為何晶片工程師應重視 AI 生成的行為模型
為何重要
過去行為建模主要倚賴人工程式設計，是 EDA 工具鏈中極為依賴經驗的環節，如今 AI 的介入將能大幅縮短複雜 SoC 的設計週期。 - 此技術對 Analog/Mixed-Signal 設計團隊具有即時戰略價值，能降低設計驗證的門檻，讓團隊能更專注於設計決策而非繁瑣的模型維護。 - 對投資人而言，硬體輔助軟體（EDA/SaaS）若結合 AI 代理自動化解決痛點，具有顯著的技術護城河與應用機會。 - 接下來應關注新創如何克服現有設計流程（如 Vivado、Cadence）的既有整合生態系，以及是否能成為業界標準。
傳統的電晶體級物理模擬耗時且昂貴，工程師需要透過行為模型進行快速驗證。本文介紹如何利用 AI 智慧代理（如 ChipAgents 平臺）自動化建立 AMS（類比及混合訊號）元件的行為模型，大幅減少手動建模所需的工程時間。
- 手動建立具備高準確度的行為模型極為耗時且困難，工程師須手動考量各類邊緣情況（如 PLL 的 jitter、ADC 的非線性），這通常佔用了專案大部分的人力。
- AI 代理流程包含六個步驟：定義範圍、生成參考資料、產生初始模型、與金標模擬驗證、反覆修正，並最終部署至模擬環境。
- ChipAgents 支援自動化差距偵測與主動學習，當新資料收集後，代理能「自動重新訓練」並重建模型，無需工程師持續幹預。