542.【達人聊產業】先進封裝良率守護者！AOM 遍尋晶圓 defect ft. 倍利科黃建中總經理

重點摘要

• AOM（自動化光學量測）與 AOI（自動化光學檢測）的核心差異在精度與用途：AOM 放大倍率最高達 150 倍、可量測到數百奈米，但視野小、速度慢，適合製程中段 IPQC 的精密量測；AOI 則以速度取勝，適合出貨前大量全檢；兩者市場近年隨先進封裝複雜度提升而逐漸交融。
• AI 晶片採用 2.5D/3D 堆疊封裝，HBM 記憶體與邏輯晶片緊密疊合後，若任一工序良率出問題，旁邊的 HBM 也可能一起報廢，損失代價遠超傳統單顆晶片，促使封裝廠在更多製程站點建立 AOM 量測站，成為倍利科技訂單在 AI 起量後快速放大的直接原因。
• 倍利科技 2014 年由太陽能廠新日光分拆成立，初期與交大電機系林晶登教授的影像處理實驗室合作，先做高速公路 AI 影像監控，後轉進半導體光學量測，歷經八年補齊光機電軟業五大技術領域，在日系廠商壟斷九成市場的格局中逐步取得認證與份額。
• 業界三種不可見光（IR、螢光、X 光）正被引入先進封裝檢測，但 X 光照射 HBM 後三至六個月可能引發記憶體結構形變、導致漏電，業界因此以低劑量 CT 為開發方向，目前 X 光仍只能抽驗，無法做到全線 inline 全檢。
• 倍利科技 2018 年跨入醫療影像，開發低劑量 CT（LDCT）肺部篩查 AI，歷時兩年半取得 TFDA 認證，成為台灣目前唯一同類產品取得美國 FDA 認證的公司，已售予台灣約四五十家醫院；醫療僅占整體營收約 1%，半導體佔 99%。

詳細內容

AOM 與 AOI 的差異：量測 vs. 檢測

AOM（Automated Optical Metrology，自動化光學量測）在 AOI（Automated Optical Inspection，自動化光學檢測）的基礎上，加入精確尺寸量測功能。黃建中以顯微鏡做比喻：放大倍率可達 150 倍，精度達數百奈米，但景深（可清晰拍攝的深度範圍）因此縮減到 1 至 2 毫米以下，視野極小，全檢速度極慢。

AOI 以高速全檢為主要訴求——例如 OSAT 廠出貨前每顆都要過一遍，需要幾十台設備並排運作。AOM 則專注於製程中段的 IPQC 站別，每條產線所需台數遠少於 AOI，過去市場規模有限，因此大廠投入資源不多，長期由兩家日本公司壟斷全球約九成份額。

「AOM」這個名詞約自 2025 年才開始通行，此前業界統稱 OM（Optical Metrology）。近年隨先進封裝複雜度提升，AOM 與 AOI 的使用場景逐漸交疊，界線也開始模糊。

AI 浪潮如何引爆 AOM 需求

半導體品質管控分三段：IQC（來料品管）、IPQC（製程中段品管）、OQA（出貨品管）。過去 IPQC 所需 AOM 台數少、市場規模有限，廠商投入意願低。

AI 晶片改變了這個邏輯。2.5D、3D 堆疊封裝（如 CoWoS、SoIC）將 HBM 記憶體與邏輯晶片緊密疊合，若任一工序出錯，旁邊的 HBM 也可能連帶報廢——損失的不是一顆晶片，而是整批昂貴堆疊元件。高損失風險讓封裝廠不得不在更多站點設置 AOM 量測，直接帶動倍利科技的設備出貨量。

倍利科技的發展歷程：從太陽能到半導體

倍利科技 2014 年由太陽能廠新日光出資成立。創辦人黃建中與共同創辦人看到影像處理技術的應用潛力，透過舊識關係找到交通大學電機系林晶登教授的實驗室——該團隊約有八位博士及五六位碩士，已完成台灣高速公路與快速道路的 AI 影像監控系統，利用每 1.5 公里一支攝影機偵測逆向行駛、火燒車等路況異常。

評估過林地種樹、小湖別墅等退休規劃後，創辦團隊決定留在半導體相關領域。2016 至 2017 年切入半導體市場，初期引進日本半自動 OM 設備並升級為全自動，後來應客戶要求開始自研設備，陸續補齊光學、機構、電控人才，完成光機電軟業五大技術整合。黃建中提到，早期進工廠連無塵室防護衣怎麼穿都不知道，對倍利科技的工程師而言是很大的心態轉換。

目前業務分布：台灣約 70-80%，韓國約 10-15%（大型 OSAT 廠），中國大陸與東南亞共 5-7%。

光源技術與 X 光的挑戰

倍利科技目前以可見光（RGB）為主。業界常用的不可見光分三種：IR（紅外線）、螢光、X 光。IR 可穿透部分結構，遇到金屬層就無法繼續；X 光穿透力最強，可透視多層堆疊，但存在破壞性風險。

