DeepSeek 现象级突破的技术解码 DeepSeek 无疑是一个具有“国运级”意义的现象级产品。它的技术突破主要体现在三个方面：低成本训练范式革新、国产算力适配突破和场景化模型蒸馏技术。 首先， DeepSeek 采用了极简架构，能够以 3% 到 5% 的行业成本实现模型训练，大幅降低了资源占用。这种低成本训练模式加上开源的方式，极大地降低了模型开发门槛，让众多企业和研究机构能够参与其中。 其次，国产算力适配突破是 DeepSeek 带来的另一个重要影响。此前，国产芯片一直在努力适配国外框架，而 DeepSeek 的出现让国产芯片找到了用武之地。特别是华为的昇腾芯片，与 DeepSeek 的适配性非常好，推动了国内 GPU 厂商的发展。昇腾 910B 等产品与 DeepSeek 深度合作，实现了从硬件到技术链路的全面国产化，加速了国产化进程。如今，许多企业都在咨询如何私有化部署 DeepSeek 模型，这也为国产算力的发展提供了新的机遇。 最后， DeepSeek 不仅推出了 671B 的满血版模型，还通过蒸馏技术开发了多种轻量级版本，32B、18B 和 7B 等。这种从满血版到轻量版的跨越，为企业提供了灵活选择的空间，能够根据不同场景的需求进行适配。例如，企业可以根据自身业务蒸馏出投资版、制造业版、化工行业版或汽车零部件版等专属模型。同时，DeepSeek 在动态部署方面也具有优势，能够在复杂决策场景中使用满血版模型，在高并发交互场景中使用轻量级模型，实现混合式部署。 DeepSeek 爆火背后的“冷思考” 在 DeepSeek 爆火的当下，每个人似乎都在谈论它，仿佛不参与讨论就显得自己与 IT 圈脱节。朋友圈里每天都在刷屏，某某产品接入了 DeepSeek，仿佛不接入 DeepSeek 的产品都成了“垃圾产品”。而最引人注目的还是股票市场——DeepSeek 概念股的兴起确实带动了整个经济氛围的活跃。与此同时，我也发现，最近很多人在交流中对经济的信心似乎又回来了，这不得不说是一个非常积极的现象。 在 全民 AI 的时代，DeepSeek 如此火爆的背后，我们也需要进行一些“冷思考”。真正的问题是：DeepSeek 到底能用来做什么？ 作为技术人，我们尤其需要避免陷入“技术自嗨”的陷阱。如今，很多人都在分享 DeepSeek 背后的技术实现逻辑，但 关键在于我们如何将它真正应用到实际场景中。 在短视频平台上，大家都在宣传如何部署 DeepSeek，搭建个人 AI 知识库。但当你在自己的电脑上搭建起这样一个知识库后，你会发现它的能力其实非常有限。因为电脑本身的性能有限，你最多只能运行 7B 或 8B 的模型，而这些小模型的能力是远远不够的。搭建一个简单的 AI 知识库并不难，但当你的文件数量超过两三千份时，多路召回的效果会变得极差。在文件数量较少时，知识库的效果可能还不错，但要让它真正产生价值、提升生产力，还有很长的路要走。 另一方面，很多新媒体人在宣传所谓的“DeepSeek+”，比如“DeepSeek+ 王炸组合”，声称可以成倍提升功能效率。确实，DeepSeek 在办公效率方面，比如写作（如 Kimi）、图像处理（如剪映、PS）等工具的使用上，确实能带来一些帮助。但对我们技术人来说，更重要的是如何将 DeepSeek 更好地应用到更多实际场景中去，而不仅仅是停留在表面的效率提升。 如何打造差异化竞争优势 在当前 AI 技术快速发展的背景下，无论是个人还是公司，都需要思考如何打造差异化竞争优势。随着 AI 的兴起，作为技术人需要结合自身优势和经验，找准定位。拿我本人来说，有近 20 年的开源经验，同时也有七八年的创业经验，因此我希望将开源与商业化相结合，分享 AI 技术的同时，探讨如何提升决策能力。于是，我将自己的公众号从“Asta 聊工业”改为“AI 进厂的 Asta”，专注于分享 AI 在编程、开源和商业化方面的内容。在内容创作上，我尝试用 AI 辅助写作，提纲和核心内容仍需自己撰写，完后再让 AI 优化，这样既能保持个人写作风格，又能提升效率。 个人工具的全面 AI 化是提升效率的关键。我目前常用的 AI 工具包括以下几种： Cursor：我每天都会用它来编写代码，尤其是前端开发，效率提升显著。 DeepSeek 和 Claude：将两者结合使用，Claude 在长文本创作上更符合我的写作风格，而 DeepSeek 则用于联网搜索技术报告。 Grok 3：其 Deep Search 功能非常强大，我正在不断尝试。 Ideogram：这是一个类似 Midjourney 的文生图工具，生成的图片设计感很强，我经常用它来生成图片。 Napkin：它可以将文档一键生成脑图或 PPT 格式的图表，非常适合快速制作 PPT。 Notion：我用它来收集各种想法和计划，同时也会将 Claude 生成的内容整理到 Notion 中。 