2020 中國（深圳）集成電路峰會召開，普迪飛中國區市場副總裁賈峻在會上做了《洞察先機：半導體大數據分析的趨勢和應用》的演講。

會上，賈峻表示，“即使現在中美關系比較緊張的情況下面，大家在商業方面，特別是在高科技領域的合作意愿還是非常強烈的。而且我也看到了很多實際的機會，所以我想跟大家分享一下半導體領域，特別是半導體數據分析方面，現在國際上流行的方法和趨勢是什么，以及中國的機會在哪。”

為了形象地描述半導體大數據分析，賈峻以物理世界和數字孿生來展開，“在實際生活中，我們有實際地圖和數字地圖，通過數字世界，我們可以形成導航、外賣配送等基于位置信息的服務。同樣，在半導體世界里，我們有實際的設計公司、流片廠，通過把芯片生產環節過程中的數據匯總起來，就會形成一個跟它相關的數字雙胞胎。”

為了實現半導體大數據分析，普迪飛打造芯片產業的數字孿生Exensio平臺。賈峻認為，“在這套系統里面，會產生非常多的新的應用，拿到海量數據后，可以對它進行數據挖掘，它可以告訴你現在的良率情況，它可以指出你的問題在什么地方，還有以后你的改進方向。所以從原理來看，這也是從物理世界到數字世界的轉換，以及它帶來的相關應用。”

基于供應鏈信息的數字系統，能幫助企業提升良率和可靠性，并產生“先見之明”。通過高級數據分析技術可以顯著提升處理這些數據的效率，并帶動數據處理能力的增長。不過，很多公司卻無法將這項技術付諸行動。

究其原因，一方面，是企業數據處理的速度不夠快，很多有用的數據“腐敗變質”，變成“黑暗”數據（Dark Data），從而導致數據失去效用。據IDC統計顯示，全球數據總量已超過2.8ZB，但企業用來做決策的數據量不到0.5%。

另一方面，據福布斯數據顯示，數據科學家將80%的精力用于數據清洗和組織，而不是真正的分析。

而普迪飛的Exensio平臺就是為了幫助企業從這個負擔中解脫出來，把精力放在數據分析上。

在工業4.0的發展趨勢下，數據分析方向也在向前發展，預見性分析已成為業界趨勢。“數據分析分為描述性分析、診斷性分析，以及預見性分析，以前，我們是分析問題是什么樣的；現在主流的是找到問題的根本原因；而工業先進的國家已經開始了預見性分析，把人工智能和機器學習廣泛應用于大數據分析和預測，提前預測接下來可能出現的問題，并及時解決。”

通過幾十年的自身積累和對外并購，普迪飛覆蓋了芯片的整個供應鏈，目前已開發出經過生產驗證的獨特功能軟件，幫助客戶實現世界一流的產品。

賈峻介紹，憑借數十年的半導體行業經驗，我們開發了獨一無二的電特性數據獲取和分析以支持整個供應鏈的企業級分析平臺。

據了解，普迪飛的DFI&CV系統擁有貫穿半導體生命周期的獨特數據獲取方式，令其端到端分析平臺Exensio具備大數據抓取整合、清洗與分析功能，可以為整個產業鏈上的公司提供服務。

眾所周知，芯片產業鏈可以劃分為設計、晶圓制造和封裝測試三大環節，針對每一環節的特性，普迪飛均有對應的產品模塊，并根據各個公司的差異，提供定制化服務。

在設計階段，普迪飛的平臺可以分析預測出產品的良率到底怎樣，通過埋入芯片的特有結構，還能在其進入生產甚至應用環節時進行全面監控。另外，普迪飛還提供一些輔助設計的部件或模組，能嵌入到EDA工具中，直接進行良率分析。

在制造階段，普迪飛能提供控制生產機臺的軟件，可以助其將良率達到最高。同時，還有針對工藝流程的生產效率提升軟件，可以實現生產原料成本控制等功能。

在封裝階段，則有監控整個運營情況的軟件，實現封裝中的Wafer級、Die級和多芯片級的產品可追溯。

整體來看，對半導體產業效率的提升并不簡單，需要半導體數據公司對供應鏈上下游能充分掌控。普迪飛優勢在于將半導體的Know How跟數據分析的能力結合起來，不但關注良率，還關注效率，而效率的提升也是國內半導體行業在升級過程中的一項重要任務。
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