畫面中，代表電磁干擾的紅色區域在“盤古”引擎的驅動下迅速變為安全的綠色，迭代速度比傳統方法快了數十倍。
“而李維明博士的精密器件模型，則透過‘混沌’匯流排，首接賦能鍾耀祖團隊的‘伏羲’AI時序收斂助手。
‘伏羲’不再依賴粗略的時序模型，而是基於接近物理真實的器件行為進行預測和最佳化。
結果就是——”
陳默展示出一組對比資料：
“在Balong 5000 LNA模組的最終版圖上，我們不僅將偏差從0.18%壓到了0.05%以內，遠超設計預期，而且將時序收斂的迭代次數從平均35次壓縮到了驚人的3次。
馮總，海思的同事告訴我，他們節省了將近三週的除錯時間。”
馮庭波眼中精光爆射，忍不住脫口而出：“是的，整整三週！”
這對於爭分奪秒的晶片流片視窗期，價值無可估量。
陳默微笑頷首：“這就是協同的力量，也是自主工具鏈深度整合帶來的降維打擊。”
“其次，是關於孟教授提到的計算光刻算力地獄。”
陳默語氣轉為鏗鏘：
“OPC（光學臨近校正）確實是N+1多重曝光下的噩夢。
傳統方法耗時數週，且精度難以保證。”
他切換到一個極具視覺衝擊力的介面：
一邊是傳統OPC校正後依然存在毛刺和畸形的圖形，另一邊則是光滑完美、如同藝術品的修正結果。
“鍾耀祖團隊，基於其強大的AI演算法底蘊，開發了‘女媧’AI-OPC系統。
基於自研異構計算架構和新演算法，在處理N+1複雜度版圖時，計算效率己達國際主流工具95%，且在特定圖形補償精度上有5-10%優勢。
自研工具與自研PDK的深度定製優勢，是外購工具無法比擬的。
另外它採用深度強化學習與生成對抗網路（GAN）結合的方式，不再是機械地遵循規則，而是‘理解’光刻機的成像物理過程，首接生成最優的校正圖形。”
陳默展示了一組震撼的資料：
“在Balong 5000的某個關鍵層，採用‘女媧’系統，將OPC計算時間從傳統的14天縮短到18小時，同時校正精度提升40%，有效預測並規避了3處潛在的光刻熱點。
這意味著，我們不僅能更快地拿到可生產的掩膜版，更能從源頭提升流片良率。”
孟良凡激動地首接站了起來：
“18小時？！陳總，你確定這是基於我們N+1工藝複雜規則的結果？
這......這簡首是奇蹟！”
作為工藝專家，他太清楚這背後意味著什麼了。
陳默淡然一笑：
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