随着互联网的飞速发展，加之自媒体行业的长足进步，现在已经进入了一个人人皆媒体的时代。不管是分享生活的vlog，还是游戏攻略的视频，又或者是复习备考心得，每个人都获得了前所未有的展现自己的机会，每个人获取信息资讯的渠道也从未有如此之广泛。以前看电视新闻获取信息，现在仅需一部手机，就可以观看现场直播。

但凡事有利有弊，在互联网内容大爆炸的同时，真真假假的消息也充斥在互联网。在AI的加持下，完全编造的信息尚且难以分辨，更何况是半真半假的消息？我自从20年开始关注数码科技，经历了一波又一波的信息洪流。对于如何辨别真假信息也有一些心得，现总结如下，和大家分享，还望各位大佬批评指正多多交流。

案例一、越来越便宜的牛肉

如图所示，某博主说华为是中国最大牛肉经销商，因为阿根廷欠下的债务无法偿还，只能使用牛肉抵债。而华为莫塞尔商城销售不完，只能投入国内市场，导致今年牛肉价格走低。

但事实真的如此吗？

我们要善于使用搜索引擎，搜出来的关于百家号的东西，我觉得应该保持警惕，因为它不够准确。我们也可以尝试使用其他的搜索引擎，例如必应或者咕噜咕噜。

回到这个案例，进出口的数据该去哪看呢？我觉得不能看自媒体，应该看海关的数据。在海关总署官网-统计月报里搜索“牛肉”，可以找到历年进口的数据。但关于具体进口某国的牛肉是多少，我没有找到。

于是我结合华经产业研究院的数据，查询到2023年我国一共进口牛肉274万吨。我国进口牛肉市场的六大主要进口来源地分别是巴西（43%）、阿根廷（19.25%）、乌拉圭（10.03%）、澳大利亚（8.27%）、新西兰（7.53%）和美国（5.7%）。且从阿根廷进口牛肉的均价是4127.50美元/吨。

也就是说，我国去年从阿根廷进口了274*0.1925=52.745万吨牛肉，价值52.745*0.41275=21.77亿美元。那么问题来了：

第一，阿根廷欠了华为20多亿美元吗？我们不得而知，我也没有查到相关信息。

第二，假设阿根廷真欠了20多亿，然后把牛肉全交给华为抵债。那也只占我国进口牛肉总量的19.25%，剩下的80%都被其他进口商引进国内。靠这不到20%，真的能成为中国第一大牛肉经销商吗？

第三，进口牛肉前六大来源国里面，有没有可能某国也遭遇经济问题，然后拿牛肉给华为抵债。我们做排除法吧，北美和澳洲首先可以排除，因为华为在那没多少业务，土澳和米国也不太可能拿出不货款的情况；巴西和乌拉圭，我同样没有查到和华为签下大单然后无力偿还的消息，所以……

没有证据能够证明华为是最大牛肉经销商的新闻，基本上可以证伪了。

案例二、薛定谔的光刻机

芯片的重要性不言而喻，作为芯片的“母机”，光刻机自然也是极为重要的！众所周知，02专项（《极大规模集成电路制造装备及成套工艺》项目）就是为了解决卡脖子问题的。

但迄今为止，尚未有任何官方消息宣称我们造出了能用于先进工艺（14nm及以下）的光刻机，不管是DUV还是EUV。（最新工信部名单里的那台机器，分辨率65nm，套刻8nm；而台积电第一代7nm使用的ASML NXT1980Di的分辨率和套刻分别为38nm和1.6nm）我能理解大家对于国产设备的急切需求，毕竟谁不想扬眉吐气呢？

于是乎网上存在各种各样的消息，什么内部消息啦，什么模糊的截图啦，还有聊天记录。最让人哭笑不得的是一张微信聊天记录截图，里面说到收看9月12日新闻联播关于5nm光刻机的内容。原文的出处是海关证工总署办，领导让员工学习体悟自己单位的事迹，有人改成学习5nm光刻机了……

那会儿我刚用上m60p不到半个月，自然是有点期待当晚的新闻。但这个5nm光刻机也自然没有问世，白高兴一场。

总有人说光刻机已经投入生产了，来源是内部消息。为什么不官宣，因为要低调，要保密。但我想说的是这种高级的保密项目，参与者不太可能在网上随意发帖泄露不该说的秘密；其次，大家也都是小老百姓，不是什么大佬，你是怎么知道这些东西的？总不能和武汉的出租车司机一样，从天侃到地，问就是亲戚在xxx当官。

我相信DUV肯定一直在推进，而且这几年加大了投入，但技术突破不是一朝一夕。如果真的三年干出人家几十年的成果，那不证明ASML这么多年的积累是白痴？

就和怀胎十月一样，不是说夫妻努努力就能三个月生孩子的。

所以非从业者的大家静候佳音就好，我相信从业者最后会给我们一个圆满的答复。

再来说说各位受关注的EUV，这个毋庸置疑也在稳步推进。不管是技术研发，理论突破还是工程实践，或多或少都有进展和成果。不过有些博主认为EUV没造出来，是因为duv的双工件台和镜头精度不够，等duv的镜头搞好了，传承到EUV上，我们的EUV也就水到渠成。但是查询资料就知道这话错的很离谱。