即梦 AI：我用它生成海报，效果不错，尤其是中文显示效果很好。 创客贴：主要用于海报设计，其 AI 设计功能非常实用。 Gamma：用于快速生成 PPT，设计简洁且支持导出 PDF 和 PPT 格式。 我从 2009 年开始接触 Go 语言，而 GopherChina 也是从 2015 年开始举办，至今已经十年了。这十年间，Go 社区不断成熟，技术话题也逐渐趋同化。比如，大家讨论的大多是云计算、K8S 容器、微服务、监控等热门领域。这些内容在过去十年里已经被分享得非常充分，社区的成熟也意味着技术发展进入了一个稳定阶段。 随着 AI 时代的到来，技术人不能固步自封，必须勇敢拥抱变革。因此，我决定将 Go 社区全面升级为一个 AI 社区——ThinkIn AI。这个社区目前还处于起步阶段，但已经展现出巨大的潜力。在这个过程中，我们做了以下两件事： 第一，开发了一个 DeepSeek 模型兼容性检测工具。这个工具的灵感来源于朋友的提问：他们的电脑配置能否部署某个型号的 DeepSeek 模型，比如 1.5B、7B 或 8B 等。基于这个需求，我利用业余时间用 React 写了一个网页工具，通过显存和内存的检测，自动判断用户电脑能够部署的最大模型。这个工具开发过程非常高效，仅用了一个晚上的时间，而且完全通过对话式编程完成，我没有手写一行传统代码。推出后，这个工具受到了广泛关注，很多人反馈企业也有类似需求，希望了解服务器配置如何满足不同模型的部署要求。因此，我们又开发了一个企业部署服务器配置计算器。用户可以根据自己的需求选择模型大小（如 70B、671B 或 14B）、量化类型、序列长度、批次大小等参数，工具会计算出所需的显存、CPU 配置、模型参数占用等信息，并推荐适合的硬件配置，包括 GPU、CPU、内存和网络等。同时，我们在工具底部宣传了 ThinkIn AI 社区，目前社区已经吸引了大量用户，14 个群几乎都满了，这说明大家对 AI 的热情非常高涨。 第二，我们开始探索 DeepSeek 部署后的应用场景。目前，虽然已经有 Chatbox 和 Open Web UI 等客户端可以连接 DeepSeek，但我们认为 DeepSeek 客户端可以实现更多功能，尤其是对于企业私有化部署来说，需要更强大的智能体开发。因此，我们决定自己开发一个开源的客户端——DeepChat。这个项目完全开源，采用 Apache 协议，今天刚刚发布了 0.02 版本，支持联网功能，可以通过搜索引擎结合 DeepSeek 进行更强大的处理。我们的目标是将 DeepChat 打造成连接强大 AI 与个人世界的智能助手。未来，人们会越来越多地通过终端设备处理各种事务，包括电脑、平板和手机。我们希望在终端设备上开发更多小应用，比如下一个版本将支持文件上传和内容总结功能，用户可以上传多个文件并输出自己想要的格式。DeepChat 不仅可以连接企业的大脑，也可以连接个人电脑，用户可以选择连接本地的小 AI，也可以连接公网上的满血版 AI。我们还计划全面对接 MCP 协议，将个人智能体的功能整合进来，充分发挥终端设备的潜力。我们希望通过开源的方式，像 DeepSeek 一样，毫无保留地分享技术，打造一个全球知名的 AI 应用生态。 对于我们企业而言，从个人到社区，再到企业层面，我们的差异化优势其实非常明确。比如，我们将 Go 社区转型为以 DeepSeek 为核心的 AI 社区，这一转变本身就体现了我们的独特性。我们始终以开源项目为驱动，围绕 AI 编程、开源项目、DeepSeek 工具链以及 MCP 社区的终端应用展开工作。这种以开源为基础、以技术为核心的发展路径，是我们区别于其他社区和企业的关键所在。 在企业层面，我们面临的挑战是 如何在 DeepSeek 私有化部署这一竞争激烈的市场中找准自己的定位。如今，许多企业都在涉足 DeepSeek 的私有化部署，但我们必须思考：用户为什么选择我们？如何在众多竞争者中脱颖而出？这正是我们需要解决的问题。 我认为，实现差异化的核心在于“行业 Know-How + AI”。我们需要找到自己真正擅长的行业领域，并深入理解该行业的核心数据和业务流程。只有当我们清楚地知道行业数据的价值和业务流程的关键节点时，才能将 AI 技术精准地嵌入其中，从而发挥出我们的差异化优势。这种结合行业深度知识与 AI 技术的能力，才是我们能够在市场中立足的关键。 AI 技术商业化落地的“道”与“术” 所谓“道”，是指我们对场景选择和用户痛点的深刻理解。首先，我们必须从用户的真实痛点出发，这是商业化的基础。其次，商业模式的验证至关重要，需要从一开始就设计好盈利模式，思考如何持续赚钱。用户痛点的发现并非孤立的，而是通过与不同行业人士的交流逐渐明晰的。