打破“技术黑箱”，上海 AI 实验室等攻克芯片核心材料光刻胶稳定制备难题

5 月 12 日消息，上海人工智能实验室（上海 AI 实验室）昨日发文，联合厦门大学、苏州国家实验室等合作单位基于“书生”科学大模型与“书生”科学发现平台，构建了“AI 决策 + 自动化合成”的闭环研发体系，实现了高纯度、高一致性、高效率的 KrF（氟化氪）光刻胶树脂创制。

官方表示，这一突破使高端光刻胶树脂的稳定制备不再依赖于极少数国外供应商的“黑箱能力”，为全球芯片材料领域探索出一条可标准化、快速迭代的新路径。相关公司基于光刻胶配方开发经验，完成了树脂适配，产业关键指标均达预期，后续将进入客户端验证阶段。

获悉，长期以来，高端树脂材料开发受制于“经验驱动”的试错路径，科研人员需在数以千计的单体配比、聚合体系及反应条件中进行逐一筛选，这种低密度的实验范式导致研发周期动辄以月为单位，且极易受人为操作误差影响，难以满足成熟制程对材料批次稳定性的严苛要求。

联合团队研发了面向先进材料光刻胶树脂设计的智能化合成平台：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、惰性气氛保护到多级自动化后处理的全流程闭环运行；搭载精密三轴伺服控制与全密封加液技术，从源头规避因人工操作暴露带来的氧气、水汽及金属杂质污染问题，可将成品树脂金属杂质含量稳定控制在 10ppb 以下，同时严格把控分子量分布，PDI 指标稳定控制在 1.3 以下。

AI 模型生成光刻胶树脂合成实验方案，经 SCP 协议转化为自动化平台指令，并在物理实验室中完成高通量的合成与表征任务；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，实现研发体系自我进化。基于此循坏，研发团队在光刻胶树脂分子量稳定性、Tg 耐热指标等关键领域取得阶段性进展，成功实现从“经验主导”向“数据驱动”的转型，为光刻胶产业突破技术瓶颈提供了全新路径。