跨越量子鸿沟：评估人工智能在下一代奈米级电晶体建模中的能力与极限
第 1 节：大型语言模型中的推理本质：超越机率模式匹配
大型语言模型（Large Language Models, LLMs）近年来的飞速发展，使其在众多领域展现
出惊人的能力。然而，对其核心运作机制的深刻理解，对于评估其在尖端科学研究中的应用
潜力至关重要。一种普遍的观点将 LLM 描述为一个基于庞大数据库的“超大型查表法”，
透过机率计算找出最可能的答案。本节旨在深入剖析此观点，承认其机率基础的同时，揭示
其行为如何超越简单的资讯检索，并阐明其在面对复杂物理问题时的根本性限制。
1.1 机率基础：作为下一个词元预测器的 LLM
从根本上说，当前最先进的 LLM，如基于 Transformer 架构的生成式预训练模型（GPT），
是透过在海量文本语料库上进行自我监督学习而训练出来的序列模型 。其核心任务极为明
确：给定一段输入序列，预测下一个最有可能出现的词元（word or token）。这个过程是
纯粹机率性的。模型内部数以十亿计的参数，在训练过程中被调整，以捕捉人类语言中存在
的句法、语义、乃至本体论的复杂统计规律.
这个运作模式与“通用近似检索”（universal approximate retrieval）的概念高度吻合
。此观点认为，LLM 凭借其在网络规模数据上的训练，并非进行真正的逻辑推理，而是在其
高维参数空间中，寻找并组合与使用者提示（prompt）最为相关的模式。从这个角度看，使
用者将 LLM 视为“超大型查表法”的直觉，在一定程度上抓住了其核心特征。模型的输出
是基于其训练数据中已有模式的内插（interpolation）与重组，而非从第一性原理出发的
演绎。
1.2 涌现的推理能力：从模式匹配到问题解决
尽管其基础是机率性的，但当模型规模扩大到一定程度时，LLM 展现出了未被明确编程的“
涌现”推理能力（emergent reasoning abilities）。这种现象直接挑战了过于简化的查表
模型。研究人员发现，透过特定的提示工程（prompt engineering）策略，可以引导和增强
模型的推理表现。
其中最著名的技术之一是“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）提示法 。CoT 并非直接要
求模型给出答案，而是引导其生成一系列中间推理步骤，模拟人类解决问题的过程。这种方
法迫使模型将一个复杂问题分解为多个更简单的逻辑步骤，从而显著提高了其在数学、逻辑
和常识推理任务上的准确性 。另一种相关技术是“自我一致性”（Self-Consistency），
模型会生成多条不同的推理路径，最终透过多数投票的方式选出最可靠的答案，进一步提升
了结果的稳健性 。
然而，必须厘清的是，这些技术并未赋予模型真正的意识或理解。更准确的解释是，它们有
效地限缩了模型在庞大机率空间中的搜索范围。透过提供一个结构化的推理框架（如 CoT）
，提示将模型引导至更有可能产生逻辑上连贯输出的路径上。这并非真正的“思考”，而是
一种更为精巧的模式匹配，模型学会了生成“看起来像”推理过程的文本序列。这种能力的
根源，可以被理解为一种高效的“内插引擎”机制。LLM 的成功，源于其在训练数据构成的
广阔“流形”（manifold）内进行平滑内插的能力。当一个问题的解决路径可以被视为其训
练数据中无数范例的某种组合或内插时，LLM 就能表现出惊人的推理能力。
1.3 大型推理模型（LRMs）与复杂度悬崖
为了进一步推动模型的推理能力，研究领域已发展出所谓的“大型推理模型”（Large Reas
oning Models, LRMs）。这些模型经过专门训练，旨在在提供最终答案之前，生成详尽的思
考过程。它们在多样化的数学、编码和科学问答基准测试中表现出色 。
