在半导体行业的发展进程中，半导体测试正逐渐成为新的前沿领域。尽管人工智能在半导体设计和制造领域已取得显著进展，但在半导体测试方面，其应用仍蕴含着巨大的潜力和挑战。
当前，台积电和三星电子等企业在芯片制造领域竞争激烈，纷纷布局 2 纳米芯片的量产。而半导体测试作为连接设计与制造的关键环节，其重要性愈发凸显。利用人工智能进行半导体测试创新，能够共享与良率、覆盖率和成本密切相关的真实数据，这主要体现在三个重要趋势上。
首先是 3D 创新。在 3D 领域，诸如环绕栅极技术（Gate All Around）、3D 互连技术以及 3D 芯片堆叠技术等三维晶体管方面的创新不断涌现。芯片系统正逐渐演变成一个子系统，这对半导体测试提出了更高的要求。
其次是全球分布式供应链。在技术因素的推动下，供应链的全球化趋势愈发明显。集成或异构集成需要一条覆盖从基板到芯片、电阻器、服务和制造的全球分布式供应链。然而，地缘政治因素也给供应链带来了诸多挑战。
再者是 “AI for AI”。消费领域对 AI 技术的需求不断增长，由于芯片性能的提升和算法的优化，AI 得到了进一步发展。这使得在半导体制造和测试这一 AI 的生产地使用 AI 变得更加可行。
先进且灵活的测试策略对于满足日益增长的芯片性能和可靠性需求，以及搭建设计与制造之间的桥梁至关重要。然而，将人工智能应用于半导体测试并非一帆风顺，面临着诸多独特的挑战。
复杂的异构数据是首要难题。测试数据格式多样，包括参数读数、通过 / 未通过结果、图像等，且来源广泛。像分箱和芯片匹配等多样化用例，在降低成本和提高质量的同时，会带来一系列挑战。此外，由于高风险的错误发生率，需要持续监控和调整模型，这也增加了模型维护的需求。
复杂的部署场景也是一大挑战。边缘、服务器或云实施的不同部署方式可能会影响响应速度。同时，半导体测试数据高度敏感且专有，安全问题不容忽视。先进的封装技术更是增加了测试的复杂性，需要追踪来自多个晶圆的单个芯片以及来自不同来源的分立元件。
不过，测试领域中一些人工智能的应用前景较为光明，有望解决部分挑战。例如自适应测试，它可以根据上游测试结果修改测试流程；系统分级则能将行为相似的芯片组合匹配以实现性能。预测分级能够及早发现潜在故障，从而节省下游成本。系统级测试（SLT）在平衡全面测试和成本约束方面也越来越受到欢迎。
从一些实际数据来看，人工智能在测试领域的应用展现出了一定的前景。通过使用机器学习（ML）根据早期测试结果预测哪些组件将通过终测试，可以省略一些选择性测试，从而降低成本并控制质量影响。但需要注意的是，ML 并非适用于所有芯片，其效用会因测试和产品特性而异。
目前，业内仍需进一步探索在复杂分布式供应链中构建有效的制造监控系统。应从小规模的数据采样开始学习，确定何时停止建模并开始推理，特别是对于小批量产品。跨工厂和跨设计学习是将人工智能模型在产品和制造现场之间迁移的必要条件。同时，平衡人工智能和人类知识，找到自动化和人工指导决策的组合，也是推动半导体测试发展的关键。
