Vibe Coding：是一種新興編程方式，也被稱為 “氛圍編程”，可視為AI Coding的子集，由Andrej Karpathy于2025年初提出。其核心是通過自然語言向AI描述需求，由AI生成相應代碼，讓開發者專注于創意和問題解決，而非底層編碼細節。
AI Coding，即AI輔助編程，作為當前GenAI應用落地最快、影響力最大的方向，自然也是我們速石技術前沿探索的題中應有之義。咱們主打一個“上桌吃飯”。
還是那句話，在這場IT技術進步的浪潮里，每個人都有自己的位置。
目前，關于AI Coding對于專業開發者來說，到底是增效還是降效，是有點爭議的。我們的觀點很明確：必須是提效，而且是大大地提效。
我們毫不懷疑，不論企業或個人，國內AI Coding的使用率將持續提升。
更重要的一點是，Vibe Coding降低了編程門檻，利好于更多領域的“非傳統意義上的開發者”。
可以說，是一種更垂直的“AI平權”，或者我們可以叫TA“編程平權”。
扯遠了，回到正題。
我們今天分享的是一個企業級項目的Vibe Coding實踐。
項目中，我們經歷了從“你是光你是電你就是唯一的神”，到“Vibe Debug純純搞心態啊我真的沒時間陪你鬧了”，最后“哎喲不錯哦下次再帶我飛”的起起落落落落起起起的一系列復雜過程。
實踐結果
“古法編程”預估時間：第一步最小可用產品（MVP）的工作量評估大約為：5人/周的工作量，大約200小時。
Vibe Coding實際用時：我們選擇當紅炸子雞Claude Code直接設計原型，發現這個過程的效率和完成度遠超預期，于是繼續用Vibe Coding大法把這個MVP項目完成，共計耗時44小時。
實踐結果：與“古法編程”相比，Vibe Coding給這個項目帶來了5倍的效率提升。
我們有三個深刻體會
開發者的角色轉變：從編碼者到架構師
Vibe Coding讓開發者的角色發生了根本轉變。我們不再是代碼的直接生產者，而是：
- 需求翻譯官——將業務需求轉化為AI能理解的任務
- 質量把關人——審查和優化AI生成的代碼
- 架構設計師——專注于系統的整體設計和技術決策
"古法編程"的時代可能要過去了
做這個項目的過程中，Claude經歷了幾次服務故障和“降智”，在這種時刻我們深刻感受到了一種新型"戒斷反應"——不太愿意手寫代碼了。
這種轉變既令人興奮又讓人擔憂：
- 我們需要接受的事實——AI能在幾分鐘內完成原本需要幾小時的編碼工作
- 我們需要學習新的技能——如何有效地與AI協作
- 我們需要判斷AI的輸出質量——理解代碼原理變得更加重要
人有的毛病，AI也有
有趣的是，AI展現出了一些非常"人性化"的特征，比如：
- 不喜歡做錯誤處理（就像很多開發者一樣）
- 傾向于展示成果（在實際完成度遠不及預期的時候，總結寫得特別好，看起來像完成度非常高）
- 需要明確的指導（模糊的需求會導致糟糕的結果）
以下是項目實踐過程
項目介紹
這個項目包含Web端、服務端以及節點端Agent的開發，由于是企業平臺，也包含基本的用戶認證和權限控制能力，以及一些基礎的監控儀表。由于是內部項目，細節不便過多對外披露。
技術棧選擇如下：
服務端：Go
節點端Agent：Go，Shell
前端：React
數據庫：PostgreSQL
項目階段記錄
Claude Code的交互均在命令行中完成，對于有一些技術背景的人來說，體驗非常流暢。TA上手非常容易，網上有大量的介紹和使用技巧說明，Anthropic官方也提供了非常不錯的文檔和實用技巧說明。
Claude Code提供了`/cost`命令，便于觀察工作過程中模型用量、時間和對應的token成本，我們也做了相應的記錄。
階段1 - 架構設計和前后端實現
我們把這個項目涉及到的功能描述后，讓Claude做了一個網頁界面的原型，并要求Claude用模擬數據填充網頁界面。
這個過程Claude非常快地就完成了，經過幾輪需求調整和幾次快速的debug，一個用模擬數據的前端就在本地跑了起來，速度和完成度都遠超預期。
這讓我們對于用Vibe Coding完成這個項目也有了很大的信心。
這其實也是一個“Working Backwards”的過程，用一個做好的前端盡快拿到用戶反饋，再進行后端的開發和調試，這樣可以盡量減少返工和需求變更帶來的額外工作量。
前端開發完成后，用戶反饋沒問題，便開始了后端的開發。
開始一個新的后端項目，做的第一件事情一定是“頂層設計”，Vibe Coding也不例外。
Claude在這個過程的表現基本符合預期，在我們的引導下，完成了系統架構文檔的撰寫和核心數據結構的設計。經過我司CTO的審閱，架構設計是合理的，于是我們便讓Claude拿著這個架構設計以及之前構建前端時寫的API Spec開干。
不得不說，這個階段Claude的代碼產出量和產出速度又一次超出了我們的預期，在幾乎沒有干預的情況下，把后端和服務端的代碼基本寫完了。還在我們的要求下，寫了不少單元測試。
完成這些后，Claude報告的用量和時間：
可以看到API調用一共花費了5小時出頭，而我們實際用于輸入指令和等待輸出的時間加起來大約8小時。
這個階段，可以說是我們與Vibe Coding的“蜜月期”。
整個過程體驗簡直就像德芙一樣絲滑，讓人期待值拉滿。
階段2 - 測試、部分功能細節實現和bug修復
Vibe Coding有多爽，
Vibe Debugging就有多崩潰。
盡管我們對于第一階段生成的代碼會有bug這一點有預期，但仍沒有想到這個階段的工作量超出預期這么多。
先看報告：
實際上這個過程耗費了我們大概25小時的工作時間，而整個過程斷斷續續一周多才完成。
在調試過程中，我們甚至一度產生了“放棄吧，要么自己寫得了，別整這破AI了”的想法。但每次真的想要親自動手的時候，又很難抵御那種“看著AI干活”的誘惑，在崩潰的邊緣反復拉扯。
算了算了，繼續調吧，還能離咋的？
大不了多寫點提示詞！！
階段3 - 收尾以及一些外部系統的集成測試
由于這是一個基礎架構項目，對外部系統有一些依賴。為了盡量完成端到端的核心功能體驗，我們完成了外部系統集成工作，并且驗證了核心使用流程。
這個階段，代碼開發和測試工作量大約各占一半，耗時大約6小時。
用量報告：
一些小技巧分享
上下文管理是門藝術
200k的上下文長度看似非常大，但在Agentic Coding的場景下，其實只能說“還算能用”。
Claude Code提供了自動壓縮對話的能力，這里的壓縮很顯然是有損壓縮，因此很多上下文信息是丟失的，在不同的上下文中，模型需要通過閱讀文檔和代碼來理解原本我們以為TA已經理解的內容。
技巧：
- 善用CLAUDE.md，明確要求Claude記錄這類重要信息：架構、代碼結構、常用命令和腳本?；蛘哂胉#`在交互命令行中手動輸入重要信息；
- “分而治之”：做好模塊化設計，盡量每個上下文只在一模塊或者文件層面工作。
AI的工作模式和引導技巧
Claude Code仿佛一位不知疲倦，忘性極大但工作效率極高的初級程序員，它表現出了一些特征：
- 喜歡重新造輪子而非復用現有代碼
- 專注于完成任務，但可能忽略整體架構
- 對錯誤處理和日志記錄不夠重視
技巧：
- 保持專注，盡量多了解AI在寫什么/改什么，及時打斷不合理的操作；
- 提示詞或者`CLAUDE.md`中明確現有實現在什么文件中，明確需要修改的文件名稱；
- 提示詞或者`CLAUDE.md`中明確要求錯誤處理的規則和日志記錄的規則，甚至可以單獨在一個會話中要求審查代碼，補充錯誤處理邏輯和日志邏輯。
注意力很重要（誤：Attention is all you need)
別搞錯了，我指的是坐在屏幕前的“我們的注意力”。
