“第一，纳米片晶体管（gaafet）的刻蚀控制。
我们对纳米片叠层的精度、栅极环绕的控制，极其不稳定，这是良率波动的主要来源之一。”
“第二，高介电常数金属栅极（hkg）的堆叠精度和均匀性。
新材料的热预算和界面态极其敏感，均匀性偏差导致阈值电压（vt）漂移严重。”
“第三，也是最致命的，”他的语气几乎带着一丝绝望。
“极紫外（euv）光刻技术的应用调试。
euv光源的功率、稳定性，以及配套的光刻胶、掩膜版技术，全部受到最严格的限制，获取极其困难，调试进度几乎停滞。
没有稳定可靠的euv光刻，很多关键的精细结构无法实现，良率和性能都无从谈起。”
他指着图表上那个刺眼的数字：
“目前试产的综合良率仍然在25-30的区间剧烈波动，最低甚至探至18。
而且，波动没有收敛的趋势。
姚总，这个良率，对于单颗成本就高达数十美元的高端旗舰芯片来说，是商业上无法接受的。”
会议室的温度仿佛瞬间降到了冰点。
孟良凡的面色也无比凝重。
他双手交叉支在桌上，身体前倾，沉声道：
这堵墙，靠工艺团队硬撞，代价太大，进度也无法保证。”
他再次将目光投向陈默，这次带着更深的期待和恳求。
“陈总，我们恳请开辟第二战场。
设计端和工具链必须承担更多责任。
我们迫切需要工具链的再次革命。”
他语速加快，列举出痛点：
“我们需要能进行原子级器件建模的工具，能精确模拟掺杂原子分布对性能的影响；
我们需要多物理场仿真平台，能耦合计算热、电、应力之间的相互效应；
我们需要更强大的计算光刻（opc）软件，以补偿euv光刻带来的复杂光学邻近效应；
我们还需要基于大数据的良率预测与优化系统，能在设计阶段就预测出芯片的薄弱环节。
否则，我们设计出来的东西，就像是建立在流沙上的城堡，根本没法在现实的、不完美的工艺里被可靠地制造出来！”
这番尖锐而专业的需求，将所有压力和责任清晰地传递到了陈默和他的eda团队身上。
面对孟良凡几乎一波又一波的挑战和全场聚焦的压力，陈默没有表现出丝毫的慌乱或防御姿态。
他缓缓坐直身体，目光平静地迎向孟良凡，然后扫过全场，最后落在自己面前的电脑上。
“孟教授提出的问题，正是我们eda产品线过去一年，投入超过70研发资源全力攻坚的方向。
也是我们理解的，打破僵局的关键。”
陈默的声音沉稳有力，显得很自信。
“工具链的升级，对我们而言，不是锦上添花，而是从‘辅助’走向‘驱动’和‘赋能’的战略转变。
下面，我向各位详细同步一下我们的进展。”
他熟练地操控会议室的投影，瞬间切换到了eda产品线的详细技术架构界面。
复杂的软件模块图、算法逻辑图、性能对比柱状图层层展开，如同展开一幅精密的作战地图。
“首先，在数字设计与实现方面，”陈默放大了一个标注着“ai-drivendesign”的区域。。
其核心采用了深度强化学习算法，在布局布线（pce&route）阶段，能够实现功耗-性能-面积（ppa）的多目标自动联合优化。”
他调出一份详细的内部测试报告投影：
“根据在海思‘猎人’芯片和另一款网络处理器芯片上的全流程试点对比数据，在达成相同时序和功能目标的前提下，‘伏羲’系统可以将芯片面积额外优化5-8，动态功耗降低10-15，同时时钟树功耗优化达20。”
他特意看向姚尘风：
或者用同样的面积集成更多晶体管来提升性能；
更直接的是，功耗的降低直接转化为手机的续航提升。
这是最直接的商业价值。”
姚尘风身体前倾，仔细审视着投影上的对比数据，眼神越来越亮：
“实测数据？完全替换了传统工具流？
‘猎人’芯片能提前达标，有这个因素的贡献？”
“是的，姚总。”陈默肯定地回答，并切换幻灯片，展示了更详细的试点项目总结：
“这是两份独立的验证报告。