2025半导体NPI革新：深度数据加速，良率质量双赢！

在当前全球半导体产业飞速发展的背景下，芯片设计与制造的复杂性正以前所未有的速度增长。随着制程节点不断微缩，架构日益精巧，传统依赖于硅后验证的芯片测试方法逐渐显露出其局限性。局部工艺的微小变异、动态的工作负载条件、电压瞬态变化以及芯片老化效应，都可能导致传统监测手段难以捕捉的路径特有行为。这些挑战不仅增加了新产品导入（NPI）的风险，也对芯片的性能、质量和可靠性构成了严峻考验。如何在保证产品质量和可靠性的前提下，有效缩短产品上市周期，成为全球半导体企业共同面临的关键议题。

长期以来，半导体行业的工程师们习惯于采用基于角点的分析、替代性监测器以及整体统计筛选等传统硅后验证技术。在变异性较低、时序路径行为相对可预测的时代，这些方法曾卓有成效。然而，进入到2025年，面对先进工艺节点和复杂芯片架构，这些传统手段的不足日益凸显。例如，替代监测器往往难以在真实操作条件下准确反映真实功能路径的特性，这使得工程师们在关键性能、质量与可靠性问题上可能缺乏足够的前瞻性洞察。与此同时，激烈的市场竞争和对上市时间（Time-to-Market）的严格要求，使得芯片团队无法承担因协调设计假设与实际硅片行为之间差异而产生的漫长迭代周期。在2025年，海外机构分享了其在该领域的最新进展，提出了一种基于实时片上深度数据的新方法，旨在解决这些困境，帮助企业在从首批硅片下线到实现大规模量产的全过程中，加速NPI进程。这种方法通过实时获取芯片内部数据，取代了基于假设的传统判断，使团队能够更早发现潜在问题，更自信地进行功率/性能表征，加速调试周期，并优化产品认证流程。

深度数据赋能下的NPI生命周期可见性提升

现代半导体产品的NPI过程，需要工程师对每一个芯片在各种操作场景下的表现都拥有高度的可见性。这意味着，他们需要了解单个设备可能在哪里出现故障，工艺变异性如何影响关键功能路径，以及工作负载、电压和温度等因素如何相互作用，共同决定芯片的实际操作极限。传统的验证方法往往难以提供如此细致入微的洞察，这导致团队在问题出现后才被动应对，难以迅速识别并解决深层次的关键问题。

据海外机构的观察，当前高分辨率、芯片特定数据的应用，正显著提升团队对实际性能的表征能力，有助于早期检测参数漂移，并有效地整合设计、测试和验证阶段的各项洞察。这种一体化的数据视角，为加速NPI流程提供了坚实的基础。

片上监控技术与先进设计感知分析的融合

一种创新的片上监控解决方案，其核心是一个包含监控代理和控制框架的硬件IP系统。这些片上代理是嵌入在芯片内部的超轻量级监控单元，其设计目标是提取“深度数据”。这些数据涵盖了设计配置文件、材料分类、性能下降趋势、工作负载影响以及操作效应等多个维度。与仅监控高级计数器或传统测试结构不同，这些代理紧密地集成在实际电路之中，能够在芯片的整个运行生命周期中持续收集高粒度（granular）的遥测数据。

通过从设备内部捕获这些深度数据，并结合先进的机器学习算法进行分析，这些代理能够在系统层面问题显现之前，更早地检测到潜在的可靠性风险、性能漂移、功率效率低下和系统退化等问题。这种前瞻性的洞察能力，对于早期发现和解决问题具有重要的战略意义。

时序裕度监控：源自真实功能路径的实时洞察

时序裕度监控代理通过将轻量级监控器直接嵌入到芯片的真实时序路径中，提供了至关重要的可见性。这些代理能够测量瞬时裕度，并对操作条件、工艺变异、老化效应和潜在缺陷表现出高度敏感性。与一般的代理电路不同，它们捕捉的是芯片的真实性能限制，从而提供了对性能和可靠性边界的精确洞察。

在2025年的一次技术交流中，有专家通过案例演示了如何将仿真预期与实际硅片行为进行关联。通过将来自晶圆分类、最终测试和系统级评估等多个测试阶段的代理数据聚合到一个集中的分析环境中，工程师可以直接对比设计意图与硅片实现结果的吻合度。例如，通过检查Profiling Agents在标准单元中捕获的工艺特征，团队可以量化相对于设计角点的工艺变异，并将其与Fmax、VDDmin等关键指标以及对良率的影响进行关联。这种深度洞察有助于进行详细的根本原因分析，帮助工程师识别为何某些芯片运行速度更快或更慢，并隔离变异源，例如时钟路径与数据路径效应，或片上变异（OCV）等。

