Questa One 智能验证：释放人工智能在功能验证中的潜力

在当今数字技术飞速发展的环境下，功能验证的重要性前所未有。随着系统变得越来越复杂，如何确保其可靠性和性能成为设计和验证工程师面临的重大挑战。风险极高：验证失败可能导致高昂的产品召回成本、安全隐患以及品牌声誉受损。近期发布的 Wilson Research 数据显示，首次流片成功率降至 14%，创该研究开展 20 多年来的最低记录，且 75% 的 ASIC 项目进度滞后。为了应对这些挑战，行业正处在由人工智能 (AI) 驱动的革命性转折点上。

人工智能 (AI) 技术正在改变传统的验证流程，助力企业提升验证准确性、加快产品上市速度，并提高整体生产率。通过利用数据驱动方法和机器学习 (ML) 算法，验证团队能够获得以往无法获取的洞察发现，并简化历来耗时且易出错的工作流程。

西门子 Questa One 智能验证技术依托人工智能，不仅是简单的渐进式改进，而是验证任务处理方式的范式转变。RTL 代码、测试、断言、覆盖率的自动生成，以及预测性调试功能和智能分析工具，只是人工智能 (AI) 应用于应对功能验证严苛需求的几个示例。验证工作流程通过数据和工具实现互联；这些数据蕴含着未被发掘的知识，信息在工具间自动传递，从而为电子设计自动化领域带来显著提升的生产力水平。

在本白皮书中，我们探索人工智能 (AI) 在验证领域的潜力时，将深入分析行业面临的具体挑战，展示正在开发的创新解决方案，并重点介绍率先采用这些前沿技术的早期使用者所取得的成果。这一变革历程不仅有望提高生产率，也将为功能验证领域未来的更深层次创新奠定基础。

01

验证挑战

随着系统变得更加复杂，功能验证领域面临重重挑战，逐渐阻碍工程团队效能和效率。对于追求创新并同时保持产品高质量和高可靠性的企业而言，了解这些挑战至关重要。

1

复杂性增加

技术的飞速发展催生了更复杂的系统，表现为集成度更高、功能更先进、交互更多元。这种复杂性要求通过全面的验证流程，以确保所有组件协同运行。传统验证方法在应对这种复杂性时往往力不从心，导致出错和疏漏的风险更高。

2

时间限制

在数字行业快节奏的环境中，公司面临着加速产品开发周期的巨大压力。这种紧迫性往往导致验证流程被压缩，团队为赶进度而仓促完成验证步骤。因此，漏洞被遗漏的可能性增加，导致可能在产品发布后引发高昂的代价。

3

资源限制

验证是一个资源密集型流程，通常需要大量人力和计算资源。技术人才和前沿工具的获取受限，会严重制约企业的验证能力。而验证任务需求的不断增长加剧了这一局面，使得维持高质量标准的难度越来越大。

4

技能短缺

在验证领域，许多企业面临的一个尤为紧迫的挑战是技能短缺。随着验证流程愈发精细化，对既掌握验证技术又了解验证方法论的高技能工程师的需求不断增加。此类人才的短缺造成了瓶颈效应，企业难以找到并留住实施有效验证策略所需的专业人才。这一缺口进一步限制了创新，并拖慢了关键项目的进度。

5

缺乏可见性和洞察

传统验证流程通常难以充分呈现验证的状态和潜在问题，导致团队只能采取被动应对而非主动预防的方式。团队可能只有在问题显现后才能着手处理，造成时间和资源的浪费。缺乏实时分析会阻碍有效的决策并拖慢整体验证周期。

6

验证失败成本高昂

验证失败带来的后果可能极其严重，包括导致产品召回、法律责任以及品牌声誉受损。开发延误、合规问题和市场处罚的综合成本可能对企业的利润产生重大影响。鉴于验证失败可能产生连锁反应，全面且高效的验证流程至关重要。

7

创新技术应用不足

现有验证方法可能无法充分应对物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等新兴先进技术带来的独特挑战。若无法快速调整验证策略以适应新技术，可能使企业面临错误频发和验证不充分的风险。

向上滑动查看更多

02

释放人工智能 (AI) 的潜力

随着功能验证领域的挑战不断增加，人工智能 (AI) 已成为能够推动验证格局的变革性力量。通过利用先进算法、机器学习 (ML) 和数据分析，企业能够在验证流程中实现显著提升的效率和准确性水平提升。本部分将探讨各类人工智能 (AI) 驱动的策略，这些策略可提升验证效果，并为工程师提供应对固有挑战所需的工具。

人工智能 (AI) 技术能够以极高的速度分析海量数据，提取有价值的洞察，为验证流程提供重要参考信息。通过采用预测性分析等技术，人工智能 (AI) 能够在潜在验证问题显现前识别出可能预示这些问题的趋势和模式，使团队能够主动应对而非被动处理问题。这一转变提升了企业的数据驱动决策能力，极大限度地降低了错误率并简化了流程。

人工智能 (AI) 在验证领域最显著的优势之一是其能够自动化处理繁琐的重复性任务。自动生成验证工件（例如 RTL 源代码、测试平台、测试计划和断言）大幅减少了工程师所需投入的时间和精力。通过将团队成员从这些耗时的工作中解放出来，企业可以将其专业能力投入到更复杂、更关键的验证任务中，从而提升生产率和创新能力。

人工智能 (AI) 驱动的调试工具借助机器学习 (ML) 技术，高效识别故障特征和根本原因，从而进一步强化了验证流程。通过分析以往故障的历史数据，人工智能 (AI) 可以帮助工程师更快地定位问题区域，减少诊断问题所需的时间，并加快解决速度。此功能不仅加快了调试周期，还提升了最终产品的整体可靠性。

人工智能 (AI) 可以通过实时监控和分析来增强验证流程效率。通过在整个验证生命周期中持续评估数据，企业能够深入了解其流程的有效性与效率。这种实时反馈循环机制使团队能够动态调整其策略，确保潜在问题在加剧前被识别并得到妥善处理。

人工智能 (AI) 技术具备的可扩展性是另一项关键优势，能让企业根据不断变化的项目需求调整验证工作。无论是应对项目范围扩大，还是适配新技术，人工智能 (AI) 都能提供必要的灵活性，在不牺牲质量与效率的前提下有效扩展验证任务。采用人工智能 (AI) 驱动验证策略的企业表示，其验证流程取得了显著改进。

03

Questa One 智能验证

随着人工智能 (AI) 潜力的充分释放，企业可采用一系列旨在提升功能验证流程效率与准确性的技术。西门子 Questa One 智能验证策略分为五个子类别：智能生成、智能引擎、智能分析、智能回归和智能调试。每个类别下开发的工具均采用三种不同类型的人工智能 (AI)。

分析型人工智能 (AI) 专注于分析现有数据，从中发掘洞察和模式规律。其核心是从数据中理解并提取信息，而非生成新数据。

预测型人工智能 (AI) 指的是基于历史数据预测未来事件或趋势的人工智能 (AI) 技术和模型。它利用机器学习 (ML) 算法分析过去的数据，并对未来结果做出优化后的预测。

生成型人工智能 (AI) 指的是可以生成与其训练数据相似的新数据或内容的人工智能 (AI) 系统。这类系统会根据从数据集中学到的模式规律生成新样本。生成型人工智能 (AI) 可用于提供生成和优化工具。

Questa One 智能验证的所有方面都旨在加速功能验证流程、显著提升效率、高度可信的结果。其目标是通过提升工程师效率、提供高速引擎及减少工作负载，从而提高总体生产率。