《科创板日报》6 月 28 日讯（记者 陈俊清） 当前半导体产业正处于 AI 驱动的变革周期，大模型算力需求持续爆发，先进制程、先进封装技术快速迭代，芯片研发复杂度呈指数级攀升。产业变局之下，半导体分析检测的定位从产业链末端的质量把关环节，升级为贯穿设计、制造、封测全流程的核心支点。

近日，由胜科纳米主办的 "AI 新引擎 · 芯生态 " 第四届半导体第三方分析检测生态圈战略大会（SPATE 2026）在苏州举行。

会上，来自 600 余家产业链上下游企业及科研院所的嘉宾参与，参会主体覆盖芯片设计、晶圆制造、设备材料、封装测试、分析检测实验室、AI 技术企业及科研院所等全产业链相关领域。其中，AI 赋能半导体分析检测及产业生态协同等方向成为热点议题。

▍传统检测滞后产业 Labless 模式加速演进

" 过去依靠人工研判，经验复盘的传统检测模式已跟不上产业迭代的需要。如何通过 AI 赋能重造实验室体系，用大数据缩短故障定位周期，让检测数据反哺前端研发持续提升良率水平，已成为全行业亟待解决的共同问题。" 上海现代服务业发展研究基金会理事长、华虹集团原董事长张素心表示。

半导体检测中，失效分析是芯片制造与设计工艺的反向校验环节，贯穿半导体材料、设备、设计、制造、封装到终端应用的全产业链与产品全生命周期。随着半导体产业专业化分工深化，检测环节正逐步独立。胜科纳米董事长李晓旻在演讲中表示，类似于 Fabless 模式，将失效分析等工作交由第三方执行的 "Labless" 模式正在兴起。

据介绍，胜科纳米苏州总部实验室一期设备投入已超 10 亿元，核心能力已从单一仪器应用升级为产线化的仪器联动体系，实验室形态从传统科研平台向标准化生产产线演进。

李晓旻表示，公司通过五代产线演进践行 Labless 模式，其中，该公司第四代产线围绕国内首台商业化纳米探针搭建，锁定先进制程芯片的失效分析场景。第五代产线针对 3D 堆叠封装的复杂失效定位需求，于 2024 年完成研发落地，提前卡位先进封装产业爆发节点。

值得注意的是，随着当前行业涌入大量第三方实验室，业内服务价格下行现状愈发明显。李晓旻提出警示，失效分析服务存在显著的 " 复利叠加效应 "，低价低质服务的风险会指数级放大。

李晓旻表示，失效分析的服务质量存在双重复利叠加：一是平面复利，一辆新能源汽车搭载约 3000 颗芯片，若单颗芯片失效率为 1PPM，整机失效概率可达 0.3%；二是研发流程层面，一款芯片产业化需历经上千个步骤，若单步良率从 99.99% 降至 99.9%，整体项目成功率将相差 50% 以上。

基于三十年的行业积累，李晓旻分析了 AI 大潮下的半导体发展趋势。

其认为第一轮由成熟制程芯片国产化需求驱动，起源于替代浪潮下的设计公司扩容，随后传导至制造、设备材料环节，该轮周期已于 2023 年基本结束；

第二轮由算力需求驱动，AI 大模型爆发带动算力芯片产能扩张，并向上游设备材料传导，李晓旻预判这一轮周期的性价比拐点将出现在 2026-2027 年；

第三轮将是 AI 应用驱动的产业大周期，其规模与影响力将远超此前两轮，有望成为历史上最大的半导体工业周期，涉及 AI 的应用场景都将迎来技术重构。

" 每一轮产业周期都会塑造新的行业巨头，而下一轮周期的颠覆者往往不是当前的头部企业。" 李晓旻表示，规模化往往会抑制企业创新力，只有持续自我颠覆，才能穿越周期实现长期发展。

▍ AI 成半导体检测刚需 量子技术切入

当先进制程工序已突破 1000 至 2000 道，3D/2.5D 先进封装、高速互连、多物理场仿真、热应力分析等需求叠加，AI 技术在分析检测中的赋能和落地已成为业内绕不开的话题。

张素心认为，AI 与检测业务的深度融合是提质增效的关键抓手，一方面 AI 算法可以实现缺陷自动识别，故障智能溯源，降低人员误差，有效压缩研发成本。另一方面材料检测数据经过智能沉淀，能够反向指导，满足优化工艺调整，真正实现检测分析迭代的闭环运行。

会上，胜科纳米也展示了在 AI 技术方面的成果，该公司推出面向半导体全行业的 AI 智能闭环系统 iWUDI ™。据介绍，该系统核心架构由五大模块协同构成：WTUI（Wintech User Interface 数字化生成管理系统）、Nano Hub（自动化工具调度引擎）、ChipMind（半导体全产业链垂直物理大模型）、WTLake（行业专属数据湖）以及 Chip Alliance（面向客户的云服务平台）。五大模块均由胜科纳米自主研发而成。

《科创板日报》记者获悉，在实验室场景下，该系统能提供 " 分析方案设计 - 智能物流 - 入库 - 分析 - 报告交付 - 结论判定 - 私有数据安全积淀 - 专属模型训练 " 的智能闭环服务，实现在线下单、进度可视化、AI 辅助分析、私有数据安全沉淀与跨系统集成。李晓旻表示，希望助力芯片检测产业链上下游打破 " 数据孤岛 "，在确保数据安全的基础上提升检测效率和行业发展水平。

除 AI 赋能外，半导体检测赛道也迎来量子技术的加入。国仪量子董事长贺羽表示，量子测量技术具备灵敏度高、分辨率高、天然可溯源三大优势。该公司基于 NV 色心二维阵列打造的量子钻石显微镜，可实现面状磁场同步成像，利用芯片工作电流产生的磁场信号反推内部电流分布。

据介绍，随着半导体工艺向 2.5D、3D 封装演进，传统缺陷定位工具普遍存在穿透性不足、需破坏性制样等局限，而 QDM 技术可实现非破坏性检测，当前探测深度已超过 100 微米，分辨率达亚微米级，可覆盖 3D 逻辑、3D 存储等场景。

硬件升级之外，AI 正成为国产电镜能力跃升的关键。贺羽透露，公司已在电镜操作软件中内置轻量化 AI 模型，可实现一键成像、工况预测、自动成像与缺陷自动检测。以刻蚀深度自动检测为例，AI 模型可自动完成测量与分析，显著降低人工操作成本。" 未来 1-2 年内，失效分析实验室实现单人操作多台电镜将成为现实。" 贺羽判断，AI 将大幅提升电镜设备的运营效率，推动实验室向少人化、半自动化方向演进。

从产业化落地情况来看，贺羽透露，国仪量子团队已与国内多家半导体头部厂商、存储企业落地合作，同时正寻求与胜科纳米等顶尖失效分析实验室联合开发更多应用场景，推动技术从实验室向产线测量检测环节渗透。据其透露，该公司面向 12 寸晶圆的 FIB 设备应该将于今年正式推出。

2026 年 5 月 11 日，国仪量子科创板 IPO 获得上交所上市委会议审议通过，拟募资金额约 11.69 亿元，上市进程进入冲刺阶段。

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