[年报]广立微(301095):2024年年度报告
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时间：2025年04月21日 13:11:03 中财网 |
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原标题:广立微:2024年年度报告
杭州广立微电子股份有限公司
2024年年度报告
2025-014 2025年 4月
2024年年度报告
第一节 重要提示、目录和释义
公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实、准确、完整，不存在虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。
公司负责人郑勇军、主管会计工作负责人陆春龙及会计机构负责人(会计主管人员)盛龙凤声明：保证本年度报告中财务报告的真实、准确、完整。
所有董事均已出席了审议本报告的董事会会议。
本报告中如有涉及未来的计划、业绩预测等方面的内容，均不构成本公司对任何投资者及相关人士的承诺，投资者及相关人士均应对此保持足够的风险认识，并且应当理解计划、预测与承诺之间的差异。
公司在本年度报告中详细阐述了经营管理中可能面临的有关风险因素，详见“第三节管理层讨论与分析”之“十一、公司未来发展的展望”中“（三）可能面对的风险”。敬请投资者予以关注，并注意投资风险。
公司经本次董事会审议通过的利润分配预案为：以 197,062,569为基数，向全体股东每 10股派发现金红利 2.5元（含税），送红股 0股（含税），以资本公积金向全体股东每 10股转增 0股。
目录
第一节 重要提示、目录和释义 ........................................................................................................ 2
第二节 公司简介和主要财务指标 .................................................................................................... 8
第三节 管理层讨论与分析 .............................................................................................................. 12
第四节 公司治理............................................................................................................................... 53
第五节 环境和社会责任 .................................................................................................................. 75
第六节 重要事项............................................................................................................................... 77
第七节 股份变动及股东情况 ........................................................................................................ 114
第八节 优先股相关情况 ................................................................................................................ 122
第九节 债券相关情况 .................................................................................................................... 123
第十节 财务报告............................................................................................................................. 124
备查文件目录
一、载有公司负责人、主管会计工作负责人、会计机构负责人（会计主管人员）签名并盖章的财务报表。
二、载有会计师事务所盖章、注册会计师签名并盖章的审计报告原件。
三、报告期内公开披露过的所有公司文件的正本及公告的原稿。
四、其他相关资料。
以上备查文件的备置地点：公司董事会办公室。
释义
| 释义项 | 指 | 释义内容 |
| 广立微/本公司/公司 | 指 | 杭州广立微电子股份有限公司 |
| 长沙广立微 | 指 | 长沙广立微电子有限公司 |
| 上海广立微 | 指 | 广立微（上海）技术有限公司 |
| 广立测试 | 指 | 杭州广立测试设备有限公司 |
| 深圳广立微 | 指 | 深圳广立微电子有限公司 |
| 亿瑞芯 | 指 | 上海亿瑞芯电子科技有限公司 |
| 亿瑞芯共创 | 指 | 上海亿瑞芯共创企业管理咨询合伙企业（有限合伙） |
| 芯未来 | 指 | 杭州芯未来股权投资有限公司 |
| 新加坡广立微 | 指 | SMTX TECHNOLOGIES SINGAPORE PTE.LTD. |
| 三星电子 | 指 | Samsung Electronics Co.,Ltd. |
| SK海力士 | 指 | SK Hynix Inc |
| 华力 | 指 | 上海华力微电子有限公司、上海华力集成电路制造有限公司，隶属
于上海华虹（集团）有限公司 |
| 卓胜微 | 指 | 江苏卓胜微电子股份有限公司 |
| 格科微 | 指 | 格科微有限公司 |
| 新思科技/Synopsys | 指 | Synopsys, Inc. |
| 楷登电子/Cadence | 指 | Cadence Design Systems Inc |
| 西门子/Siemens | 指 | Siemens AG |
| Ansys | 指 | ANSYS, Inc. |
| Altair | 指 | Altair Engineering Inc-A |
| 成品率/良率 | 指 | 在集成电路制造中，指完成所有工艺步骤后测试合格的芯片的数量
与整片晶圆上的有效芯片的比值 |
| 晶圆厂 | 指 | 指专门从事晶圆加工代工的工厂、企业 |
| AI | 指 | Artificial Intelligence，即人工智能 |
| WSTS | 指 | World Semiconductor Trade Statistics，世界半导体贸易统计组织 |
| 2.5/3D封装 | 指 | 先进的芯片集成技术，通过堆叠或并排互连多个芯片（Die），突破
传统单芯片封装的性能与面积限制，实现更高密度、更高带宽和更
低功耗的系统集成 |
| DDR | 指 | Double Data Rate，一种内存技术标准，允许在时钟信号的上升沿和
下降沿传输数据，常见版本包括 DDR2、DDR3、DDR4、DDR5等 |
| HBM | 指 | High Bandwidth Memory，高带宽存储器，通过 3D封装堆叠和宽总
线设计提供超高带宽，常用于 GPU、AI加速芯片等需要高速数据处
理的场景 |
| DRAM | 指 | Dynamic Random Access Memory，即动态随机存取存储器，是一种
半导体存储器，主要的作用原理是利用电容内存储电荷的多寡来代
表一个二进制比特（bit）是 1还是 0 |
| SRAM | 指 | Static Random-Access Memory，即静态随机存取存储器，其不需要
刷新电路即能保存它内部存储的数据 |
| FLASH | 指 | 一般指闪存芯片 |