當AI不知疲倦的持續輸出時，我們是很容易分心的。注意力從命令行窗口逃離后，很容易“一去不返”，再次想起并回到命令行窗口時，發現Claude只是在等待你確認操作。或是當你回到屏幕前，發現Claude改了一堆你沒有提交的文件，追悔莫及。
技巧：
- 設置提醒，以我們常用的 iTerm2為例，Claude Code可以與之集成，在等待用戶輸入的時候提供系統級別的提醒；
- 保持互動，及時打斷/響應。
測試驅動和持續集成
無論是單元測試還是集成測試，盡早將測試流程引入開發中。
AI寫單元測試是一把好手，要善于利用。在完成一個模塊時，盡早引入集成測試，這樣可以盡早發現問題。保持持續集成，例如每次改動代碼后都要運行單元測試并確保一定的通過率，例如改動代碼后自動commit。
當然了，以上提到的這些規則也可以寫入`CLAUDE.md`。
技術債的雪球效應
隨著項目規模增長，早期的架構決策和代碼質量問題會被不斷放大。
預防措施：
- 前期規劃：花更多時間在接口設計、數據格式定義上
- 代碼審查：定期審查AI生成的代碼，及時重構
- 文檔先行：讓AI先寫設計文檔，再實現功能
這次如過山車般的Vibe Coding經歷，雖然過程中有挫折（特別是漫長的調試過程），但整體而言是一次令人興奮的體驗。
我們深刻意識到一點：AI不僅改變的是我們編寫代碼的方式，更重要的是改變了我們思考軟件開發的方式。
當我們學會如何有效地與AI協作，將人類的創造力、判斷力與AI的執行力、效率相結合時，我們能夠創造出超越任何一方單獨能力的成果。這不是人類被AI取代的故事，而是人機協作開創軟件開發新紀元的開始。
愿你能享受“古法編程”中的樂趣，也愿你能在Vibe Coding的路上一路狂飆，永不翻車。
One More Thing
我們認為，隨著 Kimi K2、Qwen3-Coder、GLM-4.5的發布，Claude Code或者其他代碼助手配合開源大模型的AI編程解決方案已經初步具備生產環境使用價值，并且能通過私有化部署來保證企業敏感數據不外流。
速石愿意分享我們在AI編程領域積累的實踐經驗和能力，與諸位一起持續推動并探索企業級AI輔助編程的邊界。
感興趣的朋友，歡迎來找我們聊聊~~
END
我們有個新一代融合智算研發平臺
不止有半導體芯片設計，還有工業制造仿真
甚至還融入了AI技術
自下而上全棧適配國產化生態系統
已經是next level了
同時，打造高校新質生產力教學科研創新平臺
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從“地獄級開局”到全球首款液氧甲烷火箭，我們如何助力藍箭沖破云霄
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我們的解決方案/產品：
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今日上新——FCP
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從“單打獨斗”到“同舟共集”，集群如何成為項目研發、IT和老板的最佳拍檔？
國產調度器之光——Fsched到底有多能打？
八大類主流工業仿真平臺【心累指數】終極評測
近期動態：
速石科技正式發布新質生產力教學科研創新平臺，聚焦跨學科專業教學實訓與科研
速石科技攜手珠海先進集成電路研究院，正式入駐橫琴ICC
速石科技完成龍芯、海光、超云兼容互認證，拓寬信創生態版圖
速石科技入駐粵港澳大灣區算力調度平臺，參與建設數算用一體化發展新范式
速石科技成NEXT PARK產業合伙人，共同打造全球領先的新興產業集群
我國集成電路設計人才缺口到底有多大？
聽起來，像是個老生常談的話題？
好像經常在這里那里見到，總有個或大或小的數字跟著，也不知道從哪來的，統計口徑到底是什么。
一時上頭，強迫癥犯了，掘地三尺，搜遍全網。
大家引用來引用去的，找不到幾個有明確出處的數據源，大多有點年頭了。
有些獨立數據，如果背后沒有一份調查報告來佐證，實在很難讓人信服。
而且，很少有數據會進一步細化到集成電路設計這個領域。
既然已經好奇了，我們決定試圖根據現有公開數據，把這個賬認真算上一算。
整體來說，我們會通過兩種方法來計算我國集成電路設計人才缺口：
現在時算法
結合過去的數據，推算目前的市場供給與需求
未來時算法
通過目標倒推，得出我們將需要多少集成電路設計人才
為什么要用兩種算法
現在時算法，主要反映的是現狀和近期趨勢，也就是“坑”現在有多大；
而未來時算法則是我們的長期戰略方向，告訴你為了達成目標，我們需要挖多大一個“坑”。
我國集成電路行業目前正處于結構性調整時期，產業生態鏈各環節，無論高校人才培養，與企業的產教融合，還是政府政策的引導，都在不斷變化中。
只用現在時算法，無異于刻舟求劍。
而根據目標倒推的未來時算法，能讓我們更具象地意識到中間的差距到底有多少。我們還需要做出多少積極的改變，才能把抽象的目標轉化為可量化、可干預的系統工程，對整個人才培養體系提前布局。
兩相結合，才是正解。
計算方法
關于計算方法，標題已經說了，我們用的是小學生算法，相當簡單粗暴。
既沒有建構模型，還包含大量假設條件。很多時候是根據一個相對確定的已知數據加以推算。
各位姑且一看。
第一種
現在時算法
我們先來看看人才需求端
數據一：
根據雨前顧問&安謀科技發布的《2023年中國大陸集成電路產業人才供需報告》：2020—2022 年，集成電路企業發布招聘的人才需求數由16.83萬人增長至24.36萬人。2021年增速為32.33%。2022年增速為9.38%，人才需求增速大幅放緩。
2022年，設計/制造/封測/設備環節企業發布招聘的人才需求數分別為 12.35萬、6.09萬、3.94 萬和 1.98 萬人，其中，設計環節人才需求占比50.7%。
數據二：
2024年底，中國半導體行業協會集成電路設計分會在ICCAD年會上發布的1999年-2024年設計業銷售規模數據，我國芯片設計全行業銷售額逐年增長率——
2021年增長率：20.1%
2022年增長率：16.5%
2023年增長率：8%
2024年增長率：11.9%
數據三：
2024年底，中國半導體行業協會集成電路設計分會在ICCAD年會上發布數據：2024年與2023年芯片設計行業從業者人數持平。
推算：
考慮到數據一顯示：2022年人才需求增速已經大幅放緩。
結合數據二：2023年行業增長率也大幅下降，人才需求增速必然相應下降。
而數據三顯示：2024年與2023年從業人數不變。人才需求增速假設為0。
2025年數據還沒出，我們感覺整體國內行業環境有向好的跡象，但還不夠多。
因此，我們拍腦袋假設：2022-2025年，人才需求數一直保持不變，維持2022年的水平，即24.36萬人。
假設設計環節人才需求占比也與數據一的2022年保持一致，則2025年設計業人員需求規模為12.35萬人。
再來看看人才供給端
數據一：
中國電子信息產業發展研究院聯合中國半導體行業協會、示范性微電子學院產學融合發展聯盟等單位編制的《中國集成電路產業人才發展報告（2020-2021》。（已經更新到2023-2024版了，24年的數據還在調研中。但是21年后的報告完全沒有對外公開）
該報告調研對象：
1、覆蓋了集成電路全產業鏈企業以及事業單位
2、包括了國家示范微電子學院以及開設集成電路相關專業的高等院校及職業院校
2020年，我國集成電路相關畢業生規模在21萬左右，其中有13.77%的集成電路相關專業畢業生選擇進入本行業從業。
數據二：
