(本文編譯自Electronic Design)
在數據被譽為“新石油”的時代,半導體行業正面臨一個矛盾困境:既要開展生態合作,又需防范競爭風險。行業內對跨生態數據共享的遲疑,往往源于對知識產權(IP)流失、落地復雜性以及安全隱私問題的顧慮。圍繞數據共享的各類誤區,時常阻礙技術進步與創新突破,也讓人們難以清晰認知如何實現高效協同。
頭部半導體企業正逐漸意識到,應當明確區分兩類數據:一類是構筑企業競爭優勢的專有數據;另一類是可通過一些安全協作平臺實現的智能共享數據。這類解決方案既能保障數據的所有權、治理權、隱私性與安全性,又能為創新發展注入動力。
本文將逐一破除阻礙半導體生態數據協同發展的11個常見誤區。
01
共享數據會泄露IP
當只有指定人員能查看“按需知悉”的數據,且各企業僅能查看自身數據時,這種顧慮便會得到緩解。也就是說,并非企業全體人員都可查看數據,而是特定人員僅能查看特定數據。
02
數據若未完全匿名化,則風險過高
在安全層面,對數據進行模糊化處理,既能降低信息辨識度,又能保留其分析價值。例如,將數據對象的真實名稱替換為“分子1”“分子2”這類代號。在設備制造商與供應商的數據共享過程中,可以建立了一套完善的治理與信任機制(如對工藝配方、批次信息、版圖設計、良率數據、子組件參數等數據均采用業界領先的模糊化處理方案)。
03
不同系統與標準間的數據共享操作過于復雜
已有相關企業提供的系統產品可兼容企業所需的各類工具,也能對接企業已部署的現有系統。這些企業無需改造自身現有系統,即可開展高效協同。同時相關企業也會對數據進行標準化處理,統一數據格式與計量單位,從而推動各方協作更加順暢。
04
設備制造商不信任供應商能負責任地共享數據
可以觀察到,只要能通過多對多協作平臺保障數據安全,各方的開放意愿便會逐步提升,畢竟在不損害安全性的前提下開展協同溝通,其優勢是毋庸置疑的。
以物料處置環節的相關數據為例:供應商提供的物料往往有30%會被拒收,這無疑推高了成本并造成浪費。而一旦建立起協作機制,供應商的物料交付可預測性便能從0%提升至80%,由此節省的時間、資金以及提升的產品良率都是實實在在的收益。
05
數據共享會導致競爭優勢流失
有一種普遍的誤解認為,與合作伙伴共享數據會削弱企業的競爭優勢。但事實上,高效的數據協作反而能通過推動創新、提升產品質量、加快產品上市周期,進一步增強企業的競爭優勢。通過構建“專屬協作空間”這一安全環境,企業既能分享行業洞見,又能有效保護自身的專有信息。
06
數據共享是單向的
一些人認為,數據共享僅對其中一方有利,通常是接收數據的一方。但實際上,高效的數據協作是互利共贏的。企業共享數據的過程中,能夠獲取優化自身流程與決策的洞見,進而推動所有參與方提升生產效率、加速創新進程。
已有專業平臺可實現晶圓廠與材料供應商,以及晶圓廠與各類供應商之間的數據流轉。具體而言,每家材料供應商均可與多家晶圓廠建立交互,每家晶圓廠也能與多家材料供應商開展對接,以此類推。
07
數據共享僅適用于大型企業
許多人認為,只有大型半導體企業才能從數據共享項目中獲益。但事實恰恰相反,各類規模的企業都可借助協作式數據共享優化運營、提升效率并驅動創新。
08
數據共享耗時過長
部分觀點認為,制定數據共享協議與流程的過程繁瑣復雜、耗時良久。但通過簡化數據共享流程,企業之間的協作能夠變得更加便捷高效。依托標準化的數據格式與安全框架,企業無需漫長等待,即可快速共享具有價值的行業洞見。
09
現有系統需要改造
企業開展數據協作時,完全可以且應當沿用現有系統,數據協作并非意味著必須對現有系統做出調整。
10
數據共享僅適用于大規模量產階段
流水線式的安全數據協作,能夠通過挖掘材料選型、推動特定應用及工藝層級落地、加速良率爬坡等環節的價值增長點,創造顯著價值,實現更快速的工藝優化,同時減少時間成本、化學試劑消耗與晶圓浪費。這對于大規模量產場景至關重要,能夠保障晶圓廠穩定運營、降低生產成本并解決工藝偏差問題。
然而,從研發階段與良率爬坡階段便啟動數據協作,能為供應商創造更大價值。這一模式有助于加快產品開發進程、削減成本,并縮短進入大規模量產階段的周期。
11
人工智能戰略無需數據協作即可落地
不納入數據協作的人工智能戰略,顯然是不完整的。這就如同在缺乏充足數據支撐的情況下,部署生成式人工智能模型。企業能夠通過構建高度精密的集成化合作模式,在掌控自身數據的前提下提升產品良率,進而推動人工智能戰略落地。數據共享可幫助用戶開展更優質的人工智能分析。此外,數據共享與協作能夠讓人工智能技術以更快的速度、更優的效果,完成企業原本已具備能力實現的工作。
結語
綜上,破除數據共享的11個誤區,是半導體行業突破協作瓶頸的關鍵一步。在安全協作平臺的技術支撐下,數據共享不再是知識產權流失的風險點,而是兼顧多方利益、賦能全產業鏈的創新引擎。從研發到量產,從巨頭企業到中小供應商,唯有打破認知壁壘,以精準的數據治理與安全框架為依托,才能讓數據價值充分釋放,推動半導體行業在協同創新中實現高質量發展。
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