本期話題:

00:46 跨界破局：鎂伽如何憑底層共性從生命科學跨界半導體？

04:00數字孿生+人工智能模塊：實現工廠設備互聯互通

07:28獨角獸進擊：鎂伽如何借助AI實現彎道超車？

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跨界破局：鎂伽如何憑底層共性

從生命科學跨界半導體？

幻實（主播）：

歡迎大家關注芯片揭秘，我是主播幻實，今天我邀請到了一家半導體業內比較特殊的獨角獸公司——鎂伽科技。現在坐在我旁邊的就是鎂伽科技戰略副總裁李博，下面請李總跟大家打個招呼并簡單介紹一下你們公司。

李博（嘉賓）：

大家好，我是鎂伽科技李博。鎂伽科技致力于打造先進生產力工具，創業初期，我們專注于機器人本體研發。在實踐中發現，單純的機器人產品落地，需要大量場景化構建工作。于是，鎂伽科技將目光投向了對自動化、精密控制要求極高的行業領域，最終確立了兩大核心業務方向：生命科學與集成電路。

鎂伽科技戰略副總裁 李博 做客芯片揭秘

作為民用級半導體裝備這個領域的后起之秀。經過多年的發展，我們推出了多條產品線，并成功積累了一批客戶。主要得益于鎂伽在設備高精度控制、平臺搭建以及人工智能軟件應用等方面的技術優勢。我們將這些技術應用于半導體制程這一競爭激烈的紅海市場中，為行業發展貢獻了自己的一份力量，同時也獲得了客戶的認可。

幻實（主播）:
此前我們了解到，鎂伽在生命科學領域成績斐然。這次看到貴公司在半導體行業布局了諸多機臺，著實令人驚訝。畢竟跨界并非易事，那鎂伽為何能迅速切入半導體這一行業，還取得了如此多的成果，背后的原因是什么？底層邏輯有什么共性？

李博（嘉賓）:
從本質上來說，這并非傳統意義上的跨界。不同行業在底層邏輯上面，有非常多的共性。在生命科學領域，我們是在顯微環境下對看到的細胞進行歸類組合；而在半導體領域，則是檢測晶圓上的缺陷并處理。在生命科學中，我們會打開DNA鏈，去除堿基中的異常部分，之后再重新組合，用于組織培養；在半導體領域里，像劃片的切割，激光切割等操作，同樣是在極高加工精度要求下完成。從機械技術層面來看，二者存在諸多相似之處，比如平臺控制能力，以及對微小機械部件的運用，在這方面鎂伽積累了豐富的技術與供應鏈資源。

鎂伽科技 全自動覆蓋量測設備(圖源：鎂伽科技)

在人工智能方面亦是如此。生命科學依賴海量排列組合與算法來支撐;在半導體行業中，材料生長與工藝過程同樣涉及眾多參數，是多種參數綜合作用的結果。正因如此，很多技術在這兩個領域可以相互通用。這也就解釋了為什么鎂伽能在較短時間內，推出豐富多樣、跨度較大的產品線，并且設備實際運行效果能讓客戶滿意。

數字孿生+人工智能模塊：

實現工廠設備互聯互通

幻實（主播）：

目前半導體行業已相對成熟，鎂伽作為半導體行業的后進者，在競爭策略和差異化定位方面是如何布局的？

李博（嘉賓）:

這是我們一直關注的問題。我認為沒有絕對的正確或錯誤的方向。對企業而言，關鍵是依據自身的特點，確定適合自己的發展方向。我們推出這些產品線，主要源于客戶的需求牽引。從長期戰略考量，我們期望客戶能看到鎂伽在半導體領域,運用人工智能方案控制機臺與設備的能力。

芯片揭秘 主播幻實（右） 對話

鎂伽科技 戰略副總裁 李博（左）

半導體行業對于各類加工精度要求極高。它是一個極度追求良率的行業，細微良率差距，都可能致使企業盈利或虧損。所有半導體從業者都深知，產品力是一個非常關鍵的因素。因此，大家對于引入人工智能以及機器人技術，難免會有所擔憂。在制定產品戰略之初，鎂伽選擇了兩個極具特點的方向。其一為視覺方向，AOI（自動光學檢測）、Overlay技術，這可以說是人工智能最早且最容易應用于半導體領域。我們能做好這類設備，體現了鎂伽在視覺圖像處理、后臺集成、以及將人工智能應用于觀測設備的能力。而激光切割或刀輪切割，則體現了對設備的精密控制能力，這兩個能力方面各有側重。