然而，对 LRMs 的深入分析揭示了一个关键的弱点，即“复杂度悬崖”（complexity cliff
）。研究表明，尽管 LRMs 在中等复杂度的任务上表现优异，但一旦问题的复杂性超过某个
阈值，其准确率会出现断崖式崩溃。模型在需要精确计算、严格遵守算法或进行多步抽象
符号操作的任务中会彻底失败。这项发现为使用者的怀疑提供了强有力的实证支持。电晶体
I-V 曲线的建模，正是一个需要精确、多步、基于物理定律的算法执行的典型高复杂度
问题。
这种失败的根本原因，恰恰在于前述的“内插引擎”本质。当一个问题的解决方案无法从训
练数据中进行内插，而需要进行真正的外插（extrapolation）——即进入一个模型从未见
过的全新领域时，其推理能力便会瓦解。为 1 奈米电晶体建模，正是一个纯粹的外插问题
，因为不存在任何关于其行为的真实数据。因此，赋予 LLM 惊人推理能力的内插机制，也
正是保证其在该特定物理问题上失败的根本原因。
1.4 根本性限制与“物理可容许性”鸿沟
除了复杂度悬崖之外，当前的 LLM 架构还存在一些固有的根本性限制，使其不适合独立作
为科学发现的工具。
首先是“幻觉”（Hallucinations），即模型会生成听起来貌似合理但实际上完全错误或捏
造的资讯 。在日常对话中，幻觉可能只是无伤大雅的错误；但在科学建模领域，这是一个
致命缺陷。一个不受约束的 LLM 可能会生成一条看起来平滑且符合预期的 I-V 曲线，但这
条曲线可能完全违背了热力学定律、电荷守恒或量子力学的基本原理。这种错误不仅仅是数
据上的不准确，而是“物理上不可容许”（physically inadmissible）的。模型的“合理
性”判断是基于语言和结构模式，而非物理定律的内在约束。这将幻觉问题从一个普通的技
术缺陷，提升为在物理预测应用中根本性的资格 disqualifier。
其次，LLM 缺乏结构化的长期记忆和对其生成内容进行严格验证的能力 。它无法像基于规
则的系统或知识图谱那样，确保其多步推理过程中的逻辑一致性。
为了缓解这些问题，研究人员开发了“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation
, RAG）技术，该技术将 LLM 与外部的、可信的知识库相结合，以确保其生成内容的真实性
。然而，RAG 的前提是相关知识必须存在于可供检索的数据库中。对于 1 奈米电晶体这样
的前沿未知领域，不存在可以检索的“事实”，使得 RAG 在此场景下无能为力。
最新的科学推理基准测试，如 PhysGym 和 LLM-SRBench ，旨在评估模型超越简单记忆背诵
的真实科学发现能力。在这些更严格的测试中，即便是最先进的模型，其表现也差强人意。
例如，在科学方程式发现任务上，目前最佳系统的符号准确率仅为 31.5% 。这些量化数据
清晰地表明，当前的 LLM 在进行真正的、由数据驱动的科学发现方面，仍然面临着巨大的
挑战。
第 2 节：量子领域：7 奈米以下 CMOS 元件中的主导物理现象
使用者的预测中，一个核心论点是随着制程微缩，量子效应的影响呈指数级增长。这一论断
不仅是正确的，而且是理解 7 奈米至 1 奈米尺度电晶体建模挑战的关键。在这一尺度下，
传统的半导体物理模型（如漂移-扩散模型）逐渐失效，取而代之的是一系列复杂且相互关
联的量子力学现象。本节将详细阐述这些主导性的物理效应，并说明它们如何从根本上改变
电晶体的行为，从而证实了为何从旧制程节点进行简单外插是物理上无效且计算上极具挑战
性的。
2.1 古典微缩的终结与量子现象的崛起
数十年来，半导体工业遵循着摩尔定律，透过不断缩小电晶体的尺寸来提升芯片的性能和密
度。然而，当元件的关键尺寸，特别是通道长度，进入奈米级时（nanoscale regime），传
