多模态接触异常识别：基于时序深度学习模型，融合S参数、扎针高度、针痕图像等多源数据，构建接触状态特征库，识别正常接触、轻微/严重接触不良、探针磨损、Pad污染等工况。

强化学习智能清针决策：以探针寿命、测试良率与效率为奖励函数，采用深度强化学习，依据历史清针数据、磨损趋势、接触异常频次及晶圆工艺波动，动态输出最优清针时机与次数。

接触异常识别准确率≥90%

探针使用寿命延长 10%-20%，清针耗时占比降低 20% 以上

实现接触状态全闭环管控，减少 80% 以上的人工干预频次

实现“实时接触状态检测→异常分级→轻度异常触发动态清针→严重异常停机报警”的闭环控制

异常模式识别：

对 Wafer Map 良率热力图、S 参数分布数据进行多模态特征提取，自动分类识别常见异常模式，精准区分测试系统导致的异常与晶圆工艺导致的异常

根因分析：

构建全流程良率影响因子知识图谱，融合晶圆制造工艺、测试、环境数据，通过图神经网络挖掘良率异常与影响因子的关联关系，精准定位根因并输出优化建议

时序良率预测：

基于时序融合模型，根据输入工艺参数、测试数据、环境数据，预测晶圆最终良率，提前识别良率风险批次

Wafer Map 异常模式识别准确率≥90%，测试与器件异常区分准确率≥95%，替代 80% 以上的人工分析工作

良率异常根因定位周期大幅缩短，根因定位准确率≥90%

良率预测准确率≥90%，提前识别良率风险批次，减少不良品流出，降低质量成本

实现测试数据与 Fab 工艺数据的闭环联动，为产品设计、工艺优化提供数据驱动的决策依据

测试程序自动生成：

基于射频测试领域大语言模型，结合检索增强生成技术，构建包含产品测试标准、Test Plan模板、网分程控指令、机台控制API的领域知识库，用户输入产品型号、测试指标、频段范围，即可自动生成测试程序代码、config 配置文件、测试流程文档

新器件测试程序开发周期缩短至小时级，开发效率提升 90% 以上

测试程序bug率降低 80% 以上，程序稳定性与一致性大幅提升

开发低代码可视化界面，非资深工程师可快速完成测试程序开发与调试，降低技术门槛

异常模式分类：

基于半监督对比学习模型，对 S 参数全曲线、时域数据、环境数据、设备状态数据进行多模态特征提取，精准区分真实器件失效、测试系统异常的数据（接触不良、噪声、干扰）、合格器件正常数据

临界器件复检：

针对异常模式中临界器件，通过强化学习模型自动决策最优复检方案（更换 site 测试、清针后复测等），进一步确认器件真实性能，减少临界器件误判

测试异常与真实失效分类准确率≥90%，测试系统导致的过杀率降低50%以上，产品良率提升2%-5%

临界器件复检准确率≥99%，漏测率≤0.01%，在降低过杀率的同时保证出货质量

大幅减少失效分析工作量，降低质量成本与物料浪费

实现 “测试数据采集→AI 实时分类→测试异常自动触发复检→真实失效正常分Bin” 全流程闭环