逐步夯实半导体工业AI缺陷检测能力，「视睿科技」完成近亿元A轮融资

工业生产流程中，质量检测一直是十分重要的组成部分，集成电路生产工艺复杂，每道工序的缺陷都会随时间推移而被放大到数倍甚至数十倍，决定着芯片的最终良率。尤其在数字化快速发展的当下，AI、物联网、5G等新兴技术被广泛应用于传统质检领域，帮助质检升级、解放生产力。

36氪获悉，近日，半导体AI检测设备制造商视睿科技完成近亿元A轮融资，由银盈资本领投，老股东基石基金、比特大陆、杭州英佰力跟投。本轮资金将用于人才团队扩张、新产品研发和生产规模扩大，以进一步提升视睿市场知名度，扩大市场占有率。

视睿科技成立于2018年，是36氪持续关注的一家专注于提供基于深度学习的图像识别与图像分类解决方案提供商。创始人兼CEO单书畅博士毕业于中科院；联合创始人谢涛身兼北京大学讲席教授、北京大学软件科学与工程系主任、IEEE/ACM/AAAS Fellow、欧洲科学院外籍院士多职。公司总员工数近百人，研发团队占比50%以上，核心骨干来自于中科院、北大、华为、阿里等国内一线高校、科研机构和企业。

发展至今，视睿科技经历了3个业务阶段：初期从LED封装类检测设备出发，在形成一定客户沉淀和市场应用后，进入晶圆检测设备开发的第二阶段，并逐步夯实第二业务线。

“此次融资，预示着视睿进入了第三阶段，着力推进经晶圆检测设备在IC、化合物半导体（SiC/GaN）、IGBT、MEMS等场景的晶圆制造，以及先进封测前道等场景的晶圆级检测设备落地。在产品化能力的基础上，逐步提高视睿市占率。”创始人兼CEO单书畅告诉36氪。

具体到产品层面，目前视睿科技产品线主要分为3大类，包括晶圆检测、固晶焊线等场景下的封装类检测、PCB及IC基板基材检测，构建了“AI检测设备+AIns云平台+ AI ADC/DMS”的完整生态闭环。

以全自动晶圆缺陷检测机FSP产品为例，该产品可应用于光刻、刻蚀、薄膜沉积、清洗等晶圆制造环节图形晶圆的亚微米级缺陷检测。基于自研的核心技术ADC（Auto Defect Classification，晶圆缺陷自动分类系统）和AI based DMS（Defect Management System，晶圆缺陷管理分析系统），对生产过程数据溯源分析、自动识别缺陷。目前，产品在晶圆制造不同layer可以达到99.5%的检测能力。

视睿科技有图形晶圆AI智检员产品

“视睿科技的技术优势在于深度学习和机器视觉方面的沉淀，不仅可以高效、精准地为半导体工艺制程的各个阶段进行质量控制，还能在大量数据支撑下，将视睿的AI缺陷检测能力泛化和迁移到其他客户场景。此外，我们也在积极跟进前沿的大模型技术，将一些预训练大模型应用到视睿的平台工具中，不断迭代和拓宽算法能力边界。”

此外，视睿科技建立Auto Label（自动标注）、Auto Train（自动训练）平台，通过集成图形匹配自动标注工具和目标检测标注工具，实现自动标注与训练的平台化与自动化。在精密光学、微纳精度机械等硬件平台基础上，加持AI能力，不仅可以提升检测能力，还可辅助Foundry分析溯源生产流程中的缺陷源，为客户提升良率提供高效、易用的智能化产品。

客户方面，视睿科技与多家国内外知名半导体企业建立合作关系，包括三安光电、木林森、首尔半导体、苏州微纳等。

“芯片工艺越精细，产品良率也就越难把控，过程性良率监测与良率提升也就越有意义。对视睿这样的公司而言，可切入的芯片制程环节增多，市场空间也就越大。目前，视睿的业务重点是对标KLA、Camtek等国际半导体检测设备巨头，面向晶圆制造后道与先进封测前道，提供端到端的解决方案。”单书畅说道。