| NAND Flash | 指 | 一种非易失性存储技术（断电后数据不丢失），广泛应用于固态硬盘
（SSD）、U盘、内存卡、手机存储等设备中 |
| 制程/工艺节点 | 指 | 半导体芯片制造过程中所使用的工艺技术等级，通常以纳米（nm）
为单位表示（如 7nm、5nm、3nm等），用于描述晶体管的关键尺寸
（如栅极长度），制程的进步直接影响芯片的性能、功耗和集成度 |
| Fab | 指 | Fabrication（制造），同 Foundry，指专门负责生产、制造芯片的厂
家，常称作晶圆制造代工商 |
| Fabless | 指 | Fabrication（制造）和 less（无、没有）的组合词；一指集成电路市
场中，没有制造业务、只专注于设计的一种运作模式，通常也被称
为“Fabless模式”；也用来指代无芯片制造工厂的 IC设计公司，经
常被简称为“无晶圆厂”或“Fabless厂商” |
| IDM | 指 | Integrated Device Manufacturer，是集成电路行业中采用垂直集成制
造模式的企业，主要业务包含了芯片设计、晶圆制造、封测等全部
芯片制造环节 |
| Foundry | 指 | 指专门负责生产、制造芯片的厂家，常称作晶圆制造代工商 |
| 封测 | 指 | 半导体器件封装和测试两个环节的统称 |
| nm | 指 | 纳米，是一个长度单位 |
| FinFET | 指 | Fin Field-Effect Transistor，鳍式场效应晶体管，是一种 3D结构晶体
管，用于替代传统的平面型 MOSFET（金属氧化物半导体场效应晶
体管），以解决芯片制程微缩后的漏电和功耗问题 |
| EDA | 指 | Electronic Design Automation，又称电子设计自动化，即使用计算机
软件对集成电路等电子系统进行自动辅助设计的过程。集成电路设
计中使用的计算机辅助设计软件可称为 EDA软件 |
| 5G | 指 | 5th Generation，第五代移动通信技术 |
| SoC | 指 | System on Chip，一种将计算系统的所有或大部分功能集成到单个芯
片上的技术，一个典型的 SoC可能包括中央处理器、图形处理单
元、内存、输入/输出接口、以及其他专用功能模块（如信号处理
器、无线通信模块等） |
| 硅光 | 指 | 一种基于硅基材料的光电子集成技术，将传统的光学器件与硅芯片
结合，利用光信号替代电信号进行数据传输，解决高速互连中的带
宽、功耗和延迟问题 |
| SEMI | 指 | Semiconductor Equipment and Materials International，国际半导体产
业协会 |
| CMP | 指 | Chemical Mechanical Polishing/Planarization，化学机械抛光/平坦
化，是半导体制造中的关键工艺，用于在芯片制造过程中对晶圆表
面进行全局平坦化处理，确保多层电路结构的精准堆叠 |
| DFM | 指 | Design for Manufacture，可制造性设计 |
| DFT | 指 | Design for Test，可测试性设计 |
| IP | 指 | Intellectual Property，指已验证的、可重复利用的、具有某种确定功
能的半导体模块 |
| 晶圆 | 指 | Wafer，经过特定工艺加工，具备特定电路功能的硅半导体集成电路
圆片，经切割、封装等工艺后可制作成 IC成品 |
| 测试芯片 | 指 | Test Chip，是包含一系列测试结构及与其连接的探针引脚的用于特
定测试目的的芯片，在量产阶段通常被放置在产品芯片之间的划片
道上，与产品芯片的功能无关，被用于检测其工艺上有无波动 |
| 晶圆级电性测试设备 | 指 | 能够在晶圆上直接进行电学性能参数测试的设备，在晶圆制造的工
序之间对晶圆进行电性检测，从而实现对晶圆制造过程实时监测的
目的。公司的晶圆级电性测试设备多用于 WAT测试，又称 WAT测
试机、WAT测试设备 |
| WAT | 指 | Wafer Acceptance Test，即晶圆允收测试，是在工艺流程结束后对芯
片做的电性测量，用来检验各段工艺流程是否符合标准 |
| Cu | 指 | 是金属元素铜，也是一种过渡元素，化学符号为 Cu |
| ATE | 指 | Automated Test Equipment，一种用于自动化测试电子设备和系统性
能的工具，常用于制造和开发过程中，以确保产品质量和功能的可
靠性 |
| ATPG | 指 | Automatic Test Pattern Generation，自动测试向量生成，是集成电路
测试中的关键技术，通过算法自动生成用于检测芯片制造缺陷（如
短路、开路、固定故障等）的测试向量（Test Patterns），确保芯片
功能正确性和可靠性 |
| BIST | 指 | Built-In Self-Test，内建自测试，是一种将测试电路直接集成在芯片
内部的技术，允许芯片在无需外部测试设备的情况下，自主完成功
能或性能检测，显著提升测试效率和可靠性 |
| YMS | 指 | Yield Management System，即为良率管理系统 |
| DMS | 指 | Defect Management System，即为缺陷管理系统 |
| FDC | 指 | Failure Defect Control，即为故障缺陷控制 |
| SPC | 指 | Statistical Process Control，即统计过程控制 |
| DOE | 指 | Design of Experiment，即试验设计方法 |
| IC | 指 | Integrated Circuit，又称集成电路、芯片（Chip），是一种微型电子
器件或部件。采用半导体制造工艺，把一个电路中所需的晶体管、
电阻、电容和电感等元件及它们之间的连接导线全部制作在一小块
半导体晶片如硅片或介质基片上，成为具有所需电路功能的电子器
件 |
| RF | 指 | Radio Frequency，即射频 |
| CP | 指 | Circuit Probing，即晶圆测试，又被称为中测，在整个芯片制作流程
中处于晶圆制造和封装之间，通过探针对裸露的芯片进行测试，以
验证其基本功能 |
| FT | 指 | Final Test，又称终测，是指在芯片完成封装后，对芯片功能进行测
试 |
| WIP | 指 | Working In Progress，指集成电路生产流水线上的过程数据 |
| Defect | 指 | 指半导体制造过程中引入的物理或电学异常，导致芯片性能偏离设
计预期，甚至功能失效，是影响良率的核心因素，需通过测试和工
艺优化进行管控 |
| AEC-Q100 | 指 | 由汽车电子协会（Automotive Electronics Counsil）制定的针对集成
电路的应力测试资格，旨在通过对芯片进行严格的可靠性验证，预
防可能发生的各种状况或潜在的失效状态 |
| LLM | 指 | Large Language Model，大语言模型 |
| WPC | 指 | Wafer Process Control，制造过程中对关键工艺参数进行实时监控和
调整的系统 |
| Wafer Pattern | 指 | 晶圆上通过光刻和刻蚀工艺转移的电路设计图形，其精度直接决定
芯片性能和良率 |
| SLT | 指 | System Level Test，系统级测试 |
| ERP | 指 | Enterprise Resource Planning，一种集成化的企业管理软件系统，通
过统一平台整合财务、供应链、生产、人力资源等核心业务流程，
实现数据实时共享与资源优化配置 |
| MES | 指 | Manufacturing Execution System，制造执行系统 |
| WLR | 指 | Wafer Level Reliability，晶圆级可靠性测试 |
| SPICE | 指 | Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis，指仿真电路模
拟器 |
| CIS | 指 | CMOS Image Sensor，是指互补金属氧化物半导体图像晶体管 |
| BCD | 指 | Bipolar-CMOS-DMOS，BCD工艺是一种单片集成工艺技术，主要
