【儀表網(wǎng) 儀表企業(yè)】導讀：近日，聚時科技宣布完成新一輪數(shù)億元A+輪融資。本輪融資由上市公司匯川技術與云暉資本聯(lián)合領投，中芯科技創(chuàng)投、快克股份、華成創(chuàng)投、敦行資本等其他上市公司和創(chuàng)投機構先后跟投。資金將主要用于持續(xù)完善產(chǎn)品矩陣、人才引進、業(yè)務擴張，以及強化產(chǎn)品大規(guī)模交付能力，完善供應鏈體系等環(huán)節(jié)。
 

　　聚時科技創(chuàng)始人、CEO鄭軍博士表示，本輪融資側重引入產(chǎn)業(yè)投資者。新融資的完成，將強化聚時科技在工業(yè)AI尤其是在半導體及機器人領域的競爭力，強化聚時科技在高端制造領域的產(chǎn)業(yè)協(xié)同和生態(tài)建設。
 

　　據(jù)了解，成立至今，聚時科技始終聚焦于研發(fā)復雜機器視覺與機器人AI核心技術。目前公司的產(chǎn)品矩陣主要包括半導體AI檢測系統(tǒng)產(chǎn)品、機器人AI系統(tǒng)、面向高端制造行業(yè)的AI機器視覺系統(tǒng)平臺。
 

　　作為全球較大的制造業(yè)國家，中國的通用工業(yè)機器視覺市場，一直被日本基恩士、美國康耐視等廠商壟斷，國內一直偏應用而缺乏原生核心創(chuàng)新底層算法和系統(tǒng)。尤其在半導體后道前道等高端制造領域，更是聚集了壟斷性的國外專用半導體機精密視覺與光學公司。
 

　　事實上，在整個半導體生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)中涉及了大量不同刻度的缺陷分析與檢驗場景，包括薄膜金屬、介電層、研磨、刻蝕、光學顯影、傳統(tǒng)封裝、先進封裝等工藝環(huán)節(jié)。隨著半導體制造工藝的復雜度提升和技術迭代，質量控制、復雜缺陷檢測扮演越來越重要的角色。而在半導體日益成為國家戰(zhàn)略性發(fā)展產(chǎn)業(yè)的當下，實現(xiàn)半導體精密檢測設備的國產(chǎn)化具有重大現(xiàn)實意義。
 

　　聚時科技的半導體檢測產(chǎn)品采用標準化的產(chǎn)品模式，每個標準化產(chǎn)品針對于不同的工藝端環(huán)節(jié)設計。其聚芯2000系統(tǒng)聚焦于引線框架LeadFrame刻蝕檢測環(huán)節(jié)，針對LeadFrame關鍵功能區(qū)域的檢測設備，通過精密機構、光學控制、AI圖像算法，進行高效高精度的量化分析缺陷數(shù)量和類別。
 

　　聚芯3000是針對于邏輯芯片外觀的3D精密視覺量測與檢測設備，通過深度學習3D視覺算法和復雜光學系統(tǒng)實現(xiàn)芯片的高速量檢測。聚芯5000則是基于機器學習及大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術，對半導體前道晶圓及先進封裝制程進行質量分析與控制。
 

　　伴隨數(shù)字化浪潮的席卷，深度學習等AI技術將持續(xù)賦能半導體先進制造，不管是后道還是前道的質量工藝制程，都可能被AI重新定義。從直接的機器視覺檢測與深度洞察，到機器學習良率分析，到半導體檢測設備的機器人自我學習能力，從之前“人工+顯微鏡”式的抽檢，到強大機器智能的深度洞察力全檢；“機器智能”正在革命式地重構制造業(yè)的每個細節(jié)。
 

　　鄭軍認為，目前國內很多工業(yè)人工智能公司著重強調于場景數(shù)據(jù)Know How積累與算法能力，但這可能只是產(chǎn)品落地“萬里長征第一步”。聚時科技不但研發(fā)原生的核心底層深度學習與機器視覺算法，更側重包括光學、精密機構的工程化產(chǎn)品落地開發(fā)。
 

　　尤其在產(chǎn)品落地方面，半導體制造場景是工業(yè)視覺技術應用中技術密集度最高的場景之一，產(chǎn)品落地需要跨學科的技術能力，比如精密機器控制、光學系統(tǒng)能力、AI算法能力等，鄭軍認為團隊的工程化能力在推動AI產(chǎn)品落地的時候至關重要。
 

　　受益于中國半導體產(chǎn)業(yè)處于高速發(fā)展窗口期，客戶產(chǎn)能持續(xù)釋放，聚時科技半導體業(yè)務在2021年實現(xiàn)初步放量增長。除半導體業(yè)務外，聚時科技創(chuàng)新機器人業(yè)務、光伏新能源業(yè)務也取得實質的客戶與市場進展，相繼完成規(guī)�；臉藯U客戶交付落地，大型客戶訂單快速增長。