根據雨前顧問&安謀科技發布的《2023年中國大陸集成電路產業人才供需報告》：2022 年集成電路人才市場中投遞簡歷人數，設計環節占比53.38%。
集成電路相關專業
所謂集成電路相關專業，有兩種概念：
一種是僅指集成電路專業以及電子科學與技術、微電子、電子信息這些強相關專業；
另一種，范圍覆蓋了弱相關專業，也是能進入半導體產業鏈就業的，包括：材料、機械、工程、通信、計算機、控制學科、化工、自動化、物理、化學、應用數學、工程力學、生儀、光電、人工智能等。
根據搜索大致得知：我國目前開設集成電路強相關專業或學院的高校大約為120-130家。假設按80人1個專業，一個學校3個強相關專業統計，一年大約共計3萬畢業生。
因此，我們合理推斷，報告里這個21萬應該是廣泛包括了集成電路強弱相關專業在內。
推算：
近幾年國家對集成電路行業人才培養相關支持政策不斷，集成電路行業薪資水平整體提升。一方面新增畢業生人數增多，但高校建設需要周期，所以不會一下增長太快；另一方面選擇本行業就業的學生也必然增長。
假設集成電路相關畢業生規模年增長率為10%，以2020年21萬為基準，2025年畢業生規模達到33.8萬人。
而其中選擇進入本行業從業的，假設從13.77%增長到25%，也就是8.45萬人。
其中選擇設計業投遞簡歷的人數占比，假設與數據二顯示的2022年占比53.38%保持一致，也就是4.51萬人。
除了高校畢業生，再加上一些社會或政府組織的專項人才培訓，從其他行業轉行人才，各種回流人才等，我們四舍五入大約5萬人作為集成電路設計人才供給池。
總結一下：
2025年集成電路設計人才需求端：12.35萬人
2025年集成電路設計人才供給端：5萬人
2025年集成電路設計人才缺口7.35萬人。
不能忽視的一點是，應屆生能不能順利入職企業，真正成為企業的人才供給。
這里，還需要打個問號。
第二種
未來時算法
如果說現在時，我們算的是存量。
未來時，我們看的是增量。
全球產業格局已經變了，這是事實。
國產替代已經不再是一個選擇了，這就是那種難而正確的事。
咱的視頻號都嘮好幾期了。
數據一：
根據海關總署數據：2024 年我國集成電路芯片進口金額達到 3856 億美元，是目前我國出口額最高的單一產品。
數據二：
據2024年底，中國半導體行業協會集成電路設計分會在ICCAD年會上發布數據，2024年，我國芯片設計業的人均產值為231萬元人民幣。
推算：
根據2024 年中國外匯交易中心公布的全年平均匯率 1 美元兌 7.1217 元人民幣計算，總產值共計人民幣 27485.14 億元。
假設按2024年行業人均產值水平=231萬元，需要芯片設計業的從業人員總規模為119萬人。
我國出口的主要是中低端芯片，而高端芯片依賴進口，特別在中高端芯片領域：比如計算芯片、AI芯片、DDR5、LPDDR5等存儲芯片。
我國在中高端芯片的自主率亟待提高，芯片廠商在中高端芯片領域有巨大的創新和替代空間。
如果咱們的目標是通過創新，靠自己國產替代一半的集成電路進口芯片，一共需要59.5萬從業人員。
結合行業經驗數據，典型fabless類芯片設計公司研發人員占比最高，通常為70%以上。
考慮到中高端芯片為技術驅動型，一開始研發占比可能更高達到80%甚至90%，再逐漸走向成熟。
哪怕加上EDA、IP、IDM與系統自研廠商，適當拉低一點。
我們就以70%占比計算，也需要41.65萬芯片設計研發人員。這可是中高端芯片。
兩種算法，假設疊假設。
只能說，提供了更聚焦于集成電路設計人才的一個大畫面和思路，數字本身的參考價值有限。
兩相對比，可以感覺到巨大的割裂感。
我們的未來在那里，費老大力氣往前追還嫌不夠，差得遠；
我們的現在卻在這里，甚至不努力拽拽還能往后退一點也不好說。
供給與需求之間的差距也是巨大的，不管是現在時還是未來時，都能看出來，這已經不是上頭，而是令人頭大了。
從產業鏈來看，相比材料/設備/制造/封測，集成電路設計環節對工作經驗的要求最高。而且，更缺的是作為國產替代主力軍的中高端芯片設計人才。
與之相比，區域性人才錯配都算不上是什么問題了。
但是退一萬步講，咱也不能只吃第七張餅吧。
飯要一口口吃，問題要一個個解決。
人才也需要一點點培養。
不管是資深的還是高端的人才，也得從0培養起。
從高校開始，提高培養數量，尤其是質量，應該是大家都想得到的第一步。
集成電路設計教學實訓平臺——就是我們速石啃的第一張餅。
有這方面需要的高校，歡迎找我們聊聊。
當然，后續我們還會有更多詳細展開，建議保持關注。
END
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記得上次搬家
還是上次
這一回
再見了，五角場
滴滴~互聯寶地~
我們來啦
從今兒開始
我們也是內環er了
怎么不是一種進步呢？
喬遷儀式也整上了
氛圍感拉滿
來
和我們一起解鎖新地圖
流汗的人，靈魂不會生銹
速石科技新坐標
上海市楊浦區黃興路221號
互聯寶地二期T2-1002室
地鐵：
12號線（推薦）：寧國路
8號線：黃興路
18號線：江浦路
自駕：樓下地下停車場，10元/小時
小鴨鴨們
能有什么壞心思呢
只是一家人越來越多
越來越整齊罷了~
請大家多多關照鴨~~
更多幕后/故事燒麥
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搖人
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有意者請發簡歷至：hr@www.jf-health.com
郵件標題格式：姓名+應聘崗位+公眾號
- END -
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正所謂，
天下苦缺CAD久矣~~
注意，這里的CAD不是繪圖那個，是集成電路行業的一個稀有崗位IT-CAD的簡稱。
TA有三個特點：
1. 僧多粥少，要么沒有，有也經常是1個CAD比100+研發工程師的關系；
2. 需要半導體與計算機交叉學科人才，對實踐經驗要求高，培養難度大；
3. 日常重復性且碎片化工作多，耗精力，難以發揮CAD在企業真正價值。
具體CAD是干嘛的，有哪些價值，我們以前是怎么協助他們的？點擊普冉案例詳細展開
我們的目標是，把最近有顯著進展的GenAI技術用起來，拯救更多：
有CAD，眼睛一睜一閉就是停不下來，發出天問：我是誰我在哪我在干什么？
沒CAD，只能被迫打兩份工的老板、研發及IT工程師們。
我們視頻號【速石來了】的GenAI系列，已經嘮了好幾期大模型、AI智能體了，有興趣可以關注起來。
最近AI智能體這塊，風的確很大。
但是，落地用起來才是王道。（想知道已經有哪四種類型的用戶在找我們嗎？掃描上方視頻
我們不僅和用戶一起在探索大模型相應場景的實踐，也在真刀真槍地自己動手。
是騾子是馬，都出來遛遛。
今天我們邁出了第一步，推出速石科技第一個AI智能體——IT-CAD在線智能助手。
今日上新：
IT-CAD在線智能助手
IT-CAD在線智能助手：是我們專注于為EDA行業提供高效、垂直技術支持與知識服務的問答型智能助手。
通過整合速石產品文檔與數據庫、行業最佳實踐及IT-CAD常見問題庫，專注提升客戶IT/CAD團隊效率，降低企業運維成本。
可能是國內首個集成電路行業垂直AI智能體？
不是也不要緊。
但是，先說好，現在TA還在內測期，持續優化迭代中。
答案不一定完美，但TA不會瞎編，提供思考過程，且結論附帶數據溯源路徑。
功能和覆蓋場景也還有局限，但接下來二三四步已經想好啦。
希望對AI智能體有興趣的你，能給TA一點點耐心，不要輕易放棄。
調教好了，
TA就會是CAD最好的賽博隊友；
是研發工程師的24小時在線專屬外掛；