统的古典物理描述便遇到了瓶颈 。在 7 奈米及以下的节点，电子的行为越来越多地受到其
波动性的支配，必须从古典的粒子视角转向波粒二象性的量子力学框架来理解 。这不仅仅
是对原有模型的修正，而是一场根本性的物理范式转变，从古典电机工程领域进入了应用量
子力学的范畴。
2.2 主导元件行为的关键量子效应
在亚 7 奈米尺度，多个量子效应同时出现并相互作用，共同决定了电晶体的电流-电压（I-
V）特性。
2.2.1 量子侷限效应（Quantum Confinement）
当电晶体的本体（body），无论是鳍式场效电晶体（FinFET）的鳍（fin）还是环绕式闸极
场效电晶体（GAAFET）的奈米片（nanosheet），其厚度缩小到与电子物质波波长相当的尺
寸（约 7 奈米以下）时，量子侷限效应变得极为显著 。在块状半导体中，电子可以占据连
续的能带；但在被侷限的奈米结构中，其能量状态被“量子化”，分裂成一系列离散的能阶
（discrete energy levels）。这种效应会带来几个直接且重要的后果：
阈值电压（Threshold Voltage）的改变：载子的基态能量因侷限而升高，直接导致电晶体
的阈值电压发生变化，这需要透过制程技术进行补偿 。
状态密度（Density of States, DOS）的改变：可供导电的量子态数量和分布发生了变化，
这会影响通道中可用于传导电流的载子数量 。
载子注入速度（Carrier Injection Velocity）的改变：量子化能阶影响了载子从源极注入
通道的动力学过程 。
2.2.2 源汲极穿隧（Source-to-Drain Tunneling, SDT）
随着闸极长度不断缩短，源极和汲极之间的位能障壁变得越来越窄。即使在电晶体处于“关
断”状态（OFF-state）时，电子也能够利用量子穿隧效应直接穿过这个极薄的障壁，从源
极到达汲极 。这导致了漏电流（leakage current）的急剧增加，显著提高了芯片的静态功
耗。源汲极穿隧是导致传统 MOSFET 在低温下 60 mV/decade 的次阈值摆幅（subthreshold
swing）极限被打破的主要原因之一 。在极短通道元件中，这种穿隧电流甚至可能成为关
断状态漏电的主要来源。
2.2.3 库伦阻断与单电子效应（Coulomb Blockade and Single-Electron Effects）
在更极端的尺度下（例如接近 1 奈米），电晶体通道中的某个区域可能形成一个微小的“
量子岛”（quantum island）。将一个额外的电子添加到这个岛上所需的充电能（charging
energy, E_c = q^2/2C）会变得非常大，甚至超过热能 k_B T 。在这种情况下，就会发生
库伦阻断现象：一旦一个电子进入量子岛，其产生的电场会阻止下一个电子进入，直到第一
个电子离开。这使得电流以单个电子的形式离散地流动 。这种效应是单电子电晶体（Singl
e-Electron Transistors, SETs）的工作原理，虽然它为实现极低功耗计算提供了可能，但
也代表了一种与传统 MOSFET 行为截然不同的物理机制。
这些量子效应并非孤立存在，而是相互关联、协同作用的。例如，量子侷限效应会抬高载子
的基态能阶，这反过来又会改变源汲极穿隧的有效位能障壁高度 。这种物理上的深度耦合
意味着，一个有效的模型必须能够捕捉这个耦合量子系统的自洽解（self-consistent solu
tion），而不能简单地将各个效应作为独立的“修正项”进行线性叠加。这使得建模的挑战
性远超预期，也进一步强化了使用者的预测——即简单的模式匹配方法，对于这种内在耦合
、高度非线性的物理系统将无能为力。
2.3 为应对量子挑战而演进的元件架构
半导体元件架构的演进史，实际上是一部不断应对微缩带来的物理挑战的历史，尤其是在量
