智能数据将开启AI赋能设计的新纪元

AI正在重塑电子设计工作流程，但变革并非同步推进。当一些团队借助AI驱动的优化技术飞速前进时，另一些团队仍然深陷泥潭，或是费力地寻找文件的正确版本，或是摸索复用IP模块在新场景中的运行表现。

差异不在于人才，不在于预算，而在于数据。

众多工程团队仍在与碎片化的设计环境作斗争。数据分散于多个工具、多种格式、多个目录中，版本控制缺乏一致性，元数据可靠度不足，IP复用则更像是一种尝试和探索，而非出于战略布局。在如此混乱的状态下，AI增强的工作流难以蓬勃发展，反而举步维艰。

因此，结构化、情境化且可访问的设计数据已成为新的基准。这不仅关乎让一切井然有序，更是解锁半导体开发流程——从智能复用到预测性验证，再到生成式布局设计——全部潜能的关键。

图1：结构化数据构筑了整个设计层级的基石——从PDK到SoC，实现规模化、可追溯性与AI赋能

此篇是德科技文章将探讨，当企业超越单纯的“系统清理”，迈向“能力建设”阶段后，智能设计数据如何将令人疲惫的数据处理转化为设计智能，并为开启一个竞争优势的新时代奠定坚实基础。

从文件到智能：设计数据的进化之路

在许多半导体企业中，“设计数据”只是一个数字化的文件柜：文件被存储、进行版本管理(通常是手动操作)，并最终归档。但当数据通过上下文元数据、关系追踪、依赖映射和命名规范实现结构化后，它便蜕变为更具价值的存在：动态、可查询的设计生态系统模型。

这一演进使数据从“被动的事物”转变为“主动的智能来源”。它让工程师、管理者乃至AI模型不仅能理解已构建的成果，更能洞悉其构建过程与演进逻辑。这一转变为每项下游任务注入历史脉络、设计意图与信任基石。

以下是几个实际案例：

· 数字设计师寻找PLL模块时无需翻阅文件夹，而是可以访问经过精心筛选的已验证IP清单，其中包含使用历史、测试覆盖范围、工艺兼容性，以及性能指标;

· 布局工程师会收到AI生成的约束建议，这些建议不仅反映了过往原理图-布局关联关系，还深度融入了对工艺规则、物理限制及历史设计权衡的认知;

· 验证工程师打开一个失败的测试案例，只需点击几下，即可追溯对应的IP版本、近期修改、相关回归问题，以及当前在其他地方复用该模块的团队。

图2：设计工程面临的挑战

在上述每个场景中，智能能力并非仅仅依赖模型，还源于数据——因为这些数据具备清洁、互联、情境化三大特质。

智能设计数据释放的五大能力

图3：智能设计数据解锁了一系列快速的工作流——从布局自动化到企业级可见性

1. 智能IP复用

IP复用的价值常因不确定性而大打折扣。该IP是否是最新的?是否经过验证?还应用于何处?若这些问题的答案并不明确，IP复用反而会导致隐患。

智能设计数据为上述问题提供了明确答案。它将每个IP模块与其技术谱系、测试历史、项目背景、使用足迹关联起来。工程师可以更放心地使用IP，审核人员获得了追溯能力，企业也可以借此获得更多优势——减少重复工作，加速产品面市的时间，还能实现跨设计代际的知识沉淀。

2. AI引导的约束与布局建议

AI的智能程度取决于其学习素材的质量。结构混乱的设计数据只会产出泛泛而谈的低价值输出。但当历史设计以统一结构、标签和层级被整合时，AI便能提供切实可行的建议：约束模块、布局方案、布线策略，甚至特定工艺的优化方案。

这项能力将布局从一个需要手工操作的困难任务，转化为工程师与AI的协作对话。这缩短了修订周期，保障了设计意图的精准落地，实现了专业知识的跨团队共享。

3. 预测性验证与调试

验证环节在设计周期中占据极大比重，且故障往往在流程后期才会暴露出来。而当测试结果、覆盖度指标与设计变更通过结构化数据实现关联后，AI便能在故障完全显现前，识别其出现的迹象。

验证由此从单纯的合格/不合格关口，蜕变为反馈循环。工程师能获取早期预警信号，更快定位根本原因。芯片流片后的意外状况也大幅减少。

4. 更快速、更具情境化的设计审核

如今，许多设计审核仍依赖幻灯片和截图。讨论基于记忆和主观判断，而非数据。

结构化设计环境彻底改变了这一现状。审核人员可即时对比版本修订差异、查看变更在各层级的传导影响，并审核设计标准相关合规情况。红线标注有数据支撑，审批可追溯，审核周期因此向更高效、更公正、更聚焦的方向发展。

