画面中，代表电磁干扰的红色区域在“盘古”引擎的驱动下迅速变为安全的绿色，迭代速度比传统方法快了数十倍。

“而李维明博士的精密器件模型，则通过‘混沌’总线，直接赋能钟耀祖团队的‘伏羲’ai时序收敛助手。

‘伏羲’不再依赖粗略的时序模型，而是基于接近物理真实的器件行为进行预测和优化。

结果就是——”

陈默展示出一组对比数据：

“在balong5000lna模块的最终版图上，我们不仅将偏差从0.18%压到了0.05%以内，远超设计预期，而且将时序收敛的迭代次数从平均35次压缩到了惊人的3次。

冯总，海思的同事告诉我，他们节省了将近三周的调试时间。”

冯庭波眼中精光爆射，忍不住脱口而出：“是的，整整三周！”

这对于争分夺秒的芯片流片窗口期，价值无可估量。

陈默微笑颔首：“这就是协同的力量，也是自主工具链深度整合带来的降维打击。”

“其次，是关于孟教授提到的计算光刻算力地狱。”

陈默语气转为铿锵：

“opc（光学临近校正）确实是n+1多重曝光下的噩梦。

传统方法耗时数周，且精度难以保证。”

他切换到一个极具视觉冲击力的界面：

一边是传统opc校正后依然存在毛刺和畸形的图形，另一边则是光滑完美、如同艺术品的修正结果。

“钟耀祖团队，基于其强大的ai算法底蕴，开发了‘女娲’ai-opc系统。