子效应日益显著的今天。
2.3.1 从平面到 FinFET
当平面 MOSFET 的通道长度缩短到数十奈米时，短通道效应（short-channel effects, SCE
s），如汲极引发能障降低（DIBL），变得极为严重，导致闸极对通道的静电控制能力大幅
下降 。为了解决这个问题，FinFET 架构应运而生。透过将通道从二维平面变为三维的“鳍
”状结构，闸极可以从三个侧面包裹通道，从而极大地增强了静电控制能力，有效地抑制了
漏电流 。FinFET 的出现，使得 CMOS 技术得以延续到 7 奈米甚至 5 奈米节点。
2.3.2 从 FinFET 到 GAAFET
然而，当制程进入 5 奈米以下，FinFET 也达到了其物理极限。随着鳍宽度缩小到 7 奈米
以下，鳍本身变成了一个量子物体，前述的量子侷限和源汲极穿隧效应变得难以控制 。为
了夺回对通道的终极静电控制权，工业界转向了环绕式闸极（Gate-All-Around, GAA）架构
。GAAFET 使用水平堆叠的奈米片（nanosheets）或垂直的奈米线（nanowires）作为通道
，闸极材料则完全包裹在通道的四周。这种结构提供了最大化的闸极控制面积，能够最有效
地“夹断”（pinch off）通道，对抗极端的量子穿隧漏电 。从 3 奈米/2 奈米节点开始，
GAAFET 已成为主流的技术选择 。
这条从平面到 FinFET 再到 GAAFET 的演进路径，清晰地揭示了一个事实：元件的几何结构
本身就是应对量子物理挑战的变量。这使得建模问题变得更加复杂——人们不仅需要处理新
的物理方程式，还必须将这些方程式应用于日益复杂、完全三维的元件几何上。物理与几何
的深度耦合，形成了一个高度复杂的多变量问题，这对任何建模方法都构成了严峻的考验。
第 3 节：现代元件建模的支柱：第一性原理模拟
在评估任何基于人工智能的新型建模方法之前，必须先建立一个衡量其性能的黄金标准。在
半导体领域，这个标准是由基于物理第一性原理的模拟工具所定义的。这些工具，特别是技
术电脑辅助设计（TCAD）和非平衡格林函数（NEGF）方法，构成了当前预测性电晶体建模的
基石。本节将详细介绍这些方法的强大能力、内在限制以及它们所设定的准确性标竿，从而
为后续讨论 AI 的潜在角色提供一个关键的比较基准。
3.1 技术电脑辅助设计（TCAD）：产业的基石
技术电脑辅助设计（TCAD）是利用电脑模拟来开发、优化和预测半导体制程与元件性能的标
准方法学 。像 Synopsys Sentaurus 和 Silvaco Victory 这样的商业 TCAD 套件，已成为
全球晶圆厂和设计公司不可或缺的工具。TCAD 模拟通常涵盖两个主要部分：
制程模拟：模拟芯片制造的各个步骤，如离子植入、扩散、热氧化、蚀刻和沉积，以预测元
件最终的几何形状和掺杂分布 。
元件模拟：在制程模拟生成的结构基础上，求解半导体物理方程式，以计算元件的电学特性
，如 I-V 曲线、电容等 。
传统的 TCAD 元件模拟器大多基于半古典（semi-classical）的传输模型，例如漂移-扩散
（drift-diffusion）模型或能量平衡（energy balance）模型 。这些模型在较大尺寸的元
件中非常有效。然而，正如第 2 节所述，当元件尺寸进入深奈米尺度时，量子效应变得不
可忽略。为了维持准确性，现代 TCAD 工具必须引入大量的“量子修正”模型 。这些修正
模型试图以参数化的方式来描述量子侷限、穿隧等现象。尽管这在一定程度上提高了模型的
适用性，但也凸显了即便是产业标准工具，在面对极端尺度时也并非纯粹的“第一性原理”
解决方案，其准确性高度依赖于模型的校准。
3.2 量子黄金标准：非平衡格林函数（NEGF）形式论
要真正从第一性原理出发，对奈米级元件进行最精确的量子力学模拟，研究界和工业界的前
