作為深耕深度學習和計算機視覺的硬科技AI公司，聚時科技致力于用AI技術解決制造業(yè)中的難點場景問題。聚時科技研發(fā)的全深度學習驅動的機器視覺檢測系統(tǒng)，已成功的應用于半導體后道領域的缺陷檢測與質量控制，并在生產中得到有效驗證。

 

　　記者了解到，聚時科技自主研發(fā)的全深度學習驅動的半導體后道缺陷檢測與ADC(缺陷自動分類)系統(tǒng)，已成功在客戶生產環(huán)境中投產使用多月，得以可靠驗證。該系統(tǒng)具備復雜缺陷識別檢測能力，同時具備國外設備所沒有的機器學習分類、量化檢測、遷移學習的特有功能。該系統(tǒng)檢測準確性等部分指標達到國外設備的十倍。與國外設備對比，該設備具有領先一代的優(yōu)勢，在客戶實際生產中，取得了突出效果。聚時科技的產品突破落地，在半導體高端制造領域，給出了較為清晰的路徑與答案，具有落地價值和指導意義。

 

　　同時，這也意味著，在半導體先進檢測設備領域，我國將進一步擺脫國外技術壟斷的限制，半導體高端制造領域的國產智能裝備將步入自主可控、快速替代的快車道。

 

　　攻克行業(yè)技術珠峰，打破壟斷局面

 

　　因為制程工藝復雜、圖形圖像超級復雜、實時性要求高、顆粒度與精度要求高，半導體領域中的機器視覺被稱為是“工業(yè)視覺領域的珠峰”。復雜視覺檢測包括核心機器視覺算法、工業(yè)軟件等，核心技術一直被國外專用半導體設備廠商壟斷。半導體集成電路作為國家的戰(zhàn)略性產業(yè)。除了設計之外，制造與封測是半導體產業(yè)核心環(huán)節(jié)。質量檢測與良率控制又是核心中的核心，貫穿了半導體高端制造的整個生命周期。

 

　　半導體高端制造是重兵爭奪之地。伴隨國產化大潮，近幾年國內也有不少企業(yè)，投入到半導體的制造與封裝檢測設備領域。大部分是通過機械部分的自主研發(fā)實現(xiàn)設備層面的非標自動化研制，但核心算法即“眼睛和大腦”、工業(yè)軟件仍然薄弱，需要購買國外廠商系統(tǒng)。同時，這些行業(yè)壟斷性國外廠商，大部分也沒有跳出傳統(tǒng)技術范式，仍然是通過數(shù)據(jù)特征與模版匹配等手段，不但誤判率控制難、也無法實現(xiàn)更高形態(tài)的缺陷分類。

 

　　而且隨著智能制造的復雜化，模版設計與匹配復雜等問題始終未得到有效解決。又因技術產品落地困難、半導體制程工藝復雜，導致核心檢測算法系統(tǒng)的國產替代一直未能快速發(fā)展、未能實現(xiàn)差異化的有效落地。

 

　　做到用深度學習和復雜機器視覺技術有效提升質量檢測與控制水平，對半導體高端制造而言，是剛需中的剛需，具有決定意義。有效的缺陷檢測、缺陷分析、良率控制、良率提升、質量提高、成本控制，每個環(huán)節(jié)都決定了半導體制造與封測廠商的市場競爭能力，是行業(yè)的核心命脈。

 

　　相比而言，經歷了大規(guī)模連續(xù)性的生產驗證，聚時科技自主研發(fā)的系統(tǒng)能適用于半導體前道后道的復雜機器學習分析(ADC)、后道封裝與框架的復雜視覺檢測。聚時科技在深度學習、機器學習、多元學習、計算機圖形學、視覺語義分析、精密機械控制等領域具有核心專利技術。同時為了應對半導體實時性和復雜生產環(huán)境要求，聚時科技針對性的研發(fā)了AI邊緣計算平臺，有效提升深度學習速度和生產系統(tǒng)可靠性。

 

　　聚時科技的AI檢測系統(tǒng)，具有準確率高、誤檢率低、識別分類快、定位準、AI模型可通用等核心技術優(yōu)勢。同時，基于強大的深度學習技術與產品工程能力，聚時科技創(chuàng)新性的把復雜機器視覺、機器學習分析、大數(shù)據(jù)分析等進行有效的產品級融合與工程創(chuàng)新，讓半導體先進制造與封測環(huán)節(jié)能更好對接數(shù)字化、智能化以及工業(yè)4.0的要求，實現(xiàn)更高形態(tài)的智能制造。

