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作者：是德科技設計工程軟件全球市場營銷總監Roberto Piacentini Filho AI正在重塑電子設計工作流程，但變革并非同步推進。當一些團隊借助AI驅動的優化技術飛速前進時，另一些團隊仍然深陷泥潭，或是費力地尋找文件的正確版本，或是摸索復用IP模塊在新場景中的運行表現。 差異不在于人才，不在于預算，而在于數據。 眾多工程團隊仍在與碎片化的設計環境作斗爭。數據分散于多個工具、多種格式、多個目錄中，版本控制缺乏一致性，元數據可靠度不足，IP復用則更像是一種嘗試和探索，而非出于戰略布局。在如此混亂的狀態下，AI增強的工作流難以蓬勃發展，反而舉步維艱。 因此，結構化、情境化且可訪問的設計數據已成為新的基準。這不僅關乎讓一切井然有序，更是解鎖半導體開發流程——從智能復用到預測性驗證，再到生成式布局設計——全部潛能的關鍵。 
圖1：結構化數據構筑了整個設計層級的基石——從PDK到SoC，實現規�；⒖勺匪菪耘cAI賦能 此篇是德科技文章將探討，當企業超越單純的“系統清理”，邁向“能力建設”階段后，智能設計數據如何將令人疲憊的數據處理轉化為設計智能，并為開啟一個競爭優勢的新時代奠定堅實基礎。 從文件到智能：設計數據的進化之路 在許多半導體企業中，“設計數據”只是一個數字化的文件柜：文件被存儲、進行版本管理（通常是手動操作），并最終歸檔。但當數據通過上下文元數據、關系追蹤、依賴映射和命名規范實現結構化后，它便蛻變為更具價值的存在：動態、可查詢的設計生態系統模型。 這一演進使數據從“被動的事物”轉變為“主動的智能來源”。它讓工程師、管理者乃至AI模型不僅能理解已構建的成果，更能洞悉其構建過程與演進邏輯。這一轉變為每項下游任務注入歷史脈絡、設計意圖與信任基石。 以下是幾個實際案例： • 數字設計師尋找PLL模塊時無需翻閱文件夾，而是可以訪問經過精心篩選的已驗證IP清單，其中包含使用歷史、測試覆蓋范圍、工藝兼容性，以及性能指標； • 布局工程師會收到AI生成的約束建議，這些建議不僅反映了過往原理圖-布局關聯關系，還深度融入了對工藝規則、物理限制及歷史設計權衡的認知； • 驗證工程師打開一個失敗的測試案例，只需點擊幾下，即可追溯對應的IP版本、近期修改、相關回歸問題，以及當前在其他地方復用該模塊的團隊。
圖2：設計工程面臨的挑戰 在上述每個場景中，智能能力并非僅僅依賴模型，還源于數據——因為這些數據具備清潔、互聯、情境化三大特質。 智能設計數據釋放的五大能力
圖3：智能設計數據解鎖了一系列快速的工作流——從布局自動化到企業級可見性 1. 智能IP復用 IP復用的價值常因不確定性而大打折扣。該IP是否是最新的？是否經過驗證？還應用于何處？若這些問題的答案并不明確，IP復用反而會導致隱患。 智能設計數據為上述問題提供了明確答案。它將每個IP模塊與其技術譜系、測試歷史、項目背景、使用足跡關聯起來。工程師可以更放心地使用IP，審核人員獲得了追溯能力，企業也可以借此獲得更多優勢——減少重復工作，加速產品面市的時間，還能實現跨設計代際的知識沉淀。 2. AI引導的約束與布局建議 AI的智能程度取決于其學習素材的質量。結構混亂的設計數據只會產出泛泛而談的低價值輸出。但當歷史設計以統一結構、標簽和層級被整合時，AI便能提供切實可行的建議：約束模塊、布局方案、布線策略，甚至特定工藝的優化方案。 這項能力將布局從一個需要手工操作的困難任務，轉化為工程師與AI的協作對話。這縮短了修訂周期，保障了設計意圖的精準落地，實現了專業知識的跨團隊共享。 3. 預測性驗證與調試 驗證環節在設計周期中占據極大比重，且故障往往在流程后期才會暴露出來。而當測試結果、覆蓋度指標與設計變更通過結構化數據實現關聯后，AI便能在故障完全顯現前，識別其出現的跡象。 驗證由此從單純的合格/不合格關口，蛻變為反饋循環。工程師能獲取早期預警信號，更快定位根本原因。芯片流片后的意外狀況也大幅減少。 4. 更快速、更具情境化的設計審核 如今，許多設計審核仍依賴幻燈片和截圖。討論基于記憶和主觀判斷，而非數據。 結構化設計環境徹底改變了這一現狀。審核人員可即時對比版本修訂差異、查看變更在各層級的傳導影響，并審核設計標準相關合規情況。紅線標注有數據支撐，審批可追溯，審核周期因此向更高效、更公正、更聚焦的方向發展。 