用于数字/功率半导体的混合电路 |
| LOGIC | 指 | 逻辑芯片，又叫可编程逻辑器件，英文全称为 Programmable
Logic Device |
| PDK | 指 | Process Design Kit，工艺设计套件，用于帮助设计人员在特定的半
导体制造工艺下进行集成电路设计 |
| 报告期 | 指 | 2024年 1月 1日至 2024年 12月 31日 |
| 元、万元、亿元 | 指 | 人民币元、人民币万元、人民币亿元 |
第二节 公司简介和主要财务指标
一、公司信息
| 股票简称 | 广立微 | 股票代码 | 301095 |
| 公司的中文名称 | 杭州广立微电子股份有限公司 | | |
| 公司的中文简称 | 广立微 | | |
| 公司的外文名称（如有） | Semitronix Corporation | | |
| 公司的外文名称缩写（如
有） | 无 | | |
| 公司的法定代表人 | 郑勇军 | | |
| 注册地址 | 浙江省杭州市西湖区西斗门路 3号天堂软件园 A幢 15楼 F1座 | | |
| 注册地址的邮政编码 | 310012 | | |
| 公司注册地址历史变更情况 | 未变更 | | |
| 办公地址 | 浙江省杭州市余杭区五常街道联创街 188号 A1号楼 | | |
| 办公地址的邮政编码 | 311121 | | |
| 公司网址 | www.semitronix.com | | |
| 电子信箱 | [email protected] | | |
二、联系人和联系方式
| | 董事会秘书 | 证券事务代表 |
| 姓名 | 陆春龙 | 李妍君 |
| 联系地址 | 浙江省杭州市余杭区五常街道联创街
188号 A1号楼 | 浙江省杭州市余杭区五常街道联创街
188号 A1号楼 |
| 电话 | 0571-8102 1264 | 0571-8102 1264 |
| 传真 | 0571-8102 1261 | 0571-8102 1261 |
| 电子信箱 | [email protected] | [email protected] |
三、信息披露及备置地点
| 公司披露年度报告的证券交易所网站 | http://www.szse.cn/ |
| 公司披露年度报告的媒体名称及网址 | 证券时报、上海证券报、中国证券报、证券日报、经济参
考报 |
| 公司年度报告备置地点 | 浙江省杭州市余杭区五常街道联创街 188号 A1号楼，公
司董事会办公室 |
四、其他有关资料
公司聘请的会计师事务所
| 会计师事务所名称 | 天健会计师事务所（特殊普通合伙） |
| 会计师事务所办公地址 | 浙江省杭州市西湖区西溪路 128号新湖商务大厦 6楼 |
| 签字会计师姓名 | 金东伟、周建 |
公司聘请的报告期内履行持续督导职责的保荐机构
?适用 □不适用
| 保荐机构名称 | 保荐机构办公地址 | 保荐代表人姓名 | 持续督导期间 |
| 中国国际金融股份有限公司 | 北京市朝阳区建国门外大街
1号国贸大厦 2座 27层及
28层 | 金玉龙、张文召 | 2022年 8月 5日至 2025年
12月 31日 |
公司聘请的报告期内履行持续督导职责的财务顾问
□适用 ?不适用
五、主要会计数据和财务指标
公司是否需追溯调整或重述以前年度会计数据
□是 ?否
| | 2024年 | 2023年 | 本年比上年增减 | 2022年 |
| 营业收入（元） | 546,866,760.79 | 477,615,800.01 | 14.50% | 355,599,824.19 |
| 归属于上市公司股东
的净利润（元） | 80,268,462.17 | 128,803,163.18 | -37.68% | 122,322,713.76 |
| 归属于上市公司股东
的扣除非经常性损益
的净利润（元） | 58,420,273.71 | 109,945,771.66 | -46.86% | 102,663,521.33 |
| 经营活动产生的现金
流量净额（元） | 46,901,435.43 | -212,239,078.36 | 122.10% | 199,018,744.75 |
| 基本每股收益（元/
股） | 0.40 | 0.64 | -37.50% | 0.73 |
| 稀释每股收益（元/
股） | 0.40 | 0.64 | -37.50% | 0.73 |
| 加权平均净资产收益
率 | 2.52% | 4.02% | -1.50% | 9.21% |
| | 2024年末 | 2023年末 | 本年末比上年末增减 | 2022年末 |
| 资产总额（元） | 3,406,483,088.04 | 3,545,378,296.20 | -3.92% | 3,512,174,872.53 |
| 归属于上市公司股东
的净资产（元） | 3,141,862,277.96 | 3,254,831,414.47 | -3.47% | 3,185,708,988.64 |
公司最近三个会计年度扣除非经常性损益前后净利润孰低者均为负值，且最近一年审计报告显示公司持续经营能力存在
不确定性
□是 ?否
扣除非经常损益前后的净利润孰低者为负值
□是 ?否
六、分季度主要财务指标
单位：元
| | 第一季度 | 第二季度 | 第三季度 | 第四季度 |
| 营业收入 | 43,904,608.50 | 127,871,332.12 | 115,545,598.64 | 259,545,221.53 |
| 归属于上市公司股东 | -22,898,502.48 | 25,434,680.87 | 5,173,520.16 | 72,558,763.62 |
| 的净利润 | | | | |
| 归属于上市公司股东
的扣除非经常性损益
的净利润 | -25,414,657.17 | 21,889,068.38 | 191,417.23 | 61,754,445.27 |
| 经营活动产生的现金
流量净额 | -84,126,640.15 | 3,088,737.88 | 39,189,902.93 | 88,749,434.77 |
上述财务指标或其加总数是否与公司已披露季度报告、半年度报告相关财务指标存在重大差异 □是 ?否
七、境内外会计准则下会计数据差异
1、同时按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用 ?不适用
公司报告期不存在按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。
2、同时按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用 ?不适用
公司报告期不存在按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。
八、非经常性损益项目及金额
?适用 □不适用
单位：元
| 项目 | 2024年金额 | 2023年金额 | 2022年金额 | 说明 |
| 非流动性资产处置损
益（包括已计提资产
减值准备的冲销部
分） | -5,880.96 | 260,709.28 | -7,657.38 | |
| 计入当期损益的政府
补助（与公司正常经
营业务密切相关，符
合国家政策规定、按
照确定的标准享有、
对公司损益产生持续
影响的政府补助除
外） | 12,939,645.85 | 22,159,765.00 | 22,852,496.12 | 主要为获得的各类政
府补助 |
| 除同公司正常经营业
务相关的有效套期保
值业务外，非金融企
业持有金融资产和金
融负债产生的公允价
值变动损益以及处置
金融资产和金融负债
产生的损益 | 13,108,748.43 | | 552,606.97 | 主要为购买结构性存
款产品产生的投资收
益 |
| 除上述各项之外的其
他营业外收入和支出 | -413,684.69 | -501,596.82 | -340,182.79 | 主要为对外公益性捐
赠 |
| 其他符合非经常性损 | -318,969.66 | | 206,196.00 | 对合伙企业的权益法
投资收益 |
| 益定义的损益项目 | | | | |
| 减：所得税影响额 | 3,355,755.57 | 3,045,240.90 | 3,604,266.49 | |
