在中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所的实验楼内，一条规模化的银色超高真空管道贯穿其间，将50余台大型科研设备连成整体。精密仪器星罗棋布，各种管线交错互联。这就是全球规模最大、性能最优、共享程度最高的真空互联综合实验装置——纳米真空互联实验站（NANO-X）。科研人员身着白大褂，专注操作设备系统。在这充满未来感的实验现场，他们正潜心探索着一项前沿技术——原子级制造。

　　如何让这一重大科学装置发挥最大效用？近日，物理、化学、材料、人工智能、精密仪器等领域专家汇聚苏州，召开题为“‘信息器件原子级制造实验装置’关键科学技术”的香山科学会议，探讨原子级制造关键科学问题与技术挑战。

　　“推动原子级制造领域的原始创新，具有重要战略意义。当前的一个探索方向是，如何在原子尺度实现信息器件的精准制造，并建设出一个既蕴含普遍科学意义，又提升国家竞争力的重大科学装置。”本次会议上，会议执行主席、中国科学院院士薛其坤表示，原子级制造涉及学科交叉，不仅体现共性科学问题的探索，也反映了实验技术的水平，需要科研人员的集体智慧。同时，必须紧密对接和凝练未来信息技术的实际需求，将前沿基础研究能力转化为产业优势，形成具有中国特色的技术路径和核心竞争力。

　　原子为“砖”建“房屋”

　　原子是构成物质世界的基本组成单元。原子级制造，顾名思义，就是通过对原子的规模化精准操控，以能量作用于原子或原子级基元，创制出具有特定功能的材料或器件。

　　传统材料如同乐高积木，只能按固定形状拼接；而原子级制造尺寸小，精度高，可以自由组合，按需垒砌，创造出性能逼近极限的“完美产品”甚至自然界没有的物质，被认为是制造技术的终极形态。

　　“这是一件非常美妙、神奇的事情。”NANO-X主任张珽介绍，1989年，国际商业机器公司（IBM）的科研人员利用扫描隧道显微镜操作原子，用35个氙原子在镍表面写出了“IBM”字样。我国科学家也于1993年操纵硅原子，写出了“中国”两个字。

　　以原子为“砖石”构筑理想物质世界，听起来很美，但要让原子“听话”地接受规模化操控和组装，挑战却很大。“我们不能像垒砖那样，用串联的方式去一个个搬原子，而是用并联的方式实现批量精准操控，这就要突破经典制造极限。”中国科学院院士、NANO-X学术委员会主任迟力峰说。

　　“目前该领域研究已从单原子操控进一步提升到几十万原子的宏量操控。”张珽说，“原子级制造能创造前所未有的新物态、新材料和新器件，并可以应用于集成电路、量子计算、人工智能、高温超导等诸多重要领域，已成为全球竞争的新科技制高点。因此，各国都非常重视，竞相制定相关战略计划。”

　　当前，原子尺度的相关产品处于萌芽阶段，更多技术路线正在不断研发中。中国正在加速布局“未来域”，并将原子级制造纳入未来产业。

　　与会专家一致认为，原子级制造是一条全新赛道，国内外研究和布局基本上同时起步，基础相当；如果我国组织得当，统筹有力，有可能使其成为中国制造跃升发展的重要机遇。

　　通用大国重器呼之欲出

　　“从早期实验室里原子操控的科学研究到原子级器件产品的制造，还存在理论、关键技术、设备等方面的巨大鸿沟，需要一个综合性的大科学基础设施从根本上来解决共性科学问题，从而提升原子级精度操控的规模和效率。”张珽说。

　　“原子级精度操控需要完全排除外界环境因素的干扰。”迟力峰说，大气环境是有杂质的，特别是氧、碳、水气分子等会对原子级材料和器件性能带来不利影响，这就需要防止原子/分子级污染的超高真空环境，以抑制在制造过程中化学吸附和氧化反应等带来的材料和器件缺陷、位错等。

　　“国内外缺少针对原子级制造的系统性基础设施，难以体现核心优势。”会议执行主席、中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所所长王强斌介绍，研究所建设的真空互联综合实验装置集材料生长、器件加工、测试分析于一体，极大地提升了纳米级器件研发和制造的效率。

　　记者了解到，该装置主要针对集成电路信息器件中的三个关键科学问题展开研究。第一是原子级材料按需创制，就是让原子“听话组装”；第二是原子级器件精准加工，这好比对芯片等器件进行“原子微雕”；第三是原子级高时空分辨动态表征，就像是给制造过程“拍原子电影”。概括地讲，就是让原子级制造“造得准”“制得精”“看得清”。

　　“我们通过构建信息材料与器件原子级操控新机理，发展出一条集成电路信息器件原子级加工制造路线。”张珽说，“这是变革性的，将实现信息器件极限性能。”

　　AI赋能“制造”变“智造”

　　在中国科学技术大学化学与材料科学学院教授罗毅看来，原子级制造的诸多技术挑战中，超大规模材料结构、组分精准构筑与功能优化将成为新材料创制的关键瓶颈，而人工智能机器化学家系统可为此提供数据比特驱动的解决方案。

　　那么，在原子级制造中，AI如何赋能新材料创制和器件模拟？

　　“我们可以通过标准化的数据收集，建立全世界最大最领先的开源单原子催化剂数据库及谱构效智能模型，助力我国在原子比特智造领域领跑。”罗毅说。

　　中国人民大学物理学院教授季威认为，就近期实践而言，基于人工设计思路或融合生成模型的高通量计算仍是发现和创制新材料的主要驱动力，再辅以实验结果的主动学习，有望系统回答特性新材料创制中“为何选”“如何制”“有何用”这三个核心问题。

　　因此，NANO-X除了原子级材料创制平台、原子级器件加工平台和原子级高分辨分析检测平台之外，还将搭建原子级制造数据与智能化平台。“我们目前已经积累了很多高质量的可靠数据，未来将打造数据库，再结合专用大模型实现新材料创制、器件模拟以及标准测试等工作。”张珽透露。