是IT工程師的發量救星；
芯片設計公司的研發效率加速器。
我們對AI Agents 智能體的定義
基于大模型和多種技術，能夠感知環境、自主決策并執行動作以達成特定目標的智能系統
關于AI Agent智能體的三種類型，我們下一篇展開
TA有什么用？
四大使用場景
EDA應用使用場景
EDA應用配置指導：例，如何編寫Virtuoso module file
基于應用使用過程中的研發反饋，快速定位和分析問題：例，VCS查看波形時應用未響應
集群使用場景
提供集群配置相關的操作指導：例，如何移除計算節點
基于錯誤代碼或者錯誤場景信息，快速定位處理問題：例，應用已經跑完了，集群任務長期無法結束
常見問題排查場景
操作卡頓問題排查思路
應用長時間排隊排查思路
速石產品問答
產品配置與使用：覆蓋定義、方案設計與故障排查
應用兼容咨詢
資源查詢
適合誰來用？
第一種：自己構建AI智能體有難度或成本過高，希望提高研發設計效率，可以把這個在線智能助手當輔助生產工具使用。
第二種：公司對AI智能體的ROI不確定，想先體驗一下AI智能體輔助工作的落地場景，作為技術試點或驗證，再考慮是否私有化部署。
如何獲??？
點擊訪問請訪問 或掃下圖二維碼進行預約注冊。
*請所有預約用戶務必確保您填寫的是正確的企業/高校郵箱，后續賬戶等關鍵信息我們將通過郵箱發送
速石現有用戶：直接注冊預約，我們會有專人聯系您輔助后續操作。
非速石用戶：直接注冊提交申請，我們審核通過即可使用，名額限量開放。如何獲取？
ROADMAP
我們的下一步計劃
2025年Q3：
功能更新：
- 支持文件上傳，截圖分析，方便問題查詢
- 支持匿名基本功能體驗
- 增強查詢內容引用預覽功能
內容更新：
- 持續更新知識庫，提高準確率
- 提供IT-CAD部署方案建議能力
2025年Q4：
功能更新：
- 開放注冊
- 支持多端接入
- 支持外部應用API調用
內容更新：
- 上線IT-CAD培訓模塊
FAQ 常見問題
- 平臺是否收費？
當前平臺使用不收費。 - 支持哪些EDA工具的手冊搜索？首批覆蓋Synopsys、Cadence、Siemens EDA等20+主流工具，支持PDF手冊內容解析與跨文檔關鍵詞定位。
- 能否自定義企業內部知識庫？
當前服務使用的是速石內部知識庫，當前用戶不能自定義自己的知識庫。
如果涉及到企業內部私有數據的知識整合，請聯系我們做私有化部署方案的討論。 - 遇到未解答的問題如何處理？
我們會對“知識庫中未找到答案”的聊天信息，24小時內做分析處理，補充完善知識庫。您也可以點擊“用戶反饋”入口，提交您的需求或問題。 相關內容會自動同步至速石Support工單系統，并在24小時內獲得人工跟進。
順便預告一下
我們面向企業的AI智能體平臺
FAAP-fastone Agentic AI Platform
即將正式上線，敬請期待~~
- END -
我們有個新一代融合智算研發平臺
不止有半導體芯片設計，還有工業制造仿真，
甚至還融入了AI技術，
自下而上全棧適配國產化生態系統
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速石科技成NEXT PARK產業合伙人，共同打造全球領先的新興產業集群
從芯片設計走向系統級應用設計，從先進半導體制造走向第四代工業革命的智能技術融合制造，全球科技企業正在發生重大技術迭代和變革。
速石新一代融合設計研發智算平臺將賦能企業在半導體設計、制造全流程融合、智能化仿真與模擬上助力企業產品設計與研發平臺邁向新的臺階。
嘉賓介紹
分享嘉賓：張大成
上海速石信息科技有限公司 CTO, 十多年半導體行業芯片設計研發平臺架構設計經驗、新一代EDA上云加速IC設計技術落地經驗，服務支持國內外多家中大型集成電路企業設計研發仿真平臺項目。熟悉企業級產品研發業務核心流程、數字化轉型目標與方式、安全合規流程與規范，精通復雜企業IT架構、云計算、大數據和AI/ML相關技術?；谒偈萍嫉募夹g創新實力致力于用最新的科技和產品，助力集成電路企業產品的快速發展。
主持人：張國斌
電子創新網創始人兼CEO，西安電子科技大學電子工程專業畢業，半導體領域知名KOL。有多年的半導體媒體內容與運營經驗，撰寫過大量產業分析文章。
直播福利
01、預報名獎：20元京東E卡（10名）通過小鵝通平臺填寫預約信息，我們將在所有預報名的用戶中隨機抽取10名，送出價值20元的京東E卡。
02、優秀提問獎：30元京東E卡（5名）直播期間，在小鵝通平臺評論區參與提問，隨機抽取5名提問用戶，送出價值30元的京東E卡。
一 END 一
關于速石科技
上海速石信息科技有限公司致力于構建為應用定義的云，讓任何應用程序，始終以自動化、更優化和可擴展的方式，在任何基礎架構上運行。我們為創新驅動型用戶提供為應用優化的一站式研發平臺，滿足半導體、新藥研發、汽車/智能制造、人工智能、金融科技等企業及高?？蒲袡C構多種研發場景需求?；诒镜?公有混合云環境的靈活部署及交付，幫助用戶提升20倍研發效率，降低成本達到75%以上，加快市場響應速度，面向全球開展競爭。
關于速石科技的更多信息，請訪問：http://www.jf-health.com/
最近一共發了8期短視頻，有5期跟美國對中國的一連串清單、規則、禁令有關。
特朗普正式上任之后，這場中美之間的大戲或者說大戰，劇情還在繼續。接下來會發生什么，很難預測，但大方向大家心里有數。
正如清華大學教授閻學通近日在《外交事務》的文章所言：美國與中國的競爭將不會像和蘇聯的冷戰那樣基于意識形態，而將是基于技術。中美將在人工智能等領域圍繞創新展開競爭，并在市場和高科技供應鏈方面展開爭奪。
我們在年前最后一期短視頻，討論小紅書那場潑天富貴時還在感慨：咱們能不能在這出全球大戲中反客為主，引導劇情的發展，就靠在座各位的了。說的時候心里其實沒什么底，也有點兒寄托美好未來的意思。
沒人能想到，這未來來得這么快？！
DeepSeek這一波橫空出世，引得全球最聰明的一波人跟著一起瘋狂燒腦。
然后就是吵吵鬧鬧，手忙腳亂。
整個春節直到現在，可以說一直被這場名為DeepSeek的“龍卷風”狠狠拿捏。
總結一下：
首先：中國團隊開始參與定義技術演進方向；（我們開始上桌吃飯了
第二：開源利好全球AI社區的整體發展；（全世界范圍的一場AI平權
第三：降低AI計算成本利好全產業。（所有產業和領域，都值得AI+
來自過去的光，照不亮未來的路
這個世界終于有了點日新月異的樣子
值得期待~
DeepSeek創始人梁文鋒在一篇采訪里說過：在過去三十多年的IT技術浪潮里，我們基本沒有參與到真正的技術創新里。我們已經習慣摩爾定律從天而降，躺在家里18個月就會出來更好的硬件和軟件。
我們已經錯過了80、90年代。
不可能總“在別人的院子里蓋房子”吧，現實情況也不允許我們繼續躺平。
正如我們在標題強調的：放棄幻想！
自己制定規則，全世界都是綠燈。
關于IT自主創新或者我們常說的國產替代，不是一個單獨的問題，而是一項巨大的工程，需要構建起一個從底層技術到頂層解決方案完全自主可控的產業鏈，以及完善的用戶生態。
要說DeepSeek帶給了大家什么，第一是信心，第二是降低門檻，迅速拉動了產業鏈和生態，倒逼上游，激活下游。
這一場IT技術進步的浪潮里，每個人都有自己的位置。
我們選擇了工業制造行業作為典型，分了三期短視頻討論了這些問題：
工業制造行業的IT國產替代，涉及范圍到底有多大？
100%的IT國產替代是可能的嗎？
在這場IT自主創新的浪潮里，高校與產業之間要怎么聯動？
我們的特別之處在于：
第一、把企業與高校兩個主體分開拆解，但又一起做了聯動比較，兩者具備各自特性，但又有需要互相呼應的地方；
