【儀表網 儀表企業】導讀：近日，聚時科技宣布完成新一輪數億元A+輪融資。本輪融資由上市公司匯川技術與云暉資本聯合領投，中芯科技創投、快克股份、華成創投、敦行資本等其他上市公司和創投機構先后跟投。資金將主要用于持續完善產品矩陣、人才引進、業務擴張，以及強化產品大規模交付能力，完善供應鏈體系等環節。
聚時科技創始人、CEO鄭軍博士表示，本輪融資側重引入產業投資者。新融資的完成，將強化聚時科技在工業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業協同和生態建設。
作為全球較大的制造業國家，中國的通用工業機器視覺市場，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新底層算法和系統。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，在整個半導體生產制造環節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、傳統封裝、先進封裝等工藝環節。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略性發展產業的當下，實現半導體精密檢測設備的國產化具有重大現實意義。
聚時科技的半導體檢測產品采用標準化的產品模式，每個標準化產品針對于不同的工藝端環節設計。其聚芯2000系統聚焦于引線框架LeadFrame刻蝕檢測環節，針對LeadFrame關鍵功能區域的檢測設備，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實現芯片的高速量檢測。聚芯5000則是基于機器學習及大規模深度神經網絡技術，對半導體前道晶圓及先進封裝制程進行質量分析與控制。
伴隨數字化浪潮的席卷，深度學習等AI技術將持續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的每個細節。
鄭軍認為，目前國內很多工業人工智能公司著重強調于場景數據Know How積累與算法能力，但這可能只是產品落地“萬里長征第一步”。聚時科技不但研發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品落地開發。
尤其在產品落地方面，半導體制造場景是工業視覺技術應用中技術密集度最高的場景之一，產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產品落地的時候至關重要。
受益于中國半導體產業處于高速發展窗口期，客戶產能持續釋放，聚時科技半導體業務在2021年實現初步放量增長。除半導體業務外，聚時科技創新機器人業務、光伏新能源業務也取得實質的客戶與市場進展，相繼完成規模化的標桿客戶交付落地，大型客戶訂單快速增長。
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