5. 企业级全局设计智能

智能数据的价值远不止于工程领域。产品经理希望能够掌握复用率与风险暴露情况，管理层希望能够开展跨基地绩效对标，质量团队则希望获得合规所需的追溯能力。

当设计数据实现结构化整合与集中化管理，这些难题将迎刃而解。Dashboard能够切实呈现核心问题并提供助益，指标更具可靠性，而整个企业也由此迈入数据支撑决策的新阶段。

从阻滞到流动：对人的影响

工程师常常将日常工作中的各类阻滞视为常态：四处搜寻所需文件、在协作工具中询问谁是设计的最新经手人、重复验证复用模块、手动同步分支变更。这些工作毫无创新性可言，反而会耗费大量精力。

智能设计数据消除了大部分这类工作阻滞。版本历史自动追踪，工具输出即时关联输入，IP复用不再依赖主观信任，而是提供可信保障。最终由此实现的畅通无阻的工作流程，使工程师得以保持专注，沉浸在工具之中，将更多时间投入创新，而非耗费在繁琐的“技术考古”上。

这种工作上的流畅性带来的不仅仅是生产力提升，它还将增强工作满意度，把被动反应式的工作流转化为主动创造的过程，让工程实践成为一种更美好的体验。

重新定义集成：不止于API

“EDA集成”往往沦为“新增下拉菜单或导出格式”的表面功夫。而新一代设计数据平台，例如Keysight SOS，正将集成重新定义为嵌入式智能。

这些平台能够：

· 与主流设计与验证工具直接对接;

· 以软件系统难以企及的方式，深度解析数据层级、网表信息与元数据;

· 实时同步跨团队、跨项目、跨工作流的变更。

这种集成是“隐形”的。工程师无需单独登录系统，而是在日常工作流中自然沉浸其中。当集成达到这种境界时，数据便成为流程的有机组成部分，而非事后补充的额外环节。

更智能的输入，更智能的AI

AI并非是要取代工程师，而是增强其能力。但前提是AI能获得优质输入。在芯片设计领域，这些输入不仅是海量数据，更包含上下文、历史脉络与结构体系。

结构化数据使AI能够：

· 从验证过的模式中学习，而非仅仅是原始文件;

· 在提出修改建议时充分考虑依赖关系和约束;

· 提供可操作的洞察，而非抽象概念。

缺乏结构化数据，AI的输出沦为泛泛之物;依托结构化数据，AI方能释放变革性力量。

设计的未来并非完全自主，而是一种增强。智能数据正是这种增强智能的基石。

强行适配还是专属定制?工具选择为何至关重要

众多半导体企业仍在尝试将通用软件开发工具改装并应用于半导体设计流程。Git等传统版本控制系统或其他通用型版本控制系统，虽适用于代码管理，却难以应对芯片设计的层级结构、规模复杂度及元数据繁杂性。AI更放大了这种不匹配性——基于为软件输出场景设计的数据所训练的模型，应用到硅片设计中时，往往会产生不稳定或具有误导性的结果。

强行将开发工具套入设计流程，往往弊大于利。层级结构被扁平化处理，依赖关系无法追踪，IP复用状态模糊不清，工程师花费在绕开工具上的时间，比花费在利用工具上的还要多。

与之形成鲜明对比的是，专用设计数据管理平台面向现实半导体开发进行了优化。这类平台适配于以IP为中心的设计，适应层级结构，并能够追踪跨项目和跨设计阶段的关联关系。更关键的是，它们能够输出AI可靠运行所需的结构化、经验证且具备情境化属性的数据。

当企业从“强行适配”转向专用解决方案时，效益将实现倍增效应。这不仅能减少阻滞与风险，更能释放全新价值：AI输出变得更精准、更贴合需求、更值得信赖，工程周期加速，协作效率提升，企业由此从“艰难挣扎”转向“规模化发展”的新阶段。

图4：Keysight SOS平台，搭载可视化设计差异对比功能

战略就绪：不止于数据规整，更在于优势构建

人们往往将数据结构化视为一项基础性保障工作——重要却“隐形”。但事实上，结构化设计数据正是企业构建战略差异化优势的重要因素。

结构化设计数据能加速产品面市进程、减少流片返工、优化人员配置、提升协作效率，最终孕育出更具创新性的产品。它赋予管理层可见性，为工程团队注入信心，更赋予AI真正所需的核心要素：有意义的数据。

在AI赋能的EDA时代，成功不再取决于谁拥有最炫的模型或最大的计算集群，而取决于谁能夯实最具智能性的基石。

这个基石就是设计数据——结构化、可检索、安全可靠，并为未来做好准备。

若企业的设计环境仍处于碎片化状态，那么现在正是变革的最佳时机。结构化不仅关乎管控——更是释放AI潜能、实现复用、提升速度与扩展规模的“钥匙”。不要再强行使用过时的工具来应对当下的挑战。