2025年10月29日星期三 13:30-13:50

演讲题目：《基于融合的机器学习赋能的芯片筛选技术》

纪志罡，上海交通大学电子信息与电气工程学院微纳电子学系教授、博导，国家级青年人才计划入选者，现任新兴存储与低功耗计算实验室负责人。曾于英国利物浦约翰摩尔斯大学电子工程系联合领导器件可靠性实验室，后任比利时欧洲微电子中心（imec）访问教授、imec Reader 并牵头微纳电子研究方向；2020 年加盟上海交通大学后，组建并升级微纳电子器件实验室为新兴存储与低功耗计算实验室，长期深耕集成电路可靠性与先进封装测试相关领域。在高可靠芯片技术领域成果卓著：提出的 As-grown-Generation（A-G）可靠性模型获 2017 年度英国国家牛顿奖提名，为晶体管长期可靠性评估提供核心理论支撑；研发的微纳器件沟道迁移率提取技术被吉时利仪器公司（Keithley）纳入商业产品功能库，已应用于 79 家科研与产业机构；联合团队开发的快速晶圆级可靠性监控技术（fWLR），将传统芯片可靠性评估周期从几天压缩至两小时，大幅提升封测环节效率；同时在锗基器件电压优化、新材料 ESD 可靠性分析、硬件安全（真随机数发生器、Strong PUF）等关键技术上取得突破，相关成果已与 IMEC、ARM、Intel 等国际企业深度合作落地，直接推动高可靠芯片封测技术的产业化应用。

此外，担任 APL、JAP、TED、EDL 等 14 本国际专业主流杂志审稿人，及 IPFA、SSDM、IEDM、VLSI 等集成电路领域顶级国际会议 TPC 成员或审稿人，在全球高可靠芯片与封测领域具备深厚学术影响力与行业号召力。

演讲摘要：

车规、航空高可靠领域对芯片可靠性要求严苛，比如车规芯片需在-40℃~150℃下超10年稳定运行，航空芯片还要抗辐射，而传统可靠性筛选（RS）算法因场景不匹配、耦合失效识别弱，难以适配异构封装下的封测需求。当前全球半导体产业结构调整，中国高可靠芯片对可靠良率与成本平衡的诉求迫切，封测作为可靠性关键关口，技术升级需求突出。本报告将聚焦AI赋能RS算法，阐述全链路数据中台搭建与“空间+参数”融合模型创新，实现CP阶段早夭芯片拦截、高隐性失效覆盖率，分享技术在车规/航空封装场景的落地成效（有效实现 VAVE、提升失效分析效率），为中国高可靠封测产业链自主化、平衡可靠性与经济性提供支撑。