发行商史克威尔和开发商Dontnod娱乐工作室日前为《奇异人生2》第二章公布了发行宣传片，这次视频名为“规则”，这一章将于1月24日推出。

史克威尔关于第二章的剧情介绍：

“肖恩和丹尼尔的故事将在第二章里继续进行，为了逃避西雅图事件后警方的追查以及超自然能力的出现，两人继续在冬日里外出冒险。不过丹尼尔在寒冷天下病情加重，肖恩决定他们需要冒险前往奶奶家进一步休养和寻求庇护。

在这里他们遇到了邻家男孩克里斯，他也拥有与丹尼尔类似的能力，另外他们还遇到了自己的超级英雄意识体：超能队长。随后丹尼尔和克里斯很快成了朋友。不过肖恩为了保护他们的安全制定了一系列针对其能力的规则：不在公共场合使用，不谈论它以及规避危机。

丹尼尔能否成功地掩藏自己的秘密？探索潜藏能力的诱惑是否会难以抑制？他在关键时候会打破规则吗？”

《奇异人生2》目前已经登陆PS4/Xbox One/PC平台。

改良土壤，守护粮仓。3月19日，镇雄县2025年生产障碍耕地治理项目在花山乡正式启动实施，通过科学增施有机肥改良土壤，让耕地重焕生机活力。 

在项目启动现场，县农业部门工作人员围绕项目实施内容、重要意义向群众细致讲解，云南华联矿产勘探有限责任公司同步开展业务技术培训，并深入田间地头实地教学，重点示范讲解有机肥、土壤调理剂、叶面阻控剂的施用要点与操作方法，现场技术指导清晰实用。同时为群众免费发放有机肥160吨，切实把耕地改良举措落到田间地头。 

据了解，镇雄县2025年生产障碍耕地治理项目为跨年度实施工程，覆盖全县11个乡镇18个行政村，总实施面积达20058.21亩，其中花山乡实施面积7240.88亩，为全县项目覆盖面积最大的乡。作为全省粮食主产大县，镇雄县为本项目争取中央财政资金527万元，计划向项目区群众发放有机肥2977.716吨、土壤调节剂261.704吨，并由第三方专业机构喷施叶面阻控剂585.753升。 

该项目由镇雄县农村能源建设与农业环境工作站牵头实施，结合当地耕作制度、气候条件、土壤特性及水利配套等实际情况，采取增施有机肥、施用土壤调理剂、喷施叶面阻控剂等综合措施，精准治理生产障碍耕地。 

“按照技术规范科学施肥，能有效解决耕地肥力下降、土壤板结等突出问题，提升土壤有机质含量，改良土壤结构，恢复土壤生态功能，既保障农产品质量安全，也助力赤水河流域生态保护工作有序推进。”镇雄县农村能源建设与农业环境工作站工作人员成丹介绍。

无人机现场喷洒施叶面阻控剂。 

为严把耕地投入品质量关，昭通市农业农村局对第三方配送的有机肥开展现场抽样送检，严格核查肥料成分标注真实性、指标合规性及产品质量达标情况，确保项目用肥安全有效。 

按照项目实施计划，本次生产障碍耕地治理各项措施将于2026年6月底前全面落地，秋收时节由昭通市农业农村局通过农产品抽样检测，开展项目实施效果综合评估。 

据了解，自2021年以来，生产障碍耕地治理项目已在镇雄连续实施四年，累计投入涉农整合资金614万元、中央资金2055万元，覆盖19个乡镇56个村10.5万亩耕地，耕地治理成效持续显现。下一步，镇雄县将以项目实施为抓手，结合生态效应评价与常态化土壤监测，建立生产障碍耕地治理利用长效管理机制和土壤环境保护科学管理体系，持续筑牢土壤安全屏障，全力保障农作物品质与粮食生产安全。

 记者：陈忠华 通讯员：周洪 谢婧妍 文/图

本文将从技术原理、核心优势、应用场景及落地实践等方面，对该技术进行系统性解析。

一、先进工艺节点的检测挑战与技术缺口

当前半导体制造技术正经历关键变革：鳍式场效应晶体管逐步被全环绕栅极（GAA）纳米带晶体管替代，中段制程（MOL）因多重图形化技术的应用，堆叠复杂度持续增加。这一变革导致致命缺陷多隐匿于 3D 结构内部，传统光学检测手段难以有效识别。