5. 企業級全局設計智能 智能數據的價值遠不止于工程領域。產品經理希望能夠掌握復用率與風險暴露情況，管理層希望能夠開展跨基地績效對標，質量團隊則希望獲得合規所需的追溯能力。 當設計數據實現結構化整合與集中化管理，這些難題將迎刃而解。Dashboard能夠切實呈現核心問題并提供助益，指標更具可靠性，而整個企業也由此邁入數據支撐決策的新階段。 從阻滯到流動：對人的影響 工程師常常將日常工作中的各類阻滯視為常態：四處搜尋所需文件、在協作工具中詢問誰是設計的最新經手人、重復驗證復用模塊、手動同步分支變更。這些工作毫無創新性可言，反而會耗費大量精力。 智能設計數據消除了大部分這類工作阻滯。版本歷史自動追蹤，工具輸出即時關聯輸入，IP復用不再依賴主觀信任，而是提供可信保障。最終由此實現的暢通無阻的工作流程，使工程師得以保持專注，沉浸在工具之中，將更多時間投入創新，而非耗費在繁瑣的“技術考古”上。 這種工作上的流暢性帶來的不僅僅是生產力提升，它還將增強工作滿意度，把被動反應式的工作流轉化為主動創造的過程，讓工程實踐成為一種更美好的體驗。 重新定義集成：不止于API “EDA集成”往往淪為“新增下拉菜單或導出格式”的表面功夫。而新一代設計數據平臺，例如Keysight SOS，正將集成重新定義為嵌入式智能。 這些平臺能夠： • 與主流設計與驗證工具直接對接； • 以軟件系統難以企及的方式，深度解析數據層級、網表信息與元數據； • 實時同步跨團隊、跨項目、跨工作流的變更。 這種集成是“隱形”的。工程師無需單獨登錄系統，而是在日常工作流中自然沉浸其中。當集成達到這種境界時，數據便成為流程的有機組成部分，而非事后補充的額外環節。 更智能的輸入，更智能的AI AI并非是要取代工程師，而是增強其能力。但前提是AI能獲得優質輸入。在芯片設計領域，這些輸入不僅是海量數據，更包含上下文、歷史脈絡與結構體系。 結構化數據使AI能夠： • 從驗證過的模式中學習，而非僅僅是原始文件； • 在提出修改建議時充分考慮依賴關系和約束； • 提供可操作的洞察，而非抽象概念。 缺乏結構化數據，AI的輸出淪為泛泛之物；依托結構化數據，AI方能釋放變革性力量。 設計的未來并非完全自主，而是一種增強。智能數據正是這種增強智能的基石。 強行適配還是專屬定制？工具選擇為何至關重要 眾多半導體企業仍在嘗試將通用軟件開發工具改裝并應用于半導體設計流程。Git等傳統版本控制系統或其他通用型版本控制系統，雖適用于代碼管理，卻難以應對芯片設計的層級結構、規模復雜度及元數據繁雜性。AI更放大了這種不匹配性——基于為軟件輸出場景設計的數據所訓練的模型，應用到硅片設計中時，往往會產生不穩定或具有誤導性的結果。 強行將開發工具套入設計流程，往往弊大于利。層級結構被扁平化處理，依賴關系無法追蹤，IP復用狀態模糊不清，工程師花費在繞開工具上的時間，比花費在利用工具上的還要多。 與之形成鮮明對比的是，專用設計數據管理平臺面向現實半導體開發進行了優化。這類平臺適配于以IP為中心的設計，適應層級結構，并能夠追蹤跨項目和跨設計階段的關聯關系。更關鍵的是，它們能夠輸出AI可靠運行所需的結構化、經驗證且具備情境化屬性的數據。 當企業從“強行適配”轉向專用解決方案時，效益將實現倍增效應。這不僅能減少阻滯與風險，更能釋放全新價值：AI輸出變得更精準、更貼合需求、更值得信賴，工程周期加速，協作效率提升，企業由此從“艱難掙扎”轉向“規�；l展”的新階段。
圖4：Keysight SOS平臺，搭載可視化設計差異對比功能 戰略就緒：不止于數據規整，更在于優勢構建 人們往往將數據結構化視為一項基礎性保障工作——重要卻“隱形”。但事實上，結構化設計數據正是企業構建戰略差異化優勢的重要因素。 結構化設計數據能加速產品面市進程、減少流片返工、優化人員配置、提升協作效率，最終孕育出更具創新性的產品。它賦予管理層可見性，為工程團隊注入信心，更賦予AI真正所需的核心要素：有意義的數據。 在AI賦能的EDA時代，成功不再取決于誰擁有最炫的模型或最大的計算集群，而取決于誰能夯實最具智能性的基石。 這個基石就是設計數據——結構化、可檢索、安全可靠，并為未來做好準備。 若企業的設計環境仍處于碎片化狀態，那么現在正是變革的最佳時機。結構化不僅關乎管控——更是釋放AI潛能、實現復用、提升速度與擴展規模的“鑰匙”。不要再強行使用過時的工具來應對當下的挑戰。 |