AOI : 是一種基于?光學成像與機器視覺?的自動化檢測技術，通過高分辨率攝像頭采集目標物體（如PCB、半導體晶圓、玻璃蓋板等）的表面圖像，結合算法與預設標準模板進行對比分析，快速識別并標記外觀缺陷。AOI是無接觸、無損的自動化檢測方法，其數字化和復雜場景需求是AI落地實施的重要方向之一，也是企業提升產品品質所必需的工藝流程，隨著人們對產品品質需求的進一步提升，將會成為產線標配。

Overlay（套刻精度）量測：是光刻工藝中衡量?不同光刻層間圖案對準精度?的關鍵指標，直接影響芯片多層結構的性能與良率。其核心為通過光學測量系統（如對準標記）確保前后工藝層圖案的位置偏差在指定容差范圍內，對偏差超限的產品做返工處理，降低損耗。

基于上述兩種能力，我們融入了人工智能模塊，并為客戶帶來了切實有效的成果。未來，鎂伽期望將人工智能應用拓展至系統級層面，參與工廠管理。這不僅涵蓋終端設備，還包括與行業內其他友商的合作。畢竟鎂伽不可能包攬半導體整條產線上的所有設備。半導體產線設備種類繁多，要求各異。我們希望憑借鎂伽在智能模塊方面的技術實力，將人工智能模塊融入客戶現有的一些老舊機臺。比如6寸、8寸的機臺，使其從簡單的自動化機臺升級為智能化機臺。如果每臺設備都具備智能化模塊與接口，未來在我們自主研發的一個名為“MEGA SemiGPT”的垂直模型中，就能將整個工廠的人工智能體系納入其中。通過“MEGA SemiGPT”可與半導體企業的各類軟件系統如MES(制造執行系統)、WMS（倉儲管理系統）、DMS（文檔管理系統）等進行對接，同時還能與現有的機器人運輸系統，如HMS（物流管理系統）、協作機器人AGV（自動引導車）、以及搬運機器人等協同工作。這原本就是鎂伽的專長，畢竟我們起家于機器人業務。在此基礎上，再結合機臺的人工智能模塊，整個工廠就能實現互聯互通，從而為后續打造數字孿生和AI智能化工廠奠定基礎。

鎂伽數字化工廠智能線庫集成（圖源：鎂伽科技）

獨角獸進擊：

鎂伽如何借助AI實現彎道超車？

幻實（主播）：

目前國內AOI（自動光學檢測）設備廠商眾多，鎂伽雖是這兩年才推出，然而出貨量頗為可觀。有數據顯示，鎂伽AOI設備市占率能達到5%。在競爭如此激烈的細分產品領域，鎂伽是靠什么打動客戶并實現突破的？能給同行設備公司的同仁們分享些建議嗎？

李博（嘉賓）:

我們當前涉足的這款設備市場競爭異常激烈。市場上既有國際一線品牌，國內也有諸多上市公司在做同類產品，且他們的出貨量都遠超我們。總體而言，檢測機臺相較于工藝機臺，在客戶眼中的重要程度稍低。但客戶愿意選擇鎂伽的設備，我認為最大的特點是在于我們切實將人工智能技術融入其中。AI本質基于算法，傳統視覺算法與當下的人工智能算法并不沖突，鎂伽很好地實現了二者的互補。通過這種互補式應用，鎂伽的檢測機臺在客戶實際使用中成效顯著，能夠同時優化漏檢率和過檢率這兩項關鍵指標。通常情況下，采用傳統算法時，若要降低漏檢率，就需對圖形比對條件設得更為嚴苛，這必然會導致將原本可用的產品誤判為不可用，使得過檢率升高。

指定缺陷類別與位置的生成（圖源：鎂伽科技）

宏觀檢測和20GB超大die（圖源：鎂伽科技）

2像素寬的隱裂缺陷檢出率>99%（圖源：鎂伽科技）

引入人工智能后，借助其學習機制，相當于引入了一個資深的高級工程師。以往需要人工進行復核判定工作，如今完全可由人工智能機器完成。最終成果是，我們能夠大幅降低過檢率，不是降低幾個百分點，而能降低97%甚至98%。這就省下很多時間。在半導體生產中，業內人士都清楚，一旦機臺停機或出現故障，隨即會引發一系列連鎖反應。鎂伽的機臺在交付給客戶使用時，極少出現故障。這對于用戶和工程師而言，無疑是極為有利的。而且，即便原本產線的良率為97%，降低過檢率后，有可能將產品良率提高0.5%或者0.7%。

幻實（主播）:

由此可見，鎂伽是憑借新技術展現出的強大后發優勢，顛覆了傳統設備廠商的運作模式。

李博（嘉賓）:

