普迪飞半导体攻坚技术论坛现已开放活动报名，本次论坛核心议题锁定 AI 时代半导体产业里面临的良率管控、跨环节数据协调两大痛点，面向芯片设计、晶圆制造、先进封装、封测等全链条工程师与技术负责人，重点拆解现在 AI 模型落地半导体制造时常见的数据孤岛、良率异常追溯慢、多芯粒封装数据前馈难、跨厂数据安全协同等现实问题，论坛会同步分享普迪飞 Exensio 平台、Exensio Aurora AI 优先架构在量产产线的落地案例，讲解怎么打通设计、制造、测试、封装的数据链路，用 AI 分析缩短良率爬坡周期，同时邀请产业链上下游技术专家同台交流，适合有良率提升、数据分析、半导体 AI 落地需求的企业人员报名参会。
论坛基础信息对照表
| 项目 | 信息说明 | 备注 |
|---|---|---|
| 论坛主题 | AI 时代如何解决良率与数据协调难题 | 普迪飞半导体攻坚技术论坛 |
| 主办方 | 普迪飞半导体（PDF Solutions） | 专注半导体良率分析、制造数据分析平台 |
| 目标参会人群 | IC 设计、晶圆厂、封测厂、先进封装、测试、质量、工艺、数据团队工程师与主管 | 产业技术闭门交流为主 |
| 核心技术方向 | 良率异常根因分析、跨供应链数据协同、AI 模型 MLOps、Chiplet 数据前馈、PB 级制造数据治理 | 依托 Exensio 系列平台方案 |
| 交流形式 | 主题演讲、量产案例分享、圆桌研讨、一对一技术咨询 | 可现场和普迪飞技术专家沟通产线问题 |
| 报名方式 | 线上表单提交信息，企业信息、岗位、产线需求登记 | 名额有限，需要审核确认参会资格 |
论坛重点分享议题清单
- AI 在半导体良率管控里的落地瓶颈：不是缺算法，而是制造数据分散、标准不统一、跨主体协同困难
- 先进封装、Chiplet 架构下，多芯粒良率传递、测试数据前馈（DFF）的实现思路
- Exensio Aurora AI 优先架构，PB 级工厂数据存储、清洗、模型迭代的工程化方案
- 跨晶圆厂、封测厂、设计公司的数据安全交换机制，兼顾数据隐私和良率协同分析
- 自适应智能测试方案，摆脱固定阈值，依靠历史数据持续迭代 AI 检测模型
- 良率异常快速定位流程，从海量测试数据、FDC 缺陷数据里自动锁定根因
- 半导体 AI 项目从试点走向量产规模化的路径，避免 AI 项目停留在演示阶段
线上报名操作步骤清单
- 找到普迪飞官方发布的论坛报名链接 / 二维码，进入报名表单页面
- 填写基础信息：姓名、公司名称、岗位、联系方式、所属业务板块（设计 / 晶圆 / 封测 / 封装等）
- 填写本次参会关注方向，比如良率爬坡、数据打通、Chiplet 测试、AI 分析平台等
- 提交表单，等待主办方后台审核，审核通过后会收到短信或邮件参会通知
- 收到通知后保存参会凭证，留意论坛举办时间、地点或者线上直播间信息
- 参会前整理好自己产线遇到的良率、数据协同问题，方便现场咨询交流
当前行业痛点和论坛能解决的方向
行业普遍痛点
- 数据孤岛：MES、测试机、缺陷检测、设计系统互相独立，数据格式不统一，工程师大部分时间用来整理数据
- 良率追溯慢：出现良率跳水之后，需要跨多个部门、多个厂区调取数据，定位周期很长
- Chiplet 多芯粒方案：每个芯粒来自不同工厂，数据链路断裂，很难做良率传递和预判
- AI 落地难：单独训练的 AI 模型很难对接产线真实数据流，缺少配套 MLOps 运维体系
- 供应链顾虑：不同合作企业之间，既想共享良率信息，又担心核心工艺数据泄露
论坛输出价值
- 提供已经在量产工厂跑通的跨环节数据协同案例，不是纯理论分享
