东方晶源：三大创新点工具破解先进制程良率瓶颈

当前，随着芯片工艺向先进节点快速演进，制程节点不断逼近物理极限，技术难度呈几何级增长，叠加AI芯片高算力需求、Chiplet多芯片集成等技术趋势，芯片版图复杂度进一步指数级提升，设计与制造环节的协同难度显著加大。

在此背景下，图形化（Patterning）相关的系统性良率损失已成为制约晶圆厂研发效率提升、量产成本降低的核心瓶颈。

对于晶圆厂而言，先进制程的竞争焦点本质是良率的竞争，而良率突破的关键恰恰在于Patterning环节的风险管控。尤其对国内行业来说，由于受限于只能依赖DUV光刻机开发先进工艺节点，Patterning相关的良率问题更显突出与紧迫，良率提升不再是“工艺优化项”，而是直接关系企业生存的“商业生死线”。

因此，如何从Patterning环节入手，提前识别坏点、降低系统性良率风险，成为国内半导体行业突破先进制程瓶颈、实现商业可持续的关键挑战。

破局者东方晶源，

重塑Patterning管控瓶颈

面对上述行业痛点与挑战，东方晶源作为国内集成电路良率提升解决方案的领军企业，聚焦“从设计到制造”的全环节Pattern良率管控，近期推出了DMC（Design Manufacturability Check）、PHD（Patterning Hotspot Detection）、vPWQ（Virtual Process Window Qualification）等多款核心点工具。

据东方晶源EDA战略产品总监张生睿介绍，这三款产品均隶属于PanGen Virtual-FAB产品系列——该系列以“AI赋能重构图形化工艺模型”为核心逻辑，通过提前识别Patterning潜在坏点，打造从“设计-掩模-光刻-刻蚀”的全流程良率管控方案，精准破解行业痛点。

DMC：设计端的“良率前置哨兵”

作为一款AI赋能的全新DFM（可制造性设计）工具，DMC的核心使命是在芯片设计版图进入FAB流片前，对输入设计版图进行可制造性仿真检查，提前预判光刻环节的潜在风险。张生睿表示，传统DFM工具依赖完整OPC（光学邻近效应修正）流程生成光刻反馈，不仅耗时久、算力消耗大，还只能选取少量图形抽样检查，导致大量潜在坏点被遗漏。一旦流片后发现问题，返工迭代将严重延误产品上市周期。

对此，DMC通过AI驱动的D2C（Design To Contour）引擎实现关键突破：绕开传统OPC的复杂耗时流程，基于输入的设计版图根据产线制程信息直接快速、准确的预测光刻轮廓，将反馈效率提升100倍以上。此外，DMC还通过“Pattern Grouping”技术，可针对代表性图形检测，大幅提升全芯片检查效率，有效解决“设计端无法提前感知制造风险”的痛点。

综合来看，DMC工具带来的效率飞跃使全芯片范围的可制造性检查成为可能，设计端用户或FAB设计服务部门可在流片前精准识别“光刻不友好图形”，并提前优化设计版图，从源头减少NTO（New Tape Out）风险。

PHD：掩模端“动态仿真”升级，

破解复杂版图仿真检测精度难题

在OPC修正完成后，FAB需对掩模版（Mask）进行坏点仿真检测（行业称“Mask Verification”），传统方案完全依赖OPC模型——而OPC模型构建时仅基于简单测试图形（如孤立线、密集线），实际芯片中更为复杂版图的仿真检测准确度严重受限；且OPC模型在节点研发阶段定型后极少调整，难以适配新产品所带来的Pattern创新，导致热点预测准确率持续下降。

