随着摩尔定律逐渐失效，工程师正在将人工智能技术引入芯片设计领域。某中心在其存储芯片中集成AI实现存内计算，显著提升机器学习速度并降低能耗；某机构的TPU V4 AI芯片处理能力较前代提升一倍。
MathWorks某平台高级产品经理指出，AI已渗透至芯片设计全周期：
- 制造缺陷检测：在生产各阶段进行异常检测与故障规避
- 预测性维护：通过历史数据分析设备意外停机根本原因
- 数字孪生建模：创建物理模型的替代模型，加速参数扫描与蒙特卡洛仿真
技术优势：
- 相比传统物理建模，计算成本降低且迭代速度提升
- 通过仿真测试减少实际制造过程中的资源消耗
现存挑战：
- AI模型精度仍低于物理模型
- 需整合多传感器数据与跨团队协作
- 依赖高质量数据构建有效模型
实践建议： 工程师可通过GitHub等社区获取开源工具案例，结合领域知识进行数据探索。重点包括：
- 明确待解决的技术问题
- 分模块测试并完整记录过程
- 建立跨团队协作机制
未来展望： AI将释放人力资源从事高阶任务，但决策仍需人类介入。发展趋势包括：
- 提升模型可解释性
- 加强跨技能层级协作
- 融合人类经验与数字孪生技术