在當(dāng)今數(shù)字技術(shù)飛速發(fā)展的環(huán)境下，功能驗(yàn)證的重要性前所未有。隨著系統(tǒng)變得越來(lái)越復(fù)雜，如何確保其可靠性和性能成為設(shè)計(jì)和驗(yàn)證工程師面臨的重大挑戰(zhàn)。風(fēng)險(xiǎn)極高：驗(yàn)證失敗可能導(dǎo)致高昂的產(chǎn)品召回成本、安全隱患以及品牌聲譽(yù)受損。近期發(fā)布的 Wilson Research 數(shù)據(jù)顯示，首次流片成功率降至 14%，創(chuàng)該研究開(kāi)展 20 多年來(lái)的最低記錄，且 75% 的 ASIC 項(xiàng)目進(jìn)度滯后。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，行業(yè)正處在由人工智能 (AI) 驅(qū)動(dòng)的革命性轉(zhuǎn)折點(diǎn)上。

人工智能 (AI) 技術(shù)正在改變傳統(tǒng)的驗(yàn)證流程，助力企業(yè)提升驗(yàn)證準(zhǔn)確性、加快產(chǎn)品上市速度，并提高整體生產(chǎn)率。通過(guò)利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 算法，驗(yàn)證團(tuán)隊(duì)能夠獲得以往無(wú)法獲取的洞察發(fā)現(xiàn)，并簡(jiǎn)化歷來(lái)耗時(shí)且易出錯(cuò)的工作流程。

西門子 Questa One 智能驗(yàn)證技術(shù)依托人工智能，不僅是簡(jiǎn)單的漸進(jìn)式改進(jìn)，而是驗(yàn)證任務(wù)處理方式的范式轉(zhuǎn)變。RTL 代碼、測(cè)試、斷言、覆蓋率的自動(dòng)生成，以及預(yù)測(cè)性調(diào)試功能和智能分析工具，只是人工智能 (AI) 應(yīng)用于應(yīng)對(duì)功能驗(yàn)證嚴(yán)苛需求的幾個(gè)示例。驗(yàn)證工作流程通過(guò)數(shù)據(jù)和工具實(shí)現(xiàn)互聯(lián)；這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著未被發(fā)掘的知識(shí)，信息在工具間自動(dòng)傳遞，從而為電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化領(lǐng)域帶來(lái)顯著提升的生產(chǎn)力水平。

在本白皮書(shū)中，我們探索人工智能 (AI) 在驗(yàn)證領(lǐng)域的潛力時(shí)，將深入分析行業(yè)面臨的具體挑戰(zhàn)，展示正在開(kāi)發(fā)的創(chuàng)新解決方案，并重點(diǎn)介紹率先采用這些前沿技術(shù)的早期使用者所取得的成果。這一變革歷程不僅有望提高生產(chǎn)率，也將為功能驗(yàn)證領(lǐng)域未來(lái)的更深層次創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)。

01

驗(yàn)證挑戰(zhàn)

隨著系統(tǒng)變得更加復(fù)雜，功能驗(yàn)證領(lǐng)域面臨重重挑戰(zhàn)，逐漸阻礙工程團(tuán)隊(duì)效能和效率。對(duì)于追求創(chuàng)新并同時(shí)保持產(chǎn)品高質(zhì)量和高可靠性的企業(yè)而言，了解這些挑戰(zhàn)至關(guān)重要。

1

復(fù)雜性增加

技術(shù)的飛速發(fā)展催生了更復(fù)雜的系統(tǒng)，表現(xiàn)為集成度更高、功能更先進(jìn)、交互更多元。這種復(fù)雜性要求通過(guò)全面的驗(yàn)證流程，以確保所有組件協(xié)同運(yùn)行。傳統(tǒng)驗(yàn)證方法在應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜性時(shí)往往力不從心，導(dǎo)致出錯(cuò)和疏漏的風(fēng)險(xiǎn)更高。

2

時(shí)間限制

在數(shù)字行業(yè)快節(jié)奏的環(huán)境中，公司面臨著加速產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期的巨大壓力。這種緊迫性往往導(dǎo)致驗(yàn)證流程被壓縮，團(tuán)隊(duì)為趕進(jìn)度而倉(cāng)促完成驗(yàn)證步驟。因此，漏洞被遺漏的可能性增加，導(dǎo)致可能在產(chǎn)品發(fā)布后引發(fā)高昂的代價(jià)。