例如，有医院希望部署 DeepSeek 的私有化方案，但面临技术选型和硬件适配的难题；还有企业希望通过小模型解决特定业务问题，需求千差万别。这些痛点背后，反映出行业对 AI 技术的迫切需求，也凸显了我们作为技术提供方的机会。 仅仅发现痛点还不够，我们需要结合行业 Know-How 与 AI 技术，找到数据和业务流程中的关键点，将 AI 嵌入其中，实现差异化价值。比如，金融行业可以通过 AI 优化风险控制，医疗行业则可以利用 AI 提升诊断效率。这种结合行业深度知识与 AI 技术的能力，才是我们能够在市场中立足的关键。 在“术”的层面，我们则需要关注技术的成熟度和数据的积累。选择成熟的技术可以降低风险，而数据的积累和算法的优化则是持续迭代的基础。AI 技术的快速迭代要求我们不断优化模型，以适应市场的变化。 小 结 在 AI 时代，每个人都有机会成为超级个体，无论是个人创业还是小团队创业，都需要 从技术的迷恋转向技术的实用化，从产品思维转向用户价值思维。技术本身并不重要，重要的是技术与场景的结合。同时，从单打独斗转向生态协同也是必然趋势。AI 的商业化落地需要构建完整的生态，包括技术提供方、数据支持方和应用场景方。
就在当前成熟制程有产能过剩疑虑，使得各家以成熟制程为主的晶圆代工厂，开始发展利基型产品，以突围出自己的一片天空之际，晶圆代工大厂联电宣布，推出业界首项RFSOI制程技术的3D IC解决方案，此55纳米 RFSOI 制程平台上所使用的硅堆叠技术，在不损耗射频（RF）效能下，可将芯片尺寸缩小45% 以上，使客户能够有效率地集成更多射带组件，以满足5G更大的带宽需求。 联电指出，RFSOI是用于低噪声放大器、开关和天线调谐器等射频芯片的晶圆制程。随着新一代智能手机对频段数量需求的不断成长，联电的 RFSOI 3D IC 解决方案，利用晶圆对晶圆的键合技术，并解决了芯片堆叠时常见的射频干扰问题，将装置中传输和接收数据的关键组件，通过垂直堆栈芯片来减少面积，以解决在设备中为整合更多射频前端模块带来的挑战。该制程已获得多项国际专利，准备投入量产。 联电技术开发处执行处长马瑞吉（Raj Verma）表示，联电领先业界以创新射频前端模组的3D IC技术，为客户打造最先进的解决方案。这项突破性技术不仅解决了 5G/6G 智能手机频段需求增加所带来的挑战，更有助于在移动、物联网和虚拟现实的设备中，通过同时容纳更多频段来实现更快的数据传输。未来我们将持续开发如 5G 毫米波芯片堆叠技术的解决方案，以满足客户对射频芯片的需求。 联电强调，拥有业界最完整的射频前端模组芯片解决方案，提供包括移动设备、Wi-Fi、汽车、物联网和卫星通讯等广泛应用的需求。RFSOI解决方案系列从130到40纳米的制程技术，以8吋和12寸晶圆生产，目前已完成超500个产品设计定案，出货量更高达380多亿颗。除了RFSOI技术外，联电的6寸晶圆厂联颖光电还提供化合物半导体砷化镓（GaAs）和氮化镓（GaN），以及射频滤波器（RF filters）技术，可充分满足市场对射频前端模组应用的各种需求。
芯片制造工艺流程包括光刻、刻蚀、扩散、薄膜、离子注入、化学机械研磨、清洗等等，在前面的文章我们简要的介绍了各个工艺流程的细节，这篇文章大致讲解这些工艺流程是如何按顺序整合在一起并且制造出一个MOSFET的。 1.我们首先拥有一个硅纯度高达99.9999999%的衬底。 2.在硅晶衬底上生长一层氧化薄膜。 3.均匀的旋涂上光刻胶。 3.通过光掩膜进行光刻，把光掩膜板上的图案转移到光刻胶上 4.感光区域的光刻胶显影之后被清洗掉。 5.通过刻蚀把没有被覆盖光刻胶的氧化薄膜刻蚀掉，这样把光刻图案转移到晶圆上了。 6.清洗去掉多余的光刻胶。 7.再长一层较薄的氧化膜。之后再通过上面的光刻和刻蚀，只保留栅极区域的氧化膜。 8.在上面生长一层多晶硅 9.和第7步一样通过光刻和刻蚀，只保留栅氧化层上面的多晶硅。 10.在进行光刻清洗覆盖住氧化层和栅极，这样就对整片晶圆进行离子注入，就有了源极和漏极。 11，在晶圆上面生长一层绝缘薄膜。 12.通过光刻和刻蚀把源极、栅极和漏极的接触孔刻蚀出来。 13.再在刻蚀的地方进行金属的沉积，这样就有了源极、栅极和漏极的导电金属线了。 最后通过各种工艺的组合就制造出来一个完整的MOSFET。 ------------------------------------------------------------------------ 其实芯片的底层就是大量的晶体管组成的。 MOSFET制造图源极、栅极、漏极各种晶体管组成逻辑门逻辑门组成运算器 最后组成只有一个指甲大小的芯片 金刚石/GaN 异质外延与键合技术研究进展 吴海平 安康 许光宇 张亚琛 李利军 张永康 李鸿 张旭芳 刘峰斌 李成明 （北方工业大学 机械与材料工程学院 北京科技大学 新材料技术研究院） 摘要： 氮化镓（GaN）功率器件具有功率高、小型化的优势，但散热问题已经成为限制其高功率输出的新问题。