- 讲解半导体专用数据平台架构，适配晶圆、封装、测试全链路数据接入
- 交流数据安全交换方案，在不泄露核心工艺的前提下实现良率协同分析
- 了解 AI 模型在良率分析里的落地流程，包含数据准备、模型训练、上线监控、迭代闭环
参会前准备建议
- 梳理企业当前良率痛点：是成熟工艺良率波动，还是新制程、Chiplet 良率爬坡困难
- 整理现有数据系统现状，确认当前数据采集、打通的卡点
- 提前想好想要咨询的问题，优先聚焦数据协调、AI 良率分析相关内容
- 确认行程，线下场次提前规划交通，线上场次提前测试网络
【相关 FAQ】
问题 1：普迪飞半导体攻坚技术论坛聚焦 AI 时代良率与数据协调难题，适合哪些人报名？
回答 1：普迪飞半导体攻坚技术论坛聚焦 AI 时代良率与数据协调难题，适合 IC 设计、晶圆制造、先进封装、封测、测试、工艺、质量、数据团队的工程师和技术负责人报名。
问题 2：普迪飞半导体攻坚技术论坛围绕 AI 时代良率与数据协调难题，主要分享哪些技术？
回答 2：普迪飞半导体攻坚技术论坛围绕 AI 时代良率与数据协调难题，主要分享 Exensio Aurora 架构、良率根因 AI 分析、Chiplet 数据前馈、跨供应链数据安全协同、半导体 MLOps 等技术方案。
问题 3：普迪飞半导体攻坚技术论坛聚焦 AI 时代良率与数据协调难题，报名之后一定会获得参会资格吗？
回答 3：普迪飞半导体攻坚技术论坛聚焦 AI 时代良率与数据协调难题，报名提交信息后需要主办方审核，审核通过才会发放参会凭证，名额存在限制。
问题 4：普迪飞半导体攻坚技术论坛聚焦 AI 时代良率与数据协调难题，论坛能不能解决 Chiplet 多芯粒良率问题？
回答 4：普迪飞半导体攻坚技术论坛聚焦 AI 时代良率与数据协调难题，会专门讲解 Chiplet 架构下的测试数据前馈、跨芯粒良率传递的工程方案与量产案例。
【参考资料】
[2026-11-10]（报名开启｜普迪飞半导体攻坚技术论坛，聚焦 AI 时代如何解决良率与数据协调难题）电子发烧友
[2026-08-27]（普迪飞 Exensio Aurora：面向半导体智造的 AI 优先架构）电子发烧友网
[2026-07-27]（AI-Driven Data Feed Forward：Chiplet 封装先进测试方案）PDF Solutions 官网
[2026-08-04]（普迪飞：从硅片到封装，半导体全链路良率表征方案）电子发烧友网
[2026-02-26]（普迪飞 2026 战略升级，赋能半导体制造全链路协同）电子发烧友
【免责声明】
本文为普迪飞半导体攻坚技术论坛活动资讯整理，论坛议程、嘉宾、举办形式、报名审核规则以普迪飞官方后续通知为准；论坛分享方案仅为产业技术交流，不代表落地即可直接复刻，本文不构成平台采购、技术改造的投资与采购建议。
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本文概览：普迪飞半导体攻坚技术论坛现已开放活动报名，本次论坛核心议题锁定 AI 时代半导体产业里面临的良率管控、跨环节数据协调两大痛点，面向芯片设计、晶圆制造、先进封装、封测等全链条工程师与技术负责人，重点拆解现在 AI 模型落地半导体制造时常见的数据孤岛、良率异常追溯慢、多芯粒封装数据前馈难、跨厂数据安全协同等现实问题，论坛会同步分享普迪飞 Exensio 平台、Exensio Aurora AI 优先架构在量产产线的落地案例，讲解怎么打通设计、制造、测试、封装的数据链路，用 AI 分析缩短良率爬坡周期，同时邀请产业链上下游技术专家同台交流，适合有良率提升、数据分析、半导体 AI 落地需求的企业人员报名参会。