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]