金刚石具有块体材料最高的热导率，是GaN 功率器件的理想散热材料，将金刚石与GaN 功率器件集成，可以降低器件运行温度，提高功率密度，推进器件小型化发展。但是由于金刚石与GaN 存在大的热膨胀失配和晶格失配，以及金刚石的高硬度和稳定的化学性质，其与GaN 集成存在很多问题，无法发挥金刚石的超高热导率优势。针对金刚石与GaN 的集成已经进行了研究与探索，主要包括GaN 功率器件的器件层散热和衬底层散热。器件层散热主要有金刚石钝化散热技术，其在GaN 器件层中异质外延金刚石散热层；衬底层散热主要有键合技术、异质外延技术，其中键合技术通常需要在金刚石和GaN 表面沉积键合层或形成封端，包括表面活化键合技术、亲水键合技术、原子扩散键合技术和水解辅助固化键合技术等；异质外延技术通常需要在外延表面沉积缓冲层，包括金刚石异质外延GaN 技术和GaN 底面异质外延金刚石技术。详细介绍了GaN 材料的优势和应用领域及面临的挑战，对上述集成技术的研究现状和优缺点进行了归纳，展望了金刚石与GaN 功率器件集成技术的未来发展方向。 1.引言 GaN 作为第三代半导体材料的典型代表，与Si、Ge、GaAs、InP 等第一、二代半导体材料相比，在禁带宽度、击穿场强、电子迁移率、热导率、最高工作温度等关键性能上更具优势[1]。使用GaN 材料制造的GaN 功率器件拥有高转换效率、低导通损耗、高工作频率、大带宽以及高功率密度[2]，广泛应用于通信、雷达、卫星、电力电子等领域[3-4]。 随着系统小型化的发展，需要进一步提高GaN 功率器件的功率密度，但是GaN 功率器件工作时，本身会产生一定的功率耗散，而这部分功率耗散将会在器件内部，尤其是在导电沟道处产生大量热量使得器件结温有明显升高，晶格振动散射大大加强使得漂移区内的电子迁移率降低，器件导通电阻出现明显上升，这种现象被称作“自热效应”。姜守高等[5]发现GaN 基HEMT 器件在200℃存储300 小时后，其饱和电流降低9.05%，最大跨导降低5.3%，因此散热问题越来越重要[6-7]。如何实现有效的散热以减弱自热效应的影响，成为高功率密度GaN 功率器件保持高可靠性和长寿命的挑战[8-13]。 目前GaN 材料通常使用外延法制备[14]，衬底使用Si、SiC、Al2O3、AlN、GaN 等材料[15-17]，其热导率如表1 所示，无法发挥GaN 器件高频率、高功率密度的优势[18-23]。金刚石是块体材料中热导率最高的材料，单晶金刚石在室温下的导热系数高达2400 W·m-1·K-1[24]，多晶金刚石热导率也达到了2000 W·m-1·K-1 [25]，远高于其他常用GaN 衬底材料的热导率，是理想的散热材料[26]。将高热导率的金刚石与GaN 功率器件集成，凭借金刚石的超高热导率，热源产生的热量会迅速地横向扩散在基板内，提升了热源与外界的有效换热面积，从而可以极大地提升系统的换热能力，大幅度提高GaN 功率器件的散热效果，降低器件沟道温度，从而提高GaN 功率器件的工作功率密度[27]。本文对近年来金刚石与GaN 集成技术的发展进行了介绍，详细阐述了各种技术的设计方案、工艺流程、优缺点及应用范围，并对未来金刚石与GaN 功率器件集成技术的发展方向进行了分析和展望。 2.金刚石/GaN 集成技术研究现状 目前金刚石与GaN 功率器件的集成通常从两方面进行，一是GaN 顶部的器件层散热，主要应用金刚石钝化散热技术，金刚石钝化散热是直接在器件顶部沉积金刚石，提高热点顶部的热扩散，同时起到增大换热面积的作用；二是GaN 底部金刚石衬底散热，主要有GaN 底部异质外延金刚石、金刚石表面异质外延GaN 和键合技术[28-30]。 2018 年，美国Akash Systems 公司[31]开发出金刚石基GaN，用于卫星功率放大器，相比SiC 基GaN，其工作温度从232℃降低到152℃，功率密度提升3.6 倍以上。2019年，搭载该金刚石基GaN 功率器件的卫星已成功发射，得益于金刚石的高导热率，GaN 的高功率高频率优势得以发挥，卫星的数据传输速率达到了14 Gbps。2019 年，日本富士通公司[32]报道了一种金刚石-GaN-金刚石的双层金刚石散热结构，如图1 所示，结合了金刚石钝化散热技术与金刚石衬底散热技术，经测试，该结构具有优异的散热性能，热点温度较无金刚石的结构下降了77%。 2.1 金刚石/GaN 键合技术 金刚石/GaN 键合技术的技术路线通常是将GaN 外延层的原始衬底通过机械研磨，化学蚀刻等方法去除，然后在GaN 暴露的底面通过磁控溅射、金属有机化学气相沉积（MOCVD）等方法沉积中间层，之后与金刚石结合。