 

　　團隊深耕工業(yè)人工智能，深耕機器智能落地

 

　　“我們擅長發(fā)揚深度學習、機器學習的強大優(yōu)勢，專門解決工業(yè)中的難點場景問題。生產需求端的理解與技術供給端的創(chuàng)新要有效融合。在某種程度上，工業(yè)場景越復雜、難度越大，聚時科技產品的AI技術優(yōu)勢越明顯。”聚時科技創(chuàng)始人&CEO鄭軍博士表示，作為一家深度學習的產品型公司，聚時科技已經在技術密集度高的半導體領域有了快速積累，有了行業(yè)數(shù)據(jù)與技術沉淀，發(fā)力釋放機器智能的產品技術紅利。

 

　　聚時科技的團隊具有豐富的AI產品化與工程化經驗，技術背景雄厚。團隊中AI、機器人方向的博士眾多，核心來自國內外頂尖的技術研發(fā)機構。公司在深度學習與機器學習、計算機2D/3D視覺、計算機圖形學、打光成像與智能機械控制等領域，已經布局核心技術專利40余項。

 

　　正如鄭軍在采訪中所表達的那樣，“聚時科技堅定踐行產品化思維，用最有意思的技術去做最有意義的事情，往往做最難的事情才最有價值。”該團隊選擇發(fā)力AI應用行業(yè)中最難的工業(yè)、又選擇了工業(yè)中最難的半導體場景作為突破口，即時這樣的體現(xiàn)。而在采訪中，記者也明顯體會到他們濃厚的AI技術氛圍與務實態(tài)度。

 

　　對于ToB企業(yè)、對創(chuàng)新性AI企業(yè)，發(fā)展核心是首先具備足夠強大有門檻的技術積累，同時要快速“適配”正確場景，“穩(wěn)準狠”的釋放技術紅利。技術強大與場景適配，缺一不可，鄭軍多次提及這一點。

 

　　鄭軍同時也表示，與一般的AI或計算機視覺創(chuàng)新公司不同，聚時科技致力于打造人工智能的跨界能力、強調產品化落地實踐，這對于AI的行業(yè)落地尤為重要。從深度學習、機器學習與機器視覺算法，到易用可靠的工業(yè)軟件，到精密機械控制技術，聚時科技更看重端對端產品能力的打造與實現(xiàn)。

 

　　基于產品自動化與平臺化優(yōu)勢，聚時科技的深度學習驅動的半導體AOI(自動光學檢測)系統(tǒng)，經過快速數(shù)據(jù)適配，可以有效支持晶圓檢測與復雜ADC(缺陷自動分類)、SiP先進封裝檢測、通用芯片檢測與量側、高端LED芯片檢測與量測等眾多場景。除了半導體之外，聚時科技在光伏新能源、汽車精密制造、重型機械AI控制等領域，實現(xiàn)了眾多的AI創(chuàng)新落地。

 

　　逐漸煥發(fā)生產價值，工業(yè)人工智能前景可期

 

　　記者了解到，從2019年9月開始，最新搭載聚時科技多項核心AI技術的引線框架缺陷AOI檢測設備，率先在國內最大半導體引線框架制造商的蝕刻車間投產使用。幾個月下來，取得了良好的應用價值。

 

　　歷經行業(yè)經驗積累、產品化迭代和行業(yè)場景復制擴展，聚時科技的合作伙伴包含了眾多半導體高端制造領域的大型客戶。從半導體的復雜和超復雜視覺檢測、到新能源與汽車精密制造、到通過AI算法驅動工業(yè)機器人完成復雜任務，聚時科技的AI產品正在重度融合技術密集度最高的幾個行業(yè)，合作于眾多的世界500強制造業(yè)客戶，構建工業(yè)版圖的“機器智能”。

 

　　值得一提的是，聚時科技AI產品在半導體高端制造領域的落地也進一步驗證了：如果采取正確技術路線并攻堅創(chuàng)新，務實研發(fā)行業(yè)產品，駕馭并有效應用AI技術，半導體這樣場景的高端制造水平可以被有效提升。尤其于制造業(yè)而言，深度學習具有強大的“戰(zhàn)斗力”和“生產力”。技術攻堅+場景匹配的精準組合，AI會煥發(fā)巨大的生產價值。

 

　　隨著國家“新基建”政策的引領落地，人工智能與智能制造正在以前所未有的速度駛入快車道。工業(yè)AI的魅力、創(chuàng)新力與生產力正在逐步釋放。(完)