[中报]广立微(301095):2025年半年度报告
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时间:2025年08月17日 21:55:27 中财网 |
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原标题:
广立微:2025年半年度报告

杭州
广立微电子股份有限公司
2025年半年度报告
2025-044 2025年 8月
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、高级管理人员保证半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:保证本半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次半年报的董事会会议。
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,敬请投资者注意投资风险。
请投资者认真阅读本半年度报告全文,并特别注意相关风险因素,具体内容详见本报告“第三节管理层讨论与分析”之“十、公司面临的风险和应对措施”,敬请投资者注意投资风险。
公司计划不派发现金红利,不送红股,不以公积金转增股本。
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 ............................................................................................................................. 11
第四节 公司治理、环境和社会 .................................................................................................................... 45
第五节 重要事项 ............................................................................................................................................ 47
第六节 股份变动及股东情况 ........................................................................................................................ 55
第七节 债券相关情况 .................................................................................................................................... 62
第八节 财务报告 ............................................................................................................................................ 63
备查文件目录
1、载有公司负责人、主管会计工作负责人、会计机构负责人(主管会计人员)签名并盖章的财务报表; 2、报告期内在中国证监会指定网站上公开披露过的所有公司文件的正本及公告原稿; 3、经公司法定代表人签名、公司盖章的 2025年半年度报告及摘要文本原件; 4、其他相关资料。
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. |
| 广立芯创 | 指 | 杭州广立芯创软件有限公司 |
| 北京广立微 | 指 | 广立微(北京)技术有限公司 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| I/O | 指 | Input/Output,输入/输出,通常指数据在内部存储器和外部存储器或其他周边设备
之间的输入和输出 |
| 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 |
| 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 Council)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 | 2025年 1月 1日至 2025年 6月 30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、公司简介
| 股票简称 | 广立微 | 股票代码 | 301095 |
| 变更前的股票简称(如有) | 无 | | |
| 股票上市证券交易所 | 深圳证券交易所 | | |
| 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(如有) | 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 | | |
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、其他情况
1、公司联系方式
公司注册地址、公司办公地址及其邮政编码、公司网址、电子信箱等在报告期是否变化 □适用 ?不适用
公司注册地址、公司办公地址及其邮政编码、公司网址、电子信箱等在报告期无变化,具体可参见 2024年年报。
2、信息披露及备置地点
信息披露及备置地点在报告期是否变化
□适用 ?不适用
公司披露半年度报告的证券交易所网站和媒体名称及网址,公司半年度报告备置地在报告期无变化,具体可参见 2024年年
报。
3、注册变更情况
注册情况在报告期是否变更情况
□适用 ?不适用
公司注册情况在报告期无变化,具体可参见 2024年年报。
四、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
| | 本报告期 | 上年同期 | 本报告期比上年同期增减 |
| 营业收入(元) | 245,937,336.96 | 171,775,940.62 | 43.17% |
| 归属于上市公司股东的净利
润(元) | 15,684,228.02 | 2,536,178.39 | 518.42% |
| 归属于上市公司股东的扣除
非经常性损益的净利润
(元) | -1,065,743.70 | -3,525,588.79 | 69.77% |
| 经营活动产生的现金流量净
额(元) | -14,043,165.02 | -81,037,902.27 | 82.67% |
| 基本每股收益(元/股) | 0.0796 | 0.0127 | 526.77% |
| 稀释每股收益(元/股) | 0.0796 | 0.0127 | 526.77% |
