AI在EDA行业中的应用现状 - EDA行业应用AI技术已有数十年历史，并非全新概念，行业长期以来都在推动自动化发展以应对指数级增长的工作量和复杂性[1] - 早期AI应用包括2005年成立的Solido Solutions使用的机器学习技术，以及基于强化学习的优化工具，这些工具专注于通过更少仿真次数获得更好设计覆盖率[3] - 各公司采用不同AI技术路径，包括强化学习优化技术、规划算法和智能体方法等[3] AI技术在EDA中的具体应用方式 - AI主要应用于设计优化领域，帮助探索大规模设计空间以得出最佳解决方案，提高工程师生产力[7] - 工具内部使用AI替换传统"笨拙启发式算法"，通过强化训练、聚类和分类技术改进分析方法[8] - 现有技术结合第一性原理计算，AI从计算结果中学习但不能放弃基础数学和物理学原理[5] EDA行业对AI技术的特殊要求 - 芯片设计失败代价高昂，要求AI解决方案具备高度准确性、可验证性和透明度，不能是黑盒子[7] - 工具需要处理大规模问题，包括每个器件七个工艺参数、数百万个器件等巨大维度问题[8] - 必须能够理解EDA中存在的不同模态数据，如原理图、波形、Excel表格等[8] AI在EDA中面临的信任与数据挑战 - 签核过程依赖长期建立的信任关系，需要AI工具提供透明度并解释工作原理[10] - 行业面临训练数据不足问题，Verilog等专业语言的公开训练数据量远少于C代码，高质量数据获取困难[11] - 现有EDA公司凭借积累的设计数据拥有竞争优势，初创公司难以获得同等规模训练数据[8] AI工具的实际应用价值评估 - AI工具的价值在于节省工程师时间，关键评估标准是节省时间是否超过审查输出所需成本[11] - 在约束条件下，AI能够提供与传统专家不同的创造性解决方案，帮助探索更广阔设计空间[11] - 工具需要生成辅助材料使推理过程可见，通过形式化模型和测试计划实现可解释性[10]