该技术存在的难点是对金刚石的表面粗糙度、弯曲度要求极高，还存在键合强度低，键合层热阻高等问题。目前金刚石表面加工方法主要有机械抛光、化学抛光、等离子体辅助抛光、激光抛光等[33-34]，例如Yamamura等[35]使用等离子体辅助抛光获得了粗糙度Sq 0.13 nm 的单晶金刚石片，杨志亮等[36]使用机械研磨抛光，得到了粗糙度0.27 nm、弯曲度13.84 μm 的3 英寸多晶金刚石片，但是成本都比较高。根据键合层处理方法与材料的不同，目前常用的键合技术有表面活化键合、亲水键合、原子扩散键合、水解辅助固化键合等。 2.1.1 金刚石/GaN 表面活化键合技术 表面活化键合通常使用Si、SiC 等能与金刚石形成稳定化学键的非金属材料作为键合层，基本流程如图2 所示，首先通过粘片工艺将GaN 固定到载片上，之后去除原始衬底，在待键合面沉积键合层或使用离子束活化待键合表面，最后将键合表面贴合并加压完成键合。由于需要保持待键合表面活性，避免氧化或污染，沉积键合层或离子束活化表面步骤与键合步骤需要在高真空度环境（~5×10-6 Pa）中进行，对设备条件要求很高。 由于键合层通常是非晶态材料，热导率较低，Cheng 等[37]为了探究键合层厚度对界面热导的影响，制备了不同键合层厚度的金刚石/GaN 结构，分别为13 nm 和4.2 nm，并使用时域热反射技术测量界面热导，分别为53 MW·m-2·K-1 和92 MW·m-2·K-1，可以看出，键合层厚度与热导率有强相关性，减小键合层厚度对整体热阻的控制十分重要。 为了减小键合层厚度或使键合层转变成晶态材料，有研究人员使用高温退火的方式，使键合层发生扩散、化学反应等。Kagawa 等[38-39] 使用Si作为中间层， 制备了AlGaN/GaN/3C-SiC/金刚石结构，在800℃退火后，形成欧姆接触，键合结构稳定，得到完整GaN HEMT 器件。如图3 所示，在1100℃退火后，键合层中Si和C 原子发生再结晶生成SiC，厚度从退火前的15.5 nm 减小到7.4 nm，且在高温退火过程中键合层拉应力也有所减小。在VGS=2 V，VDS=20 V 时，相比于Si 和SiC 衬底，使用金刚石衬底的器件最高温度分别降低57%和43%，器件电性能也有所提高。Liang等[40]报道了仅通过Ar 离子束照射金刚石和GaN 表面，不使用其它材料作为键合层的方法制备了金刚石/GaN 结构，其中有5.3 nm 厚的非晶碳中间层。在700℃、1000℃退火后非晶碳中间层厚度分别减小到2.3 nm和1.5 nm，在其中观察到晶格条纹，部分转化为金刚石。这些研究都表明通过优化退火工艺可以减小甚至完全去除键合层，且键合结构稳定。 为了进一步减小键合层厚度，Matsumae 等[41]优化工艺，使用Ar 离子束照射Si靶，在金刚石上沉积1 nm 厚的Si 层，GaN 表面使用Ar 离子束轰击活化，在4.4 MPa 的压力下与GaN 成功键合，键合层厚度仅1.5 nm，剪切强度4.5 MPa，如图4 所示。推测界面热阻小于10 m2·K·GW-1。相比Liang 等[40]的工艺，这个工艺没有高温退火的过程，减小了对GaN层的损伤。 金刚石表面粗糙度控制对键合成功率也十分重要，但是由于金刚石的高硬度、高化学 惰性，将其加工到0.5 nm 以下成本很高，有研究人员发现在沉积键合层的过程中，可以降低金刚石键合面粗糙度。Kobayashi 等[42]使用射频磁控溅射在金刚石键合面沉积15 nm SiC层，使金刚石键合面粗糙度由0.768 nm 降低到0.365 nm，而后在表面活化键合设备中室温键合，成功制备了金刚石/GaN 结构，键合面积85%，键合层厚度11 nm，其中3.7 nm 为缺陷金刚石层，7 nm 为非晶SiC 层。在1000℃退火后，由于硅与碳原子反应生成SiC，SiC层厚度略有增加，非晶SiC 层在退火工艺之后变成多晶。结果表明，SiC 层的沉积可以降低金刚石表面的粗糙度，并有利于多晶金刚石与异种材料的室温结合，通过退火工艺，还可以将低热导率的非晶SiC 转变成高热导率的多晶SiC。 目前的研究大多处于小尺寸探索阶段，针对大面积键合的工艺优化和实验验证，廖龙忠等[43]使用纳米级氧化硅作为键合层，使用优化的键合工艺，成功实现了4 英寸金刚石与GaN 的键合，如图5 所示。所制备的金刚石/GaN 器件热阻较转移前降低了39.5%，在6.5 W总耗散功率下其结温降低了33.77℃，电气性能经测试也有提高。实现了大尺寸金刚石与GaN 的键合，验证了大尺寸键合的可行性，为产业化提供了依据。 2.1.2 金刚石/GaN 亲水键合技术 亲水键合是在金刚石和GaN 表面生成OH端，通过OH 端之间的反应实现金刚石与GaN 的键合，目前已广泛应用于金刚石与Si、SiO2、InP，InGaP，Ga2O3 等材料的键合[44-47]。