| 少数股东权益影
响额（税后） | 105,914.94 | 16,245.04 | | |
| 合计 | 21,848,188.46 | 18,857,391.52 | 19,659,192.43 | -- |
其他符合非经常性损益定义的损益项目的具体情况：
?适用 □不适用
公司按持有杭州财通领芯股权投资基金合伙企业（有限合伙）的合伙份额确认的权益法收益-318,969.66元，因与公司日
常经营业务无关，将其认定为非经常性损益。
将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第 1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益
项目的情况说明
□适用 ?不适用
公司不存在将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第 1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为
经常性损益的项目的情形。
第三节 管理层讨论与分析
一、报告期内公司所处行业情况
公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第 3号——行业信息披露》中的“软件与信息技术服务业”的披露要
求
（一）公司行业分类
根据国家统计局国民经济行业分类（GB/T 4754-2017），公司所属行业为软件和信息技术服务业（分类代码：I65），
细分行业为集成电路设计（代码为 I6520）。
（二）所处行业发展情况
1、半导体行业 2024年发展概况
2024年随着生成式 AI快速发展，智能便捷的应用迅速成为焦点，全球各大科技厂商先后进入，多种大模型产品纷
至沓来，数字经济迎来重要发展机遇。大模型复杂程度高、参数众多、训练数据量巨大，对计算资源需求不断加大，也
大幅提升了对高性能半导体产品的需求。根据 WTST统计数据，2024年美洲、欧洲、日本和亚太四个地区集成电路销售
额 6,276亿美金，较 2023年增长 19.12%。 近十年来美洲、欧洲、日本和亚太集成电路销售额季度数据（资料来源:WTST）
在 AI应用的带动下，HBM以及高容量 DDR5的需求快速提升，存储器价格受市场需求刺激影响下从低位逐渐回升，销量开始释放，实现量价齐升。根据 CFM闪存市场数据，2024年全年 DRAM和 NAND Flash整体销售收入达 1669.79
亿美元，创造历史新高。
近年来全球 DRAM/NAND Flash市场收入季度变化（资料来源:CFM闪存市场，单位：亿美金）
2024年中国集成电路行业也呈现回暖态势，一方面系在消费电子、通信等终端领域中国产品的市场占有率快速提升，
另一方面系受益于下游芯片设计/IDM企业持续推动供应链国产化和“Local for Local”（本地化采购）策略，需求逐步回升。
根据国家统计局数据，2024年我国集成电路累计产量 4,514亿块，同比增长 14.4%。在成熟制程领域，中国企业凭借相
对成本、终端产业等优势，积极推动产能扩张并承接订单转移，市场份额取得较大提升，根据华泰证券测算，2023年中
国大陆在全球 12寸和 8寸成熟制程领域的市场份额已提升至 29%和 25%。在先进制程领域，受地缘政治变化与国产替
代浪潮持续影响，中国电子品牌与制造商也会有较强的意愿使用中国大陆本土的晶圆代工厂产品，以避免潜在的地区贸
易摩擦风险，中国大陆晶圆代工厂正加速先进制程制造技术升级与产能扩充，来满足日益增长的先进芯片需求。 国内集成电路产量及增速（资料来源:国家统计局）
2、半导体行业整体发展趋势
新质生产力已成为我国产业转型的重要推动力和未来经济发展主线，我国作为全球最大的集成电路终端产品消费市
场，在政策、资本、市场、技术、人才等多方合力之下，实现集成电路供应链自主可控将是必然趋势，新质生产力会不
断涌现，从而促进集成电路产业综合实力将迈向新阶段。
（1）AI技术发展带来半导体需求提升，同时赋能芯片研发与制造
一方面，生成式 AI 和大模型席卷全球，AI不仅带来对算力的巨大需求，还逐步下沉至日常生活的各种终端应用，
从智能手机和 PC，到硬件设计和操作系统，再到云端加速器等等，形成一个由 AI助力的全新生态系统。随着 Deepseek
等开源模型的推出，以及国产高性价比 AI芯片的推广，AI技术的渗透率大幅提升，进一步扩大应用市场体量。加之受
到贸易摩擦影响，海外核心高端 AI 芯片无法进入大陆市场，国产替代迫切性较高，带来较大的发展机遇。
另一方面，AI技术正被应用在芯片的研发和制造中，在设计阶段，AI可以通过机器学习算法，提高芯片性能和能效；
在制造过程中，AI用于预测和检测缺陷，优化生产流程，快速提升良率；同时 AI模型可以分析海量制造数据，找出潜
在问题并进行预防性维护。Fabless、Fab通过 AI赋能大大提高了效率和产品质量。
（2）国际局势变化与国产替代加速产业链调整
近年来国际局势变化和科技竞争加剧，中国半导体产业发展所需的软件、材料、零部件、设备和先进制程芯片所受
到的限制不断升级，我国政府及企业高度重视产业链自主可控，近年来在多个环节建立了成熟的产业架构，芯片自给率
不断提升，但在先进制程、人工智能以及部分制造环节自主化水平仍然较低，坚定推进供应链自主可控、实现国产化替
代仍将是行业的重要发展方向。
（3）大数据洞察与工程智能助力芯片制造走向最优解
芯片的持续进步倚赖于更好的设计、更小的晶体管尺寸、更高的晶体管密度、革新的制程架构以及高性能的材料或
更好的封装策略等，但先进芯片生产需要复杂的生产步骤、产生海量制造数据，这给晶圆厂的新产品和新制程导入、良
率提升与改善、产出效率均带来了极大的挑战。因此，对于产线的数据分析与挖掘、设备的智能化控制愈发重要，这将
决定晶圆厂盈利能力和核心竞争力。
（4）先进封装技术实现 “超越摩尔（More than Moore）”
随着半导体芯片的晶体管结构进入到 FinFET时代，工艺节点的进步呈现明显的趋缓形势，通过改革封装技术来进一
步挖掘性能提升的潜力成为一个非常重要的手段。2.5D/3D等先进封装策略可以大幅度缩小封装后芯片的面积、容纳更
多芯片的 I/O端口数量、降低芯片综合制造成本、提升芯片间的互联能力。先进封装技术的改进对芯片设计提出了更多
要求，EDA 解决方案必须涵盖设计、热、3D 求解和信号完整性，以确保所有功能正常运行，EDA产品及设计方法学需
要不断演进。
（5）汽车智能化与电动化推动半导体需求结构性增长
汽车智慧化与电动化为半导体市场注入驱动力，先进驾驶辅助系统和车用信息娱乐系统需要更多的芯片支撑，根据
中国汽车工业协会提供的数据显示，传统燃油车所需汽车芯片数量为 600-700颗，电动车所需的汽车芯片数量提升至平
均 1600颗/辆，而更高级的智能汽车对芯片的需求量将提升至 3000颗/辆。越来越多的汽车电子将仰赖芯片，对半导体的
需求长期而稳健。
3、EDA行业概况
在市场规模方面，根据前瞻经济研究院统计数据显示，2023年我国 EDA行业市场规模近 120亿元，近五年复合增速达 21.54%，预计 2024年我国 EDA软件行业市场规模将超过 130亿元。近年来随着国家和市场对国产 EDA行业的重
视程度提升，国内 EDA企业在产业政策、产业环境、投资支持、行业需求、人才回流等各方面利好影响下获得了迅猛发
展，上下游协同显著增强。
在竞争格局方面，从全球市场来看，根据集微咨询数据，全球 EDA行业主要由新思科技、楷登电子和西门子 EDA垄断， 2021年合计市占率为 77.7%，其技术水平、产品完成度和产品丰富度大幅领先；2024年 1月新思科技宣布收购
EDA龙头企业 Ansys，2025年 3月西门子宣布完成对 Altair的收购，行业集中度进一步提升。从中国市场来看，贸易环
境的变化带来国产替代需求，2024年 12月美国商务部工业与安全局（BIS）宣布了对华半导体出口管制措施的新规，新
增了对于多重曝光工艺设计的 EDA、高带宽存储芯片（HBM芯片）及可用于 2.5D/3D先进封装设计的 EDA及其他配套
软件的管控。在当前国际环境下，随着国产 EDA企业加大研发和市场投入，国内头部 EDA公司在部分领域已经达到国
际领先的技术水平，国内半导体芯片设计和晶圆厂或更加倾向使用国产 EDA 工具，国产 EDA厂商市占率有望进一步提
