較為可靠地定位問(wèn)題所在。接下來(lái)需要訓(xùn)練模型，區(qū)分 “合格數(shù)據(jù)”“不合格數(shù)據(jù)” 和 “異常數(shù)據(jù)”—— 無(wú)需工程師花費(fèi)時(shí)間手動(dòng)定義正負(fù)樣本，模型可自動(dòng)識(shí)別優(yōu)劣數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)比生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)產(chǎn)出的器件，根據(jù)特征判斷 “該器件不合格”。有時(shí)這些特征可能指向多個(gè)根本原因，核心挑戰(zhàn)在于以有意義的方式整合數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析和反饋。而前饋機(jī)制的價(jià)值更為顯著：在制造過(guò)程中，若處于步驟 X，可通過(guò)數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)該步驟對(duì)后續(xù)流程（直至最終測(cè)試）的影響，進(jìn)而通過(guò)調(diào)整測(cè)試限度（放寬或收緊）、采用自適應(yīng)探針測(cè)試（僅探測(cè)晶圓特定區(qū)域，篩選掉注定會(huì)被淘汰的部分）等方式，控制晶圓和批次的測(cè)試流程。這些都是客戶在全流程閉環(huán)解決方案中尋求的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)方案。目前很少有企業(yè)能完全實(shí)現(xiàn)，但所有挑戰(zhàn)都圍繞著相同的核心主題：數(shù)據(jù)格式如何統(tǒng)一？能否通過(guò)合理的業(yè)務(wù)規(guī)則整合數(shù)據(jù)，進(jìn)而提供閉環(huán)解決方案？

韓佑榮：我們收到了客戶大量關(guān)于數(shù)據(jù)集成和人工智能數(shù)據(jù)分析的新需求?？蛻舨辉贊M足于傳統(tǒng)的基于 Windows 的文件傳輸系統(tǒng)，而是提出了更多機(jī)器學(xué)習(xí)友好型的數(shù)據(jù)處理需求。例如，客戶要求采用 gRPC（谷歌開發(fā)的文件傳輸框架）等新型架構(gòu)，以及多種新的數(shù)據(jù)傳輸方式發(fā)送晶圓檢測(cè)結(jié)果和圖像，以便通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)更便捷地分析這些檢測(cè)方法和圖像。這是一項(xiàng)新要求，需要我們進(jìn)行軟件開發(fā)。目前，檢測(cè)和計(jì)量設(shè)備供應(yīng)商正針對(duì)這些需求進(jìn)行產(chǎn)品定制，客戶也在與人工智能企業(yè)合作，以簡(jiǎn)化檢測(cè)結(jié)果的分析流程。

曹立宏：上下游工藝之間存在多個(gè)層面的挑戰(zhàn)。我們接收來(lái)自不同客戶和晶圓廠的晶圓或設(shè)計(jì)文件，盡管已建立了完善的數(shù)據(jù)登錄和通信系統(tǒng)，但由于缺乏行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化，接收的數(shù)據(jù)格式和要求各不相同。我們?cè)谌赵鹿鈨?nèi)部采用了統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)（搭建了內(nèi)部閉環(huán)系統(tǒng)），但仍需應(yīng)對(duì)外部的多樣化數(shù)據(jù)格式，這方面仍面臨一定挑戰(zhàn)，相關(guān)工作仍在持續(xù)推進(jìn)中。

日月光內(nèi)部的閉環(huán)系統(tǒng)也需要高效的內(nèi)部通信。我們管理著眾多不同產(chǎn)品，面臨多樣化的先進(jìn)封裝技術(shù)要求和測(cè)試需求（包括在線檢測(cè)、在線分析、良率控制及各類工藝相關(guān)需求），為此建立了多個(gè)可追溯系統(tǒng)。我們應(yīng)用人工智能技術(shù)簡(jiǎn)化所有在線數(shù)據(jù)站點(diǎn)的管理，以及從工藝到測(cè)試的良率分析 —— 由于測(cè)試環(huán)節(jié)可能位于不同地點(diǎn)或建筑，需確保所有數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、登錄和映射準(zhǔn)確無(wú)誤。我們自主開發(fā)了軟件和可追溯系統(tǒng)，將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于特定的在線數(shù)據(jù)分析，為測(cè)試團(tuán)隊(duì)提供支持，并向廠內(nèi)分析實(shí)驗(yàn)室反饋結(jié)果，形成良率檢測(cè)、學(xué)習(xí)和控制的閉環(huán)。

洛曼：我傾向于從實(shí)際角度出發(fā)，思考 “切實(shí)可行的第一步”—— 目前討論多圍繞 “可用數(shù)據(jù)有哪些”“如何格式化數(shù)據(jù)” 展開。正如韓佑榮所言，我們收到了提供分析和機(jī)器學(xué)習(xí)友好型數(shù)據(jù)的需求。合理的第一步是選擇一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)作為切入點(diǎn)（例如測(cè)試和成品加工環(huán)節(jié)），將數(shù)據(jù)收集限定在同一解決方案（甚至同一供應(yīng)商）內(nèi)，通過(guò)該閉環(huán)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)周期積累經(jīng)驗(yàn)，解決數(shù)據(jù)格式差異等問(wèn)題，隨后逐步擴(kuò)展范圍，進(jìn)而制定標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。目前我在后端領(lǐng)域尚未見到太多此類閉環(huán)實(shí)踐，我的思路是：先朝著某個(gè)方向邁出第一步，盡可能簡(jiǎn)化流程，在實(shí)踐中積累經(jīng)驗(yàn)。