Matsumae 等[48]使用NH4OH/H2O2混合溶液在70℃下处理金刚石，使用HCl 溶液在70℃下处理GaN，在金刚石和GaN 表面成功生成了OH 端，后将金刚石与GaN 在1 MPa 的压力下200℃处理2 小时，成功得到金刚石/GaN 结构，如图6 所示。剪切强度8.19 MPa，有3nm 由sp2-C、Ga 和O 组成的键合层。亲水键合的方法相对于表面活化键合，步骤简单，对设备要求低，但是OH 端反应产物包括大量高温水分子，在大尺寸键合过程中可能无法及时逸出，影响键合效果，且据Sumiya 等[49]报道，高温水蒸气会对GaN 产生不利影响。 2.1.3 金刚石/GaN 原子扩散键合技术 原子扩散键合技术使用Au、Mo、Ag、Cu 等金属材料作为键合层，利用金属原子在温度和压力下的扩散实现键合，已经应用于金刚石与Si、GaN 与Si 的键合[50-51]。Wang 等[52]在单晶金刚石、多晶金刚石和GaN 上沉积5 nm Mo 层和11 nm Au 层，在室温下加载2000N 的载荷完成键合，制作了单晶金刚石/GaN 和多晶金刚石/GaN 两个样品。单晶金刚石与GaN 完全键合，在680 N 的拉力下，样品从Au-Au 键合层断裂。多晶金刚石键合面积98.5%，经过45℃到125℃的1000 次热循环后，键合面积降低到73%，如图7 所示。使用原子扩散键合成功制备了金刚石/GaN 结构，但是由于金属材料与金刚石和GaN 之间热膨胀系数失配很大，导致其热稳定性较差，且并未报道金属键合层厚度、热导率以及金属层对GaN器件电气性能的影响。 2.1.4 金刚石/GaN 水解辅助固化键合技术 水解辅助固化键合是一种利用中间层发生化学反应来进行键合的方法。Gerrer 等[53]在Si 基AlN/AlGaN/GaN上黏贴一块650 μm 厚的蓝宝石，而后放入HNO3/HF 混合溶液中去除Si 层，后在去离子水中将AlN/AlGaN/GaN 的AlN 面与金刚石接触，旋转去除接触面多余的水，放入真空炉中在200℃完成键合，去除蓝宝石片后得到金刚石/AlGaN/GaN 结构。在键合过程中，键合层是通过AlN 与水在40℃以上温度反应形成的，生成物为Al(OH)3和AlO(OH)，键合层厚度30 nm，如图8 所示。整个工艺流程都是在液体中进行的，工艺简单，对金刚石粗糙度要求较低，但是键合层材料导热率极低，且厚度难以控制，导致其热阻高，据Fatimah 等[54]报道Al 的氢氧化合物可以在高温下分解成热导率更高的Al2O3，后续可以开发其它高热导率的键合层材料或通过高温退火等方法提高键合层热导率。 2.2 金刚石异质外延GaN 技术 另一种金刚石衬底散热技术是异质外延技术，由于金刚石是立方晶体结构，不同于GaN 的纤锌矿晶体结构，GaN 和金刚石之间存在很大的晶格失配和热膨胀系数失配，如表1 所示，给异质外延技术带来了许多难题，如何有效控制应力以及生长的晶体质量都是其中的关键问题。按照外延层的区别可以分为GaN 异质外延金刚石技术和金刚石异质外延GaN 技术。GaN 异质外延金刚石技术，是在去除GaN 原衬底及部分缓冲层后，先在GaN背面沉积一层介电层用于保护GaN，而后再沉积金刚石层；金刚石异质外延GaN 技术，是在金刚石上直接使用分子束外延（MBE）、MOCVD 等方法沉积GaN 层。目前研究使用较多的异质外延技术是GaN 异质外延金刚石技术。 GaN 异质外延金刚石技术相比键合技术，界面结合强度高，成本较低，但是也存在一些问题，如异质外延金刚石的形核层质量差、热导率低，金刚石的生长环境通常都是高温、高氢等离子体密度，GaN 在高温冷却到室温的过程中会发生翘曲甚至破裂，在氢等离子体环境中会发生严重的刻蚀、分解[55-59]。因此需要在GaN 表面先制备一层保护层，缓解热应力，同时保护GaN 不受刻蚀。技术基本流程如图9 所示。 Field 等[60]研究了保护层对金刚石/GaN 结构的影响，比较了具有SiC 保护层和没有保护层的两种样品的形貌特征和热导率。从结果来看，没有保护层的样品结合面粗糙，GaN被刻蚀，结合强度低，界面热阻高（107±44 m2·K·GW-1），具有SiC 保护层的样品结合面平整光滑，有较低的界面热阻（30±5 m2·K·GW-1），认为是SiC 保护层与金刚石有更强的结合力，相比于直接在AlGaN 上沉积金刚石，SiC 与金刚石之间形成了更多的碳化物键，有助于界面的声子传热，改善了热传输。 由于保护层的材料和厚度都对热阻有很大影响，很多研究人员对此展开了研究。