升。
在技术方面，随着集成电路工艺节点逼近物理极限，加之 AI芯片、汽车电子、5G等应用领域的深入以及硅光芯片、
先进封装策略兴起，均对芯片设计、制造、封装提出新的要求，也对 EDA软件迭代带来更大挑战；但值得关注的是，人
工智能、机器学习等技术也正逐步引入到 EDA工具的开发中，提高了芯片设计师的生产力，帮助设计人员更快地收敛和
验证，同时提升芯片质量、降低制造成本。
4、半导体设备行业概况
在市场规模方面，2024年随着全球半导体周期逐步复苏，全球半导体设备及晶圆制造设备需求呈现增长。2024年 7
月 SEMI上调半导体制造设备市场规模预期，预计 2024年将达到 1090亿美元，同比增长 3.4%，主要原因系中国持续强
劲的设备支出以及对 DRAM和 HBM的大量投资推动了预测上调。分产品来看，前道晶圆厂设备市场规模从 930亿美元
上调至 980亿美元，增长 2.8%；后道封装测试设备从 2024年下半年开始复苏，测试设备预计增长 7.4%到 67亿美元，封
装设备预计增长 10%到 44亿美元。同时 SEMI表示 2025年由于对先进逻辑和存储应用的需求增加，全球晶圆厂设备领
域的销售额预计创下 1280亿美元新高，后道设备增长预计将加速。
在竞争格局方面，根据中信证券统计，2023年国内半导体设备整体国产率为 23%左右；2024年受益于存储芯片高国
产线扩产，预计国产化率提升至 30%；2025年受益于逻辑产线的国产化率提升，整体国产化率有望提升至 35%以上。目
前，在去胶、清洗、热处理、刻蚀、CMP、测试领域内国产替代率较高，但在光刻、离子注入、涂胶显影等领域国产化
率较低。
在技术方面，集成电路生产各环节的设备均围绕着先进制程演进、芯片架构创新等进行技术革新。近年来，国产半
导体设备逐步由应用于成熟工艺发展至先进工艺，由主要内销发展至高质量出口。未来，半导体设备厂商需要持续的资
金投入以保证技术迭代，实现高质量国产替代，达到国际领先水平。
（三）公司所处行业地位
公司是国内外极少数能够在成品率提升及电性监控领域提供全流程覆盖产品及服务的企业。在成品率提升领域，公
司不仅能提供相关的测试芯片设计、可制造性设计（DFM）、可测试性设计（DFT）以及半导体数据分析等 EDA软件和
晶圆级电性测试设备，还可以基于上述 EDA软件、测试设备结合技术服务提供成品率提升的一站式解决方案。
公司系列产品突破了海外企业的垄断地位，在多个关键技术点上已经达到了国际领先水平，得到了客户的肯定及业
界的高度认可，先后获得了第三届“IC 创新奖”之技术创新奖、第十一届中国电子信息博览会（CITE）创新奖、中国芯
EDA专项技术创新奖、卓胜微 2024年度优秀供应商；晶圆级电性测试设备产品助力公司获得 2021年“中国芯”优秀支撑
服务企业，并两次被评为“华力设备类优秀供应商”；半导体数据分析软件先后获得 2023年度卓胜微最佳贡献奖、“华彩
杯”二等奖、格科微研发先锋奖。
2023年 10月 7日，中共中央政治局常委、国务院总理李强莅临公司调研，听取浙江集成电路产业发展情况汇报，了解公司技术研发情况。在公司调研时，李强总理强调，要坚持科技自立自强，推进集成电路全产业链发展，加强协同
攻关，提高自主可控水平。多年来公司持续加大研发投入，通过自主研发不断拓展新技术、新产品，巩固竞争优势，服
务我国集成电路自主可控及高质量发展，矢志成为具有国际影响力的 EDA及测试设备供应商。
二、报告期内公司从事的主要业务
（一）公司主营业务情况
公司是领先的集成电路 EDA软件与晶圆级电性测试设备供应商，公司专注于芯片成品率提升和电性测试快速监控技
术，是国内外多家大型集成电路制造与设计企业的重要合作伙伴。公司提供 EDA软件、电路 IP、WAT测试设备以及与
芯片成品率提升技术相结合的全流程解决方案，在集成电路从设计到量产的整个产品周期内实现芯片性能、成品率、稳
定性的提升。公司先进的解决方案已成功应用于诸多集成电路工艺技术节点，实现了高质量的国产化替代，打破了集成
电路成品率提升领域长期被国外产品垄断的局面。
集成电路成品率提升是一项非常复杂的系统工程，公司长期以来潜心研发，不断丰富以集成电路成品率提升为主轴
的产品矩阵，逐渐形成了驱动公司业绩可持续发展的“三驾马车”——电子设计自动化（EDA）软件、半导体大数据分析
与管理系统、晶圆级电性测试设备。各产品在技术上相辅相成，在商业模式上独立销售、相互引流，为公司业务的稳健
发展提供多点引擎，支撑营业收入连创新高，丰富客户数量及客户群体，客户范围从以集成电路制造企业为主逐步向集
成电路设计、封测企业拓展。 驱动公司业绩可持续发展的“三驾马车”
（二）公司主要产品及服务布局
公司的产品类型分为电子设计自动化（EDA）软件、半导体大数据分析与管理系统、晶圆级电性测试设备，以及利用上述软硬件工具和在成品率提升领域的经验提供的软件技术开发服务。
1、电子设计自动化（EDA）软件
（1）集成电路良率提升相关设计软件
为了确定最优的制造工艺或寻找影响成品率的因素，需要对各种电学结构和关键器件进行电学性能的检测，提供寻
找影响成品率因素的有效线索。由于产品芯片结构过于复杂，在产品芯片上直接进行电性测试难以分解发现产生问题的
根本原因，因此一般效率不高。为了降低制造成本、提升效率，业内通常采用测试芯片替代产品芯片进行电性测试，测
试芯片即支持电学性能测试功能的专用芯片。主要方法如下：针对影响产品芯片成品率和性能的关键器件参数以及工艺
中各步骤的失效风险，设计出监控相应器件和风险的测试结构，与焊盘相连接组成专用的测试芯片。测试芯片与产品芯
片使用相同的工艺，甚至可能集成在同一片晶圆上，测试芯片的电性测试结果，可以反映产品芯片中关键器件的特性，
以及制造工艺的风险状况。相比产品芯片，由于测试芯片将工艺成品率风险拆解到各自独立的结构中，能够直接找到需
要改进的风险点。采用测试芯片技术，是业内进行工艺开发、成品率提升的主要方法，公司的集成电路良率提升设计软
集成电路良率提升相关 EDA软件及电路 IP
2024年度，公司不断对现有良率提升相关 EDA功能进行优化完善，还研发了多种适合新工艺方向的电路 IP和解决
方案，如公司 Advanced PCM量产监控方案已在大客户处稳步推进验证，SRAM 读写功能良率提升方案、适配新工艺的
高密度电阻/漏电方案以及片上监控电路设计方案研发均取得突破性进展。
| 产品类型 | 产品名 | 介绍 |
| 参数化单元版图
设计工具 | SmtCell | ? 应用环节：测试芯片的测试结构设计
? 产品优势：1）相同结构的单元版图只需创建一次；2）版图中几何图形的相关
属性可用参数来表征；3）单元版图重复、费时的物理设计过程用参数赋值来
代替。跟传统的版图设计工具相比，SmtCell可以带来设计效率的大幅提升 |
| 通用型的测试芯
片版图自动化设
计平台 | TCMagic | ? 应用环节：测试芯片的绕线、电路设计和物理拼接
? 产品优势：主要设计传统测试芯片（又称为“短程测试芯片”），平台基于其独
特的软件架构设计和算法支持，在测试芯片设计过程中有效提升设计效率 |
| 可寻址测试芯片
版图自动化设计
的高效版图软件 | ATCompiler | ? 应用环节：可寻址测试芯片的设计
? 产品优势：提供了完整的大型可寻址及划片槽内可寻址测试芯片的设计解决方
案，软件内置有公司设计的经过验证、可重复使用且具备特定功能的电路 IP
（器件特征参数提取电路、工艺参数提取/缺陷监测电路、环形振荡器性能表
征电路等），能够极大地提高了测试芯片的器件密度，有效提升测试芯片的测
试速度，很好地满足先进工艺产品开发和制造过程监控的需求 |
| 超高密度测试芯
片版图自动化设
计工具 | Dense Array | ? 应用环节：超高密度测试芯片设计
? 产品优势：实现了单个测试芯片模块上容纳上百万个待测器件，通过片上控制
模块和测试设备的协同优化，可以达到每秒 10,000样本量的测量速率，通过
并行测试能线性加速，有效地缩短测试时间，满足工艺开发下百万分率、甚至
十亿分率的异常点检测的需求 |
| 产品芯片成品率
和性能诊断测试
芯片设计工具 | ICSpider | ? 应用环节：产品芯片成品率和性能诊断的定制化测试芯片设计
? 产品优势：通过对产品芯片中基本器件、关键路径等的系统分析和直连检测，
来帮助客户更直观、高效、有针对性地提升产品成品率和性能指标 |
