虛擬量測（Virtual Metrology：VM）是取代線上實際物理量測（CD-SEM・橢圓偏光儀等），從設備的製程資料（氣體流量・腔體壓力・RF 功率・溫度・終點偵測訊號等）使用機器學習模型預測品質參數（CD・膜厚・蝕刻深度等）的技術。在大幅降低量測時間・成本的同時，實現晶圓全數的品質監控。
建構虛擬量測時，首先需要學習實際量測資料與製程資料的相關性。會使用迴歸模型（PLS：偏最小平方法）・類神經網路・高斯過程迴歸等各種模型。VM 模型的精度（預測誤差）透過實際量測定期驗證・更新（模型漂移修正）。與 APC 的 R2R 控制整合後，不經量測即可自動修正製程參數的全迴路控制也已實用化。
減少 EUV 光阻消耗量（減少量測用晶圓）・提升產能・消除量測瓶頸等，在先進晶圓廠導入的效益很大，3nm以後的量產線採用急速增加。PDF Solutions（Exensio VM）・應用材料（Applied Materials，Sextant）・科磊（KLA）・東京威力科創等提供 VM 解決方案，隨著 AI 平台的進步，預測精度持續提升。