第401章 光刻之盟（第4页）

汪韬没有选择硬算。

他训练了一个巨大的光刻成像神经网络，将asml提供的数亿张掩膜版最终成像的对应图片喂给了ai。

于是，神奇的一幕发生了。

ai学会了光的脾气。

它不再笨拙地去解复杂的麦克斯韦方程组，而是像一个经验丰富的老工匠，只需要看一眼电路图，就能凭借直觉，直接生成最优的掩膜版图形。

计算速度，瞬间提升了五百倍。

紧接着是多重曝光带来的对准误差难题。

要在duv上做7nm，需要将一层电路拆分成四张掩膜版，曝光四次。

这四次曝光，每一次的对准误差都必须控制在2纳米以内。

稍有偏差，芯片就报废。

这时候，汉斯的德国团队拿出了看家本领——虚拟量测技术。

他们利用昆吾平台收集的机台传感器数据，实时预测每一次曝光时的晶圆热膨胀和机械微震动。

然后在下一次曝光时，通过调整光刻机的透镜参数，进行前馈补偿。

这就像是在射击移动靶，还没开枪，就已经预判了靶子的移动轨迹，并提前修正了枪口。

三个月后，江州，江南之芯集团晶圆厂。

一台老旧的asml

nxt:1980di光刻机正安静地躺在恒温恒湿的净化车间里。

今天，它的灵魂被替换了。

它被刷入了女娲系统生成的全新控制参数，光路系统中装载了一套形状怪异、如同外星文字般的复杂掩膜版。

“开始曝光。”

光源亮起，紫色的激光束穿透透镜，轰击在硅片上。

四次曝光，精准套刻。

显影，刻蚀，清洗……

当电子显微镜的图像投射到大屏幕上时，全场沸腾了。

屏幕上，是一排排整齐、清晰、边缘锐利的晶体管栅极。

王海冰颤抖着手，操作测量工具，拉出了两条线。

线宽：7.2纳米。

成功了！

利用一台原本只能做28nm的设备，通过极致的软件算法修正和多重曝光技术，他们硬生生地造出了7nm制程的晶体管！

这不仅是技术的胜利，更是对封锁最响亮的耳光。

你封锁了euv？没关系。

我用duv，加上我的算法，照样能造出高端芯片！

女娲系统的成功虽然是在绝密状态下进行的，但成果很快显现。

代号启明-ii的7nm手机芯片流片成功，性能与台积电euv工艺的产品差距不到10%，而良率被ai算法拉高后，成本极具竞争力。

消息传出，全球半导体行业震动。

asml股价大涨，市场认为其duv光刻机将迎来第二春。

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