第二、我們是站在企業研發管理或高校教學目標的角度出發，提供了一種新視角來看待這個問題。
當然，我們只是簡筆線條框了一下，很多細節并沒有展開，但是能讓人對整個圖景，以及諸位在這個圖景里的相對位置有大概感覺。速石在其中能發揮什么樣的作用也有所體現。
【工業制造業IT國產替代】共三期如下：
視頻里沒有單獨提到AI，因為所有環節都值得用AI重塑一遍。
就像我們前面說的，這一場IT技術進步的浪潮里，每個人都有自己的位置。
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有需求歡迎找我們聊聊
一起探索前路~~
- END -
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近期信創相關動態：
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速石科技成NEXT PARK產業合伙人，共同打造全球領先的新興產業集群
12月11至12日，上海集成電路2024年度產業發展論壇暨第三十屆集成電路設計業展覽會（ICCAD-Expo 2024）在上海世博展覽館舉辦，速石科技參展并在IP與IC設計服務分論壇發表演講《速石科技新一代融合智算研發平臺》，贏得了廣泛贊譽。
速石科技首席技術官張大成先生在演講中深刻剖析了當前我國集成電路產業面臨的嚴峻挑戰，包括國際競爭日益激烈、市場需求快速增長、高端芯片設計與制造能力欠缺、關鍵設備和材料依賴進口、產業鏈上下游協同存在不足等問題。
張大成指出，新的工業設計與制造需求正在變革，先進半導體設計與工業制造系統級設計加速融合，尤其是AI的興起對集成電路設計研發產生了深遠影響，行業對集成電路人才的培養也有了更高的要求。
速石科技在本屆ICCAD上發布的新一代融合智算研發平臺，嘗試通過五大核心價值，探索出一條不一樣的道路：
一、深度融合芯片設計與制造仿真，輕松應對復雜系統仿真
憑借速石卓越的技術實力，平臺可深度支持復雜的芯片應用場景和高標準的芯片設計要求，融合芯片模塊設計、系統級SoC/Chiplet設計、電氣特性仿真、多物理場/電磁/熱仿真以及機械結構仿真等全仿真流程，為芯片設計企業、IDM、軍工半導體企業、高級封裝測試企業等多種類型的行業用戶提供全方位、一站式的解決方案。
通過標準化的工具適配集成和自定義融合Flow定義技術，平臺成功實現了多種EDA/CAE聯合設計仿真需求場景的標準化適配，并統一用戶接入體驗，實現了基礎資源、數據資源、軟件資源的統一管理，極大地提升了設計效率與準確性。
二、企業專屬AI模型，大幅提升仿真效率
在利用AI智能調度資源方面，速石科技更是走在了行業前列。平臺運用深度機器學習技術，可根據不同芯片企業產品設計的特性，智能識別與優化EDA/CAE工具運行機制，自動生成企業專屬AI模型。
這一創新舉措依賴于速石自研核心調度器Fsched，其強大的資源調度和任務監控功能不僅顯著提高了任務運行效率，還確保了設計結果的快速準確獲取，讓資源配置更加靈活高效，進一步提升了設計仿真工作的整體效率。
三、省心省力，快速開展AI模型開發
對于企業自身的AI模型開發需求，平臺提供了面向GPU集群的自動配置生命周期管理，以及針對機器學習負載的MLOps調度策略配置，為AI模型的訓練與部署提供了強有力的支持。此外，平臺還支持LLM的訓練數據流管理，包括數據權限分級、可視化、版本管理、清洗、標注等功能，為企業AI模型的廣泛應用奠定了堅實基礎。
四、平臺全程自主研發，構建國產信創生態
近年來，速石科技在國產化方面取得了顯著進展，包括與深信服、芯啟源、沐曦等多家國產硬件廠商和芯華章、芯和、阿卡思等工業軟件廠商展開深度合作，構建了從底層IT基礎架構到上層應用軟件的小型信創生態體系。
同時，我們深入國產EDA、技術、產業、渠道與服務等關鍵生態領域，與多家知名企業、頂尖研究院所和重要產業園區展開合作，極大拓展了生態合作伙伴，并充分整合國產工具鏈條，為行業用戶提供了全面的一站式信創解決方案，對推動國產化生態體系的建設提供了重要支撐。
五、面向未來，助力集成電路人才培養與科研創新
速石面向創新驅動型科研機構和高校，圍繞新一代信息技術、生物技術、新能源、新材料、航空航天等戰略性新興產業和未來產業，提供跨學科專業教學實訓和科研平臺。比如我們為深圳職業技術大學打造的國內首個EDA遠程實訓平臺，可支持EDA全工具鏈，師生只需一個賬戶即可隨時隨地搞定日常教學、學生實訓、對外交流、管理運維等多復雜場景，確保了集成電路學院教學實訓工作的順利開展。
除此以外，速石科技專業、完整的IT-CAD能力和面向企業用戶的CSM專業服務與客戶保障，可覆蓋用戶全生命周期使用場景，確保用戶業務目標的順利達成。目前，速石平臺解決方案已得到了數百家行業用戶的認可。
速石科技新一代融合智算研發平臺的推出，不僅標志著公司在集成電路研發智能化領域取得了重大突破，更以AI為推手，給整個行業的發展注入了新的活力。未來，速石科技將繼續秉持創新、務實、高效的發展理念，攜手行業伙伴共同推動我國集成電路產業的繁榮發展。
一 END 一
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去年我們發布的《芯片設計五部曲》，還挺受歡迎的：
芯片設計五部曲之一 | 聲光魔法師——模擬IC
芯片設計五部曲之二 | 圖靈藝術家——數字IC
芯片設計五部曲之三 | 戰略規劃家——算法仿真
不少人輾轉問過我們下一集什么時候出。
放心，我們不鴿。
第四集這不就來了嘛，雖遲但到！
前幾集我們已經分別深入了模擬IC和數字IC的設計過程，展開了解了算法仿真的四大特性，以及結合EDA工具特性和原理，如何利用計算機技術提高模擬與數字芯片的研發設計效率。
就像我們在模擬IC篇講的：射頻芯片作為模擬電路王冠上的明珠，一直被認為是芯片設計中的“華山之巔”。隱藏在其設計過程中的取舍與權衡，完全值得單開一篇。
射頻芯片
不是你想象中的射頻芯片
射頻（Radio Frequency，簡寫RF），指用于無線電通信的頻率范圍，對應的電磁波頻率范圍在300kHz～300GHz之間。
射頻芯片（RFIC），指能接收或發射射頻信號并對其進行處理的集成電路，一般包括功率放大器（PA）、低噪聲放大器（LNA）、濾波器（Filter）、雙工器或多工器（Duplexer或Multiplexer）、開關（Switch）、天線調諧模塊（ASM）等。
RFIC應用領域有：移動通信、衛星通信、雷達系統、射頻識別（RFID）、傳感器等。
射頻電路，是一種特殊類型的模擬電路，是模擬電路在高頻領域的分支。
最早的射頻電路是通過昂貴的分立電路元件搭的，直到CMOS工藝實現了把所有器件集成在一片芯片上，提高了系統的集成度與性能，同時也降低了成本。
摩爾定律發展到后期，隨著電路和芯片復雜度提升，高頻下的電磁相互作用對射頻硬件的干擾開始引起了關注。信號反射、串擾和電磁干擾（EMI）以及元件自身的寄生效應（也叫寄生參數效應，是指在電路或系統中本來不希望存在但實際存在的一些額外參數或效應），會降低電路性能。
在低頻電子線路或者直流電路中，元器件的特性很一致。
而在高頻影響下，所有的器件都是電阻、電感和電容的組合，存在寄生參數。
射頻電路中，理想的電阻、電容和電感在實際中并不存在。
電阻不是電阻、電容不是電容、電感不是電感、導線也不是導線。這些元器件都不是你想象中的元器件，不再只是一個簡單、孤立的物理器件，還包括了自身的材料特性、工藝，以及與周圍空間環境的交互。
頻率越高，影響越大。
以一根導線為例：
