[文/观察者网专栏作者潘攻愚]
前不久在第二十六届中国科协年会主论坛上，中国科协发布2024重大科学问题、工程技术难题和产业技术问题。在所列举的十大工程类技术难题中，至少有三个难题，或隐或显的和工业软件有紧密关联：
1.工业母机精度保持性的快速测评；
2.大尺寸半导体硅单晶品质管控理论与技术；
3.基础设施领域自主工程设计软件问题。
这三个难题均需要用到工程类计算机辅助工程、仿真建模软件平台CAE/CAD，或集成电路设计、制造自动化软件EDA工具，CAE/CAD以及EDA统属于工业软件大类。
如果劳烦读者以“工业母机”、“工业软件”等为关键词检索新闻资讯，就可以发现过去十多年来，发改委、工信部、科技部等多个部委的发文，包括历年全国两会的代表提案，几乎只要涉及到亟需突破的“卡脖子”领域，“工业母机”、“工业软件”往往都赫然在列且被重点标注。
在工业母机、工业软件、高端集成电路设计与制造、基础材料自主可控已成为产、学、研各界高度共识的背景之下，为何这些难题多年来依然常讲常新？观察者网科技板块之前也曾发表多篇深度文章谈及这一议题，指出工业软件往往在实现“0”到“1”突破后依然会面临诸多障碍。从目前我国工程类设备的研发和市场应用等视角来看，工业软件的被“卡脖子”风险之所以长期成为产业升级中的重大难题，背后的原因依然有可发覆之处。
工业软件——连接物理世界和数字世界的旋钮
先看第一个难题，即“工业母机精度保持性的快速测评”。工业母机号称“机器之母”，是机器中的机器。大尺寸半导体硅单晶是集成电路高端制造工序中的基石，有关这两个领域的精度快速测评和品质把控，均和量测、检测即Metrology体系息息相关。
高端数控机床的检测系统负责将机床运动部件的实际位移量随时检测出来，与给定的指令信号进行比较，从而控制驱动元件正确运转，实现闭环控制；而数控系统是数控机床的核心，是实现机床精确加工功能的关键。高端数控机床需要一整套多通道、全数字总线，还包含丰富的插补及运动控制功能、智能化的编程和远程维护诊断。而且，数字控制（NumericalControl-NC）的算法、算力和母机器件、材料的迭代同气连枝，同生共振，半个多世纪以来不断推动着CAE/CAD工具以及相关IP链条的不断完善和发展。
数控系统
再看第二个难题，大尺寸半导体硅单晶的品质管控。仅单晶棒的生长过程就包括了融化、稳温、种籽晶、放肩、生长、收尾、冷却等一系列复杂工序。复杂工序的“可见”视域之内，离不开其背后所需的器件建模，多物理场仿真工具这一“不可见”的工业软件——它负责把单晶生长和集成电路制造这种纷繁杂多的物理世界，化约为可被电子计算处理的数字世界。
随着当下半导体制造工艺的日趋复杂和因制程迁移带来的器件密度的成倍增长，硅片厂和晶圆厂面临着开工率、产品良率和严苛交付时间约束下的量产成本的巨大压力。集成电路制造类EDA工具恰如一把锋利的“奥卡姆剃刀”，剔除掉芯片制造环节的重复物理性实验冗余，是加快芯片上市时间和设计技术协同优化的关键抓手。全球大型硅片厂和晶圆厂内的设备一旦热启动，时间成本可以通过计算模型量化为资本投入，尤其在先进工艺节点上，用“寸秒寸金”形容也毫不为过。
直拉法单晶硅制备虚拟仿真实验@北京欧倍尔
笔者曾在苏州拜访某家制造类EDA企业时，企业董事长阐述，EDA工具负责把声、光、电、化这些物理世界化约为可编程、量化、计算的数字世界，这一过程越来越多出现了很多“反直觉”的现象。
比如芯片工艺平台的不断跃迁，从7nm到5nm再到3nm，每一片wafer的成本都在急剧上升，但工艺开发时间却没有按照成本的增长而被显著拉长，EDA工具就是其中的密码——虽然晶体管的密度随着工艺制程不断增加，但由于EDA工具成为了开发者的公共平台，可以让所有全世界的软件设计者都能用同样的语言来描述晶体管的特性。有了晶体管级电路仿真工具，半导体器件模型（SPICEModel）以及PDK自动化开发和验证平台，才不至于让芯片设计和制造端“重复造轮子”，从而实现技术累积的有序演化。
从母机和大硅片制造体系这一宏观视角来看，如果把机床制造和单晶生长看作一片密林，那么穿梭在密林之中所见的一片不起眼的树叶都有可能成为影响工艺良率的“元凶”。若想既要保证母机精度、稳定性，又要缩短工艺开发时间保证制造成本可控，又能在量测、检测中保证数据的即时可编程性和回溯性，一套成熟有序的配套工业软件必不可少。
