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未来的自组装计算机芯片

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    过去,计算机和房间一样庞大。
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    但是如今你可以把计算机揣进兜里,
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    戴在手腕上,
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    甚至是嵌入身体中。
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    多棒啊!
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    这些都得益于晶体管的微型化,
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    晶体管是电路中的小开关,
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    位于计算机的核心区域。
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    晶体管经过数十年的研发、
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    科学工程上的突破
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    和数十亿美元的投入之后取得成功。
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    它赋予了我们强大的计算能力、
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    海量的记忆功能
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    以及我们共同经历的数字革命。
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    但是坏消息是,
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    随着晶体管小型化的速率不断下降,
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    我们即将迎来数字化的瓶颈。
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    与此同时,
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    我们在软件方面不断创新,
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    人工智能和大数据蓬勃发展。
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    我们的设备可以进行
    面部识别以及现实增强,
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    可以在危险、混乱的道路上
    进行无人驾驶。
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    简直不可思议!
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    但如果我们跟不上软件发展的速度,
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    就可能会达到科技发展的瓶颈,
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    软件发展会受到限制,
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    来自硬件发展的限制。
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    我们都经历过
    在不断增多的软件更新
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    和新功能的重压下,
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    老版智能手机和平板带来的失望感,
    加载缓慢甚至是停滞卡顿。
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    我们刚买这些设备的时候,
    它们运转得还不错。
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    但是随着软件的更新,
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    硬件渐渐跟不上了。
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    半导体行业已经意识到了这一点,
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    并且致力于摆脱这一困境。
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    比如说超越晶体管到量子计算,
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    或者在替代架构中使用晶体管,
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    比如在神经网络中,
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    创造出更坚固有效的电路。
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    但是这些方法都很耗时,
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    我们正在寻找解决这个问题的捷径。
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    晶体管小型化速率下降,
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    是由制造过程日益复杂导致的。
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    过去,晶体管是
    很大、很笨重的设备,
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    直到基于纯晶硅片的
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    集成电路的问世,
    晶体管才不断变小。
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    在持续五十年的发展后,
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    如今我们可以使晶体管的特性尺寸
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    达到10纳米以下。
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    你可以把超过十亿个的晶体管
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    放在一个一平方毫米的硅片中。
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    为了更形象地描述这一点,
    我将提供一些数据:
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    人的头发直径是100微米。
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    一个肉眼几乎看不见的血红细胞,
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    直径是8微米。
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    头发的宽度几乎是血红细胞的12倍。
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    但是相比之下,晶体管更小,
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    直径远小于1微米。
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    晶体管的宽度,
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    是一个血红细胞的260分之一,
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    是一个头发丝宽度的三千分之一。
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    这个不可思议的纳米科技
    现在就被你揣在兜里。
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    除了显而易见的好处,
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    即我们可以放置更多、
    更小的晶体管在芯片中,
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    更小的晶片还意味着更快的转换速度,
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    也意味着更高的转换效率。
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    这个结合赋予我们
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    更低成本、更高性能
    和更高效率的电子设备,
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    在今天为我们带来了极大的方便。
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    生产这些集成电路,
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    需要我们将晶体管
    在一个纯晶硅片上
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    一层层地叠加起来。
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    简言之,
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    电路的每一个微小特征
    都被投射在
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    硅片表面,
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    被记录在光敏材料上,
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    然后被蚀刻在光敏材料上,
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    将图样留在底层。
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    多年来,这一过程
    得到了极大的改进,
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    从而赋予了电子设备今日的表现。
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    但是随着晶体管越变越小,
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    我们迎来了制造技术的
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    物理极限。
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    最新制造底样的系统
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    变得十分复杂,
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    导致每件设备的成本
    高达1亿多美金。
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    而每家半导体工厂
    都需要采购大量的这些设备。
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    于是人们开始正视这个问题:
    这个方法是长期可行的吗?
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    但是我们相信我们可以
    对芯片制造方法做出改变,
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    用一种全新的、更划算的方式,
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    使用分子工程和模拟自然的方法,
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    在我们晶体管的纳米维度上。
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    如我所说,传统制造方法将
    电路的每一个微小特征
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    都投射到了晶片上。
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    但是如果你关注
    一个集成电路的结构、
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    晶体管的排列,
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    你会发现这些微小特征
    被重复了数百万次。
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    这是一种高度周期性的结构。
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    所以我们想在我们的替代生产技术中
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    利用这种周期性。
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    我们想使用自组装材料,
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    自然地组建周期性结构
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    来构建晶体管。
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    我们用材料进行试验,