3

資源限制

驗(yàn)證是一個(gè)資源密集型流程，通常需要大量人力和計(jì)算資源。技術(shù)人才和前沿工具的獲取受限，會(huì)嚴(yán)重制約企業(yè)的驗(yàn)證能力。而驗(yàn)證任務(wù)需求的不斷增長(zhǎng)加劇了這一局面，使得維持高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的難度越來(lái)越大。

4

技能短缺

在驗(yàn)證領(lǐng)域，許多企業(yè)面臨的一個(gè)尤為緊迫的挑戰(zhàn)是技能短缺。隨著驗(yàn)證流程愈發(fā)精細(xì)化，對(duì)既掌握驗(yàn)證技術(shù)又了解驗(yàn)證方法論的高技能工程師的需求不斷增加。此類人才的短缺造成了瓶頸效應(yīng)，企業(yè)難以找到并留住實(shí)施有效驗(yàn)證策略所需的專業(yè)人才。這一缺口進(jìn)一步限制了創(chuàng)新，并拖慢了關(guān)鍵項(xiàng)目的進(jìn)度。

5

缺乏可見(jiàn)性和洞察

傳統(tǒng)驗(yàn)證流程通常難以充分呈現(xiàn)驗(yàn)證的狀態(tài)和潛在問(wèn)題，導(dǎo)致團(tuán)隊(duì)只能采取被動(dòng)應(yīng)對(duì)而非主動(dòng)預(yù)防的方式。團(tuán)隊(duì)可能只有在問(wèn)題顯現(xiàn)后才能著手處理，造成時(shí)間和資源的浪費(fèi)。缺乏實(shí)時(shí)分析會(huì)阻礙有效的決策并拖慢整體驗(yàn)證周期。

6

驗(yàn)證失敗成本高昂

驗(yàn)證失敗帶來(lái)的后果可能極其嚴(yán)重，包括導(dǎo)致產(chǎn)品召回、法律責(zé)任以及品牌聲譽(yù)受損。開(kāi)發(fā)延誤、合規(guī)問(wèn)題和市場(chǎng)處罰的綜合成本可能對(duì)企業(yè)的利潤(rùn)產(chǎn)生重大影響。鑒于驗(yàn)證失敗可能產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，全面且高效的驗(yàn)證流程至關(guān)重要。

7

創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用不足

現(xiàn)有驗(yàn)證方法可能無(wú)法充分應(yīng)對(duì)物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 等新興先進(jìn)技術(shù)帶來(lái)的獨(dú)特挑戰(zhàn)。若無(wú)法快速調(diào)整驗(yàn)證策略以適應(yīng)新技術(shù)，可能使企業(yè)面臨錯(cuò)誤頻發(fā)和驗(yàn)證不充分的風(fēng)險(xiǎn)。

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02

釋放人工智能 (AI) 的潛力

隨著功能驗(yàn)證領(lǐng)域的挑戰(zhàn)不斷增加，人工智能 (AI) 已成為能夠推動(dòng)驗(yàn)證格局的變革性力量。通過(guò)利用先進(jìn)算法、機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和數(shù)據(jù)分析，企業(yè)能夠在驗(yàn)證流程中實(shí)現(xiàn)顯著提升的效率和準(zhǔn)確性水平提升。本部分將探討各類人工智能 (AI) 驅(qū)動(dòng)的策略，這些策略可提升驗(yàn)證效果，并為工程師提供應(yīng)對(duì)固有挑戰(zhàn)所需的工具。

人工智能 (AI) 技術(shù)能夠以極高的速度分析海量數(shù)據(jù)，提取有價(jià)值的洞察，為驗(yàn)證流程提供重要參考信息。通過(guò)采用預(yù)測(cè)性分析等技術(shù)，人工智能 (AI) 能夠在潛在驗(yàn)證問(wèn)題顯現(xiàn)前識(shí)別出可能預(yù)示這些問(wèn)題的趨勢(shì)和模式，使團(tuán)隊(duì)能夠主動(dòng)應(yīng)對(duì)而非被動(dòng)處理問(wèn)題。這一轉(zhuǎn)變提升了企業(yè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策能力，極大限度地降低了錯(cuò)誤率并簡(jiǎn)化了流程。

