ASML用计算光刻深挖DUV潜力

低 k1 工艺：DUV 成像的极限挑战

光刻分辨率遵循瑞利公式：CD = k1 × λ / NA。ArF 浸没式光刻的波长 λ 固定为 193 nm，而受水浸条件限制，NA 的上限为 1.35。若要进一步缩小 CD，唯一的途径就是降低工艺因子 k1。这正是计算光刻技术的核心价值，也是 ASML 将其作为面向客户的整体解决方案关键组成部分的重要原因。

ASML 全景解决方案助力实现图像微缩与良率提升

k1 的物理极限为 0.25，低于这一数值时，±1 级衍射光无法进入投影物镜，因而无法形成图像。当 k1 小于 0.3 时，成像系统会变得极其“脆弱”：

• 工艺窗口急剧收缩：名义工艺点的轻微漂移就可能导致桥连或断线

• MEEF 显著放大：掩模上的微小误差会在晶圆上被放大数倍

• 掩模三维效应（M3D）更加突出：焦距预算与套刻预算同时受到挤压

这三类问题彼此耦合并相互放大。低 k1 的难点从来不是某一个环节能力不足，而是任何微小误差都可能沿着整条链路传播，最终将整片晶圆推离工艺窗口。面对这种系统性挑战，局部优化已无法从根本上解决问题。ASML 的解决思路，是将整条光刻链路视为统一系统，进行协同优化。

ASML 的系统工程思维：

不做单点优化，而是重构全局

这正是 ASML“计算光刻”的底层逻辑：将设计、掩模、光源和波前等关键因素纳入统一框架，开展协同建模与联合优化。其中，以下三类代表性技术尤为关键。

如果说传统 OPC 是“哪里不对就修哪里”的局部补丁，那么逆向光刻技术ILT（Inverse Lithography Technology）采用的是完全相反的思路：从“希望在晶圆上得到什么形状”出发，反向求解“掩模上应当绘制什么形状”。ILT 生成的曲线型掩模包含大量不规则的亚分辨率辅助图形，通过精细塑造衍射光场的强度分布，为关键图形争取尽可能大的工艺窗口。曲线型掩模本身也提供了更高的空间解自由度。

此外，ILT 的理念天然适合在统一框架中协同优化掩模图形与光源，从而收敛到单一方法无法实现的全局最优。ASML 依托高保真光刻模型、软硬件协同闭环以及深厚的工程化能力，将这一技术从概念推进到量产，成为行业标杆。

ILT 图、ILT 自由曲线掩模与堆叠条形掩模示例

引用自：Proc. of SPIE Vol. 10587, 105870G-1

当光源与掩模被推向极限之后，ASML 又把关注点进一步上移到链路最上游，也就是设计规则本身。

传统 DFM 更像是“事后检查”：设计一旦定稿，制造端只能被动处理后续问题。DTCO（设计与工艺协同优化）则采取相反的方式，在设计优化阶段就纳入光刻工艺能力，使设计与工艺从一开始就双向协同。

在 ASML 的计算光刻框架下，DTCO 不停留在概念层面。设计规则和图形目标会被直接写入优化代价函数，并与光源和掩模共同优化。结果往往并不符合直觉：某些看似“激进”的设计规则放宽后，反而会显著扩大工艺窗口；某些看似“安全”的保守规则，实际上却可能成为成像的隐形杀手。设计与制造之间原本单向的“接力赛”，由此转变为双向的“圆桌会议”。设计对光刻工艺更加友好，整体工艺上限也随之提升。

通过 DTCO 技术获得更优的工艺窗口

引用自：Proc. of SPIE Vol. 9053, 90530H-1

将上述关键指标统一起来的核心引擎，是 ASML 计算光刻平台推出的低 k1 SMO 解决方案。它使用或模拟产线设备的实际测量数据，评估特定条件的影响，并以重叠工艺窗口、EPE 误差控制、套刻精度等核心指标寻找最佳方案。在低 k1 场景下，主要的多目标权衡包括：