对此，东方晶源推出了一款AI赋能的Mask Verification工具——PHD。张生睿表示，PHD通过“基础OPC建模技术+复杂版图SEM图像处理+AI辅助建模”的融合创新，能够构建出动态化的坏点预测模型：一方面，模型训练引入产线已知坏点位置的复杂版图SEM轮廓数据并通过AI辅助建模提升拟合能力，能大幅提升对复杂Pattern的仿真精度；另一方面，模型与量测SEM无缝衔接可随产线工艺动态变化，产线与研发中发现的图形相关坏点，可实时更新至模型，打破传统OPC模型“静态固化”的局限，进一步提升复杂Pattern检测精度。

同时，该方案通过分布式机制，将3D-Profile严格仿真功能集成到Mask verification流程中，能够支持复杂版图潜在坏点更精准的光刻胶三维分析，进一步有效提升对掩模版坏点仿真检测的准确度以及朔源分析。

vPWQ：“坏点仿真检测”拓展到刻蚀端

传统Patterning管控仅覆盖光刻环节，刻蚀效应需通过“光刻-刻蚀偏差规则（Biasing Table）” 来间接考量。但在先进节点中，Biasing Table的准确性大幅下降，因此基于刻蚀模型的仿真坏点检测的必要性显著提升。

张生睿指出，基于PHD的技术基础，vPWQ把坏点仿真检测的范围从光刻延拓到了刻蚀。他表示，vPWQ作为光刻-刻蚀全流程仿真工具，在PHD技术基础上实现诸多突破：一是将坏点仿真从光刻环节延伸至刻蚀环节，采用“传统Etch Term + AI Term”混合建模，保留了传统刻蚀建模的经验优势，同时通过AI拟合大量SEM轮廓数据（而非单一CD量测值），在提升检测精度的同时避免过拟合风险；另一方面，vPWQ还创新引入了复合刻蚀模型的建模机制，借助AI辅助建模的框架，将多步工艺有机拼装起来，能直接给出目前先进节点中所使用MPT工艺流程最终的刻蚀轮廓，并支持FEM仿真，为FAB提供刻蚀环节的工艺窗口验证（PWQ）的仿真结果。

HPO战略引领，

打造全流程良率管控闭环

张生睿强调：DMC、PHD、vPWQ三款工具虽聚焦不同环节，但均以“AI构建高精度图形化工艺模型”为底层逻辑，在实际应用中可形成高效协同，打造“设计-掩模-刻蚀”的良率管控闭环：

• 数据协同，模型精度相互赋能：DMC的AI模型训练需大量仿真数据支撑，传统方案依赖OPC模型输出，而接入PHD模型后，可利用PHD对复杂版图的高拟合能力，进一步提升DMC的光刻坏点预测准确性；若将vPWQ的刻蚀仿真数据作为DMC的训练输入，还能将DMC的快速工艺反馈能力从光刻环节拓展至刻蚀环节，实现设计端对全Patterning流程的风险预判。

• 流程协同，坏点管控层层递进：设计阶段，DMC提前筛选“光刻不友好图形”，输出优化后的版图；掩模阶段，PHD基于优化版图对应的掩模数据，精准扫描光刻热点，确保掩模无风险；刻蚀阶段，vPWQ承接前序数据，仿真刻蚀后轮廓并验证工艺窗口。

三阶段环环相扣，从设计端提前把关到工艺端刻蚀仿真验证，将Patterning坏点的“后验修正”转变为“前验预防”，最大化减少系统性良率损失。

据透露，目前PanGen Virtual-FAB系列产品DMC、PHD、vPWQ等已在国内先进节点FAB完成硅片数据验证，获得客户高度认可。值得一提的是，在近期举办的IWAPS（国际先进光刻技术研讨会）上，东方晶源合作FAB公布了vPWQ即基于刻蚀模型的仿真检测在量产线的应用成果，表明vPWQ产品可精准仿真坏点，缩短流片次数。再次印证相较于传统方案，该系列产品在良率提升、成本节约和缩短周期等多个核心维度上具有重要价值。

与此同时，为打通“量测数据-工艺建模-良率优化”的全链路，东方晶源除了提供DMC、PHD、vPWQ三款核心点工具外，还构建了覆盖电子束量检测装备（CD-SEM、EBI和DR-SEM）、AI赋能的数据管理平台（YieldBook）、装备Recipe离线配置软件（oDAS、PME）的完整产品矩阵。