为了进一步加速表征过程，该技术提供了一种智能材料选择算法。在初步测试数据收集后，该算法能够识别出最能代表工艺变异的芯片子集（例如，从1000个芯片中选出50个）。通过专注于这些具有代表性的设备，进行电压、温度或工作负载扫描等表征工作，不仅效率更高，而且能提供更全面的结果。

先进高温工作寿命（HTOL）测试方法革新

在HTOL测试领域，该技术也带来了显著进步。通过利用Profiling和Margin Agents，客户能够实时跟踪随时间变化的退化趋势。在0小时、48小时、500小时和1000小时等关键时间间隔收集的数据，使得量化参数漂移变得更加精确，从而能更准确地决定保护带（guardband）并评估产品可靠性。这种连续的监控方式，相比传统的间隔性检测，能提供更早、更全面的可靠性信息。

统一设计、测试、验证与表征数据

这种片上代理方案在整个NPI生命周期中产生一致的高分辨率数据。工程师可以从晶圆分类阶段开始，一直到自动测试模式生成（ATPG）、功能测试、HTOL、产品认证以及大批量生产，持续追踪产品性能趋势。甚至在产品投入市场后的现场运行阶段，这种监控能力也能得以延续。

这种统一的数据集，赋予了团队在NPI早期阶段检测偏差的能力，可以有效地关联不同测试阶段的结果，并在设计和产品工程团队之间高效地沟通洞察。通过将决策建立在可操作的数据而非假设之上，企业可以显著降低风险，并加速产品上市。这对于追求高效和高品质的中国半导体产业来说，无疑是极具吸引力的发展方向。

智能模型：消除良率与质量的传统权衡

在半导体制造中，良率与质量之间长期存在一种内在的权衡。传统方法往往依赖于全局统计阈值来筛选芯片，这可能导致一些原本合格的芯片被误判剔除，或者一些存在潜在问题的芯片未能被发现而流入市场。2025年提出的智能模型，利用深度代理数据有效解决了这一难题。

该模型不再依赖于粗糙的全局统计阈值，而是根据高分辨率、芯片特定测量来分析每个芯片的预期电气行为。通过这种方式，它能够精准识别基于高分辨率、芯片特定测量结果的真正异常值，从而避免了丢弃可能正常运行的设备，也避免了在追求良率时牺牲产品质量。这是一种能在不牺牲可靠性前提下，有效提升良率的先进方法，为整个生产过程带来了显著的效率提升和质量保证。

HTOL与现场监控的持续支持

该解决方案还支持在HTOL测试阶段以及产品现场操作期间进行持续监控。工程师无需等待应力测试后的读数，即可实时观察到芯片的退化趋势。这种能力有助于及早检测到意外行为，识别潜在的热点，并对工艺或设置问题做出快速响应。

现场操作同样受益于此。裕度代理在不中断正常工作负载的情况下运行，为产品生命周期中的老化、性能漂移和可靠性提供了持续的可见性。通过将NPI阶段的深度洞察延伸到产品的实际部署中，团队可以主动采取预防措施，有效降低风险，并显著提高产品的长期性能。这对于确保产品在市场上的竞争力，提升用户体验，具有不可估量的价值。

展望深度数据在NPI中的应用前景

总结而言，通过提供对每个芯片的功率、性能和可靠性的实时高分辨率洞察，片上深度数据正深刻改变着半导体产业NPI的传统模式。片上代理揭示了芯片真实的性能限制，而智能模型在不损害良率的前提下精准识别异常值。从晶圆分类到产品现场操作的持续监控，为NPI的每一个阶段都提供了可操作的宝贵信息。

将深度数据和先进分析技术嵌入到NPI工作流程中，半导体团队获得了前所未有的信心、清晰度和控制力。每个芯片都成为了自身性能和状态的“真相来源”，NPI流程的每个阶段都能从这些可操作的洞察中获益。最终，这将带来更快的产能爬坡、更高的产品质量、更少的意外情况，以及从首批硅片到大规模量产过程的根本性可预测性提升。这种技术进步对于中国半导体产业在全球竞争中提升效率、保障质量、加速创新，具有重要的参考价值。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/2025-semi-npi-revamp-deep-data-wins-all.html