原子级察微瑕 前瞻性“治未病”
合肥企业携手复旦大学探索颠覆性芯片仿真技术
11月10日，第九届中国国际进口博览会在上海闭幕。其间，上海微电子自主研发的新一代前道干式光刻机模型亮相，受到广泛关注。芯片制造离不开光刻机这样的精密设备，同样也离不开支撑工艺研发的工业软件。
在合肥，全芯智造技术股份有限公司（以下简称“全芯智造”）携手复旦大学，探索一项颠覆性芯片仿真技术：芯片尚未造出，就能从原子层面分析潜在缺陷，提前寻找影响其性能和寿命的原因。
不久前，双方联合申报的“高可靠性芯片原子级仿真及跨尺度协同优化平台”，从全国近2000个参赛项目中脱颖而出，获得2026全国颠覆性技术创新大赛优胜奖。
从原子层面分析缺陷
一块芯片内部，可能集成数十亿甚至上百亿个晶体管。随着制造工艺不断进步，晶体管越来越小，一些关键区域的尺寸已经接近十几个原子的尺度。
“过去可以被平均掉的微小缺陷、材料波动和界面问题，现在都可能影响芯片的功耗、寿命和良率。”全芯智造工艺器件模拟资深总监颜丙勇介绍，芯片制造工艺越先进，对这些微观变化就越敏感。
问题在于，芯片真正制造出来之后再发现缺陷，代价往往十分高昂。
在芯片行业，设计完成后需要通过“流片”，将设计方案转化为实际芯片。一旦发现问题，就可能需要调整设计或制造工艺、再次流片，不仅增加成本，也会延长研发周期。
为减少试错，芯片企业通常借助TCAD（工艺器件计算机辅助设计）工具，在计算机中模拟制造工艺和器件性能。但随着芯片制造工艺日益精密，传统仿真方法面临新的挑战。
颜丙勇介绍，传统TCAD能够分析芯片器件的性能变化，却难以进一步解释背后的原子级缺陷机理。例如，发现器件老化速度超出预期，却未必能判断究竟是哪种微观缺陷导致了老化。
全芯智造与复旦大学合作，希望找到这些问题的根源。研究人员从原子层面分析材料内部的缺陷及其变化过程，探索它们如何影响器件性能。新技术有望进一步判断哪些微观缺陷可能导致老化，为工程师调整制造工艺提供依据。
跨越原子与器件之间的鸿沟
思路明确，实行起来却并不容易。
一边是原子级物理研究，一边是面向真实芯片制造的工业软件。如何将两者连接起来，成为项目研发中最难啃的“硬骨头”。
全芯智造长期从事工艺器件仿真软件研发，在物理建模、数值算法和工程应用方面积累了技术基础。复旦大学团队深耕原子级缺陷和器件可靠性机理研究。双方希望通过合作，将微观物理研究成果转化为能够服务芯片研发的软件工具。
颜丙勇介绍，为了准确预测微小缺陷对芯片性能的影响，团队需要在计算机中模拟这些缺陷及其变化过程。考虑的因素越多，预测可能越全面，但计算也越耗时；如果为了提高速度而省略部分因素，又可能影响结果的准确性。
如何既算得准，又算得快，成为双方攻关的重点。
复旦大学团队负责研究哪些微观缺陷及其变化过程对芯片性能影响最大，确定模型中必须保留的关键信息；全芯智造团队改进计算方法和软件设计，尽可能提高计算效率。
研发过程中，双方曾遇到仿真结果出现偏差的情况。经过反复排查，团队人员发现问题不仅出在计算方法上，还与微观缺陷受到周围环境的影响有关。研究人员据此调整模型，再逐步增加计算难度，反复验证。
经过不断磨合，团队逐步探索出兼顾计算精度、效率和稳定性的技术路径，让原本复杂的原子级研究向实际芯片仿真应用迈进一步。
向芯片极限探路
对于一项尚在研发中的颠覆性技术而言，从实验室走向生产线，才是真正的考验。
原子级仿真技术有望将部分芯片可靠性问题的分析提前到流片之前，减少反复试错。按照项目预期，未来有望降低工艺研发成本20%以上、节约流片成本10%以上。
不过，这些仍是预期目标，距离真正落地应用还有一段路要走。
颜丙勇介绍，目前项目已完成部分核心物理模型和算法研究，可靠性模块接口已经具备，但尚未进入量产工艺线。下一步，团队计划选择一家晶圆厂，开展器件级可靠性验证和商业化试点。作为实际生产芯片的企业，晶圆厂能够提供真实的工艺条件和器件测试数据，帮助团队检验仿真结果的准确性、计算效率和运行稳定性，以及软件能否融入现有研发流程。
从更广阔的产业视角来看，这项颠覆性技术的意义并不止于降低研发成本。
长期以来，全球制造类EDA（电子设计自动化）市场主要由海外厂商主导，我国在先进工艺仿真、可靠性分析等领域仍存在差距。这种差距不仅体现在软件功能上，更在于底层物理模型、数值算法和工艺数据的长期积累。
随着芯片制造不断向更小尺度发展，原子级缺陷对器件性能和可靠性的影响日益突出。
“对高端EDA自主可控来说，关键是逐步形成自己的模型、算法和软件平台，并通过实际应用不断改进。”颜丙勇说。当芯片制造不断逼近物理尺度的极限，对微观世界的认识与预测能力，将成为决定未来芯片技术发展空间的重要因素。（卞怡菲）