黃建中說明：鎢靶發出的 X 光照射 HBM 後，若被材料吸收後造成結構形變，三至六個月後記憶體可能開始漏電，資料因此損毀。業界因此參考醫學低劑量 CT（LDCT）的思路，研究如何用更低的 X 光劑量看清所需結構，目前仍在開發階段。現有 X 光設備的晶圓處理速度（WPH）不足以支援全線 inline 全檢，只能以抽驗方式運行；隨著 3D IC 量體增加，X 光量測站點數量預期會線性成長。

可見光加 IR、可見光加螢光的組合是目前業界較普遍的整合方案，X 光則多以獨立設備形式出現。

圓形晶圓到方形面板的轉變

封裝載板從圓形晶圓轉向方形面板（如 CoPoS，Chip on Panel on Substrate）後，夾取與吸附方式需要重新設計：圓形晶圓受力均勻，方形面板四角應力分布不同，翹曲（Warpage）問題更為嚴重。對於背面不能接觸的元件（如部分 CPU），只能從側邊框住，而非底部吸附。

高倍率鏡頭景深極淺，若面板有翹曲，移動過程中焦距就會偏移，必須動態調整。黃建中表示，機構設計是面板化最主要的挑戰，軟體與演算法部分的難度則與圓形晶圓相近。

In-situ 檢測的趨勢與現實困境

業界討論將光學量測模組直接嵌入製程設備（In-situ），省去獨立 AOM 占用廠房面積（Footprint）的成本，並減少晶圓在設備間搬運的損耗。倍利科技五六年前已開始承接此類整合專案，然而五六年來都未能從這塊獲利：即使設備型號相同，不同出廠年份的元件就可能有差異，需逐台適配，開發成本難以回收。

嵌入整合的另一個困難是責任歸屬——若出問題，客戶難以判斷是量測 AI 的問題還是製程設備本身的問題，部分封裝廠因此傾向要求製程設備商自行整合檢測功能，讓倍利科技轉型成設備商的光學模組供應商。黃建中表示倍利科技仍希望維持直接對封裝廠的銷售關係，因為封裝廠才是最終掏錢的決策者。

醫療影像跨界：LDCT 肺部篩查

2018 年，一位台大醫學院資深教授找上倍利科技，委託開發低劑量 CT（LDCT）肺部篩查 AI。黃建中承諾三個月內交付，實際花了約半年完成。

倍利科技隨後決定將其商業化，歷時約兩年半走完取證流程（醫材銷售商執照、製造商執照、GMP 認證、TFDA 認證），成為台灣目前唯一同類產品取得美國 FDA 認證的公司，並已售予台灣約四五十家醫院，提供客製化 SOP 讓醫師依需求調整靈敏度。

目前醫療業務占整體營收僅約 1%，半導體占 99%；醫療發展速度比半導體慢，主因在於認證週期長（至少兩年半），且醫院採購決策鏈較複雜。

競合格局與投資觀察指標

KLA 在其投資者日中表示，後段製程控制（Process Control）的成長性將追上甚至超越 WFE（晶圓廠設備）成長率——這與黃建中對 IPQC 需求前景的判斷一致。

黃建中建議，觀察倍利科技的前瞻指標可追蹤大型封裝廠（先進封裝廠、OSAT 廠）的擴廠計畫與方向，倍利科技通常能提前半年至三年看出業績成長或衰退趨勢。倍利科技目前業務與技術發展均鎖定先進封裝，鎖定這塊的擴產規模即可推估 AOM 量測設備的需求方向。

精選語錄

「它做壞的不是一顆晶片的問題，是它連旁邊的 HBM 都可能要報廢掉。」——黃建中說明先進封裝良率失控的高代價

「我們是一個 AI 公司，但是光機電是我們的兵器。」——黃建中定義倍利科技的核心定位

「HBM 被 X 光打了之後，它以後三個月半年有可能開始漏電，你 memory 漏電的話，你資料就爆掉。」——說明 X 光檢測對先進記憶體堆疊的潛在破壞風險

時間軸

（逐字稿無明確時間戳，以內容順序呈現）

• 開場 AOM 基本概念：與 AOI 的功能差異、景深與精度的 trade-off
• 半導體品管三階段架構（IQC、IPQC、OQA）與 AOI 的歷史發展
• AI 晶片帶動 HBM 堆疊封裝、IPQC 需求爆發，AOM 名詞約自 2025 年通行
• 倍利科技公司歷史：新日光分拆、交大林晶登教授團隊、高速公路影像監控
• 半導體轉型：日系設備升級、自研設備、光機電軟業五大領域整合
• 前段 vs. 後段製程檢測差異；市場格局（日系壟斷、台韓中東南亞客戶分布）
• 光源技術深探：可見光、IR、螢光、X 光；X 光劑量對 HBM 的破壞機制
• 圓形晶圓到方形面板（CoPoS）：翹曲問題與機構設計挑戰
• In-situ 嵌入式檢測趨勢：五六年開發經驗、尚未獲利的困境
• 醫療 LDCT 肺部篩查：2018 年緣起、TFDA 與 FDA 認證、醫院部署現況
• 投資觀察指標：追蹤先進封裝廠擴廠計畫，鎖定先進封裝方向