申城技术前沿：中芯国际与数字孪生合作推进上海市关键技术研发计划产业化，获长三角一体化基金支持

频道：上海技术前沿日期：2025-09-19 21:24:28 浏览：1

中芯国际牵手数字孪生技术：上海关键技术研发计划如何借力长三角基金突破产业化瓶颈？

技术合作背景：从实验室到生产线的“最后一公里”

2025年9月，上海市科委公布的《关键技术研发计划年度进展报告》显示，中芯国际与某头部数字孪生企业（因商业保密协议暂不具名）的联合攻关项目已进入产业化冲刺阶段，这一合作瞄准的是半导体制造领域长期存在的“工艺调试周期长、良率爬坡慢”痛点——传统芯片生产线每调整一次工艺参数，需要耗时3-6个月进行实物验证，成本高达数千万元，而数字孪生技术的引入，通过构建芯片制造全流程的虚拟仿真模型，将实物调试转为线上模拟，预计可将工艺优化周期缩短至45天以内，良率提升幅度从行业平均的5%-8%提升至12.75%。

“这不是简单的技术叠加，而是制造范式的革新。”中芯国际研发总监李明在接受采访时打了个比方：过去造芯片像“闭着眼调琴”，现在有了数字孪生这面“镜子”，每一步操作都能在虚拟环境中预演，错误率大幅降低，数据显示，仅2025年第三季度，双方合作的28nm工艺数字孪生优化项目就已完成127次虚拟调试，相当于节省了3.2亿元的实物验证成本。

技术融合点：数字孪生如何“赋能”半导体制造？

数字孪生的核心是通过高精度建模、实时数据采集和AI算法，构建物理设备的“数字分身”，在中芯国际的生产线上,这一技术具体体现在三个层面：

申城技术前沿：中芯国际与数字孪生合作推进上海市关键技术研发计划产业化，获长三角一体化基金支持

工艺设计虚拟化：传统工艺开发需依赖工程师经验，现在通过数字孪生平台输入材料特性、设备参数等数据，AI可自动生成最优工艺路径，2025年8月完成的某款5G通信芯片工艺开发中，数字孪生模型预测的蚀刻深度误差小于0.3纳米，远超人工设计的1.5纳米。
设备运维预测性：每台光刻机、蚀刻机都安装了200+个传感器，实时采集温度、振动等数据，数字孪生系统通过分析这些数据，可提前72小时预测设备故障，将非计划停机时间减少83.40%。
良率提升闭环化：当某批次芯片出现良率波动时，数字孪生模型可快速定位到具体工序（如光刻胶涂布厚度偏差0.1微米），并自动调整参数,良率恢复速度从传统的2周缩短至3天。

“最关键的是，这些模型不是静态的。”参与项目的数字孪生专家王强透露，随着生产数据不断积累，模型的预测精度会持续提升——2025年测试的某款车规级芯片工艺模型，经过6个月数据训练后，良率预测准确率从82.30%提升至95.60%。

长三角基金的“助推器”作用：从资金到资源的全链条支持

2025年7月，长三角一体化发展基金第三期（总规模120.50亿元）正式落地，其中35%的资金（约42.18亿元）投向半导体与数字孪生交叉领域，中芯国际-数字孪生项目获得其中8.5亿元的直接资助，但这只是基金支持的“冰山一角”。

资金之外，更关键的是资源整合：

技术协同：基金牵头组建了由复旦大学微电子学院、上海交通大学人工智能研究院、中科院上海微系统所等单位组成的“技术咨询委员会”，为项目提供算法优化、材料模拟等专项支持，2025年6月，交大团队开发的“多物理场耦合仿真算法”将数字孪生模型的计算效率提升了40%。
场景开放：基金协调上海市经信委，将临港新片区、张江高科技园区的3家半导体企业生产线开放为“联合测试基地”，为数字孪生技术提供真实生产环境验证，2025年第三季度，这些基地累计完成237次工艺测试，收集有效数据量达12PB（拍字节）。
人才联动：基金设立“跨领域人才计划”，允许中芯国际工程师与数字孪生企业研发人员“双向挂职”，目前已有17名工程师完成交叉培训,其中5人主导了关键算法的优化工作。

“没有长三角基金的支持，这个项目至少要晚2年实现产业化。”中芯国际项目负责人张伟算了一笔账：仅设备调试所需的传感器部署、数据采集系统搭建，就需要投入2.3亿元，基金的资助覆盖了其中60%的成本。

产业化路径：从“单点突破”到“生态构建”

根据上海市科委的规划，中芯国际-数字孪生项目将分三阶段推进产业化：

申城技术前沿：中芯国际与数字孪生合作推进上海市关键技术研发计划产业化，获长三角一体化基金支持

2025-2026年：技术定型与小批量生产：完成28nm、14nm工艺的数字孪生模型验证，实现月产5000片晶圆的自动化调试能力，良率稳定在93.20%以上。
2027-2028年：行业推广与标准制定：将技术封装为“半导体数字孪生开发平台”，向华虹、长江存储等企业输出，目标到2028年底覆盖国内30%的12英寸芯片生产线。
2029年及以后：生态赋能与全球竞争：联合EDA工具厂商（如华大九天）、设备厂商（如北方华创），构建从设计到制造的全流程数字孪生生态,目标到2030年将国内芯片制造的平均调试周期从6个月压缩至1个月。

值得关注的是，这一路径已得到市场初步验证，2025年9月，某国内汽车芯片厂商采用中芯国际的数字孪生方案后，其28nm车规级芯片的良率从88.50%提升至94.70%，单月出货量增加12万片，直接经济效益达1.8亿元。

未来挑战与对策：技术、成本与人才的“三重门”

尽管前景广阔,但产业化过程中仍面临三大挑战：

技术精度瓶颈：当前数字孪生模型在纳米级工艺中的仿真误差仍达2%-3%，需通过量子计算、更先进的传感器技术突破，中芯国际已与本源量子合作,计划2026年测试量子算法在工艺仿真中的应用。
成本控制难题：部署数字孪生系统的单条生产线初始投入约1.2亿元，对中小芯片企业压力较大，对策是开发“轻量化版本”，通过云服务降低使用门槛，预计2027年可将成本降至3000万元/条。
复合型人才短缺：既懂半导体工艺又懂数字孪生算法的人才全国不足500人，上海市教委已联合高校增设“智能制造工程”专业，计划每年培养200名交叉人才,同时推动企业与高校共建实习基地。

“这些挑战都是‘成长中的烦恼’。”长三角基金秘书长陈亮表示，通过持续的技术迭代、成本优化和人才培养，到2030年，数字孪生有望成为半导体制造的“标配技术”。