AI 改进半导体分层技术，赋能计算机芯片、电池制造

原子层沉积 (Atomic layer deposition，ALD) 是一种高度可控的薄膜合成工艺，可制造出只有一个原子厚的薄膜。广泛应用于计算机芯片、太阳能电池、锂电池等领域。很多企业常用 ALD 来制造半导体器件。ALD 的灵活性和多样性给确定工艺参数带来了重大挑战，但仍需要专家的直觉和耗时的反复试验来确定最佳工艺参数。

最近，来自美国能源部（DOE）阿贡国家实验室的研究人员 描述了多种基于 AI 的方法来自动优化 ALD 工艺。详细说明了每种方法的相对优势和劣势，以及可用于更有效、更经济地开发新流程的见解。

该研究以《用于优化原子层沉积的智能代理》「 Intelligent Agents for the Optimization of Atomic Layer Deposition 」为题发表在《 ACS Appl. Mater. Interfaces 》杂志上。

前沿，但也面临挑战

ALD是一种工艺，通过前驱体蒸气和基板表面之间的一系列自限反应，在基板上沉积原子厚度的均匀薄膜。ALD 可访问大量的元素和化合物目录，元素周期表中超过一半的元素在出现在ALD过程中。

ALD 擅长在复杂的 3D 表面上生长精确的纳米级薄膜，例如在硅晶片上形成图案的深而窄的沟槽，以制造当今的计算机芯片。 这促进了科学家为下一代半导体器件开发新的薄膜 ALD 材料。

然而，开发和优化这些新的 ALD 工艺是具有挑战性和劳动密集型的。研究人员必须考虑许多可以改变这一过程的不同因素，包括：分子前体之间的复杂化学反应；反应器设计、温度和压力；前驱体剂量和吹扫时间。

为了找到克服这些挑战的方法，阿贡科学家评估了 三种新型优化策略 ：(a)随机选择气体时间；(b) 基于高斯过程代理模型的贝叶斯优化 (BO)，以及 (c) 基于规则的专家系统方法，利用人类策略和物理直觉。值得注意的是， 后两种使用不同的 AI 方法，且以前从未应用于 ALD。

Table 1 列出了该研究的四种ALD 工艺模型：Al2O3 在 200 下使用三甲基铝 (TMA) 和 H2O，Al2O3 在 100 下使用 TMA 和 H2O，W 在 200 下使用六氟化钨 (WF6) 和乙硅烷 (Si2H6)，TiO2 使用钛 (IV) 异丙醇 (TTIP) 和 200 下的 H2O。

敏感性分析

在比较所有四种ALD工艺模型的三种优化策略之前， 了解关键超参数对成本函数和优化性能的影响非常重要。 可确保在平等的基础上比较优化策略。以在 200 下生产 Al2O3 薄膜为例，研究ALD 系统的效果。

专家系统方法对关键超参数的值很敏感。 首先，专家系统策略需要指定一组起始时间。尝试了多种分配初始时序的方法，包括使用统一时序（所有时序相同）和随机时序（时序在优化边界之间随机初始化）。 探索 发现统一的初步计时产生了可靠的性能。

此外， 专家系统优化策略对给定时序所采用的重复 ALD 周期数也很敏感。 相比之下， 贝叶斯优化策略对采用的重复次数相对不敏感。

优化策略比较

研究人员通过比较他们如何优化 ALD 中使用的两种前驱体的剂量和清洗时间来评估他们的三种策略。加药时间(dosage time）是指前体加入反应器的时间，而吹扫时间是指去除多余的前体和气态化学产品所需的时间。

目标： 找到可以在最短的时间内实现高且稳定的薄膜生长的条件。 科学家们还使用代表反应堆内 ALD 过程的模拟来判断他们收敛到理想时间集的速度策略。

将他们的优化方法与模拟系统联系起来，让他们能够根据优化算法生成的处理条件，在每个循环后实时测量薄膜的生长情况。

研究人员比较了四种 ALD 工艺的三种优化策略的性能。通过比较了 Al2O3 薄膜在 200 C 下0.1%和10%噪声水平下生长的优化策略性能。研究表明： 在这两个噪声水平上，贝叶斯优化的性能最好，其次是专家系统，然后是低测量噪声的随机策略，高测量噪声的反向策略。

除了考虑给定优化算法在接近一组最优 ALD 时序时的效率之外，实际考虑也很重要，例如 CVD 类型生长（如果选择了不适当的低吹扫时间），从而使反应器结垢，对 ALD 反应器安全可靠运行的影响。实验表明：专家系统方法完全避免了不受控制的生长，而随机优化策略则始终对产生过量CVD型增长的条件进行采样。贝叶斯优化方法在避免大增长率方面做得更好。

研究得出： （1)随机优化(RO)在其他两种策略的优化时间质量不确定性较大的情况下表现良好，导致处理空间 探索 过程中GPC值过高。（2）贝叶斯优化（BO）可靠，性能好，不需要超参数调优。然而，在早期和后期的循环中，BO受到GPC值过高的影响。(3) 专家系统优化 (ESO) 可靠且安全，但前驱体剂量次数过于保守。

一劳永逸 （Set it and forget it）

「所有这些算法都提供了一种更快地收敛到最佳组合的方法，你不必像今天通常那样花时间将样品放入反应器中、取出样品、进行测量等。相反，你拥有实时与反应堆连接的回路。」该研究的合著者、Argonne 首席材料科学家 Angel Yanguas-Gil 说。

