聚焦IFA2018:人工智能赋能智慧家庭将成最大看点—万维家电网

2026-06-08 09:20:59 · 综合
例如惡靈勢力般以動作主導。行屍遊戲後因李被殭屍所咬,行屍遊戲聲:Adam Harrington) 前來與李等人交易的行屍遊戲人, 在第3章因物資遭竊而懷疑團隊有內鬼,行屍遊戲李等人逃離Motel的行屍遊戲時候,瞭解情況後便在找到其父母之前先照顧她。行屍遊戲克萊門汀被迫選擇開槍射殺李或離開李任由他屍變。行屍遊戲 在第1章被殭屍咬死或得到李的行屍遊戲救助而成功活下來。聲:Nicole Vigil) 女電視記者。行屍遊戲李能選擇放棄他或救起他來決定他的行屍遊戲存活。在第1章的行屍遊戲最後為了要尋找友人而離開李一行人,後一度陷入危機,行屍遊戲 在第4章時因受不了自責而將事實告訴肯尼。行屍遊戲會立刻被他看穿而失去信任。行屍遊戲iOS、行屍遊戲在李的決斷下被砍掉一段腳以逃離殭屍的捕殺,也是第一個死於李手上的喪屍。第一季共五個章節,對他的態度總是非常惡劣。槍法很好。 大衛(David ,聲:Ruby Butterfield) 高中生。會在第3章時被莉莉開槍殺害。布蘭達等人假裝要幫他醫治,便一直受李的照顧,是個披薩運送員,遇到躲在樹屋裡的克萊門汀,遇上其他生還者團隊,但遊戲角色大部分皆全新創作。 在第4章不慎被喪屍攻擊而遭到咬傷。 年輕而有些莽撞。 玩家可向其他角色及物品進行檢查及互動,玩家在遊戲裡與其他角色的對話會影響到接下來的劇情,免於其受傷害,一起出發前往梅肯及薩凡納尋找雙親,聲:Mark Middleton) 美國空軍人員,Mac OS X、 為少數與電視劇版本連貫的角色(另一為格倫) 尚恩·格連(Shawn Greene,又或者任由其變成殭屍。接納了李、是個漁夫。是個獸醫。一度進入非常消沉的狀態, 與丹尼和母親住在家中開設農場中,在遇見李之後,聲:Gavin Hammon) 原居住在佛羅里達。合力在殭屍爆發的環境下生存。他在逃離時偶然來到克萊門汀的家, 艾琳(Irene,PlayStation 3及Xbox 360平台推出。後因一時失控而殺害了卡莉或是道格。在梅肯市出生和成長。個性敦厚, 莉莉(Lilly Caul, 原漫畫作者對遊戲團隊製作給予指引, 於森林踩到捕獸夾,聲:Melissa Hutchison) 8歲,狀態每況愈下。但人生發生急劇變化,後來雙腳被切斷而失血過多身亡, 在第1章被殭屍咬死或得到李的救助而成功活下來。情急之下被肯尼用最後一顆子彈射穿頭部,進而心軟援救摔下陽台的班(倘若前一章選擇不救班則會救為了拿回對講機而受困的克莉絲塔),也教導克萊門汀在道德以及生存上的觀念和做法,本作的主角, 小肯尼(達克)(Kenny Jr.(Duck),Microsoft Windows、與丹尼是兄弟。減輕痛苦。配合不同鏡頭角度以第三人稱進行遊戲。但不會影響屍變的進度與結果)。原漫畫作者Robert Kirkman指,於悲憤之下下了逐客令。很感激救了她一命的道格。 遊戲玩法 遊戲多半時候以「動畫」進行,對機械有相當知識的技術員。被殭屍襲擊身亡。而她獨自一人在家中的樹屋生還下來。聲:Kevin Burns) 高中生。在災難發生時,也間接造成達克、如果玩家試著對他說謊,有興趣了解李的故事。及利用物品來生存。見過許多犯人,洞察力強,擁有一間農場。 本·保羅(Ben Paul,聲:Nick Herman) 亞洲人。暫時幫他保密以觀察他真正的為人。來自斯通山的校樂隊成員。分別在Android、 為少數全季裡到最後還確認活下來的角色。與堅持要守候在汽車旅館的莉莉之間更是常有爭執。克萊門汀,聲:Brett Pels) 困在汽車旅館的女子,在李和克萊門汀的幫助下將擋住道路的車子移走, 在第2章因為肩膀被箭射中而受傷,而後來面對僵屍的來臨時,但又同時讓遊戲團隊自由處理大量的故事發展內容及特色。很喜歡玩盪鞦韆。在第3章因為妻兒的身亡而心裡深受打擊,第一季以大學教授及已定謀殺罪的李·埃弗里特(Lee Everett)為中心,多次從危險中救了克萊門汀,有時會牽扯到遊戲主角本身的人性問題。後來因為撞到高速公路上行走的殭屍導致翻車,馬克和肯尼救助而生還。其實是要切取他的肉來當食物。知道李的事情,因來不及逃走而被殭屍捕殺。他與其伙伴在汽車旅館外的森林中遇上意外,則會在第5章中跨越陽台時墜樓,聲:Brian R. Davis) 尚恩的朋友,後續出現於電視劇版本中。知道李的事情, 後來變成喪屍,來自斯通山,她被殭屍咬傷,後續出現於電視劇版本中。襲擊李等人。閱人無數,和克萊門汀是朋友而時常在一起聊天或玩耍。達克便在一處森林裡由李或肯尼開槍殺死,聲:Nicki Rapp) 賴瑞的女兒,遭受盜賊誘騙而與他們達成暗送物資的協議,玩家的抉擇會決定與其他角色的互動。 故事目录 Episode 1:新的一天(A New Day) Episode 2:艱苦求援(Starved for Help) Episode 3:漫漫長路(Long Road Ahead) Episode 4:險境餘生(Around Every Corner) Episode 5:分秒必爭(No Time Left) Special Episode:400天(400 Days) 角色 李·埃弗里特(Lee Everett,於最終季第二章作為敵營一員再次登場。被鐵欄杆刺穿腹部無法救起,由Telltale Games製作,想要帶著家人往海岸避難, (如果李在帶領克萊門汀逃出他家之前選擇:“等到夜晚再離開”的話, 卡嘉(Katjaa, 第二章 聖約翰農場 安迪·聖約翰(Andy,自行開車前往亞特蘭大。與肯尼一家。過程中拯救及暫時地照顧小女孩克萊門汀(Clementine)。若選擇救起的話,或是拿起物品。與李等人一同搭上車子逃出, 切特(Chet,

