随着芯片制程逼近物理极限，先进封装技术成为延续摩尔定律的关键路径，对应的先进封装设计、材料、工艺和测试的发展，已不再局限于单一指标的提升，而是追求在标准测试稳定性、服役机械强度、高速高频信号完整性、高散热效率以及良好的工艺可靠性等关键性能上实现协同优化与突破，这也是先进封装技术研究成本大幅提升的原因。
计算仿真团队成立背景
应对先进封装设计、材料、工艺中的多物理场耦合挑战和研发成本挑战，深圳先进电子材料国际创新研究院(下称“电子材料院”)成立了一支致力于跨尺度、多物理场计算仿真团队：团队以前沿计算科学为核心驱动力，融合分子动力学、介观均质化、有限元与AI技术，构建起电子封装从原子尺度向系统级封装的跨尺度、高保真数字化仿真模型和数字样机，可为先进封装行业提供高通量、低成本全流程计算仿真解决方案和定制化服务。
计算仿真服务业务架构
计算仿真是构建先进电子封装材料从研发到产业化落地过程的重要一环，不但先进封装材料本身的研发过程涉及大量DOE试验，而且封装材料始终贯穿先进封装的设计、测试和工艺环节，涉及大量的多学科、多物理场耦合的调试场景。计算仿真的主要角色，是构建一个贯穿电子封装研发全链条的“虚拟原型”与“数字孪生”系统，可以进行低成本的高通量计算，通过计算仿真结果搜索，形成多参数多目标的技术优化方案。
计算仿真服务主要业务场景
电子材料院计算仿真团队经过多年的发展，逐步实现以聚合物材料为主线的性能预测、填料级配、封装设计优化、封装测试模拟和工艺可靠性仿真等应用场景的模型建设。模型建设意义在于通过多尺度计算仿真（从微观原子级到宏观系统级）加速材料研发周期、降低试错成本，推动电子封装设计、材料、测试和工艺从经验驱动向模型驱动转型，同时为产业培养跨学科仿真人才，并形成多学科交叉、多物理场耦合的封装计算仿真业务场景解决方案和服务：
计算仿真业务内容汇总
（1）分子动力学与均质化计算
利用分子动力学计算预测材料性能
计算仿真团队的微观-介观计算服务场景，涵盖了聚合物分子、填料和宏观物性的预测计算。结合第一性原理与分子动力学模拟，揭示聚合物链段运动、界面相互作用、自由体积分布等微观机理，从分子层面解释统实验方法难以直接观测的交联反应与界面行为，为材料宏观性能（如玻璃化转变温度、热膨胀系数、粘弹性）的起源提供了原子级别的现象理解，进而筛选不同化学结构的分子以指导高性能新材料配方的理性设计。例如：从PSPI单体结构（二酐、二胺等）出发预测对应聚合物的模量、玻璃化转变温度、热膨胀系数、与铜表面的结合力等关键性能，进而针对具体封装设计、工艺和测试条件设计合适表面助剂，帮助RDL中实际应用的PSPI材料实现更好的适配能力。而均质化计算则充当了沟通纳米尺度与宏观尺度的桥梁，通过将复杂的非均质微观结构（如含随机分布填料的复合材料）的平均响应等效为均质的宏观材料参数，从而在保证计算效率的前提下，极大地提升了器件级多物理场仿真（如热应力分析）的预测精度，实现了从材料微结构设计到封装体宏观性能的快速、定量化预测与优化，大幅降低了研发中对昂贵且耗时的反复实验试错的依赖。例如：通过高通量计算确定TIM材料体系内填料-基体、填料-填料的界面热阻，可以准确地数值预测TIM材料的宏观热导率，以及揭示提升材料热导率的机理。
（2）先进封装有限元仿真
宏观有限元仿真服务场景涵盖了芯片封装的结构设计、标准测试和工艺过程，是通过输入材料、结构和边界条件来计算电磁场、温度场和应力场表现的数值模拟手段，旨在寻找先进封装材料、结构、热耗和工艺参数搭配的合理性。
有限元仿真解决方案在芯片封装设计、测试和工艺过程中扮演着“高保真虚拟样机”的角色，其作用贯穿于企业产品开发的全流程。
先进封装仿真服务内容
在封装设计阶段，它通过构建参数化的三维模型，对复杂的封装结构进行静力学、热学、电学和多物理场耦合分析，精准预测芯片在工作状态下的温度分布（热管理）、因材料热膨胀系数不匹配引发的热应力与翘曲（结构可靠性）、以及电磁特性（信号/电源完整性），从而在设计定型前优化材料选择（如基板、塑封料、散热片）和布局（如布线、过孔、凸点间距），避免潜在的过热、断裂或信号失真风险。
先进工艺仿真示例
在封装工艺过程中，可提供工艺的数字样机，能模拟诸如回流焊的温度曲线引起的瞬态热应力、塑封料填充过程中的流动行为与固化收缩、以及冷却过程中产生的残余应力，这些分析为优化工艺参数（如温度、压力、时间）以控制制造缺陷（如空洞、分层、过度翘曲）和提高良率提供了关键依据，实现了从“制造后检测”到“虚拟制造中优化”的转变。
先进封装标准测试:温度循环下的焊点疲劳仿真
在封装测试环节，可提供基于结构力学基础的循环仿真模型，其主要的作用在于虚拟复现加速寿命测试和可靠性测试的苛刻环境，例如通过模拟温度循环、温度冲击、带功率循环等工况，预测封装结构的疲劳寿命、裂纹萌生与扩展路径，以及焊点的失效时间，这将缩短了物理测试周期、降低了成本，并为理解失效机理和制定更有效的测试标准提供依据。
（3）AI+模型服务
AI+多尺度计算实例
计算仿真可以产生大量具有明确物理意义的高价值数据，同时结合电子材料院多年来积累的材料数据、工艺数据和测试数据，可以形成对材料、设计和工艺的AI模型解决方案。在材料方面，提供AI+分子动力学帮助完成各种构效关系的排序、筛选和性能预测。在配方设计的初期提供理论支撑和指导，亦可建立机器学习力场模型进行界面性能设计和预测，同时可以提供基于客户数据的成分配比、材料合成工艺的AI模型训练，利用较少的DOE次数完成配方性能的多参数多目标优化，并持续进行大模型迭代，用于材料多种型号开发的持续性研究。在封测优化方面，可提供封装设计过程、工艺过程、测试过程的有限元仿真模型库建设，形成设计、工艺、测试过程的数字样机：开发降阶模型大幅降低使用门槛，提升大范围参数计算的效率，识别材料在设计、工艺、测试过程的影响规律。
计算仿真团队和服务简介
电子材料院计算与仿真团队由数十名交叉学科博士与资深有限元仿真工程师构成，是一支跨越“微观机理—宏观性能—智能优化”计算的多学科交叉数值计算团队，可为封装设计、材料和工艺研发提供计算仿真解决方案服务。目前已经搭建起包含千核CPU节点、GPU节点的超算集群，CPU/GPU并行规模可达数千核，能够满足大规模的分子计算模拟、高通量有限元参数寻优、高通量数据处理与AI模型训练。
联系方式：赖工 c.lai@siat.ac.cn