当前，随着芯片工艺向先进节点快速演进，制程节点不断逼近物理极限，技术难度呈几何级 增长，叠加AI芯片高算力需求、Chiplet多芯片集成等技术趋势，芯片版图复杂度进一步指数 级提升，设计与制造环节的协同难度显著加大。 在此背景下，图形化（Patterning）相关的系统性良率损失已成为制约晶圆厂研发效率提 升、量产成本降低的核心瓶颈。 对于晶圆厂而言，先进制程的竞争焦点本质是良率的竞争，而良率突破的关键恰恰在于Patterning 环节的风险管控。尤其对国内行业来说，由于受限于只能依赖DUV光刻机开发先进工艺节点， Patterning相关的良率问题更显突出与紧迫，良率提升不再是"工艺优化项"，而是直接关系企业生 存的"商业生死线"。 对此，DMC通过AI驱动的D2C（Design To Contour）引擎实现关键突破：绕开传统OPC的复杂耗 时流程，基于输入的设计版图根据产线制程信息直接快速、准确的预测光刻轮廓，将反馈效率提升 100倍以上。此外，DMC还通过"Pattern Grouping"技术，可针对代表性图形检测，大幅提升全芯 片检查效率，有效解决"设计端无法提前感知制造风险"的痛点。 综合来看， ...