同樣一根導線，在射頻領域，導線不能被識別成導線，存在趨膚效應，即在頻率很高的時候，電流在導線內部不是均勻流動的，會集中在導線的表面，中心部分基本沒有電流通過。
這是因為高頻電流通過的時候，在導線內部會產生一個軸向的交變磁場，該交變磁場會再度產生一個環形的徑向交變電場，該電場對導線外層電流進行加強，與內層電流相抵消，從而導致導線傳輸電流時，電流聚集在導線外層，而內層“空心化”使得整體效率減低，耗費金屬資源。
這時候，需要根據不同的頻率去考慮電流在導線里面的分布情況。
因此，射頻芯片的設計不能僅僅針對元器件本身建立數學模型，還需要針對高頻情況下的整個三維電磁環境做電磁學建模仿真。
隨著電子技術的發展，電路的集成度和工作頻率不斷提高，如何利用更先進的電磁場仿真技術，精確預測和分析寄生參數對電路性能的影響，是射頻設計工程師們的重要課題之一。
射頻IC設計 VS 模擬IC設計
看起來只差一步，其實大不相同
一顆射頻芯片的完整設計流程如下：
跟模擬芯片相比，主要是多了電磁仿真這一過程。
看起來只多了一小步，但卻是芯片設計工程師們的一大步。
01、工程師知識與能力儲備
射頻工程師和模擬工程師，是從同一根技能樹上生長出來的。
但是，大家都說，射頻工程師做模擬沒問題，反過來就不行。
為啥？
從知識儲備角度
模擬工程師主要學習模擬集成電路、信號系統與高數/物理相關知識。
射頻工程師除了模擬相關知識之外，還需要專門學習射頻集成電路、電磁場與通信原理等課程。
有人問過射頻芯片界大神——UCLA的Asad.A.Abidi教授一個問題：“Dear Professor, which classes do you think are of the most importance for RF IC research as an undergrad?” 意思是，親愛的教授，哪門課程對學習RFIC最重要呀？
教授說：“All of them. Believe me, all of them.”答案是，每一門。
從經驗能力來說
模擬芯片的設計已經非常吃經驗了，射頻芯片在這方面有過之而無不及。
射頻IC設計與電子元器件關系緊密，設計匹配布局復雜，需要熟悉大部分的元器件特性及不同的生產制造封裝工藝。因為射頻電路可能會因附近的外部電路、電場/磁場、溫度、電磁信號和其他環境因素的干擾而經歷巨大的性能變化，對所有這些因素的建模與預測分析幾乎可以上升為玄學。
對工程師來說，不同實際應用場景下的經驗通用性不強，牽涉性能指標多，整體輔助工具少，往往需要挑戰工藝極限。整個設計過程中存在對諸多指標的權衡與取舍，有很大的不確定性，對設計者的經驗要求極高。
這也是為什么很多射頻IC設計公司都是IDM（Integrated Design and Manufacture，垂直整合制造）模式，因為需要多種不同的生產工藝，與foundry廠的生產鏈各環節緊密關聯，門檻相當高。
02、電路物理模型
從電路物理模型角度，射頻芯片可以說是模擬芯片的高階現實版，模擬芯片算是抽象簡化版。
模擬芯片屬于集總參數電路，是一種常用的簡化電路模型。它將電路中的元件抽象為等效的電阻、電容和電感等參數，以簡化的形式描述了復雜電路的行為，減少了繁瑣的計算步驟。
歐姆定律和基爾霍夫定律是集總參數電路的兩個基本定律，只跟電路的連接方式有關，與元件的位置無關。
模型是關于時間的單變量函數，屬于標量計算（即只有大小，沒有方向的量）。
適用于描述低頻電路或電路中信號波長遠大于電路尺寸的情況，是麥克斯韋爾方程在低頻電路中的特解。
公式一般長這樣，看著是能讓人算出來的樣子：
射頻芯片屬于分布參數電路，它將元件建模為具有空間分布的電阻、電容和電感。
分布參數電路考慮了電路中元件在電路中的位置因素，可以更準確地描述信號傳輸過程中的相位、功率損耗等因素；也考慮了電路中各個導線和元件之間的長度影響，即電流或信號在空間上的分布變化。
對應的算法和理論基礎的是麥克斯韋爾方程組和電磁場、電動力學。
模型是關于時間與位置的多變量函數，是復變函數，屬于張量計算（可理解為一個n維數值陣列）。
適用于描述高頻電路或電路中信號波長大于等于電路尺寸、頻率特性受傳輸線長度影響較為顯著的情況。
公式一般長這樣，人是算不出來的，要用計算機輔助：
總結一下，射頻芯片與模擬芯片在電路物理模型上的差異：
03、仿真計算特性
關于模擬芯片設計的計算特性，我們在《五部曲-模擬IC》里重點介紹了兩大常見數值計算場景：多corner和蒙特卡羅Monte Carlo，這兩種方法的單個任務之間都相互獨立，沒有數據關聯，很適合進行分布式并行計算。
但每一個任務進行的都是瞬態仿真，用于分析電路在特定時間段內電壓和電流的變化趨勢，仿真結果跟上一個時間的狀態相關，是個串行的過程。
單純求微分方程數值解，數據量相對較小，主頻敏感，計算并行受限較大。
在時域分析上，計算量大，在頻域上計算量小。
常用工具Spectre，有針對AVX512指令集優化（以并行方式對大量整數或浮點數執行算術運算）。
射頻芯片設計的計算特性，在模擬芯片的基礎上，還是很不相同的。
射頻電路對頻率敏感，通常在頻域中建模，在頻域和時域分析上，計算量均較大。常用FEM有限元分析法對目標電磁場空間進行切割，劃分成大量四面體，再對每個較小的區域進行計算分析。
無論是對不同頻域的取點，還是有限元法的切割，天然具備多線程與分布式優勢，適用并行計算，存在大量SIMD指令（即單指令多數據運算，其目的就在于幫助CPU實現數據并行，提高運算效率）。
張量計算，數據量大，算力需求高。
常用工具ADS，有針對AVX512指令集優化。
因為是求解空間問題，所以部分工具可用GPU。
總結一下，射頻芯片與模擬芯片在仿真計算特性上的差異：
三種電磁場仿真技術
FEM/MoM/FDTD
近些年，主要有三種電磁仿真技術：FEM有限元分析、MoM 2.5D矩量法和FDTD有限時域差分法。
原則上，他們都能解決相同的問題，但卻有各自更適合的場景。
01、FEM有限元分析
FEM（Finite Element Method）有限元分析法是真正的3D場求解器，可以分析求解任意形狀的3D結構，是最靈活的電磁仿真分析方法，也可以說是一種暴力破解算法。
這種算法將整個幾何模型劃分為大量四面體，每一個四面體都是由四個等邊三角形組成。也就是說，整個目標空間被劃分為N個較小的區域，并用局部函數表示每個子區域中的場。
然后把一個個空間拿出來，對微分形式的Maxwell方程在頻域進行求解，其求解的未知量是每一個小網格的電場與磁場。
對于幾何復雜或電氣大型結構，網格可能會變得非常復雜，形成具有許多四面體的網格單元，導致需要求解巨大的矩陣。
所有端口激勵只需要一個矩陣求解。
通常用于復雜3D結構的求解，整體消耗仿真資源大，仿真速度慢。
02、MoM 2.5D矩量法
FEM有限元分析是一個三元方程組，計算量很大。
而MoM（Method of Moments）2.5D矩量法，是專門針對3D層狀結構出的優化算法。它根據半導體平面工藝的結構，做了一定數學上的簡化和等價，把三個未知數簡化成兩個未知數，加快了求解速度。
這種算法的關鍵在于：整個幾何模型的背景結構信息都包含在了格林函數中，同一介質上的不同結構，只需要計算一次格林函數。所以只需要對需要求解的金屬結構劃分網格，通常由矩形、三角形和四邊形網絡單元組成。
因此，“平面”MoM網格比FEM所需的等效“3D體積”網格更簡單且更小。
而網格單元數量的減少可以減少未知數并實現極其高效的模擬，這使得MoM非常適合復雜分層堆疊結構的分析。
MoM矩量法對積分形式的Maxwell方程在頻域求解，需要求解的未知量為金屬的表層電流分布。得到電流分布之后，仿真器再根據格林函數進行數值積分，即可得到求解空間任何點的場分布。
所有端口激勵只需要一個矩陣求解。