| 电路 IP | Addressable IP可
寻址电路 IP | ? 应用环节：可寻址测试芯片的设计
? 产品优势：传统测试芯片因占用面积大，在测量样本量和成本控制两个方面已
经满足不了工艺的需求，通过可寻址电路可以提升芯片密度 5至 20倍，并且
保证高精度设计 |
| | HDYS高密度工
艺检测电路 IP | ? 应用环节：超高密度测试芯片设计
? 产品优势：利用片上测试控制方案，与测试设备功能协同，在设计密度和测试 |
| | | 速度上进一步提高可寻址技术设计与测试效率。特别在量产监控环节，利用狭
小的划片槽和有限测试时间瓶颈下，大幅度提升监控效率，为量产制造过程的
智能管控，提供更全面的数据支撑 |
（2）可制造性设计（DFM）EDA软件
可制造性设计（DFM）是研发和生产之间的桥梁，在芯片开发设计阶段就考虑到制造环节的可行性，有效地缩短开发进程，降低制造成本，提升产品的可靠性与稳定性。报告期内，公司 DFM软件工具核心模块研发均取得重要进展。
| 产品类型 | 产品名 | 介绍 |
| 成品率预测分析
软件 | Virtual Yield | ? 应用环节：基于成品率模型和产品芯片版图对产品芯片的成品率进行预测和分
析
? 产品优势：通过版图关键面积及特征分析技术，利用测试芯片结合各个工艺模
块的缺陷率和产品版图，精确地预测各个工艺模块对整个成品率的影响，通过
精确的产品芯片成品率预测数据和全面的影响因素比对分析报告，帮助设计者
洞悉优先级排序的良率影响，从而最大限度地提高设计的可制造性 |
| 化学机械抛光工
艺仿真建模工具 | CMPEXP | ? 应用环节：CMP制造工艺的仿真建模，依据 CMP工艺后的各测试结构膜厚和
表面形貌数据以及 CMP工艺参数，建立 CMP模型，通过针对 CMP步骤精准
仿真和建模，可以提前找出和预防 CMP相关的芯片设计问题,是集成电路制造
工艺中的关键环节
? 产品优势：实现了业界广泛使用的 Cu CMP仿真与热点检查流程的所有功能；
通过接触力学等物理、化学原理，结合快速傅里叶变换等数学手段，提供了高
准确性、鲁棒性和泛化性的 CMP模型；工具集成先进的模型校准算法，极大
地缩短模型校准时间周期并有效提升了校准成功率，并采用高效的分布式并行
计算架构，有效地提升了模型校准和仿真效率；该软件填补了国内集成电路市
场上产业化 CMP建模工具的空白，满足了芯片设计公司和晶圆制造厂对于芯
片的可制造性和成品率的需求
? 目前 CMPEXP已实现销售订单，并在国内多家头部企业试用 |
| 版图图形匹配工
具 | PatternScan | ? 应用环节：版图图形匹配工具。使用场景包括芯片制造工艺热点图形查找与优
化和芯片设计版图物理验证等。
? 产品优势：1）高性能的图形匹配引擎：依托自研高性能图形匹配算法，图形
匹配性能达到业界顶尖水平，轻松应对超大规模版图的图形搜索的应用场景；
2）便捷的图形单元库创建与管理方式：提供基于图形化界面的图形单元库创
建与管理方式，方便用户轻松以零代码的方式完成复杂图形检查规则的创建与
管理；3）强大的软件生态支持：PatternScan工具可以与其他 DFM平台工具
无缝配合，可以灵活搭建多种复杂良率提升应用场景解决方案
? 目前 PatternScan已在多家国内头部企业试用 |
| 版图几何特性提
取和分析工具 | LayoutInsight | ? 应用环节：依托高性能版图计算引擎和强大的版图分析工具生态的支持，
LayoutInsight能够从版图设计中精确统计芯片器件类型的分布，并提取器件特
征参数、布局依赖效应参数以及热点图形的关键几何参数。这些精准的数据，
如同芯片的“基因图谱”，让用户从全局、多维度的视角，洞察芯片器件与工艺
热点的特性。助力用户快速定位良率问题，缩短良率提升周期并优化设计质量
? 产品优势：1）采用高性能并发计算引擎和版图串行分析技术，兼顾性能与内
存占用，从容应对超大规模版图的特征分析任务。2）灵活且简洁的软件交互
方式，兼顾工具使用的灵活性与易用性，少量代码即可完成复杂提取对象的定
义。3）具备多工艺的普适性
? 目前 LayoutInsight已在多家国内头部企业试用 |
| 版图集成与分析
平台 | LayoutVision | ? 应用环节：强大的版图集成与分析平台，具有丰富的版图查看和分析功能，并
集成了多种版图物理验证和 DFM分析手段，为用户提供高效的全流程的版图
验证方案，助力用户设计效率提升与制造良率优化
? 产品优势：1）高性能的版图解析与渲染：依托高效的版图解析和渲染引擎，
支持多种版图数据格式的解析，轻松应对超大规模版图的解析与渲染；2）支
持多维度的版图分析：支持版图逻辑运算、版图链路追踪、图形密度分析等多
种版图分析功能，同时作为一个集成化的 DFM平台，能够无缝衔接多种广立
微 DFM工具，实现可视化的结果展示和交互，并输出多维度的良率分析结果
? 目前 LayoutVision已在多家国内头部企业试用 |
可制造性设计（DFM）软件产品图
（3）可测试性（DFT）EDA软件
随着半导体工艺制程的发展，芯片在生产过程产生缺陷的概率越来越大，而芯片出厂对 DPPM（百万分比的缺陷率）
有着苛刻的要求，如汽车类芯片要求 DPPM几乎为 0，品质越高且规模越大的芯片，DFT越复杂且越重要。DFT是一种
在芯片原始设计阶段即插入各种用于芯片测试的硬件逻辑的设计方法，这些硬件逻辑有助于生成测试向量并在自动测试
设备（ATE）上进行高效的芯片测试，捕捉潜在的硬件缺陷，提高产品良率。DFT一方面可以筛选淘汰掉有缺陷的芯片，
另一方面可以在设计阶段考虑测试需求，减少测试时所需的硬件资源和测试时间，使测试流程更加自动化和高效，从而
实现降本增效的目的。
2023年公司收购了上海亿瑞芯电子科技有限公司 43%的股权，亿瑞芯是一家以 DFT技术服务及产品开发为主营业
务的企业，该股权收购标志着公司从专注制造类 EDA向设计类 EDA扩展迈出了第一步。同年 11月，公司与亿瑞芯联合
发布了业界领先的可测性设计自动化和良率诊断解决方案——DFTEXP流程和解决方案。 2024年，公司 DFTEXP解决
方案已在多家客户处应用并实现销售收入，产品部分技术表现达标杆工具水平，获得良好的行业口碑。
广立微×亿瑞芯 DFT设计自动化和良率诊断解决方案
报告期内，研发完成的 DFT系列软件主要如下：
| 产品系列 | 子工具名称 | 介绍 |
| DFTEXP
可测试性设计自动化
和良率诊断解决方案 | Scan
Insertion | ? DFT最基础和关键技术，将时序逻辑电路中的时序单元替换为扫描单元，并
连接成扫描链，通过扫描输入和输出对电路内部状态可控制和可观测。运行耗
时等性能优于行业其他工具。
? 目前已在国内头部企业完成测试验收 |
| | ScanTest | ? 支持多种故障模型高覆盖率的测试向量生成；支持测试压缩，压缩比可达 200
倍以上；支持测试点分析；支持低功耗解决方案。
? 目前已形成销售订单 |
| | Scan
Diagnosis | ? 支持多场景的失效分析，包括 chain/logic diagnosis（链式/逻辑诊断），
physical-aware diagnosis（物理感知诊断），cell-aware diagnosis（单元感知诊
断），hierarchical diagnosis（分层诊断）。
? 目前已在多家国内企业试用 |
| | MBIST | ? 支持多种存储类型；支持 MBIST电路生成和插入；支持多种测试算法；支持
算法可编程；支持测试向量自动生成；支持故障诊断；支持多种修复方案。
? 目前已形成销售订单 |
| | LBIST | ? 通过内部的测试激励产生、测试观测校验等技术，实现高测试覆盖率；支持压
缩和低功耗，降低测试翻转率、提升测试效率。
? 目前已形成销售订单 |
| | JTAG | ? 根据 IEEE 1149.1和 IEEE 1149.6标准，实现边界扫描技术，具备 JTAG电路生
成与测试向量生成的功能。
? 目前已在多家国内企业试用 |
| | IJTAG | ? 根据设计电路的配置文件，IP的 ICL接口约束库文件以及 PDL物理设计库文
件，快速生成目标电路的测试向量；支持符合 IEEE 1687标准的测试访问网
络，并兼容 IEEE 1149.1 、IEEE 1500 、IEEE 1838。
? 目前已形成销售订单 |
