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第1152章 EDA的最新进展（第2页）

每一句话，都像一记重锤，敲在三位部长的心上。

他们深知研发的艰辛，但当自己的技术成果转化为客户的成功、变成实打实的商业订单时，那种成就感和价值感，跟做出某个重大技术突破一样爽。

会议室内的气氛瞬间被点燃，三位技术出身的部长，脸上都泛起了红光，腰杆也不自觉地挺得更直。

“所以，”陈默总结道，声音沉稳下来。

“我们今天坐在这里，讨论绩效，讨论激励，讨论人才，底气就来自于这里。

我们不是在闭门造车，我们是在打一场已经看到胜利曙光，并且回报极其丰厚的硬仗。

接下来，我们要讨论的是，如何让这把火，烧得更旺，如何让我们的优势，变成未来五年、十年都无人能撼动的壁垒。”

陈默这一通鸡血打下去，果然三个人状态都不一样了。

看技能生效，激励完毕，陈默切入正题：

“好了，士气鼓足了，现在向我展示一下，支撑这些商业成功的技术内核以及你们各自的进展情况。

我要听细节，听那些让周立峰能在客户面前挺直腰杆的‘硬通货’。”

三位部长早有准备，精神抖擞地开始汇报。

钟耀祖率先开口，他的语气带着技术领跑者的自信：

“陈总，覆盖率从83%提升到94%，这11个点，主要体现在三个方面。

第一，全流程ai化深度整合。我们不再满足于单点工具的ai赋能，而是实现了从rtl到gdsii的ai驱动闭环。

‘盘古’p&r引擎现在能根据‘伏羲’ai预测的时序和功耗热点，进行动态优化布局布线，并在布局后立刻调用‘女娲’ai-opc进行可制造性预测，再将预测结果反馈给‘盘古’进行迭代。

这个闭环，将7nm测试芯片的设计迭代周期，从传统的8周压缩到了3周！”

陈默眼中精光一闪：“三周？数据确认真实吗？”

“千真万确！”钟耀祖调出海思内部项目的流程日志，“这是海思下一代ai加速芯片核心模块的实际数据。而且，首次流片功能正确率超过98%，创下了海思复杂芯片的首片纪录。”

李维明接着汇报，他展示了更加复杂的模型对比图：

“陈总，在器件建模方面，我们突破了统计性涨落建模的瓶颈。

在7nm及以下节点，原子级别的工艺波动对器件性能影响巨大。

我们基于大数据和机器学习，构建了全球首个能够精准预测随机制造变异下电路性能边界的设计套件。

这意味着，我们的客户设计芯片时，不再是基于一个‘理想’模型，而是基于一个‘真实’的、存在波动的制造环境，设计出的芯片鲁棒性和良率显着提升。

韦尔半导体正是因为这一点，才果断选择了我们。”

张哲的汇报则聚焦于系统级挑战：

“我们在3d

ic和异质集成的仿真领域，已经形成了代差优势。

随着chiplet（芯粒）技术成为趋势，多个不同工艺、不同材质的芯片堆叠在一起，其间的热、力、电耦合效应极其复杂。

我们的3d

em+热-力耦合仿真平台，成功预测了某客户3d封装芯片因热膨胀系数不匹配导致的微裂纹风险，并在设计阶段就给出了解决方案。

这一点，目前三巨头的工具都难以做到如此精准的系统级分析。”

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