“最後，是關於基於大數據的智能良率預測與優化。”

陳默放出終極“大招”。

“流片前的良率預測，一直是行業黑盒，賭的分很大。

但現在，我們有了‘察’（Insight）系統。”

屏幕上展示出一個態儀錶盤，實時顯示着一個虛擬芯片設計的預測良率曲線，以及影響良率的關鍵因子排序。

“‘察’系統整合了設計數據、來自孟教授團隊和李維明團隊工藝模型、甚至歷史的流片數據。

它利用圖神經網絡和時空預測模型，能在設計完度70%時，準預測最終良率，準確率目前達到85%以上，並能定位出75%以上的良率殺手。

而且在工藝節點上，其預測趨勢與實際良率趨勢吻合度超過90%。

我們計劃在N+1的首個測試芯片上就全面部署，在實踐中錘鍊它！”

陳默目掃過眾人，語氣帶着蠱人心的力量：

“這意味着什麼？

意味着在投天價流片費用之前，我們就能提前發現設計缺陷和工藝匹配問題，指導設計優化和工藝微調。

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