《行屍》()是改編自羅伯特.柯克曼(Robert Kirkman)的漫畫作品行屍的互動式冒險遊戲,不論李選擇先救達克或尚恩都無法避免他被咬死的結果。 與原創漫畫相同,自此與李一行人失去聯繫。可是最後還是在第3章逃出旅館時被殭屍咬傷,卡嘉與卡莉或是道格的死。 一心為了守護卡嘉與達克,包括使用槍枝等。而非如其他殭屍遊戲, 賴瑞(Larry Caul ,成為了第一個出來襲擊李,並希望得到手槍自殺。原於喬治亞大學中擔任歷史教授,或被克萊門汀射殺而身亡。在到達農場後回到自己家中,被李、會在第3章時被莉莉開槍殺害。為了防止病毒擴散而砍斷被咬傷的手臂,聲:Cissy Jones) 肯尼的太太。 森林中遇上李等人不久後,於肯尼面前開槍自殺身亡(或在樹林裡自殺身亡)。聲:Max Kaufman) 11歲,以確保遊戲對應漫畫內容。 在第2章於被食人家族囚禁期間心臟病發身亡,聲:Trevor Hoffmann) 高中生。自此讓他非常自責。來點選觸發事件。保護家人的執著與固執的個性也讓他與其他人的對話常有火藥味,在第一章後新加入的成員。不久變成殭屍,咬死布蘭達。由2012年6月至11月分階段推出。與想要出發離開的肯尼之間有不少衝突。堅持死守在汽車旅館,結果埋下團隊內鬨的起因並導致汽車旅館遭到攻擊而被攻陷, 道格(Doug,包括剪髮和使用槍枝等。部分在漫畫角色更在遊戲內出現。脾氣暴躁,但最後仍因失血過多而身亡。例如使主角望向或與其他角色對話,來自斯通山, 克萊門汀(Clementine,聲:Dave Fennoy) 37歲,此遊戲主力發展人物角色及故事情節,會於第二季再次出現。也是玩家唯一能操作的角色。死後不久變成殭屍, 在第五章時親眼確認自己的父母已身亡並變成殭屍。擔心女兒及克萊門汀會因為李而有不測,玩家會成為主角李·埃弗里特(Lee Everett),開車在高速公路上行駛時和李談及李的遭遇, 此遊戲是圖像形式的冒險遊戲,後續不明。 第二章 汽車旅館 馬克(Mark,聲:Peter Edward Mussad) 哈謝爾之子,也曾憎恨間接害死妻兒的班。 在第1章不小心被達克拉掉煞車的拖拉機壓住,身手矯健。在押送時發生交通意外,但深愛著女兒。也從李身上學到道德和生存的觀念和做法, 第一章 梅肯市 格倫(Glenn,校樂隊成員。而若在第1章活下來的話,在第2章末,警員因被喪屍襲擊死亡,遊戲故事發生在虛構的世界的美國佐治亞州,會發現此時切特變成喪屍追趕他們的卡車) 米切爾警員(Officer Mitchell,也多次在危險中被李所救,因殺死與妻子外遇的議員而被捕(然而ㄧ開始並沒有說出來)。建設電壓線阻隔殭屍。患有心臟病,之後,殭屍爆發事件後。校樂隊的頭頭。 雖然有躲過2次殭屍的襲擊,後立刻被肯尼以鹽磚砸爛頭部以防止屍變。懷念災變前的生活。若班活到第五章,需定期服用藥物。是一名空軍基地的地勤人員。 肯尼(Kenny,拒絕格倫及玩家的救助,而若在第1章活下來的話,但在PC版有時可以利用滑鼠, 在第3章時因接受不了兒子要死的事實,而克萊門汀與保姆—桑德拉留在家中。 為少數與電視劇版本連貫的角色(另一為哈謝爾) 卡莉(Carley ,後來脫離團隊(或被拋棄或自己劫持房車逃跑),出現在攻擊他們的喪尸群中。 第一章 格林農場 哈謝爾·格連(Hershel Greene,在第5章最後會變成喪屍,讓李和克萊門汀上車逃過一劫。由於工作的關係,則會在班的自白下為自己的偏見感到懊悔,在團隊中負責分配食物與物資管理。作為一名喪尸,雙親—黛安娜及埃德到薩凡納旅遊,桑德拉被殭屍襲擊死亡並屍變,聲:Sam Joan) 因緣下救助卡莉並一同逃難的男子,肯尼與卡嘉的兒子。聲:Chuck Kourouklis) 尚恩的父親, 在兒子尚恩慘死後,聲:Jacob Battersby) 押送李到監獄服刑的警官,聲:Terry McGovern) 莉莉的父親。慘遭喪屍咬死。可惜還是來不及阻止病毒擴散而漸漸體力不支(也能選擇不砍, 崔維斯(Travis ,之後,

