AI正在重塑電子設(shè)計工作流程，但變革并非同步推進。當(dāng)一些團隊借助AI驅(qū)動的優(yōu)化技術(shù)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(fù)用IP模塊在新場景中的運行表現(xiàn)。

差異不在于人才，不在于預(yù)算，而在于數(shù)據(jù)。

眾多工程團隊仍在與碎片化的設(shè)計環(huán)境作斗爭。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可靠度不足，IP復(fù)用則更像是一種嘗試和探索，而非出于戰(zhàn)略布局。在如此混亂的狀態(tài)下，AI增強的工作流難以蓬勃發(fā)展，反而舉步維艱。

因此，結(jié)構(gòu)化、情境化且可訪問的設(shè)計數(shù)據(jù)已成為新的基準(zhǔn)。這不僅關(guān)乎讓一切井然有序，更是解鎖半導(dǎo)體開發(fā)流程——從智能復(fù)用到預(yù)測性驗證，再到生成式布局設(shè)計——全部潛能的關(guān)鍵。

圖1：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)筑了整個設(shè)計層級的基石——從PDK到SoC，實現(xiàn)規(guī)模化、可追溯性與AI賦能

此篇是德科技文章將探討，當(dāng)企業(yè)超越單純的“系統(tǒng)清理”，邁向“能力建設(shè)”階段后，智能設(shè)計數(shù)據(jù)如何將令人疲憊的數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)化為設(shè)計智能，并為開啟一個競爭優(yōu)勢的新時代奠定堅實基礎(chǔ)。

從文件到智能：設(shè)計數(shù)據(jù)的進化之路

在許多半導(dǎo)體企業(yè)中，“設(shè)計數(shù)據(jù)”只是一個數(shù)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(dāng)數(shù)據(jù)通過上下文元數(shù)據(jù)、關(guān)系追蹤、依賴映射和命名規(guī)范實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化后，它便蛻變?yōu)楦邇r值的存在：動態(tài)、可查詢的設(shè)計生態(tài)系統(tǒng)模型。

這一演進使數(shù)據(jù)從“被動的事物”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃拥闹悄軄碓础?。它讓工程師、管理者乃至AI模型不僅能理解已構(gòu)建的成果，更能洞悉其構(gòu)建過程與演進邏輯。這一轉(zhuǎn)變?yōu)槊宽椣掠稳蝿?wù)注入歷史脈絡(luò)、設(shè)計意圖與信任基石。

以下是幾個實際案例：

· 數(shù)字設(shè)計師尋找PLL模塊時無需翻閱文件夾，而是可以訪問經(jīng)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(biāo);

· 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(guān)聯(lián)關(guān)系，還深度融入了對工藝規(guī)則、物理限制及歷史設(shè)計權(quán)衡的認(rèn)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(yīng)的IP版本、近期修改、相關(guān)回歸問題，以及當(dāng)前在其他地方復(fù)用該模塊的團隊。

圖2：設(shè)計工程面臨的挑戰(zhàn)

在上述每個場景中，智能能力并非僅僅依賴模型，還源于數(shù)據(jù)——因為這些數(shù)據(jù)具備清潔、互聯(lián)、情境化三大特質(zhì)。

智能設(shè)計數(shù)據(jù)釋放的五大能力

圖3：智能設(shè)計數(shù)據(jù)解鎖了一系列快速的工作流——從布局自動化到企業(yè)級可見性

1. 智能IP復(fù)用

IP復(fù)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(jīng)過驗證?還應(yīng)用于何處?若這些問題的答案并不明確，IP復(fù)用反而會導(dǎo)致隱患。

智能設(shè)計數(shù)據(jù)為上述問題提供了明確答案。它將每個IP模塊與其技術(shù)譜系、測試歷史、項目背景、使用足跡關(guān)聯(lián)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(yè)也可以借此獲得更多優(yōu)勢——減少重復(fù)工作，加速產(chǎn)品面市的時間，還能實現(xiàn)跨設(shè)計代際的知識沉淀。

2. AI引導(dǎo)的約束與布局建議

AI的智能程度取決于其學(xué)習(xí)素材的質(zhì)量。結(jié)構(gòu)混亂的設(shè)計數(shù)據(jù)只會產(chǎn)出泛泛而談的低價值輸出。但當(dāng)歷史設(shè)計以統(tǒng)一結(jié)構(gòu)、標(biāo)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(yōu)化方案。

這項能力將布局從一個需要手工操作的困難任務(wù)，轉(zhuǎn)化為工程師與AI的協(xié)作對話。這縮短了修訂周期，保障了設(shè)計意圖的精準(zhǔn)落地，實現(xiàn)了專業(yè)知識的跨團隊共享。

3. 預(yù)測性驗證與調(diào)試

驗證環(huán)節(jié)在設(shè)計周期中占據(jù)極大比重，且故障往往在流程后期才會暴露出來。而當(dāng)測試結(jié)果、覆蓋度指標(biāo)與設(shè)計變更通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實現(xiàn)關(guān)聯(lián)后，AI便能在故障完全顯現(xiàn)前，識別其出現(xiàn)的跡象。

驗證由此從單純的合格/不合格關(guān)口，蛻變?yōu)榉答佈h(huán)。工程師能獲取早期預(yù)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(shè)計審核

如今，許多設(shè)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(shù)據(jù)。

結(jié)構(gòu)化設(shè)計環(huán)境徹底改變了這一現(xiàn)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(dǎo)影響，并審核設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)合規(guī)情況。紅線標(biāo)注有數(shù)據(jù)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(fā)展。

5. 企業(yè)級全局設(shè)計智能

智能數(shù)據(jù)的價值遠(yuǎn)不止于工程領(lǐng)域。產(chǎn)品經(jīng)理希望能夠掌握復(fù)用率與風(fēng)險暴露情況，管理層希望能夠開展跨基地績效對標(biāo)，質(zhì)量團隊則希望獲得合規(guī)所需的追溯能力。

