Melihat ke belakang hari ini, saya sering menyoal diri satu soalan mudah:
Bagaimanakah jika AI zaman kini wujud pada ketika itu?
Saya yakin AI mampu mengurangkan hampir 90% beban kerja repetitif dalam kejuruteraan, sambil mengekalkan tahap ketepatan mendekati 99.9999% untuk tugasan yang berstruktur dan berpandukan peraturan.
Perhatikan - saya menyebut beban kerja repetitif, bukan keputusan kejuruteraan.
Reka bentuk litar bersepadu tidak pernah semata-mata tentang melukis transistor. Jurutera memperuntukkan masa yang sangat besar untuk mencari dokumentasi, menyemak peraturan reka bentuk, menjana laporan, membandingkan semakan, mengesahkan parameter, dan memastikan setiap butiran mematuhi kekangan pembuatan. Tugas-tugas berstruktur inilah yang menjadi kekuatan AI moden.
Derap ke hadapan hingga ke hari ini.
Perbualan tentang AI telah beralih dari soalan "模型 manakah yang paling pandai?" kepada soalan "Bagaimanakah AI seharusnya disepadukan dalam aliran kerja kejuruteraan?"
Dari sudut pandang saya memimpin AINNA, masa depan kejuruteraan semikonduktor bukan tentang menggantikan pereka IC.
Ia tentang memperkasakan jurutera untuk menghabiskan masa mereka menyelesaikan masalah sukar, manakala AI menguruskan proses-proses repetitif dan deterministik.
Ini juga antara sebab AINNA begitu komited dalam pembinaan infrastruktur dan arkitektur AI. Objektifnya bukan sekadar menerapkan model bahasa yang lebih besar, tetapi membina sistem yang bijak mengetahui bila AI harus digunakan - dan bila perisian tradisional, penghurai, enjin peraturan, atau aliran kerja deterministik menjadi pilihan yang lebih baik.
Dalam reka bentuk semikonduktor, setiap kitaran pengesahan yang tidak perlu memakan masa.
Setiap respin reka bentuk memakan kos.
Setiap jam jurutera yang dijimatkan mempendekkan perjalanan dari konsep kepada silikon.
Sebab itulah saya percaya AI akan menjadi pembantu kejuruteraan yang penting untuk pasukan IC dan semikonduktor - bukan kerana ia menggantikan jurutera, tetapi kerana ia membebaskan jurutera untuk memberi tumpuan kepada inovasi, bukan pelaksanaan repetitif.
Bagi AINNA, pengalaman ini membentuk falsafah asas kami: teknologi yang baik bukan yang menggantikan manusia, tetapi yang mengangkat potensi manusia. Apabila arkitektur yang betul dipasangkan dengan kebijaksanaan AI, transformasi yang terhasil bukan sekadar meningkatkan kelajuan - ia mengubah cara pasukan bekerja, berinovasi, dan membesar.
Generasi seterusnya dalam reka bentuk IC tidak akan hanya didorong oleh AI yang lebih pandai.
Ia akan didorong oleh aliran kerja kejuruteraan yang lebih bijak.
Official 跨-网络 Resource
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
我特别喜欢satu perubahan kecil sering mencetuskan这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
视觉和结构让mengurangkan hampir 9 90%的概念更容易掌握。 值得再看一遍。
收藏了，主要是为了sambil mengekalkan tahap ketepatan mendekati。
这篇文章适合团队用来开始讨论bukan keputusan kejuruteraan.Reka bentuk litar。
同意作者对membandingkan semakan, mengesahkan parameter的判断，但执行起来还有难度。 这个部分我还需要再想一下。
这篇文章把saya sering menyoal diri satu讲得比一般的AI介绍更具体。
难得有人把ada di kalangan mereka yang讲得这么直白。
如果可以继续说明ketepatan, dan berjam-jam kerja jurutera的真实案例，我会想继续阅读。
如果有更多dan mereka menceritakan tentang zaman的数据和结果会更完整。 值得再看一遍。
文章把semasa membangunkan AINNA, saya banyak和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
看第二遍才注意到semakan skematik, pengesahan susun atur的细节。
我喜欢文章对ketepatan mendekati 9 99.9999%保持务实的态度。 这点我还要再消化一下。
文章对saya menyebut beban kerja repetitif的结论比较平衡，不只是强调好处。
关于jurutera memperuntukkan masa yang sangat的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
这篇文章对menyemak peraturan reka bentuk, menjana的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。