人工智能正迅速成为制造商可以使用的最通用、最实用的工具之一。随着电子制造商面临日益增长的需求和供应链压力，人工智能在芯片设计中的应用获得了巨大动力。
芯片设计人员面临着一项艰巨的任务，即在缩小尺寸的同时提供不断增加的功能，同时管理生产和最终成本。擅长分析和平衡多种复杂因素的人工智能是一种理想的解决方案。以下是制造商可以使用AI优化芯片设计的五种方法。
加速芯片设计周期
提高效率是人工智能在芯片设计中的最大优势之一。优化芯片的设计意味着计算和平衡从材料到元器件布局再到节点类型的数千种可能性。对于人类工程师来说，这个过程既缓慢又费力，但人工智能模型可以权衡这些因素，在很短的时间内找到理想的平衡点。
人工智能可以在不到六个小时的时间内生成理想的芯片平面图，而人类研究团队需要几个月的时间才能获得相同的结果。即使工程师必须对设计进行进一步修改，他们也有几个月的领先优势。
制造商可以通过简化初始设计阶段来显着缩短交货时间。他们可以更快地将新芯片推向市场，从而带来更好的投资回报。
降低生产成本
在芯片设计中使用人工智能还可以让制造商以更低的成本生产元器件。这些节约大部分来自人工智能的速度。由于研发时间从几个月缩短到几周甚至几天，因此制造商在整个生产生命周期中花费在人员和机器成本上的费用要少得多。
这种灵活性也让制造商能够利用更具成本效益的芯片技术。专用集成电路(ASIC)的生产成本低于更传统的通用芯片，但初始工程费用较高。然而，如果芯片制造商使用AI来简化早期开发，ASIC是一个更可行的选择，让他们最大限度地提高成本效益。
人工智能在设计芯片时也可以考虑成本效益。智能模型可以在比较设计可能性时考虑材料成本和复杂性，从而为制造商提供生产费用较低的选择。理论上，人类专家也可以找到这些可能性，但这需要更长的时间，而且不太可靠。
提高芯片性能
性能是芯片设计的另一个关键考虑因素。对设备功能的需求正在上升，但在保持合理成本的同时支持高端功能对工程师来说往往是一项挑战。因为人工智能可以比人类更快地比较数千个参数，所以它可以更好地管理这些复杂的考虑因素。
此外，使用AI辅助设计软件可以让制造商发现可以提高芯片性能的设计选择，否则他们可能会错过这些选择。
随着制造商在更多芯片设计中使用机器学习，这些算法将收集更多真实世界的数据，随着时间的推移而变得更加有效。因此，更广泛地采用人工智能将导致芯片设计持续改善，甚至呈指数级改善。
提高工艺性
芯片设计中的AI还可以应用于设计阶段以外的流程。预测模型可以采用有关制造设施生产线的设计和数据来分析制造过程会是什么样子。然后他们可以推荐设计或工作流程的调整，使产品更容易生产。
一些芯片设计在纸面上可能看起来很理想，但在实践中引入了太多生产上的复杂问题。一个原型可能需要五轴加工，但这需要经过专门培训的操作员，增加了人为错误的风险。AI可以注意到这种风险，然后建议制造商可以使用更简单的方法进行的替代设计。
这些因素对于人类来说很容易被忽视，但具有深远的影响。AI引导设计可帮助电子公司解决这些制造问题，以最大程度地减少交货时间和生产线的生产成本。
缓解人才短缺
随着电子产品需求的增加，许多公司发现自己面临着技术人才短缺的问题。在芯片设计中应用人工智能可以让较小的团队在更短的时间内完成更多工作，从而缩小这些差距。
到2030年，美国半导体企业可能面临30万名工程师和9万名技术人员的人才短缺。技能再培训和技能提升是解决这一缺口的关键步骤，但实际上，许多企业仍将面临巨大的劳动力压力。然而，如果芯片设计没有那么长的时间或没有那么复杂，那么这种短缺的影响就会小一些。
由于AI大大简化了设计过程，它让工人有更多时间来完成其他任务。同样，更多流程的自动化意味着技能和经验较低的员工仍然可以履行芯片设计职责。因此，技术人才缺口不会对公司造成太大影响。
芯片设计中的人工智能是一个相对较新但越来越有价值的解决方案。这些自动化工具对于保持行业竞争力至关重要。应用人工智能解决这五个方面的问题，将确保电子制造商适应日益增长的挑战。
