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曾经为「曙光一号」突破而欢呼的激情，已沉淀为日复一日丶枯燥而严谨的良率爬升攻坚战。
70.5%的良率是希望的曙光，但距离能够支撑「天权4号」大规模量产和「天河计划」海量需求的丶稳定在80%以上的量产标准，仍有一道艰难的鸿沟需要跨越。
主厂房的核心区域，气氛比之前攻克光刻胶时更加凝重。
巨大的数据看板上，实时跳动着各项工艺参数和良率数据，曲线如同心跳般起伏，牵动着每一个人的神经。
林薇坐镇中央指挥台，眼下有着淡淡的阴影，但眼神依旧锐利，紧盯着屏幕上每一个细微的波动。
「林总，等离子体增强化学气相沉积工序的膜厚均匀性波动超过了控制上限，影响了后续光刻的对准精度。」
一位工艺工程师紧急汇报。
「立刻调整反应腔体的气体流量和温度梯度参数，启动备用腔体，确保生产连续性。质量部，跟踪前后三批晶圆的数据，评估影响范围。」
林薇的声音冷静而迅速，下达着指令。
在她身边，金秉洙博士正对着一组复杂的缺陷分布图沉思。
「看这里，边缘区域的缺陷密度明显高于中心区域。」
他指着屏幕对梁志远说，
「这不单单是光刻胶的问题了，可能涉及到刻蚀工序的负载效应，以及化学机械抛光（CMP）的全局平整度。我们需要建立一个跨模块的联合调试小组，从系统层面优化，而不是每个工序各自为战。」
梁志远深以为然：
「我立刻组织刻蚀和CMP的负责人开会。另外，我们自研的『曙光二号』光刻胶，在缺陷控制上虽然稳定，但曝光宽容度相比进口产品还是偏窄，对光刻机的稳定性提出了更高要求。『钥匙小组』的压力很大。」
正如梁志远所言，「钥匙小组」的工程师们正二十四小时轮班，守护着那些「娇贵」的光刻机。
没有原厂技术支持，每一次微小的故障都可能引发产线的连锁反应。
一位资深工程师甚至打趣道，他们现在对这几台阿斯莫光刻机的「脾气」了解，恐怕比阿斯莫自己的某些工程师还要透彻。
「虚拟量测和先进工艺控制系统必须尽快上线。」
林薇在每日的攻坚例会上强调，
「我们不能等到晶圆走完全部工序才知道好坏。要通过在线检测数据，实时预测并调整工艺参数，将缺陷扼杀在萌芽状态。赵静，你们的AI模型优化得怎麽样了？」
通过加密视频参会的赵静立刻回应：
「『小芯』工业AI的预测模型已经叠代到第5版，对CMP后膜厚和刻蚀关键尺寸的预测准确率提升了15%。但我们还需要产线提供更多丶更高质量的闭环数据来训练模型，尤其是缺陷分类和根因分析的数据。」
「数据会给到你。」
林薇斩钉截铁，
「从现在起，所有异常