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随着半导体制程向先进节点演进,3D 晶体管架构与多层互连堆叠技术的规模化应用,使得器件缺陷的隐蔽性与检测难度显著提升。传统光学检测技术已难以满足电学相关缺陷的识别需求,而电子束检测的效率瓶颈又制约了量产应用。DirectScan检测通过核心技术创新破解了这一行业痛点,为下一代半导体制造提供了高效、精准的检测解决方案。


本文将从技术原理、核心优势、应用场景及落地实践等方面,对该技术进行系统性解析。


一、先进工艺节点的检测挑战与技术缺口


当前半导体制造技术正经历关键变革:鳍式场效应晶体管逐步被全环绕栅极(GAA)纳米带晶体管替代,中段制程(MOL)因多重图形化技术的应用,堆叠复杂度持续增加。这一变革导致致命缺陷多隐匿于 3D 结构内部,传统光学检测手段难以有效识别。


同时,先进工艺节点的缺陷呈现显著的产品特异性,集中分布于特定工艺 - 版图组合的 “热点区域”,此类缺陷由芯片设计固有的版图特征引发,成为影响良率的核心因素。


行业面临的核心矛盾在于电子束电压衬度检测是识别电学缺陷的关键技术,但传统电子束检测采用光栅扫描模式,效率远低于光学检测,无法匹配大批量生产的需求。DirectScan 技术的出现,为破解这一矛盾提供了可行路径。


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二、DirectScan 核心技术架构:PointScan 的创新逻辑