这种设置还通过形成一个闭环系统使两种 AI 方法的过程自动化。

尽管存在一些弱点，但人工智能方法有效地确定了不同模拟 ALD 工艺的最佳剂量和清洗时间。 这使得这项研究成为第一批表明使用 AI 可以实时优化薄膜的研究。

研究人员表示： 在未来的工作中，除了改进现有的算法外，还希望将这些方法扩展到包括反应堆温度和前驱体分压。

「这是令人兴奋的，因为它开辟了使用这些类型的方法来快速优化实际 ALD 工艺的可能性，这一步骤可能会在未来开发新应用时为制造商节省宝贵的时间和金钱。」Jeff Elam 总结道。

2022年国内AI芯片公司排名前十企业依次是：地平线、寒武纪、燧原科技、瀚博半导体、云天励飞、亿智电子、鲲云科技、芯驰半导体、爱芯元智、九天睿芯，其中地平线芯片公司最受欢迎。

地平线是智能驾驶计算方案的提供商，致力于推动智能驾驶在中国乘用车领域商业化应用。地平线通过软硬结合的前瞻性技术理念，研发高效能硬件计算平台和开放易用的软件开发工具，为智能汽车产业变革提供核心技术基础设施和开放软件开发生态，为用户打造智能驾驶体验。

地平线是北京地平线机器人技术研发有限公司旗下品牌，主要从事智能芯片的研发，具有智能算法和芯片设计能力，成为了国内率先并最大规模实现车规级智能芯片前装量产的企业。

公司介绍

2020年9月，地平线获得全球知名的检验、鉴定、测试和认证机构SGSTÜVSaar（全球功能安全技术中心）颁发的ISO26262:2018功能安全流程认证证书。

获得该项证书也标志着地平线已按照ISO26262:2018标准要求，建立起完善的符合汽车功能安全最高等级级别的产品开发流程体系，地平线也成为获得ISO26262功能安全流程认证的中国智能芯片公司，品牌愿景，让每一辆汽车都搭载地平线的边缘智能计算平台。

【文/观察者网 谷智轩】

全球估值最高的人工智能（AI）芯片独角兽诞生，摘取这一头衔的仍是一家中国公司。

2月27日，AI芯片初创企业地平线（Horizon Robotics）对观察者网透露，其获得6亿美元（约合40亿人民币）左右的B轮融资，估值达30亿美元（约合200亿人民币）。

去年6月，另一家中企寒武纪（Cambricon Technologies）完成数亿美元B轮融资，投后整体估值为25亿美元（约合167亿人民币），彼时成为全球AI芯片创业公司的“领头羊”。

如此看来，地平线已超越寒武纪，成为AI芯片领域“最值钱”的独角兽企业。

需要提及的是，本轮融资的领投方中，世界第三大半导体供应商韩国SK海力士（SK Hynix）赫然在列，而该领域的“老大”英特尔（Intel）早在2017年就领投地平线的A+轮融资。这意味着，全球前三的半导体巨头中，有两家已成为地平线的重要股东。

地平线的“征程1.0处理器” 图自地平线网站

成立已三年

地平线方面对观察者网表示，B轮融资由SK中国、SK海力士以及数家中国一线 汽车 集团（与旗下基金）联合领投。

参与的其他机构与战略合作伙伴包括：中国泛海控股集团旗下泛海投资、民银资本、中信里昂旗下CSOBOR基金和海松资本等。同时，本轮融资还获得了包括晨兴资本、高瓴资本、云晖资本和线性资本等现有股东加持。

这也是继2017年下半年获得由英特尔领投的超过1亿美元的A+轮融资之后，成立仅三年多的地平线再次获得重量级投资。

该公司还称，本次国内数家一线 汽车 集团给予地平线的上亿美元投资，也成为中国车企目前在AI领域最大规模的投资。

地平线创始人、CEO余凯对观察者网表示，“本次融资引入的重要战略伙伴和资源将进一步加速地平线的研发和商业化步伐。”

另外，SK中国总裁吴作义指出，“地平线在AI处理器以及自动驾驶领域的产品与方案令人印象深刻。”

此前供职于百度的余凯在2013年发起了百度自动驾驶项目。不过，2015年5月，他从百度离职，并于同年7月创立地平线。

余凯资料图 图自视觉中国

在获得最新一轮融资前，地平线也晒出了一份“成绩单”。

2017年，地平线大规模流片（试生产）并发布了中国首款边缘AI处理器——用于智能驾驶的地平线“征程”系列处理器与用于AIoT（人工智能物联网）边缘计算的地平线“旭日”系列处理器。

2018年，该公司依托其软硬结合AI处理器技术，相继发布了Matrix自动驾驶计算平台与和地平线XForce边缘AI计算平台。

目前，Matrix自动驾驶计算平台已向世界顶级L4自动驾驶厂商大规模供货。2018年底，该公司推出依托Matrix计算平台的Navnet众包高精地图采集与定位方案等软硬一体解决方案，并已开始逐步落地。

在智能驾驶领域，地平线的合作伙伴包括奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽、广汽等。

另据路透社报道，地平线和奥迪合作开发的软硬件，帮助后者获得了在中国无锡公路上测试自动驾驶的执照。

地平线智能驾驶演示视频截图

中企尚待追赶行业巨头

观察者网同时注意到，尽管地平线已经获得众多资本的青睐，但在AI芯片领域，中企尚待追赶行业巨头。

市场研究机构Compass Intelligence对全球100多家芯片公司进行了评估，最终的AI芯片公司排名有24家企业入围，前3强为英伟达（Nvidia）、英特尔和IBM。华为是排名最高的中国公司，位列第12名。

地平线也跻身这份榜单，排名第24名，上文提到的寒武纪则领先其1位。

其他入围的中国企业还包括联发科（MediaTek）、Imagination、瑞芯微（Rockchip）、芯原（Verisilcon），分列第14、15、20、21名。

图自Compass Intelligence

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