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    让这些材料完成
    精细图案的制作工作,
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    而不是试图在投射技术上寻找突破。
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    自组装原理在大自然中随处可见,
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    从脂质膜到细胞结构,
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    所以我们认为
    这将会是有效的解决方法。
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    如果该方法可以应用于大自然,
    同理可用于芯片产业。
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    所以这一切就顺其自然了,
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    将稳固的自组装方法
    应用到半导体的生产中去。
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    一种自组装材料——
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    名为嵌段共聚物——
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    由两条长度只有
    几十纳米的聚合物链组成,
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    但是这些聚合物链彼此排斥。
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    它们彼此排斥,
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    就像水油不相溶,
    就像我青春期的儿女。
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    (笑声)
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    但是我们强制使它们结合在一起,
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    在系统中创造一种嵌入式窘组,
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    即便它们想要相互分离。
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    一块巨型材料,
    包含着数十亿个这样的聚合物链,
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    相似的化合物会粘结在一起,
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    同时互斥的化合物则会
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    相互分离。
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    这是嵌入式的窘组,
    一种系统的张力。
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    所以这些化合物四处移动,
    蠕动直到形成一个形状。
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    天然的自组装形状是纳米级的,
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    它有规律和周期性,还很长。
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    这就是我们在晶体管排列中所需要的。
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    所以我们可以应用分子工程
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    来设计不同尺寸的不同形状,
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    以及不同周期性的不同形状。
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    比如说,如果我们
    选用一种对称分子,
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    它的两条聚合物链长度相似,
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    则自然的自组装结构就会是
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    长的曲线形,
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    像指纹一样。
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    指纹线的宽度
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    和其间的距离,
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    不仅取决于聚合物链的长度,
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    还取决于系统内嵌窘组的级别。
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    我们还可以创造更复杂的结构。
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    如果我们使用非对称分子,
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    其中一条聚合物链显著短于另一条。
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    这种情况下的自组装结构是这样的:
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    短链在中间形成一个牢固的圆球,
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    被包围在更长的、
    相互排斥的聚合物链中,
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    形成一个自然的圆柱体。
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    这个圆柱体的尺寸
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    以及圆柱体之间的距离、周期性,
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    取决于我们选用的聚合物链的长度,
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    以及内嵌窘组的水平。
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    换言之,我们在利用分子工程
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    获得自组装的纳米结构。
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    这些结构可以是线形的、圆柱形的,
    同时也符合我们设计的周期性。
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    我们在使用化学、化学工程
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    来制造我们晶体管
    所需的纳米级特征。
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    但是自组装这些结构的能力
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    只解决了一半的问题,
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    因为我们还需要排列这些结构,
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    使得晶体管们可以形成集成电路。
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    但是这些东西相对更简单,
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    使用宽导向结构来固定自组装结构,
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    将它们锚定到位,
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    使剩余的自组装结构
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    可以平行排列,
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    从而与我们的导向结构保持一致。
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    比如,如果我们想制作一个
    精细的、40纳米长的线形,
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    这对传统的投射技术
    而言是非常困难的,
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    我们可以先制作
    一个120纳米的导向结构,
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    使用普通的投射技术,
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    这个结构将把
    3个40纳米长的线形排列在一起。
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    所以这些材料在进行
    最困难的精细复写。
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    我们称这种方法为:
    直接自组装法。
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    这种方法的挑战在于,
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    整个系统都需要完美地排列,
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    因为结构中任何微小的缺陷
    都会导致晶体管的失效。
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    因为我们电路中存在数十亿个晶体管,
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    我们需要一个无比精细完美的系统。
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    但我们需要付出非凡的努力,
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    来达到这一目标。
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    从我们的化学清洁
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    到在半导体工厂中的
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    这些材料的精细处理
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    从而消除纳米级别的最小失误。
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    所以直接自组装法是一种
    全新的,令人激动的颠覆性技术。
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    但是它还在发展阶段。
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    但是我们有信心在未来的几年里,
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    在半导体行业中
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    引入这种全新的
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    变革型制造方法,
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    如果我们成功了,
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    我们将能够继续进行
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    低成本的晶体管小型化、
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    计算能力的快速发展
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    以及数字的变革。
  • 11:31 - 11:34
    除此之外,这是将会是
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    分子制造新纪元的曙光。
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    听上去相当不错吧!
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    谢谢。
  • 11:40 - 11:44
    (掌声)
Title:
未来的自组装计算机芯片
Speaker:
卡尔·斯乔尼曼
Description:

你口袋里为手机供电的晶体管小的令人难以想象:它们的大小约为头发宽度的三千分之一。但是为了跟上面部识别和增强现实等领域的创新,我们需要将更强大的计算能力囊括到我们的计算机芯片中——而现有芯片的空间远远不够。在这个富有前瞻性的演讲中,技术开发人员卡尔·斯乔尼曼介绍了一种全新的芯片制造方法。斯乔尼曼认为,“这可能是分子制造业新纪元的曙光。”

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Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDTalks
Duration:
11:57

Chinese, Simplified subtitles

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