• 分辨率与产能：光源越“刁钻”，光瞳填充率越低，所需剂量越高，产能也会随之下降

• 分辨率与景深：激进光源会放大 M3D 效应，侵蚀可用景深

• 分辨率与套刻误差：复杂光源会引发物镜热漂移和波前畸变，并直接转化为套刻误差

为应对这些挑战，ASML 的计算光刻方法将相关指标纳入同一个代价函数并进行联合优化。目标不是让每一个单项指标都获得满分，而是找到“可量产的整体最优解”。在保持设备产能的同时，让成像精度和景深也同时满足要求。

成像、套刻误差与产能的协同优化

引用自：Proc. of SPIE Vol. 13424, 134240B-1

那么，在完成系统级全局优化后，数字世界中的最优解，如何跨越到物理世界？

软件与硬件的黄金组合

这是 ASML 最难复制的护城河：软件算法与设备硬件同源设计。软件以硬件为依据，确保方案“算得准”；硬件承接软件结果，使方案“做得到”。

先看“算得准”。光刻能力的上限取决于模型保真度。如果模型中使用的是教科书式的“理想物镜”，那么计算出的最优方案在真实设备上必然会打折扣。现实中，每台设备的投影物镜都具有独特的“像差指纹”，其中包括由数十个 Zernike 系数描述的高阶畸变、动态演化的镜头热效应，以及细微的非理想光瞳。当 k1 接近甚至小于0.3 时，这些因素都可能重写工艺窗口。

ASML 的优势在于“既制造设备，也构建模型”。设备内置的波前测量系统能够在曝光波长下测量整个像场的波前像差和光瞳形状，精度达到亚纳米级。这些实测“指纹”被注入 ASML 的计算光刻模型，使光刻方案从“纸面仿真”转变为“量身定制”，同时还可支持多机匹配优化。物理模型精度的每一次提升，都能让优化进一步降低边缘放置误差（EPE）。可以说，精确的设备物镜模型是高精度计算光刻最深层的基础。

基于设备物理模型的计算光刻

再看“做得到”。传统照明系统需要针对每一种光瞳形状定制光学元件，周期通常以月计。ASML 的 FlexRay 自由照明系统利用数千个可独立调节的微镜，在数分钟内合成几乎任意光瞳形状。软件计算出什么，设备就能相应“变换”成什么。

FlexWave 可编程波前控制器则通过对光学元件进行分区加热，实现高阶波前校正，补偿像差与镜头热效应，抑制 M3D 引起的焦点漂移，并可校正多达 50% 的最佳焦点差异。ASML SMO 将光源、掩模、波前和设计规则纳入联合优化，使设备硬件本身也成为计算光刻中的“可优化变量”。优化结果可直接转换成设备能够读取并精确执行的方案。

计算光刻结果通过硬件实现

ASML 的计算光刻依托设计与工艺协同优化、业界领先的 ILT 引擎、面向系统级优化的核心算法，以及与光刻设备硬件的深度集成，持续释放 193 nm 浸没式光刻的潜力，并在良率边界上推动分辨率继续前进，让这束 193 nm 的光持续照亮更微小的纳米世界。

回顾 20 年前，ASML 决定收购 Brion，并将计算光刻纳入整体光刻解决方案战略。这不仅是一项极具前瞻性的战略举措，也是对光刻技术未来发展方向的精准判断。如今的 ASML 全景光刻系统，以及我们持续看到的客户价值，印证了 ASML 当年对技术演进的深刻洞察，以及对行业未来的长期愿景。

当前，人工智能已成为全球性且不可逆的技术浪潮，正在重塑各行业的发展路径。根据公开资料，ASML 正积极规划并推动 AI 相关技术在研发、制造和计算光刻中的应用。展望未来，软硬件深度融合、跨工艺协同优化以及 AI 技术赋能，将共同推动半导体行业持续突破创新边界，加速技术演进。