沿研发部门普遍采用非平衡格林函数（Non-Equilibrium Green's Function, NEGF）形式论
。NEGF 被认为是目前应用于二维或三维元件模拟的最准确、最完整的全量子模型 。
与 TCAD 中的半古典模型不同，NEGF 直接在量子层面处理电子传输问题。它不将量子效应
视为需要修正的“扰动”，而是将它们作为模型的内在组成部分。其核心方法论包括：
开放量子系统：NEGF 将电晶体视为一个与源极和汲极这两个“电子库”（reservoirs）相
连的开放量子系统，从而能够自然地处理电流的流入和流出 。
自洽求解：该方法的核心是自洽地求解 NEGF 方程式和帕松方程式（Poisson equation）。
NEGF 方程式描述了在给定静电位下，电子的量子态密度和分布；而帕松方程式则根据 NEGF
计算出的电子密度，反过来求解静电位。这个自洽循环不断迭代，直到电位和电子密度达
到一个稳定、物理上一致的解。
统一处理物理效应：在这个框架下，量子侷限（透过边界条件和有效质量近似）、源汲极穿
隧（自然地包含在格林函数的计算中）、以及离散杂质散射等效应，都能在同一个理论基础
上得到统一和严谨的处理 。
NEGF 的强大之处在于其极高的物理保真度。它能够提供关于元件内部电子能量谱、空间分
布和传输机制的详细洞察，这是任何半古典模型都无法比拟的。因此，NEGF 的模拟结果通
常被用作校准其他更简化模型（如 TCAD 或紧凑模型）的“虚拟实验数据”。
3.3 计算障碍：准确性的高昂代价
尽管 NEGF 和全三维量子 TCAD 提供了无与伦比的准确性，但它们的应用却受到一个巨大障
碍的限制：极其高昂的计算成本。模拟一个复杂三维结构（如 GAAFET）在单一偏压点下的
特性，可能需要在高性能计算（HPC）丛集上运行数小时、数天甚至数周的时间 。
这种巨大的计算开销使得 NEGF 在许多实际工程应用中变得不切实际。例如：
设计空间探索：在元件设计阶段，工程师需要评估数千种甚至数万种不同的几何尺寸、材料
组合或掺杂方案的影响。使用 NEGF 逐一模拟这些方案在时间上是不可行的 。
统计变异性分析：由于制造过程中的微小偏差，同一批次生产的电晶体特性会存在统计波动
。要准确评估这种变异性的影响，需要进行数千次蒙地卡罗（Monte Carlo）模拟，这对于
NEGF 而言是无法承受的计算负担 。
这个计算瓶颈正是驱动研究人员寻求基于 AI/ML 的加速方法的主要动机。准确的物理模型
是存在的，但它们太慢了。如果能有一种方法，既能保留 NEGF 的物理准确性，又能将计算
速度提高几个数量级，那将彻底改变半导体元件的研发模式。
为了清晰地总结各种建模方法的优劣，下表对它们进行了多维度的比较。
表 1：电晶体建模方法学比较分析
特性/指标
经验紧凑模型 (如 BSIM)
TCAD (漂移-扩散 + 修正)
TCAD (全量子/NEGF)
独立数据驱动 LLM/ML
混合式 AI-物理模型
基本原理
经验拟合
半古典物理
量子力学
机率模式匹配
物理约束学习
预测准确性 (<3nm)
低
中等
非常高
非常低
潜在高
计算成本
微秒
分钟/小时
天/周
秒
毫秒
数据需求
大量实验数据
已校准的物理参数
第一性原理参数
海量非结构化数据
稀疏高保真模拟数据
量子效应处理
参数化
修正模型
内在建模
忽略/模式匹配
透过代理模型内在建模
外插能力
无
有限
高
非常差
在物理定律内高
此表直观地展示了现有方法的权衡。经验模型速度快但无法预测新技术；标准 TCAD 是产业
主力，但在极端尺度下面临准确性挑战；NEGF 极其准确但成本高昂；而独立的 AI 模型则
因缺乏数据和物理基础而无法胜任此任务。这清晰地揭示出现有方法论版图中的一个“缺口
”，为第 4 节将要探讨的混合式 AI-物理模型——一种旨在结合两者优点的范式——提供