| | Yield
Analysis | ? 提供最具价值的测试/诊断数据分析方法，包含晶圆图分析、基础数据相关性
分析、逻辑故障分析和存储分析功能，有效支撑良率爬坡目标达成。
? 目前已在多家国内企业试用 |
| SAFA
功能安全系列软件 | FS | ? 基于数字电路的故障注入仿真器，在对内置安全机制诊断覆盖率指标进行验证
或者最终签核，确保满足芯片的功能安全要求。
? 目前已在多家国内企业试用 |
2、半导体大数据分析与管理系统
随着集成电路集成度的提高和工艺节点的演进，芯片从设计、制造到封装测试各环节数据规模快速增大，使得端到
端全产业链的数据分析显得尤为关键，如何关联整合该等数据，并从中挖掘出真正的价值，从而实现加快产品开发、成
品率提升以及量产管理，成为了行业面临的重要挑战。 广立微 DATAEXP系列软件能够覆盖集成电路芯片产品设计与制造全生命周期数据管理和分析，如测试芯片分析、
成品率分析、产线数据管理分析、缺陷管理分析、车规标准管控、制造过程数据分析等，运用了人工智能和机器学习等
先进计算机技术，能够对海量数据进行高效的关联解析，快速准确地识别定位良率问题，从而帮助用户及时采取措施，
提前应对潜在风险，加速良率提升，保障产品良率的稳定性。同时，DATAEXP系列产品还能够与公司的 EDA产品、
WAT测试设备之间相互赋能，提供完整先进的良率提升解决方案。 半导体大数据分析与管理系统产品图
2024年，公司半导体人工智能应用平台 INF-AI正式发布，且已被多家客户引入使用，以 AI赋能设计与制造；SemiMind半导体大模型平台正式推出，融合知识库和智能体技术，促进知识沉淀复用，降低用户使用门槛，大幅提升研
发效率；半导体离线大数据分析系统已完整布局并持续迭代升级，技术达国际领先水平，DE-YMS、DE-DMS等产品取
得规模订单；半导体在线大数据分析系统研发稳步推进，已在晶圆厂量产线试运行，助力集成电路实现高质量的智能制
造；半导体通用数据分析软件 DE-G功能逐步打磨成熟，成功替代国际通用统计分析软件，应用客群规模显著提升。
| 产品类型 | 产品名 | 介绍 |
| 通用半导体数
据分析软件 | DATAEXP-General
（简称 DE-G） | ? 通用数据分析软件，广泛应用于集成电路设计、制造、封测及下游电子企业
? 软件集成了可靠性模块、DOE设计与优化、各种假设检验、线性非线性模
型、常用分类聚类算法等众多统计建模方法
? 软件通过丰富、便捷的数据可视化手段，灵活的数据交互功能以及一系列数据
处理算法，加上为半导体分析量身定做的数据解析和展示功能，帮助用户在更
短的时间内，对数据各个维度进行分析，找出问题的根本原因
? 2024年发布 DE-G2.0新增多个统计模块功能，整体效能大幅提升，重点客户
使用人数呈指数级增长 |
| Testchip测试
数据分析系统 | DATAEXP-
MATRIX
（简称 MATRIX） | ? 测试数据分析系统，用于分析电性测试数据
? 可将大量设计 DOE 信息与电性测试数据相结合，通过数据建模快速找到缺陷
多发的 IC 设计版图模式，呈现各个制程节点的工艺窗口，有效可靠地筛选最
优的工艺条件和参数
? 2024 年底完成产品重塑， 升级扩展为更灵活的分析工具，可与其它线上、线
下的数据结合，进行联动分析 |
| RF数据分析软
件 | DATAEXP-RF
（简称 DE-RF） | ? 简洁、快速的 RF数据分析软件
? 支持多种 RF数据文件的上传、解析和处理，可基于源数据和处理后的数据，
利用分析模块的可视化图表实现数据的直观展现与多维度对比，帮助用户从海 |
| | | 量数据中快速挖掘价值 |
| 半导体制造全
流程数据管理
分析系统 | DATAEXP-YMS
(简称 DE-YMS) | ? 集成电路生产制造过程中的 CP、FT、WAT、Inline、Defect、WIP 等多类型数
据智能化分析系统，为客户提供“一站式”数据分析管理平台
? 系统通过特有的算法支持和合理的数据处理流程，帮助快速完成底层数据清
洗、连接、整合工作，为 Fab 和 Fabless 企业提供数据管理、良率分析、低良
率成因下钻等分析
? 2024年 发布了 DE-YMS2.0， 5月公司在原有 DE-YMS基础上，推出了针对设
计公司的轻量级 DE-YMS Lite方案，增加了 AEC-Q100汽车电子芯片分类、
良率数据多维度监控及预警、测试分析及重测复测分析、测试问题预警等模块 |
| 缺陷管理分析
系统 | DATAEXP-DMS
(简称 DE-DMS) | ? 缺陷管理分析系统，通过收集检测机台的缺陷数据及图片，针对这些数据进行
快速分析、分类，并结合 DE-YMS 良率分析系统查找缺陷形成的根本原因
? 产品基于前沿的机器学习技术，具备晶圆缺陷高识别精度和快速部署能力，依
靠分布式系统的强大计算能力，结合简洁易用的界面，用户可以轻松高效地检
索、查验、分类缺陷数据，快速、全面、系统地查找缺陷来源，并预测良率
? 2024年公司发布了 DE-DMS2.0，目前该工具已在多家晶圆厂长期稳定运行 |
| 设备监控系统 | DATAEXP-FDC
(简称 DE- FDC) | ? 设备监控系统，通过收集工厂中的各种设备的传感器数据、 Event Report（事
件报告） 数据和机台的预警数据，并对这些数据进行分析，施以各种模型和
规格限制，从而探测工艺过程中的异常
? 提供了丰富的数据采集计划和灵活的数据分析计算模型，具有高可用、高并
发、可扩展的特性，并保障了实时数据流稳定的分析计算
? 2024年底该产品已在晶圆厂量产线正式运行 ，能够支持 2000台以上的机台接
入 |
| 统计过程控制
系统 | DATAEXP-SPC
（简称 DE-SPC） | ? 统计过程控制系统，通过收集 Inline、Defect、WAT等数据，并对参数配置各
类图形和规则，帮助客户实时监测生产过程的异常和稳定性
? 支持多样化数据采集、批量模型配置、多维度报表分析，构造了高效的全闭环
品质管理系统
? 2024年底该产品已在晶圆厂量产线试运行 |
| 工业智能化集
成解决方案 | INFINITY-AI
（简称 INF-AI） | ? 半导体大数据分析与管理的开放式机器学习平台，包括 ADC、LLM、WPC等
子模块
? 可接入晶圆生产制造过程中的任意程序和任意产品，支持用户管理数据，一键
训练、评测、部署模型，旨在为半导体制造业的 AI赋能提供一站式数据解决
方案
? 2024年 5月 INF-AI正式发布，目前格科微等多个客户已引入 INF-AI系统，为
设计制造注入了 AI动力，提升产品良率 |
| 自动缺陷分类
系统 | INFINITY-ADC
（简称 INF-
ADC） | ? 缺陷自动分类系统，对检测机台的缺陷数据及图片进行快速分类
? 该系统基于前沿的人工智能视觉技术，具备晶圆缺陷高分类精度和快速部署能
力，并能与 DE-DMS 深度配合，拥有持续学习的能力，实现缺陷的智能化、
高精度地打标分类，并根据分类结果追溯影响良率的因素 |
| 晶圆缺陷图案
分析系统 | INFINITY-WPA
（简称 INF-
WPA） | ? 晶圆图案分析系统，利用最前沿的深度学习技术，对海量的晶圆图进行图案分
类，聚类，匹配等，快速定位异常来源、提高产品良率
? 支持 Wafer Pattern（晶圆图形）快速自动分类
? 支持和 DE-DMS/DE-YMS系统融合，提供特色的 AI晶圆分析服务
? 兼容各种数据，支持跨模组的 Wafer Pattern分析 |
| 智能良率、品
质异常检测及
报警系统 | DATAEXP-Alarm
（简称 DE-
Alarm） | ? DE-Alarm系统是为提升半导体制造质量?设计的关键解决?案。系统能实时
或近实时自动报警 WAT、CP、FT、SLT的良率、参数异常和质量问题，可与
客户 ERP/MES系统对接处置 Lot（批次）流程, 确保问题高效追溯避免有缺陷
的产品在出货前被拦截，助于减少退货、换货、报废、返工和时间成本，帮助
客户预计节省大量成本
? 2024年 DE-Alarm的核心流程开发验证已完成，取得多家客户的销售订单 |
| 半导体大模型
平台 | SemiMind | ? 半导体大模型平台，深度融合知识库与智能体大模型技术，打造开放、灵活、
可扩展的智能研发生态系统
