光刻胶是芯片制造的核心材料之一，其质量直接影响芯片的性能和成品率。记者昨天从上海人工智能实验室获悉，在新一代人工智能国家科技重大专项支持下，这家科研机构与厦门大学、苏州实验室等单位合作，基于“书生”科学大模型和“书生”科学发现平台，研制出高纯度、高一致性、高效率的KrF（氟化氪）光刻胶树脂。这一突破使高端光刻胶树脂的稳定制备不再依赖极少数国外企业的“黑箱能力”，探索出一条可标准化、快速迭代的芯片材料研发新路径。
目前，联合攻关团队已建立从AI决策到自动化合成的闭环研发体系，支撑多批次自动化合成和性能验证，批次间一致性持续上升。恒坤新材公司在这个体系支撑下，完成了光刻胶树脂适配，关键性能指标均达预期，后续将进入客户端验证阶段。
上海人工智能实验室介绍，KrF光刻胶树脂是决定光刻胶整体性能的核心基础材料。长期以来，高端树脂材料开发受制于“经验驱动的试错”路径，科研人员要在数以千计的单体配比、聚合体系和反应条件中逐一筛选。这种实验范式导致研发周期以月为单位，而且极易受人为操作误差影响，难以满足集成电路成熟制程对材料批次稳定性的严苛要求。如何实现高纯度、高一致性、高效率的材料创制，成为我国光刻胶产业突破的关键问题。
光刻胶树脂自动化制备装置
“人工智能驱动科学研究”的兴起，为突破这个问题提供了利器。联合攻关团队利用大模型和智能体，开发出面向光刻胶树脂设计的智能化合成平台，并构建了一套“决策—互联—执行—迭代”智能化研发体系。这个体系颠覆了传统实验室依赖人工操作的粗放研发模式，采用高度模块化并行架构，依托多反应器、多工作站协同布局，实现了从液体精准转移到惰性气氛保护、再到多级自动化后处理的全流程闭环运行。凭借精密三轴伺服控制和全密封加液技术，它能从源头上规避因人工操作暴露带来的氧气、水汽、金属杂质污染问题，将成品树脂的金属杂质含量稳定控制在10ppb（十亿分比浓度）以下，同时严格把控分子量分布，PDI（多分散指数）指标稳定控制在1.3以下。
这个体系的数字大脑，是“书生”科学大模型Intern-S1与优化算法深度耦合形成的决策系统。它负责实验方案生成、参数优化、结果预测等核心工作，凭借强大的科学推理能力，可找到树脂合成的“高潜力区域”，并实现数据驱动与化学知识的协同，减少无效试错。
在数字大脑指挥下，智能化合成平台实现了“干实验（AI决策）—湿实验（物理合成）”闭环迭代：AI模型生成光刻胶树脂合成实验方案，经科学智能上下文协议（SCP）转化为自动化平台指令，并在物理实验室完成高通量的合成和表征任务；实验产出的分子量、热稳定性等关键数据自动回传AI模型，驱动算法优化下一轮方案，实现研发体系的自动迭代。基于这一循环，光刻胶材料研发实现了从“经验主导”向“数据驱动”转型，为高端材料产业突破技术瓶颈提供了新路径。
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