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2026年09月11日 星期五 上一期  下一期
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南京大学物理学院教授、南京原子制造研究所副所长张春峰:
原子级制造赋能未来产业发展
● 本报记者 程雪儿

  ● 本报记者 程雪儿
  
  9月10日,2026中国上市公司高质量发展论坛在南通举行。南京大学物理学院教授、南京原子制造研究所副所长张春峰发表了关于“原子级制造赋能未来产业发展”的主旨演讲。张春峰指出,人类制造技术正由宏观向极微观深入,逼近操控物质基本单元——原子。原子级制造正成为未来产业发展的“根技术”。
  原子级制造,是指通过规模化精准操控原子,将制造精度或结构尺度推进至原子水平,使产品性能逼近理论极限的制造技术。关于原子级制造的美好前景如何落地,张春峰给出了南京大学的解决方案:团簇技术。“团簇是介于微观原子与宏观固体之间的一种独立物质层次,包含数个乃至上万个原子的微观聚集体。”张春峰介绍,团队提出的解决思路是“聚焦原子团簇,气相凝聚,粗控+精选实现规模操控”。通过极稀原子气与极快速降温实现原子级成核,再经过质量与结构过滤,最终达成精准的物质、材料与加工三重属性。
  在应用场景方面,张春峰重点分享了原子级制造如何赋能人工智能。他指出,当前人工智能在生命科学、材料发现等领域的应用正成为科技竞争的主战场。然而,高质量、标准化的物质数据缺乏,成为制约AI模型向产业应用落地的关键问题。“单纯依靠理论计算数据,可能无法训练出高精度的模型。”张春峰指出,传统化学合成是从分子到分子,存在局部能域和路径搜索的局限,部分分子合成耗时漫长。而原子级制造实现了“从原子到分子”的跨越,具备超大能域、超精空投、超量并行的特点。
  张春峰展示了相关实验数据:以镓、砷、氧、氢元素为例,装置在5分钟内就能产生1800余种人工分子,合成大量原本不存在的新分子。这些海量的实验数据,将直接赋能机器学习物质大模型(如势函数模型等),成为AI材料研发行业从宏观到量子的支点,让物质世界的数据与人工智能深度结合,为AI材料研发产业的发展提供丰富的数据资源支撑。
  在半导体领域,原子级制造同样展现出潜力。张春峰指出了当代微电子工艺的核心痛点:哪怕是超精密工艺,也存在物理上不可消除的损伤。传统离子刻蚀会导致表面非晶损伤层,电子迁移率大幅下降。“二维材料是国际半导体界认可的芯片新基材,可以消除短沟道,以平面工艺突破0.1纳米节点。”张春峰表示,团队研发了“精选团簇加工工艺”。该工艺利用特定团簇,实现了达0.01电子伏特的能量原子级限域,具备键能选择和团簇选择作用势的能力。这一突破带来了显著成效:在团簇无损清洗方面,使石墨烯迁移率提升4.2倍,逼近衬底石墨烯极大值;在团簇精密修形方面,将39纳米宽度的光刻胶可控修形,刻线宽度降至7纳米;在团簇精密刻蚀工艺方面,实现对氧化物介电层的刻蚀开窗,刻蚀深度精准可控。

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