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【MEWS】第七届国际先进光刻技术研讨会(IWAPS)在浙江丽水胜利闭幕

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发表时间:2023-10-30 10:30


第七届国际先进光刻技术研讨会(IWAPS)在浙江丽水胜利闭幕


    10月26日,第七届国际先进光刻技术研讨会(IWAPS)在浙江丽水胜利闭幕。会议由中国集成电路创新联盟、中国光学学会主办,中国科学院微电子研究所、丽水经济技术开发区管理委员会(浙江丽水特色半导体“万亩千亿”新产业平台)承办,浙江富浙资本管理有限公司、广东省大湾区集成电路与系统应用研究院、南京诚芯集成电路技术研究院协办。本次会议由SIEMENS、EDWARDS、JSR、徐州博康、全芯智造、沈阳芯源、SMEE、厦门恒坤、KEMPUR、东方晶源、ZEISS、Cymer、PIBOND、Fujifilm、3M等国内外企业提供赞助。来自中国、美国、德国、日本、瑞士等世界各地众多企业、科研机构、高校的数百余名技术专家和学者参加了本届大会。

     大会由组委会秘书长,SPIE会士,中国科学院微电子研究所研究员,中国科学院大学教授韦亚一研究员主持。大会主席,中国集成电路创新联盟理事长曹健林研究员;大会主席,中国科学院微电子研究所研究员,中国集成电路创新联盟副理事长兼秘书长叶甜春研究员;中国光学学会秘书长,COS & OSA & SPIE会士,浙江大学教授,现代光学仪器国家重点实验室主任刘旭教授;中共丽水市委常委,常务副市长楼志坚先生;丽水市人民政府党组成员,丽水经济技术开发区党工委书记,管委会主席刘志伟先生;程序委员会主席,顾问李序武先生分别致辞。浙江省国有资本运营有限公司党委副书记、总经理王恭裕先生出席。按照大会安排,在这两天的时间里,来自PSI、AMEC、东方晶源、华力、SIEMENS、复旦大学、浙江大学、Cymer、Fujifilm、JSR、HIT、KingSemi、全芯智造、HFC等数十家机构的嘉宾分别就拟定的主题做技术报告,深入分析光刻领域最新的技术进展和解决方案,内容丰富。演讲主题包含计算光刻、DTCO、EUV、工艺、量测、Deep Learning、设备、材料、新型光刻技术等。

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大会主席,中国集成电路创新联盟理事长曹健林致辞


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大会主席,中国科学院微电子研究所研究员,

中国集成电路创新联盟副理事长兼秘书长叶甜春致辞


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中国光学学会秘书长,COS & OSA &

SPIE会士,浙江大学教授,

现代光学仪器国家重点实验室主任刘旭致辞


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中共丽水市委常委,常务副市长楼志坚致辞


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丽水市人民政府党组成员,丽水经济技术开发区党工委书记,管委会主席刘志伟致辞


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组委会秘书长,SPIE会士,

中国科学院微电子研究所研究员,

中国科学院大学教授韦亚一主持开幕式


近年来,中国集成电路蓬勃发展,基于这样的形式,国际先进光刻技术研讨会应运而生。IWAPS为来自国内外半导体工业界、学术界的资深技术专家和优秀研究人员等提供了一个技术交流平台,参会者可以就材料、设备、工艺、测量、计算光刻和设计优化等主题分享各自的研究成果,探讨图形化解决方案,研讨即将面临的技术挑战。作为国际高端光刻技术研讨会,其发言者均为特邀自光刻及其相关领域的国内外资深专家,代表了其所在领域的国际先进水平。报告内容涉及广泛,涵盖了当前的技术现状、未来的发展趋势以及面临的挑战等。该研讨会旨在为与会者提供一个深入讨论的互动平台,也为想要了解更多国内外半导体业界动态的研究者和工程师提供更多机会。

  IWAPS已连续举办六届,今年在浙江丽水举办第七届。半导体产业具有技术难度高、研发周期长、投资金额高、依赖高级技术人员和高水平的研发手段,具备非常高的技术门槛。然而,丽水,这座偏居一隅的浙江小城,近年来却悄然成为中国半导体产业的新星。让人不禁发出疑问,丽水是如何在这么短时间把全球技术难度最高的产业发展得有声有色呢?原来,近几年,丽水市积极寻求创新和变革,把培育发展半导体产业作为改变产业结构、培育发展动能的重要举措。丽水以经开区为主阵地,以培育行业新势力和招引链主型企业为抓手,聚焦集成电路材料及功率器件,通过引进珏芯微电子、中欣晶圆、富乐德半导体等31个项目,总投资超600亿元,成功纳入全省“万亩千亿”新产业平台培育名单,形成了“芯片材料、装备、设计、制造、封测、应用”的全产业链。丽水市半导体产业通过精心布局和快速发展,成功实现了从无到有、从小到大的发展跨越,为全省乃至全国的半导体产业提供了宝贵的“丽水样本”。本次会议的协办方,浙江富浙资本管理有限公司,是浙江省国有资本运营有限公司旗下省级产业投资主平台,重点布局集成电路等战略性新兴产业,投资了中芯集成(688469)、中欣晶圆、长飞先进、江丰电子、同创普润、众硅电子等集成电路领域关键技术与核心零部件项目,助力集成电路产业高质量发展。本次会议结合当前国内外光刻技术发展现状,以专业视角预测发展趋势,助谋集成电路产业发展,并将为丽水市的集成电路产业发展提供更为广阔的发展思路,推动产业实现更快更优的提升。




