优化窗口！”
坂本健一突然对着空气下达了指令。
控制室内的工程师们都愣了一下，随即反应过来，坂本先生这是在直接向远在香江总部的“伏羲”ai超算平台下达“指令”！
是的，在林轩的坚持下，“伏羲”ai平台不仅仅应用于nand产线，也同样深度介入到了dra的研发和工艺优化之中。
虽然dra的工艺“黑箱”更难被ai所理解和学习，但“伏羲”凭借其强大的算力和海量数据分析能力，依然能够为坂本健一提供许多超越人类经验的“洞察”和“灵感”。
比如，它能够从数百万个看似无关的工艺参数组合中，通过复杂的机器学习模型，找到那些对沟槽电容的漏电特性或刷新时间影响最大的、隐藏最深的“关键少数”；
它也能够根据输入的材料特性参数，通过量子化学和分子动力学模拟，预测其在特定工艺条件下的微观行为，并给出优化建议。
坂本健一，这位经验丰富的“工艺活字典”，与“伏羲”ai这个不知疲倦的“超级智慧大脑”，正在以一种独特的方式，进行着一场“人机协同”的极限攻坚！
时间，在无尽的实验、分析、调整、再实验的循环中，一分一秒地流逝。
庐州的这个冬天，似乎格外的漫长。
就在所有人都快要被这种高强度的、看不到尽头的研发压力压垮的时候，在一个寒冷的、万籁俱寂的深夜。
dra实验产线的测试探针台上，一片刚刚完成了所有制造工序、编号为“sn-ddr3-proto-x999”的测试晶圆，正在进行着最后的功能与时序验证。
坂本健一亲自守在测试仪器前，眼中布满了血丝，但精神却异常专注。
他和他带领的核心团队，在过去几周，根据“伏羲”ai平台提供的一系列“匪夷所思”但又“逻辑自洽”的工艺参数优化建议，对深沟槽刻蚀、高k介质沉积、以及退火等关键工艺步骤，进行了一次大胆的、近乎“颠覆性”的调整。
这，几乎是他们最后的尝试了。如果这次再失败，整个dra项目的前景，将不堪设想。
测试程序启动。
电压、电流、时钟、地址线、