人工智能 (AI) 在驗(yàn)證領(lǐng)域最顯著的優(yōu)勢(shì)之一是其能夠自動(dòng)化處理繁瑣的重復(fù)性任務(wù)。自動(dòng)生成驗(yàn)證工件（例如 RTL 源代碼、測(cè)試平臺(tái)、測(cè)試計(jì)劃和斷言）大幅減少了工程師所需投入的時(shí)間和精力。通過(guò)將團(tuán)隊(duì)成員從這些耗時(shí)的工作中解放出來(lái)，企業(yè)可以將其專業(yè)能力投入到更復(fù)雜、更關(guān)鍵的驗(yàn)證任務(wù)中，從而提升生產(chǎn)率和創(chuàng)新能力。

人工智能 (AI) 驅(qū)動(dòng)的調(diào)試工具借助機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 技術(shù)，高效識(shí)別故障特征和根本原因，從而進(jìn)一步強(qiáng)化了驗(yàn)證流程。通過(guò)分析以往故障的歷史數(shù)據(jù)，人工智能 (AI) 可以幫助工程師更快地定位問(wèn)題區(qū)域，減少診斷問(wèn)題所需的時(shí)間，并加快解決速度。此功能不僅加快了調(diào)試周期，還提升了最終產(chǎn)品的整體可靠性。

人工智能 (AI) 可以通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析來(lái)增強(qiáng)驗(yàn)證流程效率。通過(guò)在整個(gè)驗(yàn)證生命周期中持續(xù)評(píng)估數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠深入了解其流程的有效性與效率。這種實(shí)時(shí)反饋循環(huán)機(jī)制使團(tuán)隊(duì)能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整其策略，確保潛在問(wèn)題在加劇前被識(shí)別并得到妥善處理。

人工智能 (AI) 技術(shù)具備的可擴(kuò)展性是另一項(xiàng)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)，能讓企業(yè)根據(jù)不斷變化的項(xiàng)目需求調(diào)整驗(yàn)證工作。無(wú)論是應(yīng)對(duì)項(xiàng)目范圍擴(kuò)大，還是適配新技術(shù)，人工智能 (AI) 都能提供必要的靈活性，在不犧牲質(zhì)量與效率的前提下有效擴(kuò)展驗(yàn)證任務(wù)。采用人工智能 (AI) 驅(qū)動(dòng)驗(yàn)證策略的企業(yè)表示，其驗(yàn)證流程取得了顯著改進(jìn)。

03

Questa One 智能驗(yàn)證

隨著人工智能 (AI) 潛力的充分釋放，企業(yè)可采用一系列旨在提升功能驗(yàn)證流程效率與準(zhǔn)確性的技術(shù)。西門子 Questa One 智能驗(yàn)證策略分為五個(gè)子類別：智能生成、智能引擎、智能分析、智能回歸和智能調(diào)試。每個(gè)類別下開(kāi)發(fā)的工具均采用三種不同類型的人工智能 (AI)。

分析型人工智能 (AI) 專注于分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)，從中發(fā)掘洞察和模式規(guī)律。其核心是從數(shù)據(jù)中理解并提取信息，而非生成新數(shù)據(jù)。

預(yù)測(cè)型人工智能 (AI) 指的是基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)事件或趨勢(shì)的人工智能 (AI) 技術(shù)和模型。它利用機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 算法分析過(guò)去的數(shù)據(jù)，并對(duì)未來(lái)結(jié)果做出優(yōu)化后的預(yù)測(cè)。

生成型人工智能 (AI) 指的是可以生成與其訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)或內(nèi)容的人工智能 (AI) 系統(tǒng)。這類系統(tǒng)會(huì)根據(jù)從數(shù)據(jù)集中學(xué)到的模式規(guī)律生成新樣本。生成型人工智能 (AI) 可用于提供生成和優(yōu)化工具。

Questa One 智能驗(yàn)證的所有方面都旨在加速功能驗(yàn)證流程、顯著提升效率、高度可信的結(jié)果。其目標(biāo)是通過(guò)提升工程師效率、提供高速引擎及減少工作負(fù)載，從而提高總體生產(chǎn)率。