东方晶源：AI赋能多层次工艺反馈体系 破解先进制程良率提升难题

近日，以“AI重构未来、生态协同致远”为主题的第十届集微大会在上海张江科学会堂隆重举行。东方晶源微电子科技（北京）股份有限公司副总裁丁明博士在5月29日举办的EDA IP工业软件论坛上发表了题为《AI赋能构建多层次工艺反馈体系，助力良率提升》的主题演讲，并与EDA、IP以及工业软件领域领军企业的专家同台，共探技术突破路径与生态协同方略，为中国半导体高质量发展注入核心动能。

丁明博士指出，先进节点芯片制造中的良率损失问题以及良率提升“难”的问题，已经成为集成电路行业发展中必须面对的主要挑战。EDA作为集成电路产业链的一个环节，发挥着越来越重要的作用。面对新的技术挑战，东方晶源坚持自主创新，持续迭代PanGen®平台等产品，构建起完整自主的计算光刻EDA工具链，同时不断推进AI技术与EDA工具的深度融合，为中国集成电路领域良率管理提供了不可或缺的解决方案。

先进制程良率瓶颈凸显 AI赋能成破局关键

当前，集成电路制程持续迭代升级，已迈入2nm量产阶段。工艺复杂度大幅提升的同时，良率问题已然成为制约先进节点芯片制造发展的核心瓶颈。丁明博士在演讲中明确指出，现阶段行业主要面临以下两大核心痛点，严重阻碍芯片制造良率提升与产业规模化发展。

其一为先进节点芯片制造的系统性良率损失问题。区别于传统制程，先进节点工艺下的良率损失具备极强的隐蔽性与突发性，传统随机抽样检测模式难以精准捕捉问题隐患，人工分析也无法高效总结缺陷规律。一旦爆发良率问题，将造成大范围、规模化的生产损失。值得关注的是，先进制程中与图形化（Patterning）相关的系统缺陷良率损失，已远超随机缺陷与参数漂移引发的良率损失，成为良率损耗的主要诱因。

其二是芯片制造良率提升难的行业困境。长期以来，芯片良率优化高度依赖工程师经验，传统模式存在诸多固有短板：坏点发现滞后，无法提前预判工艺隐患；缺陷根因定位难度大，海量生产数据难以依靠人工高效拆解分析；同时量产量测成本居高不下，无法充分发挥量检测设备的极限性能。

随着制程精度持续升级，传统“人工+固定规则”的良率优化模式已触及发展极限，无法适配先进工艺的迭代需求，行业亟需全新技术体系破局。在此背景下，东方晶源摒弃传统经验依赖模式，持续推进AI技术与EDA工具的深度融合，构建Model based+AI赋能的基于Patterning多层次反馈体系。

根据丁明博士的介绍，近年来东方晶源持续迭代PanGen®平台等核心产品，打造完整自主的计算光刻EDA工具链，同时依托AI数据自动分析、建模预判能力，搭配CM/i®、oDAS、YieldBook等产品，为国内集成电路良率管理提供有效的解决方案。其中，PanGen®计算光刻平台具有多项领先优势：

（1）在国内最早完成N2x nm以下存储芯片的产线验证，2019年即实现重复订单；

（2）现已完成N/N+1逻辑芯片的生产验证，累计实现11000张mask tape-out；

（3）最早实现Full-Chip ILT（反向光刻），并得到部分Silicon Proven；

（4）最早实现Silicon Proven的AI for OPC，在刻蚀模型、Hotspot Early Detection等方面得到验证，并大幅提高Mask TO效率。

针对成熟制程，PanGen®采用CPU+传统OPC方案，可提供能匹配现有POR，低成本、易切换计算光刻产品解决方案；针对先进制程，PanGen®采用GPU+传统OPC+实用ILT方案，可提供技术领先、高性能计算光刻产品解决方案。

多维度AI工具赋能 闭环优化先进工艺制程

丁明博士重点介绍了作为核心主力的PanGen Total Mask系列产品。该产品凭借AI深度赋能，实现了芯片制造全流程坏点预判与精准优化。相关系列产品覆盖设计、掩模、刻蚀、修正全环节，形成一个闭环优化的体系。

DMC（Design Manufacturability Check）聚焦设计阶段，用于解决传统设计与制造反馈周期长、依赖Fab完整OPC流程的痛点。东方晶源依托AI学习海量OPC仿真数据，建立版图与轮廓的精准映射关系，可绕过传统完整OPC流程直接预测工艺隐患。实测数据显示，其AI预测轮廓与OPC仿真轮廓在99%以上的位置误差小于1nm，可精准发现95%的潜在坏点、严重坏点100%覆盖，运行速度为传统OPC流程的1%，设计迭代效率极大提升。

PHD（Patterning Hotspot Detection）适配掩模阶段，用于破解传统OPC模型固化、无法适配新产品热点预测的难题。产品独立于传统OPC模型，基于SEM量测数据结合AI算法建模，可跟随生产工艺动态迭代更新，构建实时动态坏点预测模型。实测结果显示，该产品对缺陷抓取正确率达到95%以上。

vPWQ（virtual Process Window Qualification）针对先进制程刻蚀阶段精度不足的痛点，通过将物理模型与AI大数据模型相结合，解决传统尺寸表精度衰减、刻蚀偏差检测不准的问题，有效规避模型过拟合问题，可从海量SEM图像中提取轮廓数据优化模型，持续适配MPT等先进工艺。该技术合作客户在2025年IWAPS会议上表示：vPWQ可精准仿真工艺坏点，大幅缩短流片迭代验证次数，助力量产线效率提升。

RUI（Repair Using ILT）面向5nm及以下超先进制程修正阶段，攻克传统OPC图形保真度不足、曲线掩模制造效率低、全芯片ILT计算量庞大的行业难题。产品通过利用像素化优化方法严格求解理想掩模，并将ILT仅作用于限制工艺热点问题区域，实现ILT技术的实用化落地。具备更优的工艺优化自由度、景深与工艺窗口表现，大幅提升先进制程图形精度与掩模制造效率。

在谈到产品迭代规划方面时，丁明博士表示，短期持续优化PanGen Total Mask的产品用户友好度，长期将致力于完成与东方晶源量检测设备的深度集成，搭建更高效、精准的软硬件协同建模流程，完善“AI模型发现坏点、AI模型修正坏点”的全闭环优化体系。

在同期举办的“集微半导体展”上，东方晶源也展示了多项自主研发的产研成果。除计算光刻软件（PanGen®）外，还包括严格光刻仿真软件（PanGen Sim®）、良率管理软件（YieldBook），以及电子束量检测设备等，多款产品填补了多项国内空白，为国产芯片从设计到制造各环节提供系统化优化解决方案。东方晶源将长期秉持HPO生态战略，打造中国芯片制造的GoldenFlow，致力成为全球集成电路良率管理领域的领军企业。