最困难的任务之一，是通过底层编程来"调教"芯片。利用诸如 I²C 之类的通信协议，我们持续采集传感器数据，分析芯片的行为，并将校准参数编程写回设备之中。
挑战从来不只是给芯片编程。
而是要构建并运行一整套自动化验证环境。测试台架全年无休地运行数月，集成了多路复用器、可编程电源、高精度的 Druck 压力控制器与泵、环境试验箱、冰箱、烘箱、温度控制器、数据采集系统、示波器以及各种测量仪器，在无数种工作条件下对一小块硅片进行特性表征。
一旦收集到足够的数据，真正的工程工作才刚刚开始。
我们利用工程方程、回归分析、统计方法、反复校准和无数次迭代来分析海量数据集，以推导出正确的参数。要得到可投产的校准方案，往往需要数月，有时甚至数年。
如今，AI 和现代统计计算能够在极短的时间内评估数百万乃至数十亿种可能性。回归分析识别各种关系，蒙特卡洛方法通过仿真探索不确定性，贝叶斯推断则在获得新证据时持续更新概率。
然而，工程原则始终如一。
最高效的系统并不依赖 AI 来完成每一次执行。它们首先发现最优方案、对其进行验证，然后将其转化为由规则、解析器和专用系统执行的确定性流程。
AI 加速了发现。
确定性系统确保了一致性。
工程纪律仍然是根本。
技术已经改变。但工程的思维方式没有改变。
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