问题：测试修调环节“靠经验、靠试错”的成本压力仍 在芯片测试与量产交付过程中，修调（对关键参数进行校准以满足规格）是提升一致性与成品率的重要环节。但在行业实践中，修调常遇到两类矛盾：一是批次差异与工艺波动带来的参数离散，使修调次数难以提前评估；二是修调往往需要多轮测量与校准，若缺少系统化的预测与分档策略，容易出现修调轮次偏多、产线节拍被拉长、测试资源占用增加等情况，进而抬高单位制造与交付成本。 原因：以数据归档与预测机制替代重复修调，直指产线效率痛点 公开信息显示，利扬芯片此次获授权的发明专利围绕“修调预测”构建了一套流程化方法：首先为待修调芯片设定修调次数上限；随后测量芯片信号频率获得初始值，并据此将芯片归入对应档位；再按该档位的预测修调值执行修调并记录次数；修调后再次测量并与标准值比对，检测通过则判定为良品，同时将本次修调次数沉淀为同档位后续芯片的预测依据，并终止修调程序。 该思路的关键在于将“单颗芯片的修调结果”转化为“同档产品可复用的经验”。通过分档、预测、上限控制和结果回灌，逐步形成可校准的工艺知识库，从而减少不必要的重复修调。 影响：有望在良率、节拍与一致性上带来多重收益 从产线视角看，修调预测若能稳定落地，可能带来三方面改善：其一，减少修调轮次与测量次数，提高测试设备利用率和单位时间产出；其二，通过修调次数上限等约束降低过度修调风险，避免对部分器件造成额外应力或引入参数漂移；其三，基于同档位数据迭代预测值，可工艺波动出现时更快反映到修调策略中，提升量产稳定性与一致性。对测试服务企业而言，效率提升会直接影响交付能力与成本结构，也有助于在先进工艺与多品类并行测试的背景下增强服务能力。 对策：以专利为抓手推进工程化应用，补齐研发与数据闭环能力 专利授权只是第一步，后续关键在工程化部署与数据治理能力。一上，修调预测方法需要与现有测试流程、设备接口和参数标准体系协同，形成可追溯、可复现的作业规范；另一方面，分档策略的效果取决于样本规模与数据质量，需要建立数据采集、清洗、标注和版本管理机制，明确不同批次、不同客户产品之间的可比性与适用边界。同时，还需产线验证中形成“预测—修调—检测—回灌”的闭环管理，围绕平均修调次数、一次通过率、测试节拍、异常率等指标改进。 公开信息显示，今年以来利扬芯片新增专利授权数量为1项，与去年同期持平；截至目前公司累计专利信息较为丰富，并在对外投资、项目招投标、商标与行政许可诸上保持一定布局。财务数据方面，2025年上半年公司研发投入为3730.74万元，同比下降4.27%。在行业竞争加剧、客户对交付周期与质量一致性要求提升的背景下，如何在持续技术迭代的同时优化研发投入结构、提升研发效率，将是其后续需要回应的重点。 前景：测试技术向数据驱动与智能化演进，修调预测或成关键能力模块 从趋势看，芯片产品复杂度持续上升，测试成本在整体成本结构中的占比受到更多关注，测试方法学也正从“单点优化”转向“系统优化”。修调预测类技术若与量产数据、设备状态监控、工艺漂移分析联动，有望扩展到多参数联合预测、跨批次自适应校准等场景，成为测试环节的重要数据驱动能力模块。同时，这类技术落地也将推动测试服务企业在质量保障、交期管理与成本控制上形成更清晰的差异化竞争力。
从“制造”到“智造”，中国半导体产业正处在从量变走向质变的关键阶段。利扬芯片的案例说明，技术创新只有对准真实的产业痛点，才能在竞争中形成优势。随着更多企业把专利与市场需求结合推进落地，中国芯的自主可控路径也将更加清晰。