相較於傳統設備商，倍利科的核心技術優勢為何，能克服先進封裝的檢測挑戰？

Question

Accepted Answer

倍利科的 AI 演算法與海量數據，構建了超越傳統光學檢測的技術壁壘

倍利科的關鍵優勢在於其以 AI 演算法為核心的軟硬體整合解決方案，這與僅專注於硬體組裝的傳統設備商有本質區別。公司累積超過 20 億張半導體缺陷影像數據，並結合自主研發的深度學習演算法，得以精準辨識先進封裝微縮化帶來的極微小缺陷，有效克服傳統 AOI 設備常見的「過殺」與「漏檢」問題，顯著提升檢測良率與客戶製程效率。
數據驅動的 AI 演算法是差異化關鍵

倍利科的技術核心是其長期積累的龐大半導體缺陷影像資料庫。透過對這超過 20 億張影像的深度學習，其 AI 演算法得以模擬並超越人類專家的判讀能力，精準識別出先進封裝技術中日益微縮的缺陷，例如 0.64 微米的髒汙、刮傷或底材偏移等問題。這使得倍利科的設備，如主力產品 V5300 PRO 系列，能夠整合巨觀與微觀檢測，涵蓋從 100 微米以上到 10 微米以下的各種缺陷，遠超傳統設備僅能處理較大尺寸缺陷的能力。
軟硬體整合設計，應對先進封裝的複雜挑戰

隨著半導體製程朝向 3D 堆疊與異質整合發展，晶圓薄化與翹曲等問題增加了光學檢測的難度。倍利科透過軟硬體的高度整合，確保其檢測系統能在複雜的物理環境下依然保持高精度。相較於僅提供硬體設備的廠商，倍利科的解決方案能更全面地解決先進封裝帶來的檢測挑戰，例如其設備已能應對 CoWoS 等技術對檢測精度的嚴苛要求，並已導入國內外一線晶圓廠與先進封裝大廠的產線。
數據與演算法的持續迭代，形成難以複製的優勢

倍利科的技術壁壘不僅在於初期的數據累積，更在於其 AI 演算法的持續優化與迭代能力。這種基於數據科學的技術路線，使其能夠快速適應先進封裝技術的演進，並預見未來三年將擴大布局至面板級封裝、矽光子製程檢量測，甚至導入紅外線 (IR) 與 X 光等多元光源進行 3D 檢測與量測。這種持續演進的能力，為其在快速變化的半導體檢測領域，構建了難以被傳統設備商輕易複製的長期競爭優勢。

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