了充分的理据。
第 4 节：共生范式：AI/ML 与物理模拟的整合
前述分析明确指出，独立的、纯数据驱动的大型语言模型，由于缺乏真实数据、无法进行物
理外插以及固有的幻觉问题，确实无法胜任为 1 奈米电晶体建立准确 I-V 模型的任务。这
一结论与使用者的预测完全一致。然而，这并不意味着人工智能在此领域无用武之地。恰恰
相反，一个更为精妙和强大的范式正在兴起：将 AI/ML 技术与严谨的物理模拟进行深度整
合。在此范式中，AI 不再是试图取代物理学的“先知”，而是作为一个强大的“加速器”
和“协同驾驶员”，与物理模拟形成共生关系，共同应对这一巨大的科学挑战。
4.1 核心策略：学习物理，而非仅仅学习数据
这种混合范式的核心思想发生了根本性的转变：不再试图让 AI 直接从稀疏或不存在的实验
数据中学习物理定律，而是让 AI 从大量但计算成本高昂的模拟数据中学习。换言之，AI
的学习对象不再是自然现象本身，而是我们对自然现象最精确的数学描述，即由 TCAD 和 N
EGF 等工具产生的结果。
此策略的目标是创建计算上极为廉价的“代理模型”（surrogate models），这些模型能够
精确地模拟高保真度物理模拟器的输入-输出行为 。一旦训练完成，代理模型就能在几毫秒
或几秒内预测出原本需要数小时甚至数天才能得到的结果，从而实现数个数量级的加速。这
种方法巧妙地绕过了“无实验数据”的困境，因为我们可以透过耗时的物理模拟，按需生成
任意数量的、高保真的“虚拟数据”来训练 AI。AI 的角色从一个试图从零开始的“发现者
”，转变为一个学习并压缩现有物理知识的“加速器”，这是一个更为现实且强大的定位。
4.2 关键的混合方法论
在 AI 与物理模拟的整合框架下，已发展出多种具体且有效的方法。
4.2.1 ML 加速的 TCAD/NEGF
这是最直接也最成熟的应用。其工作流程如下：首先，研究人员定义一个包含关键设计参数
（如闸极长度、奈米片厚度、材料成分、偏压等）的设计空间。然后，利用 TCAD 或 NEGF
模拟器，在这个空间中生成数千个数据点，每个数据点都包含一组输入参数和对应的输出结
果（如完整的 I-V 曲线）。接着，利用这些数据训练一个深度神经网络（DNN）或其他机器
学习模型。训练完成后，这个 ML 模型就成为了物理模拟器的快速代理。研究已经证明，这
种方法可以实现惊人的加速效果，例如，在一项研究中，相较于传统 TCAD，基于 ML 的方
法在预测漏电流时取得了高达 13,600 倍的加速 。一个名为“ML-NEGF”的具体实现，将卷
积生成网络与 NEGF 模拟器相结合，显著提高了收敛速度 。这种加速能力使得大规模的设
计空间探索和统计变异性分析成为可能。
4.2.2 用于数据增强的生成模型
在某些情况下，即便是生成数千个 NEGF 模拟数据点也可能过于耗时。此时，可以利用生成
模型，如变分自动编码器（Variational Autoencoders, VAEs），来进行数据增强 。首先
用一个较小规模的初始模拟数据集训练 VAE。训练好的 VAE 能够学习到原始数据的潜在分
布和统计特性。然后，可以利用这个 VAE 生成大量新的、与真实模拟数据分布一致的合成
数据。这些合成数据与原始数据结合，可以形成一个更大、更丰富的训练集，从而提高最终
代理模型的准确性和泛化能力，而无需进行额外昂贵的物理模拟 。
4.2.3 物理资讯神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）
PINNs 是一种更为先进的技术，它将物理定律直接嵌入到神经网络的训练过程中。传统的 M
L 模型训练是透过最小化模型预测与训练数据之间的差异（即损失函数）来进行的。在 PIN
Ns 中，损失函数不仅包含数据拟合项，还增加了一个“物理残差项”。这个残差项是根据
