導語：半導體行業的 “數據焦慮”，終于有解了！

當一顆芯片的測試數據達到千兆字節，當一座晶圓廠的累計數據突破 600PB，當行業數據量 3 年增長 6 倍 —— 半導體制造正被海量數據 “包圍”。但尷尬的是，行業內僅有不到 5% 的數據被有效分析，傳統工具早已不堪重負。

如今，普迪飛帶著30多年半導體行業沉淀，推出全新智能規模化分析方案，用 AI 打破數據孤島，讓 PB 級數據真正成為良率提升、質量保障的核心驅動力！

行業痛點直擊：百萬參數 + PB 級數據，傳統工具集體 “失靈”

半導體制造的復雜度正在指數級提升：先進封裝技術迭代、制程節點持續縮小，單顆芯片的測試項已突破百萬，生產線每天產生的數據流足以塞滿上千塊硬盤。

高通、英特爾等行業巨頭早已發聲：

高通

首席供應鏈官Mike Campbell：“先進封裝讓制造測試數據量 3 年增長 6 倍”

英特爾

副總裁Aziz Safa：“600PB 全公司數據，如何轉化為實際生產價值？”

更棘手的是，這些數據分散在良率系統、設計平臺、設備終端等多個場景，形成 “數據孤島”。傳統商業智能工具面對百萬列、數十萬行的數據集，不僅可視化卡頓，更無法支撐復雜的 AI 模型訓練與分析，工程師往往陷入 “數據多到用不了” 的困境。

三大核心突破：普迪飛重構半導體數據價值挖掘邏輯

面對行業痛點，普迪飛升級 Exensio 大數據智能分析平臺，以三大核心創新實現從 “數據堆積” 到 “智能應用” 的跨越：

1

可擴展分析架構：性能提升 25 倍，百萬參數秒級響應

傳統工具 “拉數據到本地分析” 的模式徹底被顛覆！普迪飛采用動態分區并行分布式架構，將數據統一存儲在服務層，僅向用戶推送可視化結果，實現：

百萬級測試項分析無壓力，性能較傳統方案提升 25 倍

行（裸片）列（參數）并行處理，PB 級數據秒級響應

靜態計算節點 + 彈性云算力結合，兼顧成本與擴展性

2

企業級 AI 模型運營：從訓練到落地全流程打通

AI 落地半導體制造，絕非 “訓練一個模型” 那么簡單。普迪飛整合原英特爾 Tiber AI Studio 核心能力，推出 Exensio Studio AI：

支持工程師接入自研模型，實現 “代碼編寫 - 模型投產” 全流程自動化；

企業級模型注冊中心，保障模型全生命周期可追溯、可共享、可治理；

破解 “部署難、銜接差、溯源弱” 三大行業痛點，讓 AI 模型真正落地生產線；

3

語義數據模型：打破數據孤島的 “超級連接器”

數據碎片化是半導體制造的老難題 ——良率數據、設計信息、設備狀態分屬不同系統，無法聯動分析。普迪飛構建半導體專屬語義數據層，實現：

跨系統數據關聯：良率數據與物理版圖、工藝異常與設備狀態一鍵聯動；

與西門子 Tessent 等工具深度集成，打造一體化操作界面；

讓大語言模型 “讀懂” 半導體數據，消除異構數據解讀壁壘；

AI + 工作流：讓工程師 “用自然語言做分析”

普迪飛的終極愿景，是讓技術人員從繁瑣的數據處理中解放出來。通過“語義化 + 智能體化 + 高安全”的基礎設施搭建，實現三大體驗升級：

1

自然語言交互：無需掌握專業查詢語言，直接提問 “過去一周良率趨勢”“批次 XX 良率偏低原因”，系統秒級給出精準答案；

2

智能體自主工作流：AI 自主規劃分析流程，從數據接入到圖表生成全自動化，無需人工干預；

3

零幻覺 + 高安全：依托半導體專屬知識圖譜，AI 推理錨定業務實際；本地部署方案讓敏感數據、專有模型全程處于企業防火墻內，保障知識產權；

更關鍵的是，平臺將行業最佳實踐固化為可復用工作流，不僅記錄分析結果，更留存完整方法邏輯，讓技術經驗在企業內部高效流轉。

落地時間表明確：2026 年全面開放，賦能全行業智能化升級

目前普迪飛已投入 18 個月專項研發，組建由架構師、AI 專家、半導體行業顧問構成的核心團隊，確保方案的實用性與前瞻性：

2026 年初

可擴展分析功能向早期合作客戶開放

2026 年末

全功能面向所有 Exensio 云平臺客戶上線

正如普迪飛CEO John Kibarian所言：“我們的目標是讓工程師把時間花在解決良率、質量等核心難題上，而不是與數據基礎設施‘搏斗’。”

結語：AI 重構半導體制造，數據價值最大化時代來臨

在半導體行業競爭白熱化的今天，誰能率先盤活數據資產，誰就能掌握制程升級、成本優化的主動權。普迪飛以30多年行業沉淀為基礎，將超大規模數據處理、AI 模型運營、智能數據集成深度融合，正在定義半導體制造的 “智能分析新標準”。

未來，當每一座晶圓廠的 PB 級數據都能被高效利用，當 AI 成為工程師的 “智能助手”，半導體行業將迎來良率提升、成本優化的全新增長曲線。