“最后，是关于基于大数据的智能良率预测与优化。”

陈默放出终极“大招”。

“流片前的良率预测，一直是行业黑盒，赌的成分很大。

但现在，我们有了‘洞察’（insight）系统。”

屏幕上展示出一个动态仪表盘，实时显示着一个虚拟芯片设计的预测良率曲线，以及影响良率的关键因子排序。

“‘洞察’系统整合了设计数据、来自孟教授团队和李维明团队工艺模型、甚至历史的流片数据。

它利用图神经网络和时空预测模型，能在设计完成度70%时，精准预测最终良率，准确率目前达到85%以上，并能定位出75%以上的良率杀手。

而且在成熟工艺节点上，其预测趋势与实际良率趋势吻合度超过90%。

我们计划在n+1的首个测试芯片上就全面部署，在实践中锤炼它！”

陈默目光扫过众人，语气带着蛊惑人心的力量：

“这意味着什么？

意味着在投入天价流片费用之前，我们就能提前发现设计缺陷和工艺匹配问题，指导设计优化和工艺微调。

这将把n+1工艺的良率爬坡周期，至少缩短30%-50%！

这不是成本优化，这是战略级的效率革命！”

他总结道：

“数字后端与ai驱动研发部，不仅仅是攻坚了数字后端。

他们打造的ai驱动引擎，是我们整个eda工具链的‘智慧大脑’和‘效能倍增器’。

他们让张哲博士的锋利尖刀更精准，让李维明博士的坚实根基更稳固。