模型的输出计算得出的、描述其违反物理控制方程式（如帕松方程式或薛丁格方程式）程度
的量。透过同时最小化这两项损失，PINNs 被迫学习一个既能拟合数据，又严格遵守底层物
理定律的解。这种方法直接解决了第 1 节中提到的“物理可容许性”问题，确保了模型的
预测即使在没有训练数据的区域，也具有物理上的合理性。
4.2.4 用于模拟校准的 AI
AI/ML 模型还能极大地简化和自动化 TCAD 模型参数的校准过程。TCAD 模型的准确性高度
依赖于数十个内部物理参数（如载子迁移率、复合率等）的精确设定。传统上，校准这些参
数以匹配有限的实验数据是一个耗时耗力的手动“试误”过程。现在，可以利用机器学习演
算法来自动探索参数空间，高效地找到一组能够使 TCAD 模拟结果与现有实验数据（例如来
自 2 奈米元件的数据）最佳匹配的参数。这种 AI 驱动的校准流程，已经被 Synopsys 和
Silvaco 等主流 TCAD 供应商整合到其商业软件中，成为加速新技术开发的关键工具。
4.3 LLM 在科学发现中的角色
尽管一个通用的 LLM 无法直接推导出 I-V 曲线，但经过特定领域知识微调的 LLM 或 LRM
，可以扮演一个强大的“科学协同驾驶员”（scientific co-pilot）角色 。透过在海量的
材料科学、物理学和工程学文献上进行训练 ，这些模型可以在研发流程的更高层次上发挥
作用：
假设生成：LLM 可以分析现有文献，识别知识空白和潜在的研究方向，从而提出可能具有优
异性能的新型材料（如二维材料）或创新的元件结构（如叉片式电晶体 Forksheet FET），
供研究人员进一步模拟和验证 。
优化实验设计：结合贝叶斯优化（Bayesian optimization）等先进搜索策略，LLM 可以智
慧地指导下一步应该运行哪个高成本的 NEGF 模拟。其目标是以最少的模拟次数，最高效地
绘制出整个设计空间的性能地图，或最快地找到满足特定性能指标的最优设计点 。
方程式发现（谨慎使用）：尽管目前 LLM 在从数据中发现全新物理方程式方面的表现仍然
有限（准确率约 31.5%），但未来的、更深度融合物理先验知识的 LLM，有潜力在分析复杂
的模拟数据时，识别出人类研究员可能忽略的模式，从而启发新的紧凑模型或物理关系的建
立。
最终的解决方案，将是一个整合了上述所有元素的、人在回路（human-in-the-loop）的闭
环系统。这个系统的工作流程可能是这样的：首先，一个领域专用的 LLM 提出一个创新的
GAAFET 设计概念。接着，这个设计被传递给一个由 ML 加速的 NEGF 代理模型进行快速的
性能筛选。对于筛选出的几个最有希望的候选设计，由人类专家指导，进行少量但极其精确
的全功能 NEGF 模拟以进行最终验证。最后，这些新的高保真模拟结果被反馈回来，用于进
一步微调和改进 ML 代理模型（持续学习）。这个良性循环将 AI 的探索能力、物理模拟的
严谨性与人类的直觉和判断力相结合，从而以前所未有的速度和效率推动半导体技术的发展
。这代表了人类直觉、AI 驱动的探索和基于物理的验证之间真正的共生关系。
第 5 节：结论：对 1 奈米电晶体建模挑战的重新评估
本报告对大型语言模型在预测 1 奈米至 7 奈米 CMOS 电晶体 I-V 曲线方面的能力进行了
深入而全面的评估。分析从 LLM 的基本运作原理出发，深入探讨了深奈米尺度下电晶体的
主导量子物理，评估了现有的第一性原理模拟工具，并最终提出了一种整合人工智能与物理
模拟的共生范式。本节将综合所有分析，直接回应最初的提问，并对 AI 在未来尖端科学研
究中的角色提出展望。
5.1 确认使用者预测的正确性：为何独立的 LLM 将会失败
首先，必须明确指出，使用者最初的预测——即基于“超大型查表法”的 LLM 无法推导出