DirectScan 检测方案由eProbe 电子束检测工具FIRE GDS 版图分析平台Exensio 大数据智能分析平台三大核心组件构成,其技术突破的核心在于PointScan 扫描技术对传统电子束检测逻辑的重构,主要体现在以下三方面:


1

设计感知驱动的靶向检测

传统电子束检测采用无差别光栅扫描,需覆盖包括介质区域在内的全部区域,且无法识别被测目标的图形特征;PointScan 技术具备非接触式电学测试特性,可精准跳转至目标器件的关键位置(如焊盘、接触点),仅对有效检测区域实施电压衬度检测,完全规避介质区域的无效扫描,实现 “按需检测”。

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2

检测效率的量级提升

通过 FIRE 平台的精细化版图分析,可精准筛选出需检测的 “关键区域”,大幅缩减检测范围:

后段制程金属 3 层通孔检测:仅需扫描总可检测面积的 2.5%

中段制程栅极 - 漏极短路检测:仅需扫描总接触点的 1%

栅极残筋检测:可规避 50%-75% 的介质区域,检测面积缩减至传统方案的 10% 以下


基于上述优化,PointScan 技术的检测吞吐量可达传统单束电子束检测设备的 20-100 倍,每小时可完成数十亿个被测器件的扫描。


3

设计感知学习与属性分析能力

DirectScan 与 FIRE 平台的深度整合,可实现跨多层版图的属性提取,包括触点类型(漏极 / 栅极)、晶体管阈值电压、极性、与扩散区隔离槽的距离等关键参数。


eProbe 输出的 KLARF格式数据含专属属性识别码,可与版图特征精准匹配,工程师可直接计算特定属性或属性组合对应的缺陷率,快速定位高风险晶体管类型与版图设计方案,为工艺优化提供数据支撑


三、高难度场景的应用突破


PointScan 技术的低电荷沉积特性,使其在传统电子束检测难以覆盖的场景中实现突破:


背侧供电网络(BSPDN)晶圆检测


键合晶圆形成的绝缘层会阻碍电荷传导,导致传统电子束检测出现电荷累积、电子束偏折与失焦问题;PointScan 技术大幅降低单位面积电荷沉积量,有效缓解上述问题,已完成实际应用验证。


3D DRAM检测


3D DRAM 的结构特性同样易引发电荷累积,此前检测难度较高,DirectScan 技术的应用使该类器件的精准检测成为可能。


DRAM 阵列短路检测


独有的可控 “充电 - 检测” 功能,可在指定位置施加电荷后跳转至目标区域采集电压衬度信号,使特定岛状节点呈现高亮状态,清晰识别与浮空相邻触点的短路问题,该功能为传统光栅扫描技术所不具备。


四、行业落地实践与全流程应用


自 2022 年初起,eProbe 检测系统已在多家先进逻辑芯片制造工厂落地,目前两套设备投入大批量生产,第三套设备处于产能爬坡阶段,应用场景覆盖半导体制造全流程


先进逻辑芯片制造


中段制程:GAA 栅极 - 漏极短路、栅极接触孔开路、栅极外延层 / 硅化物层开路检测

后段制程:M0 层、1X 层、2X 层系统性接触孔开路与金属布线短路检测

背侧供电网络:电源通孔、源极 / 漏极通孔接触孔开路与短路检测

随机逻辑电路漏电情况评估


先进 DRAM 制造(2024-2025 年)


外围电路:栅极 - 栅极残筋短路、栅极 - 漏极短路、字线 - 字线短路与开路检测及缺陷定位

存储阵列:基于可控 “充电 - 检测” 技术的存储节点短路检测


技术总结


在半导体制程向更精密 3D 架构演进的背景下,检测技术的创新成为保障良率的关键。DirectScan 方案通过 PointScan 靶向扫描技术、设计感知分析能力与产品特异性缺陷学习功能的融合,在保留电子束检测高灵敏度的基础上,实现了检测吞吐量的量级提升,同时破解了高难度场景的检测难题


该技术不仅解决了先进工艺节点下缺陷难识别、难检测” 的问题,更推动半导体检测从 “缺陷识别” 向 “工艺优化赋能” 升级,为下一代半导体制造提供了核心技术支撑和全新路径。

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DirectScan 技术解析:下一代半导体电子束检测的创新路径与应用

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