纪弘也很头疼，产能怎么挤？巧妇也难为无米之炊！
最关键的自然不是零部件这种东西，而是光刻机。
不说别的，在限制一次又一次的加码之后，国内现在能够进口的最先进的光刻机是1980di，曝光精度是38nm的那款。
主要用于28nm、14nm制程，多重曝光的情况下，也能制造7nm芯片。
更高级别的已经完全不能出货了。
哪怕是1980di，现在要买也只有理论上的可能。现有的都是存量，都是有数的――华为的先进工艺，就是用这款光刻机采用多重曝光工艺生产的。
等效5nm，算是把这台光刻机压榨到了极限。
而国内生产已经投入商用的光刻机，是分辨率90nm的沪上微电子的ssa600/20。
回到家里，纪弘在书房，也是一样一样的在整理着国内的产业现状，心里也在思索一个可行的方案。
在他心里，王华新院士那边，超爆分辨率光刻机结合类思维ai大概率是可以瞬间解决问题的，目前这个型号的光刻机大约有十六台。
但，不管是否能行，都不能把鸡蛋放在同一个篮子里。
另一个方案……
他明天约了于总，这需要产业整合。
……
“用1980di生产更高工艺级别的芯片？做到台积电n5p的密度？能效比也要追上？”
纪弘一发邀请，于东立即就来了，不为别的，就为手机系统集成大小核与多线程智慧调度模块的开发已经完成。
但见面第一个问题，直接就把于东给搞懵了。
华为这两年一直在回避工艺这个问题，无论是去年的9000s和其一系列衍生物，还是今年即将发布的新的芯片，都不会对外公布工艺。
所谓等效7nm，等效5nm之类的，都是拆机爱好者用电子显微镜decode之后计算出来的。
但是自家人知自家事儿，性能、功耗、工艺三者之间的桎梏是没那么容易打破的。
就比如9000s，调校激进一些不是问题，但功耗立即就会控制不住，发热和耗电都会严重，这就是工艺过低带来的弊端。
这两年，一直在这个工艺上修修补补，说是等效5nm了，但是能效比跟真正的5nm相去甚远。
而且，华为自认为在现有的硬件设备条件下，这台光刻机进步的空间已经被压榨干净了――除非euv研发成功，否则，麒麟芯片的硬件性能想要再提升，已经非常困难了。
所以，他们才会对卷耳智能科技的多线程大小核调度模块如此的上心――性能不够，调度来凑。
而事实上，这个模块没有让他们失望――纸面数据直接提升了15%，实际体验的话，感知甚至更高。
是真的让这一代麒麟，有了至少不输8+的纸面数据，实际体验直追8g2都不是问题。
但现在，纪弘告诉他，做真正的5nm！
海思的设计能力现在已经无人怀疑，甚至在很多人眼里，它已经是世界最强，没有之一――能在落后制程工艺下设计出现在的麒麟，哪怕是苹果也不容易做到。
如果工艺再能提上去，那……
光想想，于东都觉得是美的。
……
“先参观一下吧。”纪弘看出于东的惊讶，话已经点到，解释什么都是多余的，摆事实在任何时候都会好过讲道理。
俩人换好衣服鞋子手套头套，来到产线。
“杨工，介绍一下现在的情况吧。”纪弘引这于东站在产线正在工作的光刻机屏幕之前，喊来总工程师，如此说道。
“无限套刻测试一直在循环进行，目前，极端线宽已经做到了22nm……”
于东听到22nm的时候，内心还一笑，这也不高嘛。
但是随即反应过来，当即惊呼道：“多少？”
这他么是220nm的光刻机啊，搞我玩儿呢吧，而且这玩意儿用的是i线365nm的光源啊！
华为利用saqp技术实现4倍精度的光刻，这其中有多困难，只有做过才知道。
而且良率从几乎没法看到现在的渐渐提高，也经历了非常漫长的时间――说白了，这玩意是实在没办法了才去搞的。
如果国内有euv，何至于费这么大的劲！
“10倍精度！22nm！”杨工程师确认道。
“你们用的什么方法？”于东没有怀疑杨工骗他，这东西就在这儿，骗他没有任何意义，纪弘想跟他谈什么，也不差这一点筹码。
“最简单的方法。”杨工程师也是认真的回复道：“就是把需要光刻的图分到多个掩膜版上，然后一遍一遍的重复光刻-刻蚀-光刻-刻蚀……就这样。”
“这……”这种方法于东当然知道，就是最原始的方法。
但是精度怎么控制啊？这东西在所有的工艺节点上，量产工艺，就没有做过双重以上的，最多就是双重。
理论倒是非常简单，但做起来那是非常的困难。
不仅是工件台的移动精度问题，有非常多的问题需要解决。
稍微对不准一点，一重一重的累积下来就会是天文数字，最终导致全盘都失败。
换句话说，你动一下都需要保持nm级别的精度，既然有这个技术，直接去改造光刻机都比这个更容易。
“来，看看我们的历程吧。”没等杨工回答，纪弘引着于东来看这几天产线在做什么。
“与传统提升工艺的过程不同，”纪弘介绍道：“类思维ai在这里发挥了巨大的作用。
“刻-刻蚀-光刻-刻蚀，也就是lele这种双重曝光技术之所以引起套刻误差，不能四重甚至更多重的lelelelle，是因为精度不好把握。
“但，对于我们来说，这反倒是最简单的。对准嘛，机械重复就好了，一次不行那就多来几次。”
这个过程困难吗？
对于一般的产线来说，非常困难。
因为误差有多少，不下产线去检测就不可能知道。
一次光刻之后，按程序移动，然后二次光刻，所有流程结束了，上检测线了，上封测线了，才能知道哪儿出了问题，良率多少，是不是能够满足量产需求。
不能的话，去调整，重复上述过程，直到满足需求。
但宏图微电子这儿呢？就好像里边住了个人。
机台动了一下，光刻尚未进行：“我对准了没？”
“好像还差一点。”
“现在呢？”
“往右一点。”
“这会儿呢？”
“往左一点。”
“现在呢？这回总可以了吧？”
“嗯！刻吧！”
这一刻，精准无比，别说刻三次五次，哪怕十次更多次，只要计算好了，那也完全都没有问题。
当然，真正的过程不可能是描述的这个样子，但如果拟人化的话，大概是这么个意思。
这就叫做精度不够，“微调”来凑。一步不到位，咱慢慢调。
当然，这个慢也是相对的――如果传感数据计算好了，由人来判断和调整，那是真叫慢――光电所的超爆光刻机所面临的就是这个问题。
但这个时候判断是否对准以及做出决策的，是类思维ai工业模型结合机器视觉以及维纳传感，这速度立即就上去了。
……
而于东看着这几天的数据，人有些麻。
这东西还不是一天成型的，从数据中可以明显看出，第一天的时候，双重曝光都还有些费劲，效果很不理想。
但成长贼快――随着一次又一次的尝试，一次又一次的训练，这套系统是越来越强，直到今天自己看到的这样一种十倍精度光刻的效果。
而这说起来还要多亏了王华新院士这个【微纳制造与智能传感技术】国内顶尖专家，如若不然，还真不一定能够达到现在的这种训练效果。