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公司突破与成就 - 培风图南推出自研三维工艺和器件仿真软件套件Mozz TCAD，实现与国外同类产品全面对标并在部分关键场景反超，成为全球仅有的两家拥有工艺仿真软件的EDA厂商之一[6] - 2024年公司攻克3纳米工艺难关，使国产芯片具备更小体积、更低功耗、更多计算单元、更强性能的优势[7] - 公司Mozz TCAD套件通过头部客户技术验收，成为国内唯一支持逻辑、存储、功率、光电全场景的完整TCAD软件套件[12] - 公司建成2000平方米研发总部及晶圆测试中心，搭建覆盖OPC、TCAD、3D仿真等全系列制造类EDA产品体系[13] 技术优势与创新 - TCAD软件可将芯片工艺试验时间从数月缩短至十几分钟，大幅降低晶圆厂试错成本[6] - 虚拟晶圆厂技术实现芯片制造全流程数字化重塑，无需实体设备即可优化工艺参数，显著提升效率[14] - 在碳化硅仿真中，公司工具精度与速度较国际竞品均有显著提升，重新定义产业竞争格局[15] - 虚拟晶圆厂技术为AI芯片研发提供辅助，其仿真数据可训练AI模型，形成双向赋能[15] 行业发展与市场影响 - EDA软件覆盖芯片设计到制造全流程，TCAD是芯片设计与制造的关键环节，涉及量子力学等十数门交叉学科[8] - 全球EDA市场长期被新思科技、楷登电子、西门子三大巨头垄断，生态封闭且壁垒高[8][11] - 2022年美国对先进制程EDA实施出口禁令后，国产替代需求爆发，公司获资本市场关注并完成数亿元融资[12] - 虚拟晶圆厂技术未来五年市场潜力达百亿规模，并可撬动晶圆代工业千亿级产能提升[16] 创业历程与研发投入 - 公司创始人沈忱和贡顶因代码开发共鸣开启合作，2007年创业时国内三维工艺仿真领域处于"真空"状态[10] - 2011-2021年公司靠承接芯片抗辐射项目维系，拒绝硬件机会和国外代理权，坚持纯自研路线[11] - 公司每年盈余投入研发，资金链多次濒临断裂，最终获苏州工业园区政策支持渡过难关[12] - 18年坚持自研攻克3纳米制程，团队从航天军工"打零工"起步成长为国家级科技企业[6][12] 战略愿景与行业定位 - 公司名称寓意厚积薄发，体现EDA国产化宏愿，创始人将"自强不息"信念转化为"自主可控"使命[7][9] - 公司目标推动中国半导体在核心瓶颈上实现跨越，逐步追赶欧美传统优势地位[16] - 虚拟晶圆厂技术标志国产软件迈入深度契合本土需求、支持自主技术路线探索的新阶段[15] - 公司联合上下游构建设计—仿真—量产闭环生态，抓住先进制程演进的"窗口期"[16]

半导体工业AI应用现状 - 国内真正跑通AI的半导体工厂不足10%，工业领域应用尚处早期但趋势不可逆[2] - 行业类比2010年智能手机阶段，技术未爆发但需求明确，赛道未饱和[3] - 当前AI主要解决10%通用问题，剩余90%工艺难题依赖行业知识深度结合[3] 喆塔科技核心技术与产品 - 构建"1+3+N"智能生态系统：1个CIM2.0数智化平台（ZetaCube/ZetaDMO/ZetaCloud）+3款拳头产品（ZetaYMS/ZetaDMS/ZetaFDC）+N个行业解决方案[9] - 通过"Know-how编码化"将工艺经验转化为AI规则库，实现新手工程师快速定位根因[8] - 差异化优势在于全流程数据穿透能力，覆盖芯片设计-制造-封测全链路，工程师决策时间占比从20%提升至80%[18] 实际应用成效 - 良率分析产品效率提升数十倍，进入12英寸晶圆厂验证[9] - 某封测企业通过缺陷检测AI减少人工成本，某晶圆厂预测设备故障避免大规模损失[6][7] - 客户案例显示：数据分析效率提升3-4倍，数据利用率提升100%+，良率稳定提升数个百分点[15][16][10] 商业化进展 - 2018年首个客户即实现盈利，当前合作超100家头部企业（90%为行业龙头），半导体领域占比最高[13] - 解决方案帮助客户年节省数百万至上千万美元成本，复购率高[13] - 目标客户聚焦泛半导体领域（半导体/光电显示/新能源）中大型企业[13] 技术挑战与应对 - 初期面临数据质量差（错误/缺失/重复）、算法适配不稳定问题，通过构建数据监控体系+大量实验优化解决[22][23] - 领域知识壁垒通过跨领域团队（AI专家+行业资深人士）突破，数据获取依赖合作伙伴关系[25] - 实时性能需求采用迁移学习/少样本学习技术优化，模型泛化能力通过数据多样性训练提升[25] 行业竞争格局 - 全球CIM软件90%份额被应用材料/IBM占据，但架构僵化成本高，国内厂商多缺乏全链路能力[17] - 公司技术护城河在于工艺参数与AI的深度结合（如单类缺陷需分析上万张晶圆图对应蚀刻参数）[30] 未来战略方向 - "三位一体"策略：重点攻坚半导体制造大模型、工业AI算法优化，目标实现关键技术自主可控[29] - 持续关注工业AI边缘战场、跨界痛点及数据基础服务（清洗/标注）等细分赛道[32]