以下为报告节选



用于半导体计量的极紫外相干散射和成像技术


    极紫外(EUV)光刻技术是半导体制造领域的领先技术,其主要优势在于波长短,可为未来技术节点实现高分辨率图案化。然而,在进一步缩小规模的过程中,掩模和晶圆计量面临着挑战。无透镜成像(即相干衍射成像(CDI))是传统成像技术的有效替代品。在最近的实例中,我们将EUV CDI 应用于多层涂层的 EUV 掩膜,揭示了它在检测小至 20 纳米的吸收体和相位缺陷方面的卓越能力。无透镜方法的一个显著优势在于其固有的灵活性,允许对波长和入射角进行操作,从而进一步增强了成像能力。此外,这些方法还能同时使用不同的计量技术,如散射测量和反射测量。我们发明成了一种新型晶圆测量工具,这种工具能够在纳米尺度上进行无损测量,适用于各种结构和材料。总之,极紫外光不仅有助于在光刻技术中制作更小的特征,而且还是在未来技术节点中表征和分析这些复杂特征所需的有效计量方法。无透镜成像与超紫外工具的结合为推进半导体制造所需的计量学带来了巨大的希望。

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AMEC 19 年刻蚀产品创新历程


    经过 19 年的不断创新和努力,AMEC 已成为中国领先的高端半导体设备公司。AMEC开发了 CCP(电容耦合等离子体)和 ICP(电感耦合等离子体)刻蚀机的多种产品,覆盖了大部分刻蚀应用领域。AMEC 提供单工位和双工位工艺腔体,以追求卓越的工艺性能并大幅降低成本。AMEC 的创新将继续推动 More Moore 和 More than More 应用领域的技术发展。

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HPOTM 实现终极DTCO -- 芯片制造从艺术到科学再到智能


    DTCO 的本质是实现设计与制造之间的协同优化,使双方都能发挥各自的优势,以寻求更优化的整体结果。东方晶源的HPOTM旨在建立一个平台和关键引擎,通过建立设计与制造之间的双向数据交换,实现最终的DTCO解决方案,从而使Fabless能够在Fab获得更多的可视性,同时使芯片制造过程能够系统地考虑设计者的意图,最终提高整体效率和良率。在本演讲中,我们将介绍东方晶源在人工智能的帮助下,将 Place & Route 工具和 OPC 工具进行整合,通过双方的优势提高设计可制造性和芯片性能的最新实践,并展示HPOTM平台如何为业界提供更具竞争力的解决方案,以构建从设计者意图到良好芯片(G2GC)的更好流程

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从人工智能辅助到人工智能驱动:人工智能在华力先进图形化工艺开发中的应用


    近年来,以深度神经网络为主导的人工智能(AI)发展迅速,尤其是2023年底的生成式人工智能热潮,一直延续至今。作为高科技产业的先行者,芯片制造业,尤其是晶圆代工企业,对将人工智能应用到日常研发和大规模生产中表现出极大的兴趣。

    事实上,从 10 年前开始,随着摩尔定律不断被推向极限,传统的数据分析和流程控制方法已经无法满足我们先进的集成电路研发和制造的需求。华力的AMTD(先进模块开发部)数据分析自动化也引入了大数据和机器学习方法,以提高工作效率,我们称之为 AI 辅助。然而,随着生成模型的出现和 GPU 计算能力的爆发式增长,先进芯片制造业也迎来了工艺优化和良率提升模式转型的契机。华力AMTD依托自身在大数据和机器学习方面的经验,率先在计算机生成图像转换(我们称之为AI驱动应用)方面进行了各种尝试和探索,并取得了一些可喜的成果。

    在本演讲中,我将回顾人工智能在芯片制造领域的发展,分析这种生成模式与过去传统人工智能方法的异同,以及它们对芯片行业的影响。并说明我们如何从人工智能辅助向人工智能驱动迁移。结合华力AMTD在人工智能应用中对生成模型的应用,我们还将讨论生成模型在芯片行业应用中可能的方向和挑战。

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机器学习驱动的扩展DTCO——从技术研发到工艺量产


    现代半导体技术节点从设计到制造的过程始于设计工艺协同优化 (DTCO)。DTCO 过程中通常对设计和工艺做出适当的假设,但是这些假设的适用条件在实际的工艺开发阶段会发生巨大的变化。DTCO后的各个模块,如设计、版图重定位、辅助图形插入、光学邻近效应修正(OPC)、掩模邻近效应修正(MPC)、掩模制版和晶圆加工等,以分门别类的方式解决系统性问题。为防止系统性缺陷的传递,需要标准的模块内验证机制,如DRC签核确定物理设计正确性、OPC验证确定OPC结果的正确性、计量和检测确定工艺的正确性、物理故障分析确定典型分析的正确性等。当发生线路故障类型的关键故障时会进行模块间的信息交换和模块的协同优化。此外,先进节点还采用了可制造性设计(DFM)和光刻友好性设计(LFD)等成熟技术,以促进更好的流程设计反馈。然而,先进技术节点中设计和工艺之间强大而复杂的交互带来了全新的挑战。因此,无晶圆厂公司(fabless)和代工厂都在大力推动建立一个系统化的信息交换和分析平台,该平台应涵盖从设计到制造的各个模块,并提供完整的技术支持。与此同时,业界也在大量部署机器学习技术。本讲座将介绍机器学习方法以及扩展设计技术协同优化生命周期所需的基础设施。

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