| 加权平均净资产收益率 | 0.50% | 0.08% | 0.42% |
| | 本报告期末 | 上年度末 | 本报告期末比上年度末增减 |
| 总资产(元) | 3,340,497,878.60 | 3,406,483,088.04 | -1.94% |
| 归属于上市公司股东的净资
产(元) | 3,117,748,822.12 | 3,141,862,277.96 | -0.77% |
扣除股份支付影响后的净利润
| | 本报告期 |
| 扣除股份支付影响后的净利润(元) | 23,604,235.52 |
五、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。
六、非经常性损益项目及金额
?适用 □不适用
单位:元
| 项目 | 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) | -171,167.18 | 系本期发生的资产报废损失 |
| 计入当期损益的政府补助(与公司正 | 8,406,239.06 | 系本期取得的各类政府补助收入 |
| 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) | | |
| 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 | 12,218,047.68 | 系本期购买结构性存款等理财产品取
得的收益 |
| 除上述各项之外的其他营业外收入和
支出 | -387,041.10 | 主要为对外公益性捐赠 |
| 其他符合非经常性损益定义的损益项
目 | -259,255.12 | 对合伙企业的权益法投资收益 |
| 减:所得税影响额 | 2,953,007.40 | |
| 少数股东权益影响额(税后) | 103,844.22 | |
| 合计 | 16,749,971.72 | |
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-259,255.12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、报告期内公司从事的主要业务
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,
在集成电路成品率提升领域深耕多年,始终秉承持续技术创新的发展理念为客户不断创造价值,利用业界领先的高效测试
芯片自动设计、高速电性测试和智能数据分析的全流程平台与技术方法,为集成电路制造、设计公司提供从 EDA 软件、测
试芯片设计服务、电性测试设备到数据分析等一系列产品与服务,紧密联系制造端和设计端需求,保证芯片的可制造性,
在提高芯片性能、成品率、稳定性的基础上,有效加快产品面市速度,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、半导体行业发展概况
近年来随着生成式 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,2025年 1-5月美洲、欧洲、日本和亚太四个地区集成电路销售额
2819亿美金,较去年同期增长 19.04%。 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)
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,2025年上半年我国集成电路累计产量 2,395亿块,同比增长 15.6%。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 TrendForce集邦咨询统计
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,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,根据 SEMI发布《全球半导体设备市场统计报告(WWSEMS)》,2024年随着全球半导体周期逐步复苏,2024年全球半导体制造设备需求呈现增长,销售额预计达到 1171.4亿美元,较 2023年增长 10%,创历史新高。其
中,2024年全球后端半导体设备市场在经历连续两年的下滑后实现强劲复苏,装配与封装设备销售额同比增长 25%,测试
设备销售额同比增长 20%,主要由多重技术升级需求与产能扩张驱动,尤其是在尖端逻辑芯片、成熟制程优化、先进封装
技术迭代以及 HBM领域的集中投资推动下,以及来自中国的投资大幅度增加,产业链上下游协同效应显著增强。
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。
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件主要为测试芯片设
计 EDA软件。
集成电路良率提升相关EDA软件及电路IP
| 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 | ? 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 |
| 化学机械抛光工艺仿真
建模工具 | CMPEXP | ? 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 |
| 版图图形匹配工具 | PatternScan | ? 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 |
| 版图几何特性提取和分
析工具 | LayoutInsight | ? 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 |
| 版图集成与分析平台 | LayoutVision | ? 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 |
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。
2025年上半年,因产品架构变化,可测试性设计自动化和良率诊断解决方案更名为 QuanTest,主要子工具如下:
| 产品系列 | 子工具名称 | 介绍 |
| QuanTest
可测试性设计自动
化和良率诊断解决
方案 | SCAN | ? 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 |
| | ATPG | ? 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;支持测试点
分析;支持低功耗解决方案 |
| | DIAG | ? 支持多场景的故障诊断,包括链式/逻辑诊断,物理感知诊断,单元感知诊
断,分层诊断 |
| | MBIST | ? 支持多种 Memory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 |