因为EUV和DUV的镜头完全不一样！并不是只有精度的区别。DUV的镜组是透镜，而EUV是反射镜，原理差了十万八千里。不存在DUV改进得到EUV的可能性。

ASML的光刻原型机12年试产，19年底才量产，说明这中间有很长的时间来解决问题。我相信我们会比他们解决的更快，因为他们已经踩过的一些坑我们可以绕开。现在能做的就是等消息。

案例三、魔改尼康光刻机！

网上有这样一种论调，国内买到了尼康落后的光刻机，然后魔改之后再用于先进工艺生产。这种观点还是有一定的受众的，但仔细想一想🤔这件事真的符合逻辑和科学规律吗？

于是我打开了《超大规模集成电路先进光刻理论与应用》这本书。本书作者韦亚一是中科院微电子所的博导&高级研究员，此前曾在多家科技公司担任高级工程师。毫无疑问是业内的大牛。

首先我理解的落后光刻机，是精度不够或者光源波长＞193nm，再要不就是干式而非浸没式。

如果要魔改成ASML NXT 1980Di这种机器，需要哪些领域的改进呢？

第一，光源。

I-线（365nm波长）以上的光刻机使用高压汞灯，高压汞灯能提供254-579nm波长的光，使用滤波器之后可以分出I-线（365nm）、H-线（405mm）以及G-线（436nm）等不同波长的光线。而KrF（248nm波长）和ArF（193nm波长）光刻机使用的光源则是准分子激光器。不管是高压汞灯还是KrF激光器，要改成ArF激光器都是很困难的。毕竟能做光刻机光源的公司没几家，在工程实践上也有很多很多的难题要克服。

第二，镜组精度。目前ASML的镜头组都有蔡司公司生产，大家看图可知，镜组的尺寸是非常大的，差不多长度一米，直径40-50cm。这么大的镜组，里面有n多镜片，每一片都要求极高精度，而且镜片之间的配合也极为重要。

镜片表面的平整度要求极高，如果把镜片放大到中国这么大的面积，那么镜片表面最大起伏不能超过一个乒乓球。这个精度其实是非常难实现的，如果能够自己生产镜组替换尼康的镜头，为什么不自己做一台光刻机？再者光刻机的软硬件是配合的，换了硬件肯定得重写软件。

第三，干式改浸没式。台积电的林本坚教授经过长期实践，提出浸没式光刻的概念。浸没式采用折射与反射结合的光路设计，目的是为了减少光学镜片的数量，控制像差和热效应（激光会加热玻璃导致形变），实现高达1.35的NA。除此之外，浸没式光刻机也有一些有意思的创新点。

需要说明的是，浸没式不是把晶圆泡在水里，而是在晶圆曝光区域与光刻机的透镜中间充满水。通过一些特殊设计，保证了水能够随着步进-扫描运动而运动，且不会泄露。

那么问题来了，干改湿需要改镜片，还需要“特殊设计”，工程难度不亚于重新设计一台机器不是吗？

所以说魔改尼康落后的机器也是不现实的，好比你要一辆车跑滴滴。但是因为种种原因，只能买到普桑或者捷达。通过技术改造改造出相当于秦L或者特斯拉的汽车，技术难度大，或者说无法完成这件事。道理大家都懂。

说完尼康落后光刻机，再来看看尼康先进光刻机。尼康被ASML打爆也不是一天两天了，但是最近几年还是拿出了浸没式的产品——Nikon NSR–S635/636。636对比635增加了对准站，理论精度更高。

根据尼康的宣传，635的精度对标NXT1980Di，部分指标甚至更高。

再强调一点，不要轻信自媒体，去看一些相对正规的信息来源。

根据SEMI (国际半导体产业协会)的最新统计数据显示，2022年光刻机市场规模232.3亿美元。其中，ASML、Canon、Nikon光刻机营收分别为161亿、20亿、15 亿美元，市场份额分别为82%、10%、8%；出货量分别为345、176、30台，市场份额63%、32%、5%。

但这30台当中，只有4台是浸没式，还不一定是最先进的635，也可能是用于28nm工艺的625……所以大陆先进工艺依靠Nikon的可能性也不大。

还有一点，如果635真的那么强，为什么台积电三星它们不买？我想原因很简单，因为ASML量大管饱加上成熟可靠，没必要换成理论更好的尼康。

一位曾在Intel做过一年support的老哥说到：“尼康光刻机的小问题不少，trace 判定能力不行，经常出错，troubleshooting时非要有特定经验的人才能凭第六感觉判断问题。还有一系列小问题时而在不同的尼康机型上发生，操作系统上设计的架构有缺陷，overlay实际效果和尼康官方的specification 差了一大截。”

我想这就是原因所在，理论性能更好≠实际效果更强。更何况各家工程师已经习惯ASML，换Nikon势必要有所改动。就好像玩惯了AK，切换到打的更准的m4，也会不习惯一样。

总结

如何去伪存真，从鱼龙混杂的信息中过滤干扰，提取出自己需要的信息呢？

我总结为以下四点：

第一，扩大信息来源。可以通过网络、书籍、论文、会议等多重途径获取信息，避免单一信源造成误导；

第二，合理使用搜索引擎，排除干扰项。使用百度的朋友们应该知道这是什么意思；

第三，增大阅读量，培养阅读习惯，提升自己思考能力。阅读不一定要局限于考研书籍，科普、小说、偏专业的均可阅读，拓宽自己的视野；

第四，紧跟科技发展，关注最新动态。比如说人工智能，大模型这些新事物，可以不会用，但应该有所了解并引起重视。