摩尔定律正走向终结。工程师们转向人工智能等新技术来突破芯片设计极限——三星将AI植入存储芯片实现存内计算，谷歌TPU V4芯片性能较前代提升两倍。

MathWorks高级产品经理Heather Gorr指出，AI已渗透芯片全生命周期：

  1. 制造缺陷检测：通过异常识别提升良率
  2. 数字孪生应用：构建替代物理模型的轻量化代理模型，加速蒙特卡洛仿真
  3. 工艺优化：分析历史数据预测设备停机风险

优势显著：

  • 较传统物理模型降低90%计算成本
  • 参数扫描效率提升300%
  • 实验迭代周期缩短75%

现存挑战：

  • 模型精度较物理方程低15-20%
  • 需整合跨部门传感器数据
  • 需保持人类工程师的决策主导

未来趋势：

  • 人机协同设计将成为行业标准
  • 可解释AI模型是关键发展方向
  • 需建立跨职能团队的知识传递机制

"这不是取代人类，而是释放工程师处理更复杂任务的能力。"Gorr强调。行业需要既懂AI又理解半导体物理的复合型人才。

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