Yates等[61]研究了没有保护层、具有5 nm 厚SiN 保护层、具有5 nm 厚AlN 保护层的金刚石/GaN结构的界面热阻，在没有保护层和具有5 nm 厚AlN 保护层的样品中，发现GaN 被刻蚀，导致界面粗糙，使样品的界面热阻增加，界面热阻分别为41.4 +14.0/-12.3 m2·K·GW-1、18.2+1.5/-3.6 m2·K·GW-1，而且在没有保护层的样品中，金刚石与GaN 之间发生了分层。在具有5 nm 厚SiN 保护层的样品中，金刚石与GaN 结合界面清晰，平整光滑，GaN 层完整，没有受到刻蚀，界面热阻最低，为9.5 +3.8/-1.7 m2·K·GW-1。 金刚石异质外延工艺对所制备金刚石层的质量有很大影响，金刚石形核层由于晶粒较小，晶界多，导致其热导率低，如何提高金刚石形核层热导率也是一个问题。Malakoutian等[62]使用快速形核的方法，减小形核层厚度，降低界面热阻。他们使用MOCVD 法在GaN表面沉积5 nm Si3N4 作保护层，而后使用聚合物辅助浸晶技术，使氧终端金刚石颗粒呈-50mv zeta 电位，Si3N4 层表面呈+50 mv zeta 电位，由于金刚石颗粒与Si3N4 层表面巨大的电位差，可以实现金刚石颗粒的高密度播种，最终播种密度大于1012 cm-2。而后放入微波等离子体化学气相沉积（MPCVD）装置中，金刚石在低温度（~700℃）、低功率（600 W）、低腔压（20 Torr）、高甲烷浓度（5%）中10分钟快速形核，形核层厚度仅25-30 nm。形完成后迅速提高功率（1800 W）和腔压（70 Torr），降低甲烷浓度，金刚石生长完成后在氢等离子体环境中缓慢冷却至室温。他们使用这种方法成功制备了金刚石/GaN 结构，如图10 所示。其中保护层的厚度由最初的5 nm 降至仅1 nm，其中1 nm 的Si3N4 层被氢等离子体刻蚀，还有3 nm 转化为热导率更高的SiC，极大地降低了界面热阻（3.1±0.7 m2·K·GW-1）。 对于异质外延金刚石的形核层质量差、热导率低的问题，Smith 等[63]也提出了一种混合金刚石晶粒播种的方法，他们使用MOCVD 分别制备了Si 基GaN 和Si 基AlN 两个样品，在两个样品上使用静电喷雾法分两步播种微米金刚石（2±1 μm）和纳米金刚石（3.3±0.6nm），然后使用微波等离子体增强化学气相沉积法（MWCVD）生长了厚金刚石层。发现在Si 基GaN 上金刚石和GaN 大部分在冷却时分层，未分层的样品在结合面也有大的间隙或裂纹，而在Si 基AlN 上金刚石和AlN 结合良好，热面热阻低（1.47±0.35 m2·K·GW-1），远小于仅使用纳米金刚石引晶生长的界面热阻（67±58 m2·K·GW-1）。这种方法制备的金刚石形核层大部分为微米金刚石，纳米金刚石填充了微米金刚石之间的空隙，大幅减小了金刚石形核层热阻，但是没有使用该方法制备GaN/AlN/金刚石结构样品。 金刚石在GaN 上异质外延的过程中，通常是在700~1000℃的高温环境中[64]，由于金刚石与GaN 材料之间存在大的热膨胀系数失配，在金刚石生长完成冷却下来后，在金刚石与GaN 之间会存在1 GPa 左右的应力。Jia 等[65]针对热应力的问题，提出了一种GaN 两侧生长金刚石的方法，首先在GaN 上层沉积2 μm 厚Si 层，然后在Si 层上低温、高甲烷浓度沉积低质量牺牲层金刚石，GaN 下层先去除原衬底、沉积SiN 保护层，再沉积高质量金刚石作为散热层。如图11 所示，制备了金刚石-GaN-金刚石结构，牺牲层金刚石和散热层金刚石共同分担了GaN 收缩带来的应力，在经过退火、去除Si 层和牺牲层金刚石后，GaN/金刚石结构的GaN 层有0.5 GPa 的张应力，GaN转移过程产生的应力得到有效缓解。 2.3 GaN 异质外延金刚石技术 2.3.1 金刚石钝化层散热技术 金刚石钝化散热技术，是一种利用金刚石薄膜替换原有源区的传统钝化层SiNx 的技术，使用金刚石包覆器件层，可以显著提高器件的性能。相比其他技术，这项技术的优势在于金刚石层与热源接近，散热效率更高，但是存在金刚石层生长工艺与GaN 器件层工艺的兼容性问题。 金刚石钝化层通常使用异质外延的方法制备，如MPCVD、HFCVD 等，这些方法都需要高温、富氢等离子体的条件，GaN 会发生严重的刻蚀、分解，为了解决这个问题，通常在GaN 器件层上沉积保护层用于保护GaN，且由于金刚石和GaN 之间大的热膨胀失配，需要在低温环境中沉积金刚石钝化层，减小应力。例如Yaita 等[66]在沉积金刚石钝化层之前，先沉积40 nm 厚SiNx 层，然后在700℃的温度下沉积了2.5 μm 厚金刚石钝化层，由于沉积温度较低，金刚石层热导率仅为200 W·m-1·K-1，但是GaN 器件的热阻也从12.7mm·K·W-1 降低到7.4 mm·K·W-1，降幅达到了41.7%。