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技術解決制造業中的難點場景問題。聚時科技研發的全深度學習驅動的機器視覺檢測系統，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，已成功在客戶生產環境中投產使用多月，得以可靠驗證。該系統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略性產業。除了設計之外，制造與封測是半導體產業核心環節。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，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實現設備層面的非標自動化研制，但核心算法即“眼睛和大腦”、工業軟件仍然薄弱，需要購買國外廠商系統。同時，這些行業壟斷性國外廠商，大部分也沒有跳出傳統技術范式，仍然是通過數據特征與模版匹配等手段，不但誤判率控制難、也無法實現更高形態的缺陷分類。

 

　　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的國產替代一直未能快速發展、未能實現差異化的有效落地。

 

　　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，每個環節都決定了半導體制造與封測廠商的市場競爭能力，是行業的核心命脈。

 

　　相比而言，經歷了大規模連續性的生產驗證，聚時科技自主研發的系統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境要求，聚時科技針對性的研發了AI邊緣計算平臺，有效提升深度學習速度和生產系統可靠性。

 

　　聚時科技的AI檢測系統，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，聚時科技創新性的把復雜機器視覺、機器學習分析、大數據分析等進行有效的產品級融合與工程創新，讓半導體先進制造與封測環節能更好對接數字化、智能化以及工業4.0的要求，實現更高形態的智能制造。

 

　　團隊深耕工業人工智能，深耕機器智能落地

 

　　“我們擅長發揚深度學習、機器學習的強大優勢，專門解決工業中的難點場景問題。生產需求端的理解與技術供給端的創新要有效融合。在某種程度上，工業場景越復雜、難度越大，聚時科技產品的AI技術優勢越明顯。”聚時科技創始人&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，有了行業數據與技術沉淀，發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。”該團隊選擇發力AI應用行業中最難的工業、又選擇了工業中最難的半導體場景作為突破口，即時這樣的體現。而在采訪中，記者也明顯體會到他們濃厚的AI技術氛圍與務實態度。

 

　　對于ToB企業、對創新性AI企業，發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。

 

　　基于產品自動化與平臺化優勢，聚時科技的深度學習驅動的半導體AOI(自動光學檢測)系統，經過快速數據適配，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，實現了眾多的AI創新落地。

 

　　逐漸煥發生產價值，工業人工智能前景可期

 

　　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。

 

　　歷經行業經驗積累、產品化迭代和行業場景復制擴展，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，合作于眾多的世界500強制造業客戶，構建工業版圖的“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新，務實研發行業產品，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。尤其于制造業而言，深度學習具有強大的“戰斗力”和“生產力”。技術攻堅+場景匹配的精準組合，AI會煥發巨大的生產價值。

 

　　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AI的魅力、創新力與生產力正在逐步釋放。(完)