在當今數字技術飛速發展的環境下，功能驗證的重要性前所未有。隨著系統變得越來越復雜，如何確保其可靠性和性能成為設計和驗證工程師面臨的重大挑戰。風險極高：驗證失敗可能導致高昂的產品召回成本、安全隱患以及品牌聲譽受損。近期發布的 Wilson Research 數據顯示，首次流片成功率降至 14%，創該研究開展 20 多年來的最低記錄，且 75% 的 ASIC 項目進度滯后。為了應對這些挑戰，行業正處在由人工智能 (AI) 驅動的革命性轉折點上。

人工智能 (AI) 技術正在改變傳統的驗證流程，助力企業提升驗證準確性、加快產品上市速度，并提高整體生產率。通過利用數據驅動方法和機器學習 (ML) 算法，驗證團隊能夠獲得以往無法獲取的洞察發現，并簡化歷來耗時且易出錯的工作流程。

西門子 Questa One 智能驗證技術依托人工智能，不僅是簡單的漸進式改進，而是驗證任務處理方式的范式轉變。RTL 代碼、測試、斷言、覆蓋率的自動生成，以及預測性調試功能和智能分析工具，只是人工智能 (AI) 應用于應對功能驗證嚴苛需求的幾個示例。驗證工作流程通過數據和工具實現互聯；這些數據蘊含著未被發掘的知識，信息在工具間自動傳遞，從而為電子設計自動化領域帶來顯著提升的生產力水平。

在本白皮書中，我們探索人工智能 (AI) 在驗證領域的潛力時，將深入分析行業面臨的具體挑戰，展示正在開發的創新解決方案，并重點介紹率先采用這些前沿技術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率，也將為功能驗證領域未來的更深層次創新奠定基礎。

01

驗證挑戰

隨著系統變得更加復雜，功能驗證領域面臨重重挑戰，逐漸阻礙工程團隊效能和效率。對于追求創新并同時保持產品高質量和高可靠性的企業而言，了解這些挑戰至關重要。

1

復雜性增加

技術的飛速發展催生了更復雜的系統，表現為集成度更高、功能更先進、交互更多元。這種復雜性要求通過全面的驗證流程，以確保所有組件協同運行。傳統驗證方法在應對這種復雜性時往往力不從心，導致出錯和疏漏的風險更高。

2

時間限制

在數字行業快節奏的環境中，公司面臨著加速產品開發周期的巨大壓力。這種緊迫性往往導致驗證流程被壓縮，團隊為趕進度而倉促完成驗證步驟。因此，漏洞被遺漏的可能性增加，導致可能在產品發布后引發高昂的代價。

3

資源限制

驗證是一個資源密集型流程，通常需要大量人力和計算資源。技術人才和前沿工具的獲取受限，會嚴重制約企業的驗證能力。而驗證任務需求的不斷增長加劇了這一局面，使得維持高質量標準的難度越來越大。

4

技能短缺

在驗證領域，許多企業面臨的一個尤為緊迫的挑戰是技能短缺。隨著驗證流程愈發精細化，對既掌握驗證技術又了解驗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，企業難以找到并留住實施有效驗證策略所需的專業人才。這一缺口進一步限制了創新，并拖慢了關鍵項目的進度。

5

缺乏可見性和洞察

傳統驗證流程通常難以充分呈現驗證的狀態和潛在問題，導致團隊只能采取被動應對而非主動預防的方式。團隊可能只有在問題顯現后才能著手處理，造成時間和資源的浪費。缺乏實時分析會阻礙有效的決策并拖慢整體驗證周期。

6

驗證失敗成本高昂

驗證失敗帶來的后果可能極其嚴重，包括導致產品召回、法律責任以及品牌聲譽受損。開發延誤、合規問題和市場處罰的綜合成本可能對企業的利潤產生重大影響。鑒于驗證失敗可能產生連鎖反應，全面且高效的驗證流程至關重要。

