首次！我国芯片领域取得新突破

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首次！我国芯片领域取得新突破

光刻技术是推动集成电路芯片制程工艺持续微缩的核心驱动力之一。近日，北京大学化学与分子工程学院彭海琳教授团队及合作者通过冷冻电子断层扫描技术，首次在原位状态下解析了光刻胶分子在液相环境中的微观三维结构、界面分布与缠结行为，指导开发出可显著减少光刻缺陷的产业化方案。相关论文近日刊发于《自然·通讯》。

“显影”是光刻的核心步骤之一，通过显影液溶解光刻胶的曝光区域，将电路图案精确转移到硅片上。光刻胶如同刻画电路的颜料，它在显影液中的运动，直接决定电路画得准不准、好不好，进而影响芯片良率。长期以来，光刻胶在显影液中的微观行为是“黑匣子”，工业界的工艺优化只能靠反复试错，这成为制约7纳米及以下先进制程良率提升的关键瓶颈之一。

为破解难题，研究团队首次将冷冻电子断层扫描技术引入半导体领域。研究人员最终合成出一张分辨率优于5纳米的微观三维“全景照片”，一举克服了传统技术无法原位、三维、高分辨率观测的三大痛点。

彭海琳表示，冷冻电子断层扫描技术为在原子/分子尺度上解析各类液相界面反应提供了强大工具。深入掌握液体中聚合物的结构与微观行为，可推动先进制程中光刻、蚀刻和湿法清洗等关键工艺的缺陷控制与良率提升。

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中国芯片，再一次走在自主突破的最前沿。

就在安世半导体因控制权争夺风波，不断搅动全球汽车供应链的同时，北京大学科研团队传来惊人消息：他们研发出了一款新型模拟计算芯片，彻底改变了AI算力的游戏规则，把人类几十年来“算得快但不准”的问题，第一次精确到24位定点，意味着我们终于攻破AI算力的最大瓶颈。

它就像教孩子算术时，直接拿两根筷子相加，而不是先教二进制转换。不靠0和1的逻辑推演，而用电流、电压直接“思考”。结果就是，算力更强、能耗更低，也更接近人类思维，直接改写了AI计算的底层逻辑。

别小看这一步，过去十年，AI的每一次飞跃，几乎都绑在GPU身上。算力不够，堆显卡；算法太慢，换算力中心。但今天的现实是，GPU全球几乎被英伟达垄断，一块卡的价格比黄金还疯狂。

因为AI再强，也得靠芯片算。可问题是，数字芯片的效率，早就逼近极限。你想让AI再聪明，就得烧更多电、堆更多GPU。这条路，早已经快走到头，而现在，中国在绕开这条被封锁的路，重新开辟一条属于自己的算力路径。

这条路为什么重要？因为在全球芯片博弈里，算力已经成了新的石油。当欧美巨头死死守住先进制程和GPU供应链，中国唯有另辟蹊径，才能真正破局。模拟计算的突破，等于是在数字芯片围城之外，挖出一条战略通道。

想象一下，AI训练不再靠几百块显卡并行，而靠电流一次求解矩阵方程；机器人规划路径，不再靠云端算，而在本地芯片瞬间完成。这不是实验室幻想，而是真实可验证的物理计算。对AI、机器人、自动驾驶来说，这可能就是“核裂变级”的突破。

这不是简单的补课，而是直接弯道超车。

北大的这次突破，绝不仅仅是一个技术新闻，它更是一个强烈的信号：核心技术买不来、求不来，只能靠自己干出来！还记得华为当年的“备胎芯片”吗？当时很多人觉得是营销话术，结果5G被断供后，海思的麒麟芯片，真成了救命稻草。现在这波操作，本质是一样的，在别人的屋檐下，永远别指望风调雨顺。

记住：芯片虽小，却能撬动整个世界的天平，别人的屋檐再大，都不如自己手里有伞。从华为的“伤疤”，到今天安世半导体的危机，今后无论是芯片，还是其他任何关键领域，自立自强，是我们应对一切风云变幻最坚实的底气。

这条路很难，但我们必须走，也一定能走下去。

来源 | 科技日报、投资家

本文初摘录于：2025-10-26，最后校对或编辑于：2025-10-26