| | 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 |
| | JTAG | ? 支持边界扫描技术,具备 JTAG电路生成与测试向量生成的功能 |
| | IJTAG | ? 根据设计电路的配置文件,IP的 ICL( 模块连接语言 )以及 PDL(过程描
述语言)文件,快速生成目标电路的测试向量;支持符合标准的测试访问
网络 |
| | YAD | ? 专业的 DFT良率诊断分析工具,覆盖“设计-制造-测试-分析”全链路数据图
谱
? 强大的图形化界面和报告功能,结合 AI算法进行全流程数据失效根因分
析,可与半导体大数据分析系统 YMS/WPA深度互通串联,多维度数据相
互验证良率失效根因
? 融入设计信息进行诊断良率分析,通过数据挖掘提前识别潜在的系统性设
计问题 |
| 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 |
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。
半导体大数据分析与管理系统应用场景
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。2025年,半导体大数据分析软件取得多家头部企业数千万系统方
案订单,技术实力获市场高度认可。 半导体大数据分析与管理系统产品图
| 类型 | 产品名称 | | 主要用途 |
| 离线 | DE-G | 通用半导体数
据分析软件 | ? 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
? 2025年上半年发布 DE-G3.0功能全新改版,完善统计分析及 DOE功
能,专业性及使用便捷度大幅提升 |
| | DE-YMS | 芯片全生命周
期数据管理分
析系统 | ? 芯片从设计、制造、封装、到终端用户的全生命周期的多类型数据
(CP、FT、WAT、Inline、Defect、WIP、AOI、Bump、SLT、RMA
等)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 |
| | DE-FBM | 存储失效点阵
图分析系统 | ? 用于对存储测试资料 (SRAM/DRAM等.) 失效模式的识别/分类/展示
? 实现海量测试资料的快速入库,管理、查看与分析 |
| 离线
+ | DE-DMS | 缺陷管理分析
系统 | ? 通过实时收集检测机台的缺陷数据及图片,针对这些数据进行缺陷统
计,快速分析、分类 |
| | | | | |
| | DE-ALARM | 良率、品质异
常检测及报警
系统 | ? 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
? 2025年上半年推出全新功能 DHC(Data Health Check,数据健康检
查),拒绝脏数据,为数据的准确性保驾护航 | |
| | Auto-Ink | 自动点墨在线
系统 | ? 完善的、符合国际 AEC车规质量要求的,附加各种缺陷点墨,智能点
墨等规则,并可输出不同格式的 inkless map
? 有严格的数据健康检查及点墨准确性检验系统,确保点墨功能强大且
正确。 | |
| | DE-LPC | 光刻机套刻控
制分析系统 | ? Scanner/OVL 分析、建模、正/负反馈、补偿、仿真、以及控制系统
? 监控光刻机、量测机台、工艺配方的健康度,优化光刻机工艺参数, 包
括光源、样本选择、找平等参数
? TOGO recipe 验证,最小化套刻误差的同时,提升稳定性和容错能力 | |
| 在线 | DE-FDC | 故障检测在线
分类系统 | ? 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 | |
| | DE-SPC | 统计过程在线
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 | |
| 器件
测试
分析 | DE-MATRIX | 测试芯片数据
分析系统 | ? 通过测试芯片的电性参数,对 Process window, weak spots, marginality
的分析系统
? 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 | |
| | DE-RF | | RF射频器件
分析软件 | ? 简洁、快速的射频器件数据分析软件,支持射频参数提取、去嵌、频
率响应、史密斯圆图分析
? 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 |
| AI
智能
+
LLM
大模型 | INF-
AI | AD
C | 自动缺陷在线
分类系统 | ? 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 |
| | | WP
A | 晶圆缺陷图案
分析系统 | ? 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 |
| | | VM | 虚拟量测在线
系统 | ? 利用设备传感器数据及抽样实际量测,通过算法模型替代部分物理检
测设备,实时预测晶圆关键参数(如膜厚、线宽等),减少实际量测频
次,降低检测成本并提升生产效率 |
| | | TP
C | 机台原始数据
在线监控系统 | ? 基于 AI的 Trace-SPC Model,实现对机台 FDC原始轨迹数据实时的自
动管控并即时进行异常的精准报警, 从源头侦测到可能的机台异常,
实现优化半导体的制造过程监控 |
| | QuickRoot | 智能根因溯源 | ? 融合智能算法与深度挖掘数据背后的因果链条,精准捕捉异常信号,
实现从数据噪声中高效提取关键根因,加速良率提升 | |
| | DE-iCASE | 智能案例档案 | ? 是在线缺陷异常的智能化诊断系统,提供缺陷异常告警、分析、追
踪、归档的全流程服务,结合机器学习模型智能查找知识库,实现自
动溯源。 | |
| | iMetrology | | |
| | SemiMind
(LLM) | 半导体大模型
平台 | ? 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。2025年,晶圆级老化测试(WLBI)设备研
发完成,已进入客户产线验证;WAT测试设备的关键配件国产化取得突破进展;公司也将进一步完善产品布局,开展多种
类别的测试设备研发。
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。
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。
(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 DFT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(未完)