是的，這確實是一種探索。通過這樣的探索，我們期望在證明鎂伽技術實力后，與國內其他裝備廠商展開更多合作。未來鎂伽的定位，類似于智能駕駛技術的公司。我們無意與裝備廠商競爭，而是希望當客戶有智能化模塊需求時，能夠選擇鎂伽的的模塊集成到其設備上。當然，這需要廠商與我們緊密協作、互相支持。若客戶不選擇我們的模塊，裝備廠商仍可正常銷售其產品。實際上，我們旨在借助AI技術助力同行友商，為半導體行業的客戶提供更具競爭力的產品和更優質的服務。畢竟，半導體行業用戶對產品良率的追求永無止境。

幻實（主播）:
當下AI研發成本非常高，培養專業研發人員不僅需要投入巨額資金，還常面臨投入大量人力物力后卻難以產出成果，致使企業資金耗盡的困境。鎂伽將 AI 智慧大腦與AI硬件相結合的模式若能成功推行，有望助力中國半導體實現與歐美半導體的差異化發展，在AI時代實現換道超車。

李博（嘉賓）:

換道超車一直是我們努力的目標。引入AI后，操作人員占比將顯著下降。不過操作人員會在后臺承擔更多關鍵任務。目前，我們的AI在設備端已實現零代碼部署。采用模塊化模型結構，如同兒童玩樂高編程一樣簡便，只需簡單拖動即可完成部署。此外，考慮到半導體行業對知識產權的高度重視，我們的AI完全采用本地部署方式。基本能實現零樣本甚至少樣本學習，從而快速完成部署。這得益于我們在深耕半導體行業時，對AI研發的大力投入。

鎂伽InteVega AI視覺技術平臺（圖源：鎂伽科技）

幻實（主播）:

半導體設備調校耗時漫長，而零代碼方式降低了對工程師的技術門檻，是不錯的探索。鎂伽在AI與半導體融合方面，下一步的研究方向是怎樣的呢？

李博（嘉賓）:

我們接下來重點關注系統級應用。在系統級應用當中，設備廠商和終端客戶至關重要。以封裝企業等外部廠商為例，特別是在新興半導體興起之際，若能初期就能融入AI技術，將大有益處。鑒于半導體行業對工藝精度要求極高，我們期望與IC、存儲、功率三代半導體等細分領域深度融合，讓AI真正適配用戶需求，切實解決實際的問題。半導體的知識結構庫與AI的關系很獨特。它不像通用大模型呈發散狀，涵蓋海量知識。半導體細分市場的知識結構，更像是柱狀甚至釘子狀，范圍相對集中。這對AI研發而言，有利有弊。好處在于，研發半導體AI需要對工藝有深入理解，研發人員必須是半導體專家，而鎂伽團隊恰好具備這樣的專業背景，能快速幫助公司取得成果的原因。并且，這種知識結構不需要像處理通用大模型具備強大的海量數據處理能力，類似像DeepSeek這樣規模部署，就可以在工廠內搭建起AI模型底層構架。在此基礎上，結合鎂伽的MEGA SemiGPT進一步構建，能迅速形成企業專屬、實用的垂直小模型，雖規模不大，但十分好用，這正是我們希望為客戶提供的。

中國半導體產業在強鏈補鏈目標下持續深耕，呈現出“技術跨界”與“AI賦能” 兩大主線交疊的發展圖景。鎂伽科技從生命科學跨界半導體并取得一定成果，彰顯了半導體與生命科學、高端裝備等領域在精密控制、微納操作、算法模型等底層技術上的深層協同，這種技術復用為企業突破行業壁壘、加速產品創新提供了新動能，對國產設備從“追趕”邁向“突圍”有著借鑒意義。

在傳統設備競爭激烈、工藝迭代成本高昂的背景下，鎂伽科技將AI技術融入半導體設備是一次成功嘗試。通過算法互補優化檢測環節的漏檢/過檢率矛盾，以本地化的“智能化模塊+垂直模型”方案，在一定程度上降低了對人力經驗的依賴，展現出技術差異化優勢，為國產半導體設備智能化發展提供了可參考的范式。不過，AI對半導體設備的賦能目前尚處于初級階段。雖然鎂伽科技做出了成功樣板，但從整個行業來看，距離“規模化量產”向“智能化躍遷”的臨界點仍有較大差距。當下，AI在半導體設備中的應用范圍和深度都有待拓展，還無法全面覆蓋關鍵場景并實現核心技術安全邊際的顯著加強。

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芯片揭秘是泛科技領域的產業服務平臺，聚焦半導體、工業軟件、智能汽車、材料裝備、新能源等硬科技場景。大咖談芯欄目2018年創立至今，連續7年以周更頻率與300+科技企業合作，500+期音視頻節目，累計播放量突破1000 萬次，在喜馬拉雅FM上的芯片類節目中排名第1，科技類節目中排名前10。

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