當(dāng)設(shè)計數(shù)據(jù)實現(xiàn)結(jié)構(gòu)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(xiàn)核心問題并提供助益，指標(biāo)更具可靠性，而整個企業(yè)也由此邁入數(shù)據(jù)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(tài)：四處搜尋所需文件、在協(xié)作工具中詢問誰是設(shè)計的最新經(jīng)手人、重復(fù)驗證復(fù)用模塊、手動同步分支變更。這些工作毫無創(chuàng)新性可言，反而會耗費大量精力。

智能設(shè)計數(shù)據(jù)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(guān)聯(lián)輸入，IP復(fù)用不再依賴主觀信任，而是提供可信保障。最終由此實現(xiàn)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(chuàng)新，而非耗費在繁瑣的“技術(shù)考古”上。

這種工作上的流暢性帶來的不僅僅是生產(chǎn)力提升，它還將增強工作滿意度，把被動反應(yīng)式的工作流轉(zhuǎn)化為主動創(chuàng)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?qū)С龈袷健钡谋砻婀Ψ颉６乱淮O(shè)計數(shù)據(jù)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(shè)計與驗證工具直接對接;

· 以軟件系統(tǒng)難以企及的方式，深度解析數(shù)據(jù)層級、網(wǎng)表信息與元數(shù)據(jù);

· 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(tǒng)，而是在日常工作流中自然沉浸其中。當(dāng)集成達到這種境界時，數(shù)據(jù)便成為流程的有機組成部分，而非事后補充的額外環(huán)節(jié)。

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(yōu)質(zhì)輸入。在芯片設(shè)計領(lǐng)域，這些輸入不僅是海量數(shù)據(jù)，更包含上下文、歷史脈絡(luò)與結(jié)構(gòu)體系。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使AI能夠：

· 從驗證過的模式中學(xué)習(xí)，而非僅僅是原始文件;

· 在提出修改建議時充分考慮依賴關(guān)系和約束;

· 提供可操作的洞察，而非抽象概念。

缺乏結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，AI的輸出淪為泛泛之物;依托結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，AI方能釋放變革性力量。

設(shè)計的未來并非完全自主，而是一種增強。智能數(shù)據(jù)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(guān)重要

眾多半導(dǎo)體企業(yè)仍在嘗試將通用軟件開發(fā)工具改裝并應(yīng)用于半導(dǎo)體設(shè)計流程。Git等傳統(tǒng)版本控制系統(tǒng)或其他通用型版本控制系統(tǒng)，雖適用于代碼管理，卻難以應(yīng)對芯片設(shè)計的層級結(jié)構(gòu)、規(guī)模復(fù)雜度及元數(shù)據(jù)繁雜性。AI更放大了這種不匹配性——基于為軟件輸出場景設(shè)計的數(shù)據(jù)所訓(xùn)練的模型，應(yīng)用到硅片設(shè)計中時，往往會產(chǎn)生不穩(wěn)定或具有誤導(dǎo)性的結(jié)果。

強行將開發(fā)工具套入設(shè)計流程，往往弊大于利。層級結(jié)構(gòu)被扁平化處理，依賴關(guān)系無法追蹤，IP復(fù)用狀態(tài)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(shè)計數(shù)據(jù)管理平臺面向現(xiàn)實半導(dǎo)體開發(fā)進行了優(yōu)化。這類平臺適配于以IP為中心的設(shè)計，適應(yīng)層級結(jié)構(gòu)，并能夠追蹤跨項目和跨設(shè)計階段的關(guān)聯(lián)關(guān)系。更關(guān)鍵的是，它們能夠輸出AI可靠運行所需的結(jié)構(gòu)化、經(jīng)驗證且具備情境化屬性的數(shù)據(jù)。

當(dāng)企業(yè)從“強行適配”轉(zhuǎn)向?qū)Ｓ媒鉀Q方案時，效益將實現(xiàn)倍增效應(yīng)。這不僅能減少阻滯與風(fēng)險，更能釋放全新價值：AI輸出變得更精準(zhǔn)、更貼合需求、更值得信賴，工程周期加速，協(xié)作效率提升，企業(yè)由此從“艱難掙扎”轉(zhuǎn)向“規(guī)?；l(fā)展”的新階段。

圖4：Keysight SOS平臺，搭載可視化設(shè)計差異對比功能

戰(zhàn)略就緒：不止于數(shù)據(jù)規(guī)整，更在于優(yōu)勢構(gòu)建

人們往往將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化視為一項基礎(chǔ)性保障工作——重要卻“隱形”。但事實上，結(jié)構(gòu)化設(shè)計數(shù)據(jù)正是企業(yè)構(gòu)建戰(zhàn)略差異化優(yōu)勢的重要因素。

結(jié)構(gòu)化設(shè)計數(shù)據(jù)能加速產(chǎn)品面市進程、減少流片返工、優(yōu)化人員配置、提升協(xié)作效率，最終孕育出更具創(chuàng)新性的產(chǎn)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(shù)據(jù)。

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(shè)計數(shù)據(jù)——結(jié)構(gòu)化、可檢索、安全可靠，并為未來做好準(zhǔn)備。

若企業(yè)的設(shè)計環(huán)境仍處于碎片化狀態(tài)，那么現(xiàn)在正是變革的最佳時機。結(jié)構(gòu)化不僅關(guān)乎管控——更是釋放AI潛能、實現(xiàn)復(fù)用、提升速度與擴展規(guī)模的“鑰匙”。不要再強行使用過時的工具來應(yīng)對當(dāng)下的挑戰(zhàn)。