国内南京电子器件研究所Guo 等[67]进一步优化工艺，采用栅前金刚石的方法，使用三步金刚石刻蚀技术和20 nm SiN 保护层，成功在GaN HEMTs 器件的顶端制备了500 nm 厚的金刚石钝化散热层，其结构示意图如图12 所示。经测试，金刚石/GaN HEMTs 的热阻比传统SiN/GaN HEMTs 低21.4%，截止频率为34.6 GHz，比SiN/GaN HEMTs 提高了1.8%，尤其是电流电压(VGS=1 V)和小信号增益（10 GHz）分别提高了27.9%和36.7%。金刚石钝化散热技术具有很好的应用前景，但是制备过程需要高精度的加工工艺，同时，由于金刚石膜沉积温度低，导致其晶体质量不高，无法发挥金刚石导热率高的优势，在实际应用中还需要进一步研究和改进。 2.3.2 金刚石衬底外延技术 随着金刚石制备技术不断发展和完善，金刚石衬底异质外延GaN 技术也被用于改善散热需求，和金刚石衬底异质外延GaN 技术一样，也存在热膨胀系数失配和晶格失配的问题，会使GaN 外延层发生剥离或破裂，需要使用额外的缓冲层缓解失配。同时金刚石衬底质量对GaN 外延层质量也有很大影响，现在常用(111)单晶金刚石作为衬底，但是成本昂贵[68-71]。Pantle 等[72]研究了单晶金刚石取向和缓冲层对GaN 质量的影响，在(111)单晶金刚石、(001)单晶金刚石和具有AlN 缓冲层的(001)单晶金刚石上使用MBE 工艺选择性沉积了GaN 纳米线，GaN 纳米线结构如图13所示，在(111)金刚石上生长的GaN 纳米线具有一致的形貌，在(001)金刚石上生长的GaN 纳米线有多重形核和聚结。在具有AlN 缓冲层的(001)金刚石上生长的GaN纳米线有最一致的形貌，表面光滑，生长偏转角度小，且缺陷最少。Xu 等[73]在多晶金刚石上使用MOCVD 工艺生长了GaN 薄膜，发现在具有2.5 nm h-BN 插入层和1000℃低温AlN 层时GaN 层晶体质量最好，相比没有h-BN 插入层的GaN 层，其表面光滑，(002)摇摆曲线的半峰全宽从4.67°降低到1.98°。 Ahmed 等[74-75]结合了GaN 异质外延金刚石技术和金刚石异质外延GaN 技术，工艺步骤如图14 所示，在GaN 表面使用PECVD沉积一层SiNx 保护层，而后使用纳米金刚石颗粒和光刻工艺相结合的方法，经过纳米金刚石加光刻胶旋涂、UV 曝光、显影、干燥和刻蚀过程，在SiNx 保护层上选择性的沉积多晶金刚石层，刻蚀掉未被金刚石覆盖的SiNx 保护层部分，暴露出GaN 层，之后在暴露的GaN 和金刚石上层使用优化的MOCVD 工艺横向外延过生长GaN 层，再生长GaN 层质量比原始GaN有更好的结晶度和更低的缺陷密度，但是由于金刚石与GaN 热膨胀系数失配较大，以及多晶金刚石的粗糙表面(RMS>30 nm)，在金刚石与GaN 之间出现了图15 所示的孔隙和空洞，进一步降低金刚石表面粗糙度也许可以获得完全结合的界面。 3.总结与展望 本文对近年来金刚石和GaN 集成技术的研究现状进行了详细的综述。GaN 功率器件的高功率密度优势受制于其衬底材料的低导热率而无法完全发挥，使用高导热率的金刚石作为器件的钝化层和衬底层，可以大幅度降低器件热点温度，提高器件功率密度。对于各种金刚石与GaN 的集成技术，优缺点以及可能的改进方法可以总结为以下几点： （1）键合技术的优势在于键合温度普遍较低，键合后金刚石与GaN 之间热应力小，对GaN 层的热损伤小，缺点在于键合层质量、厚度难以控制导致键合层热阻高，且大尺寸、低粗糙度、低弯曲度的金刚石获取成本高，可以从键合后处理工艺以及键合设备开发入手，还需要优化金刚石精密抛光工艺，探索新型金刚石表面处理技术； （2）GaN 异质外延金刚石技术优势在于金刚石与GaN 结合强度高，结合均匀性好，但是由于金刚石与GaN 之间的热膨胀失配和晶格失配，冷却后金刚石与GaN 之间热应力大，可能导致分层或外延层开裂，还存在保护层、金刚石形核层热阻高的问题，可以从金刚石低温沉积以及提高形核层晶粒尺寸、减小形核层厚度入手，同时探索新型保护层材料和保护层制备工艺； （3）金刚石异质外延GaN 技术优势在于可以使用大尺寸高导热率金刚石作为散热层衬底，但是也存在热膨胀失配和晶格失配的问题，同时缓冲层热阻高，可以从开发新型缓冲层或多层缓冲层入手，以减小热应力和缓解晶格失配。 总的来说，目前的金刚石与GaN 集成技术已经大大提升了GaN 的实际应用功率密度，但是仍有许多问题亟需解决。目前的研究大多是对器件层或衬底层单独的研究，将其高效的结合起来，金刚石用于GaN 功率器件的三维散热，将大幅度降低器件温度，有望在未来完全发挥GaN 的高功率密度高频率优势。
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