第222章 悬浮粒子问题卡住三周(2/2)
「可能，但没有证据。」张京京疲惫地揉着太阳穴，「我们现在的状态就像在黑暗中摸索，偶尔摸到一点线索，但一松手就又消失了。」
这时，赵静发来消息：AI模型的初始训练完成，但验证准确率只有百分之六十七。「模型能捕捉大尺度气流规律，但对微小扰动和突发事件的预测能力不足。我们需要更多样化的训练数据，特别是『异常事件』的数据，比如设备突然启动丶人员快速走动丶门开关等瞬态扰动。」
「但我们不能故意制造异常事件来污染产线。」金秉洙苦笑。
困境陷入了死循环：需要异常数据来提升模型，但不能制造异常；没有精准模型就找不到污染源，良率就无法提升。
第21天，倒计时107天05小时
三周。良率：百分之三十八点一。
名义上比三周前提升了零点三个百分点，但在统计误差范围内，可以视为没有进展。
更严重的是，团队开始出现分裂迹象。生产团队认为研发团队「纸上谈兵」，花大价钱搞什麽AI仿真，却拿不出立竿见影的解决方案。研发团队则认为生产团队「急功近利」，不愿意配合数据采集，总是抱怨预检测拖慢进度。
张京京站在洁净室外的走廊上，透过玻璃看着里面的设备。它们静静地运转着，发出低沉的嗡鸣，每时每刻都在消耗着巨额的资金，电费丶材料费丶设备折旧丶人员成本。按照财务部的估算，这条14nm试产线每运行一天，成本是四百八十万人民币。三周，就是一个亿。
而这一个亿花出去，换来的只是原地踏步。
他感到一种从未有过的无力感。在EUV光源攻关时，虽然艰难，但至少知道问题在哪里，知道该往哪个方向努力。但悬浮粒子问题像一团迷雾，你感觉它就在那里，可当你伸手去抓时，却什麽也抓不到。
加密通讯器震动，是陈醒。
「我在楼下，方便聊聊吗？」
五分钟后，两人坐在园区内的人工湖旁。夜色已深，湖面倒映着研发大楼的灯光，波光粼粼。
「三周了。」陈醒开口，语气平静，听不出责备，「我听说明天你要向董事会提交中期进展报告。」
「我不知道该怎麽写。」张京京罕见地流露出挫败感，「说我们发现了问题？但问题还没解决。说我们有进展？但良率几乎没动。说我们需要更多时间？但时间已经过去了三周，而我们还剩下107天。」
「你觉得问题出在哪里？」陈醒问。
「表面上是技术问题：监测精度不足丶流场复杂丶粒子来源不明。」张京京顿了顿，「但深层可能是……思维范式问题。我们还在用28nm时代的思路来解决14nm的问题。28nm允许一定的污染率，可以通过工艺馀量来补偿；但14nm的容错空间太小了，传统『统计洁净』的思路已经到达极限。」
陈醒点点头，看向湖面：「我最近在读一些建筑学的书。你知道现代洁净室的设计理念起源于什麽时候吗？」
张京京摇头。
「1960年代，美国阿波罗计划。」陈醒说，「当时为了制造登月飞船的精密仪器，需要超净环境。工程师们设计出了第一代层流洁净室：空气从天花板高效过滤器垂直向下流动，像瀑布一样把粒子压向地面排走。这个理念沿用至今，已经六十年了。」
六十年。张京京意识到，他们正在挑战一个沿用了半个世纪的技术范式。
「任何技术范式都有生命周期。」陈醒继续，「当它到达极限时，小修小补已经没有用了，需要的是范式革命。就像马车时代，你再怎麽改良马匹和车轮，也跑不过蒸汽机车。」
「您是说……」
「我在想，也许我们不应该再在现有洁净室里折腾了。」陈醒的眼神在夜色中亮了起来，「也许我们需要一个全新的方案，一个从根本上重新思考『洁净』定义的方案。」
他没有继续说下去，但张京京已经隐约猜到了什麽。
「明天董事会，如实汇报。」陈醒站起身，「不要美化数据，不要回避问题。把困境原原本本摆出来，包括团队的分歧丶技术的极限丶还有……」他顿了顿，「还有我们可能需要的那个更激进的解决方案。」
「但那个方案可能需要巨大投入，而且不一定成功。」
「坐以待毙就一定会成功吗？」陈醒反问，「三周前，良率百分之三十七点九；三周后，百分之三十八点一。按照这个速度，107天后我们只能达到百分之四十三，离百分之七十五的成本线遥不可及。继续沿着老路走下去，结局是注定的。」
他拍了拍张京京的肩膀：「所以，是时候考虑换一条路了。哪怕那条路看起来更远丶更险。」
陈醒离开后，张京京独自坐在湖边。夜风吹过，带来初秋的凉意。
他打开手机，看着团队群里还在激烈讨论的工程师们。有人提出要再调整气流速度，有人说应该更换所有密封件，还有人建议停产三天做深度清洁。大家都很努力，都在拼命想办法。
但张京京此刻清晰地意识到：这些努力，可能都是在错误的方向上奔跑。
他需要一场思维革命。而这场革命，可能需要从彻底否定现有的洁净室设计开始。
但否定之后，新路在哪里？
陈醒提到的「全新方案」会是什麽？需要多少时间？多少资源？团队能接受这样颠覆性的转向吗？
问题一个接一个，但没有答案。
倒计时数字在他的脑海中跳动：107天 04小时 58分钟。
三周过去了，而真正的战斗，也许才刚刚开始。
他站起身，走回研发大楼。经过洁净室时，他看到林薇团队还在加班，屏幕上运行着复杂的仿真计算。赵静的AI模型已经有了第二版，准确率提升到了百分之七十四，但仍然不够。
他们必须承认：老路已经走到尽头。
而承认失败，往往比继续坚持更需要勇气。