新思科技牵手微软，AI芯片设计智能体工作流上线

近日，新思科技正式宣布和微软达成合作，联合推出面向芯片设计领域的


AI


自主智能体工作流，目前这套方案已经在微软Discovery平台上线，开放给行业客户体验评估。这套基于新思科技Agen


tE


ngineer技术打造的全新流程，没有停留在用AI辅助画电路图的浅层次，而是用能自主完成任务的AI智能体，把芯片设计的全流程自动化水平拉上了新台阶，实实在在帮芯片研发团队压缩从设计到落地的整体周期。

很多人都知道，芯片设计是出了名的复杂工程，一款先进芯片从写代码到最终流片，要经过几十道环环相扣的工序，每一道工序都要靠经验丰富的


工程师


熬大量时间反复调试优化。过去行业里也尝试过用普通AI工具辅助设计，但大多只能帮工程师完成单一环节的零散任务，没法自主走完一整套完整的工作流程，很多环节还是要靠人工一步步推进，遇到复杂问题很容易卡在某一步拖慢整体进度。这次新思科技和微软合作推出的AI自主智能体工作流，就是专门打破这个瓶颈，让AI智能体能自主串联起多个设计环节，不用工程师全程盯着操作。

目前这套方案已经落地了两个经过实际验证的核心自主工作流，第一个就是面向芯片验证环节的自动化调试闭环流程。芯片设计写完代码后，要经过大量验证测试找出里面的隐藏bug，过去工程师要对着海量的报错日志，一点点定位问题根源，再手动修改代码重新测试，遇到复杂的隐蔽bug，可能要花好几天才能调试完。现在接入这套AI智能体后，它能自主跑完整个闭环：自动识别验证过程里的异常报错，顺着日志线索定位bug的根本原因，自动生成对应的修复方案，修改完代码后还能自动发起新一轮验证，确认问题完全解决。早期的实际测试数据显示，这套流程能把芯片验证环节的调试周期直接缩短25%到40%，帮工程师省下大量重复排查的时间。

第二个落地的核心流程，是基于Fusion Com


pi


ler和Azure云平台打造的自动化实现优化流程。芯片设计到了后续的布局布线环节，要反复调整电路的排布方式，在有限的芯片面积里平衡性能、功耗和散热的表现，过去工程师要手动调整几十版参数，才能拿到相对最优的方案。现在这套AI智能体可以依托云平台的充足算力，自主完成多轮参数迭代优化，不用工程师手动一遍遍调整设置，就能快速生成兼顾各项指标的高质量布线方案，大幅压缩芯片物理实现环节的迭代时间。

除了和微软的联合落地之外，新思科技还和


AMD


、微软三方合作，共同推进全流程AI驱动的芯片设计技术落地，目前AMD已经开始评估这套全新的智能体工作流，计划把它用到下一代芯片产品的研发过程里。不少芯片设计行业的从业者都有共鸣，一款先进芯片的研发成本越来越高、周期越来越长，靠传统的人工推进模式，很容易在激烈的行业竞争里落后，这套AI自主智能体工作流的出现，刚好给行业提供了一个能大幅提升研发效率的全新路径。

目前这套方案已经开放给行业客户在微软Discovery平台上体验评估，不少中小芯片设计团队已经提前参与测试，大家最直观的感受就是，不用再靠少数资深工程师熬夜扛下全流程的调试压力，AI智能体能帮团队承接大量重复耗时的工作，让工程师把精力放到更核心的


创意


设计环节里。随着后续这套工作流逐步落地到更多芯片研发项目中，整个行业的芯片设计效率还会迎来新一轮的明显提升。