AI助力中国突破光刻胶技术瓶颈
光刻胶被誉为芯片制造的“画笔”，而KrF光刻胶树脂则是这支画笔的核心“笔毫”。如今，人工智能正在帮助中国打造自主的顶级“笔毫”。
5月12日，上海人工智能实验室公布了一项具有重大意义的技术突破：研究团队依托“书生”科学大模型与“书生”科学发现平台，成功构建了“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光刻胶树脂创制。
这标志着高端光刻胶树脂的稳定制备首次摆脱了对少数国外供应商“黑箱技术”的依赖。
要理解这项成果的重要性，首先需要了解中国在光刻胶领域面临的挑战。
光刻胶是芯片制造中不可或缺的核心材料。根据曝光波长不同，光刻胶可分为g线、i线、KrF、ArF、EUV等多个类别，其中KrF光刻胶适用于248nm深紫外光刻技术，广泛应用于成熟制程芯片的制造。
KrF光刻胶树脂是决定光刻胶整体性能的关键基础材料。
全球KrF光刻胶市场长期由日美企业主导。据财通证券研究报告，光刻胶堪称半导体材料“皇冠上的明珠”，高端市场长期被日美垄断。
据中国电子材料行业协会数据显示，我国g/i线光刻胶国产化率仅为20%—25%，KrF光刻胶整体国产化率约3%，ArF光刻胶整体国产化率不足1%。这组数据背后，是中国芯片产业面临海外供应链随时可能“断供”的巨大风险。
高端光刻胶树脂材料开发长期依赖“经验驱动的试错”模式，科研人员需在数千种单体配比、聚合体系和反应条件中逐一筛选，研发周期动辄数月。
更关键的是，微量金属杂质或分子量分布的轻微波动，都可能导致光刻性能直接失效——这如同在微米级钢丝上跳舞，容不得丝毫差错。
正是在此背景下，“AI for Science”（人工智能驱动科学研究）的兴起，为这场技术攻坚提供了全新解决思路。
2025年7月，上海人工智能实验室在世界人工智能大会上发布了“书生”科学多模态大模型Intern-S1。该模型首创“跨模态科学解析引擎”，可精准解读化学分子式、蛋白质结构等多种复杂科学模态数据，并具备预测化合物合成路径、判断化学反应可行性等前沿科研能力。
此后，实验室又上线了“书生”科学发现平台（Intern-Discovery），实现模型共享、数据互通、设施互连，为科研全流程提供一站式支撑。
正是这套“书生”体系，成为此次技术突破的数字大脑。
联合攻关团队由上海人工智能实验室牵头，联合厦门大学、苏州国家实验室等合作单位，依托2030新一代人工智能国家科技重大专项总体部署，开发出面向光刻胶树脂设计的智能化合成平台，构建起一套“决策—互联—执行—迭代”的智能化研发体系。
这套体系的核心突破体现在三个层面：
第一，用AI替代“试错”。“书生”科学大模型与优化算法深度耦合形成决策系统，凭借强大的科学推理能力，可找到树脂合成的“高潜力区域”，实现数据驱动与化学知识的协同，大幅减少无效试错。
第二，打通数字与物理的壁垒。团队基于科学智能上下文协议（SCP），构建了数字化互联桥梁，通过“SCP接口+本地指令解析+控制执行”的分层架构，将实验工作站功能抽象为AI可识别调用的工具集，让AI模型可远程下达实验方案、监控反应状态、调整工艺参数。
第三，实现干湿闭环迭代。AI模型生成实验方案后，经SCP协议转化为自动化平台指令，在物理实验室完成高通量合成与表征；实验产出的分子量、热稳定性等关键数据自动回传AI模型，驱动下一轮方案优化，实现研发体系的“自我进化”。
这种“干实验（AI决策）—湿实验（物理合成）”的闭环迭代模式，让光刻胶材料研发实现了从“经验主导”向“数据驱动”的根本性转型。
突破的价值，最终要落在具体的技术指标上。此次联合攻关团队交出的成绩单，堪称亮眼。
在智能化合成平台的物理层面，团队采用了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。
平台搭载精密三轴伺服控制和全密封加液技术，从源头上规避了因人工操作暴露带来的氧气、水汽、金属杂质污染问题。
最终，成品树脂的金属杂质含量被稳定控制在10ppb（十亿分比浓度）以下，这一纯度水平已达到高端工艺的严苛要求。
在分子量分布方面，优化智能体通过筛选适宜种类与用量的链转移剂，精准调控共聚物聚合速率与链增长过程，成功制备出PDI（多分散指数）小于1.3的KrF光刻胶树脂，显著优于传统工艺的分散水平。
同时，平台进一步筛选并引入含苯基和羟基的功能单体，利用苯基刚性结构提升树脂耐热性能，借助羟基活性基团优化成膜性能与光刻响应性。
通俗地说，PDI值越低，意味着树脂分子的大小越均匀，光刻性能越稳定。PDI小于1.3的成绩，意味着国产KrF光刻胶树脂在稳定性上已跻身国际一流行列。
目前，该平台已支撑多批次自动化合成与性能验证，批次间一致性得到显著提升。厦门恒坤新材料科技股份有限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。