同时，先进工艺节点的缺陷呈现显著的产品特异性，集中分布于特定工艺 - 版图组合的 “热点区域”，此类缺陷由芯片设计固有的版图特征引发，成为影响良率的核心因素。

行业面临的核心矛盾在于：电子束电压衬度检测是识别电学缺陷的关键技术，但传统电子束检测采用光栅扫描模式，效率远低于光学检测，无法匹配大批量生产的需求。DirectScan 技术的出现，为破解这一矛盾提供了可行路径。

二、DirectScan 核心技术架构：PointScan 的创新逻辑

DirectScan 检测方案由eProbe 电子束检测工具、FIRE GDS 版图分析平台及Exensio 大数据智能分析平台三大核心组件构成，其技术突破的核心在于PointScan 扫描技术对传统电子束检测逻辑的重构，主要体现在以下三方面：

1

设计感知驱动的靶向检测

传统电子束检测采用无差别光栅扫描，需覆盖包括介质区域在内的全部区域，且无法识别被测目标的图形特征；PointScan 技术具备非接触式电学测试特性，可精准跳转至目标器件的关键位置（如焊盘、接触点），仅对有效检测区域实施电压衬度检测，完全规避介质区域的无效扫描，实现 “按需检测”。

2

检测效率的量级提升

通过 FIRE 平台的精细化版图分析，可精准筛选出需检测的 “关键区域”，大幅缩减检测范围：

后段制程金属 3 层通孔检测：仅需扫描总可检测面积的 2.5%

中段制程栅极 - 漏极短路检测：仅需扫描总接触点的 1%

栅极残筋检测：可规避 50%-75% 的介质区域，检测面积缩减至传统方案的 10% 以下

基于上述优化，PointScan 技术的检测吞吐量可达传统单束电子束检测设备的 20-100 倍，每小时可完成数十亿个被测器件的扫描。

3

设计感知学习与属性分析能力

DirectScan 与 FIRE 平台的深度整合，可实现跨多层版图的属性提取，包括触点类型（漏极 / 栅极）、晶体管阈值电压、极性、与扩散区隔离槽的距离等关键参数。

eProbe 输出的 KLARF格式数据含专属属性识别码，可与版图特征精准匹配，工程师可直接计算特定属性或属性组合对应的缺陷率，快速定位高风险晶体管类型与版图设计方案，为工艺优化提供数据支撑。

三、高难度场景的应用突破

PointScan 技术的低电荷沉积特性，使其在传统电子束检测难以覆盖的场景中实现突破：

背侧供电网络（BSPDN）晶圆检测

键合晶圆形成的绝缘层会阻碍电荷传导，导致传统电子束检测出现电荷累积、电子束偏折与失焦问题；PointScan 技术大幅降低单位面积电荷沉积量，有效缓解上述问题，已完成实际应用验证。

3D DRAM检测

3D DRAM 的结构特性同样易引发电荷累积，此前检测难度较高，DirectScan 技术的应用使该类器件的精准检测成为可能。

DRAM 阵列短路检测

独有的可控 “充电 - 检测” 功能，可在指定位置施加电荷后跳转至目标区域采集电压衬度信号，使特定岛状节点呈现高亮状态，清晰识别与浮空相邻触点的短路问题，该功能为传统光栅扫描技术所不具备。

四、行业落地实践与全流程应用

自 2022 年初起，eProbe 检测系统已在多家先进逻辑芯片制造工厂落地，目前两套设备投入大批量生产，第三套设备处于产能爬坡阶段，应用场景覆盖半导体制造全流程：

先进逻辑芯片制造

中段制程：GAA 栅极 - 漏极短路、栅极接触孔开路、栅极外延层 / 硅化物层开路检测

后段制程：M0 层、1X 层、2X 层系统性接触孔开路与金属布线短路检测

背侧供电网络：电源通孔、源极 / 漏极通孔接触孔开路与短路检测

随机逻辑电路漏电情况评估

先进 DRAM 制造（2024-2025 年）

外围电路：栅极 - 栅极残筋短路、栅极 - 漏极短路、字线 - 字线短路与开路检测及缺陷定位

存储阵列：基于可控 “充电 - 检测” 技术的存储节点短路检测

技术总结

在半导体制程向更精密 3D 架构演进的背景下，检测技术的创新成为保障良率的关键。DirectScan 方案通过 PointScan 靶向扫描技术、设计感知分析能力与产品特异性缺陷学习功能的融合，在保留电子束检测高灵敏度的基础上，实现了检测吞吐量的量级提升，同时破解了高难度场景的检测难题。

该技术不仅解决了先进工艺节点下缺陷“难识别、难检测” 的问题，更推动半导体检测从 “缺陷识别” 向 “工艺优化赋能” 升级，为下一代半导体制造提供了核心技术支撑和全新路径。