7

創新技術應用不足

現有驗證方法可能無法充分應對物聯網 (IoT)、人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 等新興先進技術帶來的獨特挑戰。若無法快速調整驗證策略以適應新技術，可能使企業面臨錯誤頻發和驗證不充分的風險。

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02

釋放人工智能 (AI) 的潛力

隨著功能驗證領域的挑戰不斷增加，人工智能 (AI) 已成為能夠推動驗證格局的變革性力量。通過利用先進算法、機器學習 (ML) 和數據分析，企業能夠在驗證流程中實現顯著提升的效率和準確性水平提升。本部分將探討各類人工智能 (AI) 驅動的策略，這些策略可提升驗證效果，并為工程師提供應對固有挑戰所需的工具。

人工智能 (AI) 技術能夠以極高的速度分析海量數據，提取有價值的洞察，為驗證流程提供重要參考信息。通過采用預測性分析等技術，人工智能 (AI) 能夠在潛在驗證問題顯現前識別出可能預示這些問題的趨勢和模式，使團隊能夠主動應對而非被動處理問題。這一轉變提升了企業的數據驅動決策能力，極大限度地降低了錯誤率并簡化了流程。

人工智能 (AI) 在驗證領域最顯著的優勢之一是其能夠自動化處理繁瑣的重復性任務。自動生成驗證工件（例如 RTL 源代碼、測試平臺、測試計劃和斷言）大幅減少了工程師所需投入的時間和精力。通過將團隊成員從這些耗時的工作中解放出來，企業可以將其專業能力投入到更復雜、更關鍵的驗證任務中，從而提升生產率和創新能力。

人工智能 (AI) 驅動的調試工具借助機器學習 (ML) 技術，高效識別故障特征和根本原因，從而進一步強化了驗證流程。通過分析以往故障的歷史數據，人工智能 (AI) 可以幫助工程師更快地定位問題區域，減少診斷問題所需的時間，并加快解決速度。此功能不僅加快了調試周期，還提升了最終產品的整體可靠性。

人工智能 (AI) 可以通過實時監控和分析來增強驗證流程效率。通過在整個驗證生命周期中持續評估數據，企業能夠深入了解其流程的有效性與效率。這種實時反饋循環機制使團隊能夠動態調整其策略，確保潛在問題在加劇前被識別并得到妥善處理。

人工智能 (AI) 技術具備的可擴展性是另一項關鍵優勢，能讓企業根據不斷變化的項目需求調整驗證工作。無論是應對項目范圍擴大，還是適配新技術，人工智能 (AI) 都能提供必要的靈活性，在不犧牲質量與效率的前提下有效擴展驗證任務。采用人工智能 (AI) 驅動驗證策略的企業表示，其驗證流程取得了顯著改進。

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Questa One 智能驗證

隨著人工智能 (AI) 潛力的充分釋放，企業可采用一系列旨在提升功能驗證流程效率與準確性的技術。西門子 Questa One 智能驗證策略分為五個子類別：智能生成、智能引擎、智能分析、智能回歸和智能調試。每個類別下開發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) 專注于分析現有數據，從中發掘洞察和模式規律。其核心是從數據中理解并提取信息，而非生成新數據。

預測型人工智能 (AI) 指的是基于歷史數據預測未來事件或趨勢的人工智能 (AI) 技術和模型。它利用機器學習 (ML) 算法分析過去的數據，并對未來結果做出優化后的預測。

生成型人工智能 (AI) 指的是可以生成與其訓練數據相似的新數據或內容的人工智能 (AI) 系統。這類系統會根據從數據集中學到的模式規律生成新樣本。生成型人工智能 (AI) 可用于提供生成和優化工具。

Questa One 智能驗證的所有方面都旨在加速功能驗證流程、顯著提升效率、高度可信的結果。其目標是通過提升工程師效率、提供高速引擎及減少工作負載，從而提高總體生產率。