打破“技術黑箱”，上海AI實驗室聯合團隊攻克芯片核心材料光刻膠穩定制備難題

2026-05-12 16:08:22來源：“上海人工智能實驗室”微信公眾號關鍵詞：芯片核心材料光刻膠閱讀量：25120

導讀：近日，依托2030新一代人工智能國家科技重大專項總體部署，上海人工智能實驗室(上海AI實驗室)聯合廈門大學、蘇州國家實驗室等合作單位基于“書生”科學大模型與“書生”科學發現平臺，構建了“AI決策＋自動化合成”的閉環研發體系，實現了高純度、高一致性、高效率的KrF光刻膠樹脂創制。

　　光刻膠作為芯片制造的核心材料之一，其質量直接影響芯片的性能和成品率。然而，當前全球高端氟化氪(KrF)光刻膠樹脂相關技術與市場長期集中在少數國外企業手中，導致供應鏈高度依賴、材料成本居高不下、難以滿足定制化和快速響應需求等局面。

　　近日，依托2030新一代人工智能國家科技重大專項總體部署，上海人工智能實驗室(上海AI實驗室)聯合廈門大學、蘇州國家實驗室等合作單位基于“書生”科學大模型與“書生”科學發現平臺，構建了“AI決策+自動化合成”的閉環研發體系，實現了高純度、高一致性、高效率的KrF光刻膠樹脂創制。這一突破使高端光刻膠樹脂的穩定制備不再依賴于極少數國外供應商的“黑箱能力”，為全球芯片材料領域探索出一條可標準化、快速迭代的新路徑。

　　目前，上述平臺已支撐多批次自動化合成與性能驗證，批次間一致性得到顯著提升。其中，廈門恒坤新材料科技股份有限公司基于光刻膠配方開發經驗，完成了樹脂適配，產業關鍵指標均達預期后續將進入客戶端驗證階段。

　　從經驗試錯到智能迭代，AI驅動芯片核心材料研發新范式

　　光刻膠是芯片制造的核心關鍵材料，其性能直接關系芯片制程精度與產品良率。KrF光刻膠樹脂是決定光刻膠整體性能的核心基礎材料。

　　長期以來，高端樹脂材料開發受制于“經驗驅動”的試錯路徑，科研人員需在數以千計的單體配比、聚合體系及反應條件中進行逐一篩選，這種低密度的實驗范式導致研發周期動輒以月為單位，且極易受人為操作誤差影響，難以滿足成熟制程對材料批次穩定性的嚴苛要求。微量的金屬雜質或分子量分布的輕微波動，都可能導致光刻性能直接失效，如何實現高純度、高一致性且高效率的材料創制，成為我國光刻膠產業突破的關鍵門檻。

　　針對上述挑戰，聯合團隊研發了面向先進材料光刻膠樹脂設計的智能化合成平臺，并構建起一套“決策-互聯-執行-迭代”的智能化研發體系。

　　該體系以智能化合成平臺為物理執行基礎平臺，顛覆了傳統實驗室依賴人工操作的粗放研發模式：采用高度模塊化并行架構，依托多反應器、多工作站協同布局，實現了從液體精準轉移、惰性氣氛保護到多級自動化后處理的全流程閉環運行；搭載精密三軸伺服控制與全密封加液技術，從源頭規避因人工操作暴露帶來的氧氣、水汽及金屬雜質污染問題，可將成品樹脂金屬雜質含量穩定控制在10ppb以下，同時嚴格把控分子量分布，PDI指標穩定控制在1.3以下。

　　這套體系的數字大腦，是“書生”科學大模型Intern-S1與優化算法深度耦合形成的決策系統，它替代了傳統隨機搜索模式，負責實驗方案生成、參數優化及結果預測等核心工作，憑借其強大的科學推理能力，可挖掘樹脂合成的“高潛力區域”，并將語義偏好轉化為結構化信息，融入貝葉斯優化代理模型，實現數據驅動與化學先驗知識的協同，減少無效試錯。

　　為打通數字大腦與物理執行端的溝通壁壘，團隊基于科學智能上下文協議(Science Context Protocol，SCP)構建了數字化互聯橋梁，通過采用“SCP接口+本地指令解析+控制執行”的分層架構，將實驗工作站功能抽象為AI可識別調用的工具集，讓AI模型可遠程下達實驗方案、監控反應狀態、調整工藝參數，既實現實驗資源云端化管理，又解決了AI邏輯生成與物理實驗落地的協同難題，為構建無人值守科研系統奠定了通信基礎。

　　平臺的核心優勢，在于實現了“干實驗（AI決策）-濕實驗（物理合成）”的閉環迭代：AI模型生成光刻膠樹脂合成實驗方案，經SCP協議轉化為自動化平臺指令，并在物理實驗室中完成高通量的合成與表征任務；實驗產出的分子量、熱穩定性等關鍵數據自動回傳AI模型，驅動算法優化下一輪方案，實現研發體系自我進化?；诖搜瓑?，研發團隊在光刻膠樹脂分子量穩定性、Tg耐熱指標等關鍵領域取得階段性進展，成功實現從“經驗主導”向“數據驅動”的轉型，為光刻膠產業突破技術瓶頸提供了全新路徑。

　　高純度、高一致性、高效率，實現光刻膠樹脂穩定制備

　　依托上述智能化研發體系，研發團隊在KrF光刻膠樹脂配方優化、工藝調控、純度管控等方面開展系統性攻關，各項核心性能指標均達到預設目標，為后續產業化應用積累了核心技術與實踐經驗。

　　面向KrF光刻膠樹脂研發，平臺以多譜學特征、分子量分布指數(PDI)、玻璃化轉變溫度(Tg)等關鍵指標為目標，聯合優化單體種類、單體配比、反應溫度、反應時間等核心工藝參數。其中，優化智能體通過篩選適宜種類與用量的鏈轉移劑，精準調控共聚物聚合速率與鏈增長過程，成功制備出PDI小于1.3的KrF光刻膠樹脂，顯著優于傳統工藝的分散水平；同時，平臺進一步篩選并引入含苯基和羥基的功能單體，利用苯基剛性結構提升樹脂耐熱性能，借助羥基活性基團優化成膜性能與光刻響應性，二者協同作用下，實現Tg大于130℃的目標，充分滿足高溫光刻過程對樹脂耐熱性的嚴苛要求。

　　此外，依托平臺對反應溫度、氣氛純度、加料精度等參數的全流程自動化控制，分子量和PDI的批次穩定性達到±10%，有效解決了傳統工藝中產品批次間性能差異較大的痛點，大幅提升了產品的穩定性與可靠性。平臺還從源頭選用高純電子級原料與溶劑，結合自動化無接觸制備流程和多次“溶解-沉淀”相轉移純化，將金屬雜質含量穩定控制在10ppb以下，滿足高端光刻工藝對材料純度的極致要求，為KrF光刻膠樹脂的規模化應用奠定堅實基礎。

　　在產業端，廈門恒坤新材料科技股份有限公司結合其在光刻膠多組分配方開發方面的深厚經驗，對樹脂進行了系統的適配性研究與配方制備。目前，產品關鍵性能指標達到預期目標，尤其在鄰近效應(Proximity Effect)控制方面展現出顯著優勢，將進一步深度評估并結合市場情況來推進客戶端驗證。

　　本研究受到2030新一代人工智能國家科技重大專項《面向重大需求場景的科研智能》的資助。

　　原標題：打破“技術黑箱”，上海AI實驗室聯合團隊攻克芯片核心材料光刻膠穩定制備難題 | AGI4S進行時

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