生成式AI与AI agent快速发展，企业投资焦点正从单一加速器延伸至各类AI 处理器与服务器CPU。这些芯片的共通特征，是内建大量SRAM与cache以支撑数据密集运算。当内存容量与架构持续放大，测试与修复难度同步提高，MBIST算法的选择逐渐成为影响量产良率、DPPM与开发时程的重要决策。
在车用AI、ADAS、智能座舱与Edge AI装置逐步普及的情况下，芯片质量门坎持续提高。产品不仅需要更高测试覆盖率，还必须在测试时间、功耗、面积与量产节奏之间取得平衡。工程团队在规划内存测试策略时，往往面临多重条件交互影响的复杂情境。传统以查表与经验为主的算法选择流程，正逐渐成为设计与测试流程中的隐形瓶颈。此时，若能有智能化的算法推荐工具，将能有效突破测试效率的困境。
芯测科技开发的MBIST测试算法推荐工具（MBIST Algorithm Recommendation Tool, MART），进化为AI Test Algorithm Copilot，将原本高度依赖人工判断的MBIST算法选择流程转为AI辅助决策。系统可整合memory type、memory size、port架构、目标DPPM区间、failure information、fail bitmap、repair result与test time budget等关键参数，主动推荐最适合的March测试组合、UDA测试元素与诊断流程，协助工程团队快速建立完整测试策略。
这项能力的核心，在于将过去「条件符合」的筛选模式，升级为多目标加权后的优化推荐。透过AI权重机制，MART可在质量、测试时间与设计成本之间取得平衡，使MBIST策略更贴近实际产品需求。工程师不再需要反复查询文件与比对条件，即可在前期快速收敛测试方向，显著降低决策成本并缩短开发周期。
当AI芯片与车规市场持续追求低DPPM与高可靠度，测试策略优化已从工程细节升级为竞争力的一部分。能否更快找到最佳测试组合，往往直接影响产品上市时程与量产质量。面对内存规模与复杂度不断提升的产业趋势，MBIST算法的选择正在从经验导向走向数据与AI导向。MART的出现，象征内存测试正式进入正式迈入AI辅助决策的新阶段，为芯片设计团队提供更高效率与更高质量的决策工具。