张生睿指出，东方晶源作为国内唯一的具备图形化工艺建模软件与电子束量测装备研发能力的企业，这种“软硬一体”的布局源于与生俱来的技术基因——自创立之初，公司便在创始人俞宗强博士的规划下，以HPO理念为核心，将“硬件量测”与“软件建模”视为良率优化的两大支柱，构建了覆盖Patterning全流程的良率管控能力，进而形成了难以复制的差异化优势和核心竞争力。

这种布局不仅解决了行业当前面临的关键挑战，更成为国内FAB在DUV依赖下突破先进制程良率瓶颈的关键支撑，为半导体产业链自主可控提供了从装备到软件的全链路解决方案。

东方晶源的创新逻辑与

HPO2.0时代的良率新蓝图

“对东方晶源而言，EDA产品的创新从来不是闭门造车，而是一套‘需求捕捉+整合提炼+战略落地+边界突破’的闭环方法论。”张生睿认为，这是公司之所以能够取得快速突破和市场进展的关键所在。

首先，“与客户做朋友”是创新的起点——通过倾听不同FAB厂在先进制程中的实际痛点，及时获取最真实的需求反馈；其次，在碎片化需求中寻找行业共性挑战，确保产品具备普适性与前瞻性；再者，将需求与公司技术储备、长远战略绑定，例如将客户对“全流程坏点预测”的需求，与HPO理念结合，孵化出DMC、PHD、vPWQ等创新产品；最后，也是最关键的一步，保持持续“守正出奇”的组织心智，即在稳固现有核心业务的同时，主动跳出第一曲线边界，从成熟技术中生长第二曲线，正如其秉承的“Start here，make difference” 产品整体规划原则，让创新既能解决当下痛点，更能适配未来需求，在产业迭代中始终立于不败之地。

在回顾过去的发展历程时，张生睿表示：如果说HPO 1.0是东方晶源过去10年在深海中立下的一座座“桥墩”——电子束量检测装备（CD-SEM、EBI、DR-SEM）、计算光刻EDA软件、良率数据管理工具（YieldBook）等已在国内头部FAB广泛落地，那么HPO 2.0的核心使命，就是用AI技术这座“桥面”，将这些分散的“桥墩”连通，构建起全流程协同的良率优化体系。

从技术逻辑来看，HPO2.0并非对HPO 1.0的颠覆，而是在其基础上的深化与整合。DMC、PHD、vPWQ作为HPO2.0的核心组件，其底层逻辑都是以AI助力，挖掘硅片量测数据规律，构建精准图形化工艺模型，天然具备与电子束量测装备无缝结合的属性。

未来，东方晶源将推动“AI驱动图形化模型+电子束良率装备”的深度整合：一方面，硬件装备提供的高效、针对性量测数据将反哺模型迭代，让DMC、PHD、vPWQ的检测和仿真更精准、更动态；另一方面，模型输出的仿真结果，将指导硬件装备优化流程，实现Computational Metrology/Inspection（CM/i）和最好的COO。这种“硬件赋能软件、软件优化硬件”的正反馈闭环，最终将形成东方晶源独有的良率提升流程。

东方晶源长期战略远景是从“Virtual-FAB”进化至“Virtual-IDM”，助力解决国内先进设计和国内先进节点制程磨合的难题，为半导体全产业链自主可控提供核心支撑。

从捕捉客户痛点的创新初心，到HPO2.0的技术蓝图，再到Virtual-IDM的长远布局，东方晶源始终以“提升芯片制造良率”为使命，既解决当下难题，更规划未来路径。这种“硬科技+软创新”的模式，正是其助力国内半导体突破先进制程良率瓶颈、推动产业链升级的关键所在。

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今天是《半导体行业观察》为您分享的第4207期内容，欢迎关注。

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