EDA

核心事件 研究人员通过引入机器学习算法，成功自动化了射频集成电路（RFIC）设计中极度依赖专家经验的“黑魔法”环节，显著缩短了从电路拓扑到物理布局的开发周期。 八卦洞察 ▶ 打破专家壁垒： RFIC设计长期被视为“艺术”而非“科学”，依赖资深工程师的直觉。AI的介入标志着芯片设计从“手工艺时代”迈向“算法驱动时代”。 ▶ 性能与效率的博弈： AI不仅是加速器，更是优化器。通过在海量参数空间中进行搜索，AI能发现人类工程师难以察觉的非线性优化路径，从而提升射频性能。 行动建议 对于半导体初创公司：应尽早将AI辅助设计工具（AI-EDA）集成至工作流，以降低对稀缺射频人才的过度依赖。 对于EDA厂商：必须加速从“规则驱动”向“模型驱动”转型，将生成式AI与物理仿真深度融合，构建下一代闭环设计生态。