曾经为“曙光一号”突破而欢呼的激情，已沉淀为日复一日、枯燥而严谨的良率爬升攻坚战。”大规模量产和“天河计划”
主厂房的内核局域，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，激活备用腔体，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，边缘局域的缺陷密度明显高于中心局域。”
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。我们需要创建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模型优化得怎么样了？”
通过加密视频参会的赵静立刻回应：
“‘小芯’工业AI的预测模型已经迭代到第5版，对CMP后。但我们还需要产线提供更多、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，所有异常批量，必须进行彻查，创建完整的‘病历文档’。我们要用数据驱动，代替过去的经验驱动。”
攻坚在无数个细节的打磨中推进。。每一次微小的进步，都凝聚着整个团队的心血。
车间里，咖啡和功能饮料的消耗量达到了顶峰，很多人以厂为家，休息室的行军床上总是躺满了和衣而卧的工程师。
陈醒虽然坐镇深城总部，协调着“天河计划”的全球资源，但心始终系在合城。
他每天都会与林薇进行加密通话，了解最新进展，但他从不催促，只是不断地调动一切可能的后勤和资源支持，确保攻坚团队没有后顾之忧。
他知道，这场战役，考验的不仅是技术，更是耐心和意志。
转机出现在一次跨部门的“头脑风暴”会上。一位来自封装测试部门的年轻工程师，在听取了前道制程的良率瓶颈后，提出了一个看似异想天开的想法：
“我们能不能借鉴一点Chiplet的思路？既然整颗芯片的良率受限于最薄弱的那个晶体管，我们能不能在芯片设计时，就添加一些冗馀电路和自修复机制？在测试环节，将那些有微小缺陷的内核单元自动屏蔽，启用备用的单元？虽然会牺牲一点点芯片的极限性能，但或许能大幅提升最终可用的芯片数量？”
这个“设计换良率”的思路，让在场的章宸博士眼睛一亮。他立刻通过视频接入会议：
“这个想法很有价值！这不完全是Chiplet，但思想是相通的，通过系统级的协同设计，来弥补单一制造环节的不足。我可以立刻组织架构团队，评估为‘天权4号’添加此类功能的可行性和性能代价！”
林薇和金秉洙也意识到了其中的潜力。
虽然修改设计意味着时间和成本的增加，但在制造良率遇到瓶颈时，这或许是一条可行的捷径。
她当机立断：
“志远，你配合章博士团队，立刻进行可行性评估和仿真。如果可行，我们优先为‘天河计划’的基