“當然能！”曾學成信心十足：“即便是梁鬆老師在，也是他指出問題，然後我帶人實施的。”
“嗯。”紀弘點了點頭：“那正好，來吧，試試看。”
設備是不需要動的，而程序的設計和優化，紀弘也帶來了神器——完整版本的靈犀。
曾學成帶著團隊分工協作，很快，優化工作就完成了。
安裝，重啟，測試當即進行。
“邊界更加清晰了。”
高倍顯微鏡下，樣品對比數據很明顯。曾學成是這麼說的，但紀弘確實沒看出來。
“具體如何，還得看良率有沒有提升。”紀弘對肉眼觀測的東西不太信任，尤其是曾學成，紀弘感覺他太激動了，眼睛開了光環也說不一定。
“那就得等明天才能知道了。”
……
翌日，數據出爐，良品率提升%。
“才%？”紀弘很不滿意。
“基數是%啊老大，提高%到%已經非常大了好吧！”曾學成已經管紀弘叫上老大了：“如果用四重曝光，提升肯定會更大。
“現在這幾條產線都差不多，做四重曝光的良率基本都在%左右，我們需要測試嗎？”
“扔給華為去測吧。”紀弘想了想，他這邊的主要工作是層迭ALU的生產，下一步的重點是層迭工藝的推進。
雙重四曝光不是地點。
……
就這樣，AI不斷的進行著訓練，也不斷的對產線相關的數據進行著一次又一次的計算。
而曾學成則是根據AI的反饋結果對產線進行各方麵的微調，現在的他已經完全成為了紀弘的跟班了，這與領導無關。
之前跟著梁鬆，但梁鬆獨特的眼光和技能他學不來，紀弘這兒則是完全不一樣，AI在那，用起來非常的簡單和方便。
在曾學成的協助下，利用靈犀，他們把各個控製係統的軟件和係統也進行了一定程度的重構，各模塊兒都加入了AI判定和控製，AI慢慢的融入到了整個生產流程的控製之中。
這也多虧了他們原本就使用的不是官方的係統，而是自己開發的，源碼還都在。
重構的過程很順利，甚至係統的更新都沒有影響生產——產線一直在保持低產能運轉的狀態，甚至都沒有停工。
但工藝的提升……
紀弘有點兒不滿意。
“提升是不是小了點啊？”這天吃飯的時候，紀弘還跟曾學成抱怨：“隻有兩個點的良率。”
聽紀弘說這樣的話，曾學成一口飯沒咽下去，直接就噴了，米粒都從鼻孔裡出來了：“老大啊，這才幾天，你還想提升多大？直接搞定n？用UV？”
紀弘微微搖了搖頭，他不懂紀弘在想什麼。
這麼長的時間，其實真正比較大的調整就隻有運動控製那一次，剩下的幾乎全都是微調。
這些微調說有效果吧，可能有一點點，都不太明顯，甚至是稍微誤差一下下的事兒，也就在統計學的概念裡，有了一點點的提升。
難道除了發現的那一個問題之外，其他的地方真的全都到極限了？
紀弘總覺得哪裡有些不對，因為極限是很難達到的。
舉個最簡單的例子：用正多邊形模擬求圓的麵積的問題。
大家都知道，邊數越多，正多邊形就越接近圓。但如果是人去畫，邊的數量你不論怎麼花那都是有限的。
但如果換計算機來做，上就直接循環執行個幾萬幾十萬次，精確度就會有非常大的提升。
產線工藝也是類似的，是一個不斷的在逼近極限的過程，前期當然非常簡單，隨便搞搞就能提升。
但工藝越先進，再想提升就越複雜。
但，這條產線給紀弘的感覺就是，它真的已經趨近於極限了。
難道梁鬆真就這麼厲害？
他隨手指一指，就能發現所有的瓶頸？就能解決所有的問題？就能讓產線上的每一個流程和數據都逼近極限？
這有點兒離譜了吧？
還是說他也將所有數據循環執行了幾萬幾十萬次，算出的最優解？
紀弘問了曾學成這個問題，曾學成當即說道：
“產線的數字化模擬肯定是有的，但那個東西主要是數字，隱藏在數字中的有哪些問題，還是需要人去判斷的。跟老大的這個AI比差太遠了，完全不是一個層次的東西。”
紀弘明白了，這就不對。
人再怎麼挑，細微之處總是會被忽略掉的，也不能挑乾挑淨，尤其是個個都幾乎達到極限。
不過他也沒有糾結這個，回頭找個機會去拜訪梁鬆，問問就知道了。
他現在的主要任務是，利用AI加上曾學成，在現在的基礎上，實現層迭ALU的生產工藝。
“光刻產線這邊的的難度其實不大，”曾學成對層迭ALU的布局已經做到了心中有數：
“關鍵核心就是晶圓上下聯通位置的精準預留，現在我們改進了控製算法，精度完全可以滿足。
“更大的問題應該是在封裝那邊，現在的導通技術是上下一體垂直導通。但，層迭ALU的話，要複雜非常多。”
卷耳智微那邊已經發過來了一批測試版圖樣例，曾學成已經看到了，按照布局設計，多層矽晶圓之間，某個點可能一層和二層需要導通，但和三層不需要導通，四層五層可能又需要導通。
這樣搞個幾十層，而且需要導通的點位又十分密集，一個精度控製不好，可能整個晶圓就廢了。
“ALU運算器畢竟比存儲器複雜，想要每層都完全一致是不可能的，但是，也沒你想的那麼複雜，雖然每兩層的導通點位都不一樣，但是還是具有一定的規律性的。”
紀弘笑道：“精度控製，現在的硬件是能滿足需求的，至於密集和複雜的問題，就交給AI吧，無非就是算力的事兒，不行多加點顯卡。”
本章完
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