理論上，對于任意結構或者非均勻介質，矩量法也可以求解。但需要對背景環境進行額外描述，導致未知量數目上升，求解效率下降，反而不如求解微分方程的FEM有限元分析法高效。
因此，MoM矩量法不適用于一般的三維結構，主要適用求解3D層狀結構，常用于片上無源器件。
03、FDTD有限時域差分
FDTD（Finite Difference Time Domain）有限時域差分法，跟FEM一樣，也是真正的3D場求解器，可以分析任何形狀的3D結構。
FDTD通常使用六面體網格單元（也就是“Yee”單元），對微分形式的Maxwell方程在時域進行求解，當前時刻的電場磁場矢量值由結構中前一時刻的電場磁場值以及它們的變化情況直接計算得出。
相對于FEM和MoM的顯著優勢之一是FDTD技術不需要矩陣求解，對于時域上的問題，即便復雜結構的求解也僅使用少量內存，非常高效。FDTD 還非常適合并行化，這意味著可以利用GPU處理能力來加快模擬速度。
必須為幾何N端口設計上的每個端口運行一次仿真。
小結
MoM仿真速度會更快，但是FEM的應用范圍更廣更靈活。
如果待求解的結構是“平面”或者說層狀結構，可以優先使用MoM仿真，提高設計效率。比如PCB互連、片上無源器件以及互連和平面天線。當然，如果結構很簡單，采用FEM分析也差別不大。
如果考慮幾何形狀的復雜性和問題大小，FEM為大量端口問題提供了最有效的解決方案。
FDTD在時域進行求解，這意味著它對于連接器接口和轉換執行時域反射計 (TDR) 分析非常有用。
射頻_電磁場仿真工具
HFSS/ADS/EMX
電磁場模擬已經越來越成為射頻電路設計人的必備技能之一。尤其是專門為射頻和微波電路分析而開發的計算機輔助工具的使用，讓射頻芯片工程師能夠獲得前所未有的仿真能力。
當然，這并不意味著有了工具就能解決電磁仿真問題，前面已經反復說了，RFIC設計對經驗要求非常高。但通過使用更高效的電磁仿真工具，工程師可以相對低成本地驗證設計概念，或在仿真中融入更完整更真實的數據，減少外部條件限制。
目前，業界主流仿真工具主要有HFSS/ADS/EMX。
在射頻領域，TA們有不同層級的仿真對象：EMX是芯片級，ADS是板級，HFSS是模塊級。雖然都叫電路，都是同一套物理規則出來的東西，但是制造工藝和尺寸不一樣，所以適用不同的工具。
01、HFSS
HFSS，是世界上第一款商業化的3D電磁仿真軟件，堪稱電磁場仿真業界標桿，現在屬于Ansys公司。
HFSS使用的是FEM有限元分析法，所以非常通用，適用于任意3D結構。
但通用也就意味著沒有強針對性，HFSS把一套叫做有限元分析的數學方法應用在了電磁學領域，當然，也可以應用在其他工程領域。因為沒有對芯片設計領域做專門優化，軟件交互方面不夠友好。
HFSS主要面向的是波導、傳輸線那種比較大的射頻元件和模塊設計，偏宏觀的電磁仿真。
如果要界定領域的話，HFSS比較難評，既可以放到CAE領域，也可以放到EDA領域。一般而言，在智能制造/汽車制造場景下用HFSS進行電磁場仿真更多，當然，也可以用于部分芯片設計場景。
我們寫過一篇實證，詳情可戳：超大內存機器，讓你的HFSS電磁仿真解放天性
02、ADS
ADS和EMX就不一樣了，是純粹的EDA領域工具，在處理芯片設計場景的電磁場仿真使用較為廣泛。
這類電磁場仿真工具在算法上，通過Maxwell方程組求解元件的空間電場分布，將元件映射為特定的RLC電路，做到“化場為路”。這既能降低仿真分析難度，又能將元件的有限元物理模型，轉換成對應的Spectre/HSPICE網表，供一般電路仿真工具使用。
ADS，屬于Keysight是德科技，針對射頻芯片電路有專門的優化和研發，既可以做三維電磁場仿真，也可以針對PCB布局和部分集成電路設計場景。Keysight跟各大元器件廠商都有廣泛合作，可以提供最新的Design Kit供用戶使用。
ADS適合對片上的電路/元器件做分析仿真，適用小規模RF/MMIC設計，如果需要模擬一個大的模塊，HFSS可能更合適。
ADS同時支持FEM有限元分析法與MoM 2.5D矩量法，也可選FDTD有限時域差分。
MoM適用于層狀結構，而使用FEM或FDTD方法時可以適用任意3D結構。
ADS與其他工具兼容良好，免去跨平臺數據導入導出，對Virtuoso提供比HFSS更好的兼容性。
在電磁與射頻的設計中，經常需要通過HFSS設計天線，然后通過ADS來驗證電路，這個時候就需要兩者的聯合仿真，以S參數作為中繼。
而根據前面提到的，射頻電路因為高頻產生的電磁場效應，會因為外部環境因素的干擾經歷巨大的性能變化。所以，射頻芯片在設計之初就需要Foundry廠提供的相關工藝信息，因為需要知道整個芯片制作工藝里面的材料特性和工具結構才能仿真建模。
早期，ADS占據絕對主導地位，Foundry廠會提供基于ADS的PDK文件，現在逐漸也開始提供基于EMX的工藝文件。
03、EMX
EMX是專門針對射頻集成電路設計開發的，作為EDA常用工具Cadence的插件存在，能與TA無縫集成，對工程師們極為友好。
芯片級的集成電路分析，屬于微觀尺度，一般使用EMX最為合適。
EMX只支持MoM 2.5D矩量法，專門針對片上無源器件等層狀結構分析，不適用bonding wire、BGA、PGA封裝等非層狀結構，橫截面非直線金屬結構。
HFSS 17.2和19版之后的ADS支持GPU處理電磁場仿真任務，且通過并行化處理后，效率提升十分顯著；EMX作為Cadence里的插件暫不支持GPU任務。
三種射頻芯片電磁場仿真工具對比
關于我們在各種EDA應用上的表現，可以點擊以下應用名稱查看：
HSPICE │ OPC │ VCS │ Virtuoso │ Calibre │ HFSS
更多半導體用戶案例，可以戳下方查看：
青芯 │ 浙桂 │ 燧原 │ 普冉 │ Alpha Cen │ 深職大
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我們有個IC設計研發平臺
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2024年8月17日-20日，2024龍架構教育生態大會在貴州省貴陽市舉辦，本次大會以“開源·開放·創新·提質”為主題，旨在探索新時代背景下教育與產業深度融合的新路徑，共謀信息技術自主創新與產業發展的新未來。上海速石信息科技有限公司（下稱“速石科技”）在會上正式發布新質生產力教學科研創新平臺。
速石新質生產力教學科研創新平臺面向創新驅動型科研機構和高職院校，向用戶提供自主、穩定、高效、安全的跨學科專業教學實訓+科研平臺。通過教學工具/資源/流程管理、計算任務管理、業務監控告警等功能模塊，以硬科技賦能教學與科研場景化創新，并基于龍芯中科Loongnix、麒麟信安KylinSec、統信UOS等國產操作系統，實現了全面國產化。
從課堂實驗教學到校內校外實訓課程，再到院校科技創新大賽、校企聯合活動及課題研究組項目，教學科研創新平臺覆蓋了流程化、標準化、一體化的多場景，為高校師生提供了全方位、立體化的教學/科研/實訓支持，為集成電路、生命科學、機械自動化等專業學科提供高可靠、高穩定、多場景全方位適配的場景化解決方案。
目前，教學科研創新平臺的核心組件已實現了與LoongArch龍架構、海光CPU/DPU、超云X86服務器等多家國產基礎設施的產品兼容互認證，并在龍架構服務器上優化集群調度能力和軟件運行效率，打造一站式國產高性能計算平臺，實現了對計算資源的高效利用。
新質生產力教學科研創新平臺的推出，標志著速石科技在促進產學研融合與成果轉化、推動培養新型復合型數字化人才、參與國產信創生態發展等方面邁上了新臺階：