物理上准确的 1 奈米电晶体模型——是完全正确的。这一结论适用于任何通用的、未经物
理知识深度约束的独立 AI 或 ML 模型。其失败的根本原因可以归结为以下三点：
数据稀缺问题：建模的核心挑战在于预测一个不存在实验数据的领域。对于 1 奈米节点，
不存在任何可用于训练或验证的物理测量数据。任何纯粹依赖数据驱动的学习方法，在起点
上就已经失败。
外插失效问题：LLM 的所谓“推理”能力，本质上是一种在其庞大训练数据流形内的复杂内
插。然而，从 7 奈米或 2 奈米的行为预测 1 奈米的行为，是一个纯粹的外插问题。由于
量子效应在这一尺度下呈非线性甚至指数级增长，物理定律本身发生了质的变化，使得基于
旧有数据模式的外插在物理上是无效的。正如研究所揭示的，LLM 在面对超出其训练分布的
、具有一定复杂性的问题时，会遭遇“复杂度悬崖”，导致性能的彻底崩溃 。
物理可容许性问题：通用的 LLM 缺乏内在的物理约束。其生成内容的“合理性”是基于语
言模式，而非物理定律。因此，它极有可能产生“幻觉”，生成看似平滑但实际上违背了能
量守恒、载子统计或量子力学基本原理的、物理上不可能的 I-V 曲线 。这种结果不仅是错
误的，更是无意义的。
因此，将一个独立的 LLM 直接应用于此类前沿物理建模任务，注定会失败。
5.2 一条可行的前进道路：混合式 AI-物理工作流程
然而，独立 LLM 的失败并不代表 AI 在此领域的终结。本报告的分析指出，一条更为现实
和强大的路径是采用混合式 AI-物理工作流程。这个范式不试图用 AI 取代物理，而是利用
AI 来增强和加速基于物理的模拟。
这个前瞻性的工作流程将 AI 的不同能力整合到一个闭环系统中：
以物理为基石：承认非平衡格林函数（NEGF）等第一性原理模拟是描述奈米级元件物理的“
真理来源”（source of truth）。所有 AI 模型的最终目标都是学习和再现这些高保真模
拟的结果 。
以 ML 为加速器：利用深度神经网络等机器学习技术，学习 NEGF 模拟的输入-输出关系，
创建计算成本极低的代理模型。这将解决 NEGF 的主要瓶颈——计算速度，将模拟时间从数
天缩短到数秒，从而实现大规模的设计空间探索和优化 。
以 LLM 为导航员：利用经过领域知识微调的大型语言模型，分析现有科学文献，提出创新
的材料和结构假设，并智慧地指导高成本模拟资源的分配，从而引导整个研发过程朝着最有
希望的方向前进 。
这种方法尊重了物理的复杂性，解决了计算的瓶颈，并利用了 AI 的模式识别能力，代表了
应对这一重大挑战的最可行途径。
5.3 AI 的未来角色：从“先知”到“力量倍增器”
对 1 奈米电晶体建模的挑战，深刻地揭示了 AI 在未来深度科技和科学发现中更为成熟和
现实的角色。AI 不会是一个无所不知、只需提问便能给出答案的“先知”（Oracle）。这
样的期望不仅不切实际，也低估了科学发现的复杂性。
相反，AI 的真正价值在于成为一个“力量倍增器”（force multiplier）。它将透过以下
方式，极大地增强人类科学家和工程师的能力：
自动化繁重计算：AI 将接管研发流程中最耗时、最繁琐的计算部分，如大规模参数扫描和
数据分析。
扩展探索边界：AI 能够在人类难以企及的广阔设计空间中进行高效搜索，发现非直观的解
决方案。
启发创新思维：AI 可以透过分析海量数据和文献，揭示隐藏的关联和模式，为人类研究员
提供新的假设和灵感。
最终，这将使人类的智慧能够从繁重的重复性工作中解放出来，更专注于创造性的假设提出
、对结果的批判性分析，以及定义下一个重大科学问题。从这个角度看，成功为 1 奈米电
晶体建模的过程，其意义将不仅仅在于半导体技术的又一次飞跃，更将成为一个典范，展示
人类智慧与机器智能如何协同作战，共同探索未知科学前沿的新时代。