人工智能正迅速成為制造商可以使用的最通用、最實用的工具之一。隨著電子制造商面臨日益增長的需求和供應鏈壓力，人工智能在芯片設計中的應用獲得了巨大動力。

芯片設計人員面臨著一項艱巨的任務，即在縮小尺寸的同時提供不斷增加的功能，同時管理生產(chǎn)和最終成本。擅長分析和平衡多種復雜因素的人工智能是一種理想的解決方案。以下是制造商可以使用AI優(yōu)化芯片設計的五種方法。

加速芯片設計周期

提高效率是人工智能在芯片設計中的最大優(yōu)勢之一。優(yōu)化芯片的設計意味著計算和平衡從材料到元器件布局再到節(jié)點類型的數(shù)千種可能性。對于人類工程師來說，這個過程既緩慢又費力，但人工智能模型可以權衡這些因素，在很短的時間內(nèi)找到理想的平衡點。

人工智能可以在不到六個小時的時間內(nèi)生成理想的芯片平面圖，而人類研究團隊需要幾個月的時間才能獲得相同的結果。即使工程師必須對設計進行進一步修改，他們也有幾個月的領先優(yōu)勢。

制造商可以通過簡化初始設計階段來顯著縮短交貨時間。他們可以更快地將新芯片推向市場，從而帶來更好的投資回報。

降低生產(chǎn)成本

在芯片設計中使用人工智能還可以讓制造商以更低的成本生產(chǎn)元器件。這些節(jié)約大部分來自人工智能的速度。由于研發(fā)時間從幾個月縮短到幾周甚至幾天，因此制造商在整個生產(chǎn)生命周期中花費在人員和機器成本上的費用要少得多。

這種靈活性也讓制造商能夠利用更具成本效益的芯片技術。專用集成電路(ASIC)的生產(chǎn)成本低于更傳統(tǒng)的通用芯片，但初始工程費用較高。然而，如果芯片制造商使用AI來簡化早期開發(fā)，ASIC是一個更可行的選擇，讓他們最大限度地提高成本效益。

人工智能在設計芯片時也可以考慮成本效益。智能模型可以在比較設計可能性時考慮材料成本和復雜性，從而為制造商提供生產(chǎn)費用較低的選擇。理論上，人類專家也可以找到這些可能性，但這需要更長的時間，而且不太可靠。

提高芯片性能

性能是芯片設計的另一個關鍵考慮因素。對設備功能的需求正在上升，但在保持合理成本的同時支持高端功能對工程師來說往往是一項挑戰(zhàn)。因為人工智能可以比人類更快地比較數(shù)千個參數(shù)，所以它可以更好地管理這些復雜的考慮因素。

此外，使用AI輔助設計軟件可以讓制造商發(fā)現(xiàn)可以提高芯片性能的設計選擇，否則他們可能會錯過這些選擇。

隨著制造商在更多芯片設計中使用機器學習，這些算法將收集更多真實世界的數(shù)據(jù)，隨著時間的推移而變得更加有效。因此，更廣泛地采用人工智能將導致芯片設計持續(xù)改善，甚至呈指數(shù)級改善。

提高工藝性

芯片設計中的AI還可以應用于設計階段以外的流程。預測模型可以采用有關制造設施生產(chǎn)線的設計和數(shù)據(jù)來分析制造過程會是什么樣子。然后他們可以推薦設計或工作流程的調整，使產(chǎn)品更容易生產(chǎn)。

一些芯片設計在紙面上可能看起來很理想，但在實踐中引入了太多生產(chǎn)上的復雜問題。一個原型可能需要五軸加工，但這需要經(jīng)過專門培訓的操作員，增加了人為錯誤的風險。AI可以注意到這種風險，然后建議制造商可以使用更簡單的方法進行的替代設計。

這些因素對于人類來說很容易被忽視，但具有深遠的影響。AI引導設計可幫助電子公司解決這些制造問題，以最大程度地減少交貨時間和生產(chǎn)線的生產(chǎn)成本。

緩解人才短缺

隨著電子產(chǎn)品需求的增加，許多公司發(fā)現(xiàn)自己面臨著技術人才短缺的問題。在芯片設計中應用人工智能可以讓較小的團隊在更短的時間內(nèi)完成更多工作，從而縮小這些差距。

到2030年，美國半導體企業(yè)可能面臨30萬名工程師和9萬名技術人員的人才短缺。技能再培訓和技能提升是解決這一缺口的關鍵步驟，但實際上，許多企業(yè)仍將面臨巨大的勞動力壓力。然而，如果芯片設計沒有那么長的時間或沒有那么復雜，那么這種短缺的影響就會小一些。

由于AI大大簡化了設計過程，它讓工人有更多時間來完成其他任務。同樣，更多流程的自動化意味著技能和經(jīng)驗較低的員工仍然可以履行芯片設計職責。因此，技術人才缺口不會對公司造成太大影響。

芯片設計中的人工智能是一個相對較新但越來越有價值的解決方案。這些自動化工具對于保持行業(yè)競爭力至關重要。應用人工智能解決這五個方面的問題，將確保電子制造商適應日益增長的挑戰(zhàn)。