? 支持知识库的创建，挖掘行业工艺流程、文档及相关信息化知识完成知识沉淀
? 支持无代码构建半导体专家智能体
? SemiMind已成功接入 DE-G和 INF-AI产品，获得多家客户认可；同时公司内
部也发布了编程助手，助力研发提质提效 |
3、晶圆级电性测试设备
公司以集成电路先进制程研发和量产过程中对于高效率高精度的电性检测需求为突破口，经过多年的研发积累和产
品迭代，自主研发出能够应用于芯片制造的工艺开发和量产线的晶圆级 WAT电性测试设备。该设备自 2020年开始实现
稳定量产后，已成功进入多家海内外领先的芯片设计类企业、代工制造类企业、垂直整合制造类企业和研发实验室。为
满足不同晶圆厂对设备功能和性价比的需求，公司又优化升级并推出了新一代通用型高性能半导体参数测试机（T4000
型号）、搭载自研高性能矩阵开关构架的半导体参数测试机（T4000 Max），并协同开发了可靠性测试分析系统（Wafer
Level Reliability，WLR）等功能，将设备从 WAT测试扩展至 WLR及 SPICE等领域。公司测试设备类产品包含：
| 类型 | 产品型号 | 介绍 |
| 晶圆级
WAT测试
设备 | T4000系列 | ? 通用型 WAT测试设备，适用于大部分 WAT电性测试场景
? 可覆盖 LOGIC、CIS、DRAM、SRAM、FLASH、BCD等产品的测试需求，支持第三
代化合物半导体（SiC/GaN）的参数测试；相比市场上同类设备，T4000 系列测试每片
晶圆所需的时间大幅度缩短，具有精度高、速度快、灵活配置的特点，具备完善的自
检和自校准功能，实现多个 Module（模块）并行测试；优化设计后的 T4000机型具有
更优秀的架构设计和很高的性价比，更适合对成本较为敏感的 8 英寸及以下产线
? 2024年公司推出 T4000 Max半导体参数测试机，采用了协作研发的高性能矩阵开关构
架，具有精度高、速度快、配置灵活等特点，适用于工艺研发、晶圆级可靠性、量产
WAT等多种测试场景 |
| | T4100S系列 | ? 并行测试设备，适合先进工艺中更繁杂多样的测试要求
? 在测试精度相当的前提下，通过软硬件协同实现动态分组测试和更智能的人机交互等
功能，测试效率更高；与同类型机台相比较，在测试精度满足量产 WAT测试需求的前
提下，测试效率是其 1.4~5 倍，特别是在先进工艺下，测试效率随着版图的优化能够
进一步提升；该系列机型在产业化系统整合和测试标准上更具优势，常被用于测试量
较大且对测试效率要求较高的 12 寸晶圆厂 |
| 可靠性 WLR设备 | ? 可靠性测试设备，适合 WLR及 SPICE领域
? 能够兼容搭载可靠性 WLR，支持异步或同步并行测试，并通过与测试软件应用结合，
定制化算法和数据格式，实时显示测试数据图像，大幅度提升测试效率，满足汽车电
子、新能源等芯片对该方向大量的测试需求 | |
| 工艺开发测试设备 | ? 工艺开发测试设备，适合研发阶段电性测试
? 工艺开发阶段，待测器件数量较多，对于测试速度要求较高，公司测试机可以实现单
条 Module （模块） 或多条 Module同时扎针的并行测试，测试速度大幅提升；可与公
司可寻址测试芯片设计方案协同，大幅度提升测试效率，快速定位到器件或工艺问题 | |
广立微晶圆级电性测试设备样机（搭配探针台）
4、软件开发技术服务
（1）集成电路良率提升技术服务
一般集成电路工艺的生命周期大致包括早期开发、产品导入和量产环节，集成电路制造企业在每个环节不仅需要提
升各工艺步骤及产品的成品率，完成 PDK的建立、验证和产品性能的持续优化，同时还要保证产品的可靠性和制造过程
的稳定性。公司的成品率提升技术服务可以针对工艺开发及量产每个阶段的任务、要求和侧重点，设计定制化的测试芯
片、测试并分析反馈，保证客户能够在开发项目全流程中，有针对性的解决问题，协助客户快速完成工艺开发和尽早进
入量产阶段，并能够在量产阶段进行高效的生产过程监控，保障成品率与产品品质。 2024年公司中标国内外多家客户良
率提升项目，良率提升技术服务在多客户、多节点铺开，能力和潜力得到客户认可。
公司的成品率提升技术服务包括技术开发服务和测试服务两大类：
① 技术开发服务：利用公司软硬件一体化的产品解决方案，以及人员的开发经验，为晶圆厂提供从测试芯片设计、
电性数据测试到整体数据分析的一站式服务；
② 测试服务：利用公司的晶圆级测试设备对客户的测试芯片或晶圆测试结构进行测试，并提供相应的分析服务。 集成电路良率提升开发服务流程示意图
（2）可测试性（DFT）设计技术服务
DFT设计技术服务会根据具体芯片的具体特点，利用公司自研的 DFT设计工具为客户提供从 DFT架构定义、DFT设计实现到量产支持全流程 DFT设计服务，并且在芯片量产阶段提供 DFT量产支持，以帮助客户缩短设计周期，降低
设计风险，提高芯片量产良率。
一站式 DFT设计流程示意图
（三）公司主要经营模式
1. 业务分类
基于公司在成品率提升领域的技术布局和产品矩阵，形成了以 EDA软件与电性测试设备硬件相结合的软硬件一体化
解决方案，拥有软件开发及授权、测试设备及配件、测试服务及其他三大类业务，通过灵活的商业模式满足客户多样化
的需求。
| 主营业务 | 细分模式 | 内容 |
| 软件开发及授权 | 软件技术开发 | 技术人员利用公司自研的一系列软件产品和技术为客户提供以电性检测为核心的良率
提升服务以及 DFT设计服务 |
| | 软件工具授权 | 主要采用授权使用模式，向客户出售软件使用许可，约定一定期限内，客户可使用公
司提供的软件工具 |
| 测试设备及配件 | / | 硬件销售模式向客户销售测试机及配件 |
| 测试服务及其他 | / | 利用自研的测试机，为客户提供测试芯片的测试 |
公司的软件开发及授权业务包括软件工具授权和软件技术开发两种模式，其中软件工具授权主要针对软件类产品进
行授权销售；软件技术开发业务，一方面针对成品率提升相关经验不足、缺乏使用公司软件产品的经验或自建团队意愿
较低的客户，公司利用自研的产品为客户提供从测试芯片设计到数据分析的全流程服务，另一方面，公司控股子公司亿
瑞芯基于自主研发良率分析和提升工具，面向设计公司提供一站式 DFT设计服务。测试设备及配件业务主要对客户直接
销售 WAT测试机及相关配件。测试服务及其他业务主要针对有单独测试需求的，公司可提供测试芯片的测试服务。
2. 经营模式
公司以 EDA软件和电性测试快速监控技术为起点，形成软件开发及授权、测试设备及配件、相关技术服务及其他三
大类业务相辅相成、协同发展的商业模式。由于部分新客户缺乏使用公司软件产品的经验，为了更好地达到成品率提升
的效果，公司在早期通常通过软件技术开发作为合作切入点，为客户提供电性测试工艺监控和成品率提升的一站式服务。
客户在采购软件技术开发服务并对公司的产品和技术有一定了解之后，进一步增加采购软件工具授权、测试设备及配件
与测试服务，形成良性发展的经营模式。
（1）盈利模式
针对软件开发及授权业务：①软件工具授权模式下，公司主要采用授权使用方式，向客户出售软件使用许可，约定
一定期限内，客户可使用公司提供的软件工具。客户基于软件工具类型、套数与授权时长向公司支付软件使用费，公司
在使用期限内按直线法分摊确认收入。同时，公司会单独向客户销售固定期限软件版本更新及技术支持等服务，于约定
的服务期限内按照直线法分摊确认收入。除此之外，公司存在少量永久授权软件工具授权业务，该业务模式下公司仅向
客户提供售出版本软件工具的使用授权，按照合同约定完成交付并经客户验收时确认收入；②软件技术开发模式下，公
司主要采用项目制方式，根据客户的工艺节点、类型以及涵盖内容签订技术服务合同，为客户提供电性测试工艺监控和
成品率提升、及 DFT设计的一站式服务。客户按照合同约定向公司支付费用，公司于客户最终验收后确认收入。
针对测试设备及配件业务，主要采用常规的硬件销售模式向客户销售测试机及配件，根据具体产品，公司于客户签
收或验收后确认收入。
针对测试服务及其他业务，公司与客户签订服务合同，在一段时间内为客户提供测试服务。客户按照合同约定向公
司支付费用，公司在服务期限内按直线法分摊确认收入。
（2）销售模式
公司各类产品主要采用“直销为主、经销为辅”的方式开展销售业务，该模式结合直销和经销的优势，可以实现销售
模式的多元化，更好地适应不同客户需求和市场特点。直销和经销相辅相成，帮助公司提高销售效率，加强市场竞争力，（未完）