1. 產學研融合與實踐能力
為了更好地應對重點行業專業人才短缺的嚴峻挑戰，平臺基于行業對人才的實際需求，提供包含課程資源、配套課件、用戶管理等實用產品及模塊的專業教學實訓平臺，在培養學生實操運用能力的同時，減輕教學管理壓力。同時，平臺聯合行業領先企業與園區資源，形成產教研間的聯動，實現校企優勢互補的深度融合發展格局，打通企業工程項目實踐到科研學界的實戰落地經驗的傳遞和進階鏈條，為相關產業的持續發展打下了堅實的人才基礎。
2. 科教人才培養質量和職業規劃教育
平臺基于速石科技豐富的產教研融合經驗，憑借其產業界與教育界的深厚資源，構建起一個涵蓋專業技能培訓、企業定制培訓、高校研學培訓、高等職教實訓的多層次行業人才培育體系，可全面覆蓋從人才培養高質量輸出到企業高素質人才職業規劃教育。目前平臺已與浙江大學、深圳職業技術大學、澳門大學等數十所國內知名高校與研究機構建立了教學/實訓/科研示范性平臺，這不僅充分驗證了速石科技技術方案的可行性和有效性，更為新質生產力教學科研創新平臺的進一步發展奠定了技術與服務基礎。
3. 積極擁抱信創生態體系
速石科技始終致力于積極建設信創產業生態，教學科研創新平臺全程自主研發，并與深信服、芯啟源、沐曦等國產硬件商和芯華章、芯和、阿卡思等工業軟件開發商深度合作，成功構建了從底層IT基礎架構到上層應用軟件的信創生態體系。同時，速石科技深入產業、技術、渠道與服務等關鍵生態領域，與多家國內知名企業、頂尖研究院所和重要產業園區展開合作，極大拓展了生態合作伙伴，并充分整合國產工具鏈條，為行業用戶提供了全面的一站式信創解決方案，對推動國產化生態體系的建設提供了重要支撐。
新質生產力教學科研創新平臺的發布，是速石科技積極響應國家創新驅動發展戰略、助力高?？蒲袆撔屡c人才培養的重要舉措。未來，公司將為各大高校、科研機構及企業提供持續進化的跨學科專業教學實訓+科研平臺，進一步實現技術自主可控，提升教學與科研效率，促進產學研深度融合，為我國培養更多具有國際競爭力的科技創新人才，推動我國教育與科研事業邁向新的高度。
一 END 一
?關于速石科技
上海速石信息科技有限公司致力于構建為應用定義的云，讓任何應用程序，始終以自動化、更優化和可擴展的方式，在任何基礎架構上運行。我們為創新驅動型用戶提供為應用優化的一站式研發平臺，滿足半導體、新藥研發、汽車/智能制造、人工智能、金融科技等企業及高?？蒲袡C構多種研發場景需求。基于本地+公有混合云環境的靈活部署及交付，幫助用戶提升20倍研發效率，降低成本達到75%以上，加快市場響應速度，面向全球開展競爭。
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大家好！
又到了我司招人的日子。
巴黎奧運會結束了，大家的小心臟也鍛煉得更強壯了，半夜也不用強撐看比賽了，一些沒用的比賽規則知識也學到手了，想馬上去搞點運動的蠢蠢欲動之情也逐漸平息了。
終于，可以安心出來找工作了吧！
我們的歷史三期招聘可以看這里：
第一期招聘《速石找人》，聊了我司招聘的一些理念；
第二期招聘《老板帶頭反內卷，阿爾卑斯滑雪團建。。。》介紹了部分你的未來同事們；
第三期招聘《所有人都在假裝看球，只有我們在認真招人》，借足球隊之名，詳細闡述了我們對各個職能候選人的綜合要求，跟JD相比，更有靈魂。還有，這是我們的辦公環境《fastone辦公室版本大更，重大內容搶先一覽》。
今天是第四期，好像，真沒什么可說的了。
跟以往相比，其實很多東西都沒變。
但，有些東西又變了：
比如，現在的大環境；
比如，我們的系列產品線；比如，我們對候選人技能點的要求，有了新的考量。
本次招聘一共設置8個崗位：
客戶經理/大客戶經理（上海）
大客戶經理（深圳）
渠道經理（上海/北京）
售前工程師（上海）
交付項目經理（HPC/私有云方向）
客戶售后技術支持專員（上海）
Java開發工程師
測試工程師
客戶經理/大客戶經理（上海）
本科及以上
崗位職責
1. 在指定的行業內積極獲取中大型關鍵客戶，完成公司制定的銷售目標；
2. 拓展并維護與客戶之間的穩定業務關系，持續發掘客戶業務需求；
3. 針對客戶需求，組織公司內部資源，構建解決方案；
4. 與生態合作伙伴合作，完成對客戶的銷售任務；
5. 在項目實施與交付過程中，負責與客戶的溝通和協調，提升客戶滿意度；
6. 對指定行業進行業務拓展，構建行業知名度，樹立標桿客戶，輻射特定行業內其他客戶群體；
7. 與市場部門積極配合，策劃/組織/執行針對指定行業的市場營銷活動。
任職要求
1. 從事計算機軟、硬件產品或者IT系統集成的區域客戶銷售工作；
2. 3-5年以上的客戶銷售崗位工作經驗，具備解決方案銷售能力者優先；
3. 具有汽車/醫藥/半導體/高端裝備等先進智造行業的銷售經驗者優先；
4. 邏輯清晰，對新行業和新技術有較強的學習能力。
大客戶經理（深圳）
本科及以上
崗位職責
1. 獨立開拓目標客戶，能深度挖掘客戶需求，能有效地利用和協調公司內外部資源，完成從需求交流、demo 演示到解決方案的所有過程；
2. 深入了解半導體/生命科學/新能源/AI等高科技行業，定期對客戶、市場進行調研分析， 有效梳理出行業的解決方案；
3. 根據銷售目標, 制定銷售計劃，完成各項銷售指標；
4. 負責項目招投標的所有流程、商務談判以及回款工作；
5. 定期拜訪客戶，形成持續的客戶合作關系，并積極完成新客戶的開拓和客戶信息收集工作。
任職要求
1. 具有豐富的IT背景知識，有5年以上大客戶銷售經驗和IaaS/PaaS項目經驗者優先；
2. 擁有出眾的溝通技巧，善于發掘客戶的潛在需求，有優秀的談判經驗和快速反應決策能力；
3. 具備很強的學習能力、自我驅動力和客戶服務意識；
4. 有半導體/生命科學/新能源/AI等高科技行業資源積累者優先。
渠道經理（上海/北京）
本科及以上
崗位職責
1. 圍繞公司產品和技術解決方案，構建合作伙伴生態圈；
2. 負責開拓和發展與IT平臺廠商（包括IT集成商、服務器廠商、CAE/EDA等工業軟件渠道廠商、云廠商等）的合作關系，制定和執行合作策略；
3. 負責開拓公司區域渠道，制定渠道政策，培養渠道的技術能力和銷售能力，完成銷售任務；
4. 與市場/技術部門積極配合，策劃/組織/執行針對指定渠道的市場活動。
任職要求
1. 3年及以上銷售和渠道管理相關的工作經驗；
2. 具備IT軟硬件渠道或者工業軟件渠道管理相關經驗；
3. 與業內IT軟硬件廠商與集成商、工業軟件渠道商、云廠商有合作經驗；
4. 對主流 IT 技術、高性能計算及其應用領域有較好理解；
5. 結果導向，自我驅動，正直，執行力強，有團隊合作精神。
售前工程師（上海）
本科及以上
崗位職責
1. 協助客戶經理，在指定的行業內積極獲取中大型關鍵客戶，完成公司制定的銷售指標；
2. 積極引導和發掘客戶的業務需求和技術需求，并能構建相應的解決方案，成為客戶可信賴的技術專家；
3. 在銷售過程中，與客戶經理合作，在技術上給予建議和支撐；
4. 能主導和獨立完成客戶所需的POC技術驗證和產品測試工作；
5. 編制行業技術解決方案；
6. 在市場活動、行業會議、第三方展會上發表技術演講；
7. 在項目實施與交付過程中，與客戶的溝通和協調，提升客戶滿意度。
任職要求
1. 5-10 年售前或產品支持相關的工作經驗；
2. 精通HPC技術方案設計、部署、測試、優化，以及軟、硬件系統集成；精通作業調度系統、并行文件系統、MPI計算、性能調優；
3. 熟悉服務器、存儲及網絡等設備的方案設計；
4. 熟悉CAE仿真計算軟件；熟悉軍工/汽車行業優先；熟悉EDA/AI行業優先；
5. 精通投標流程、標書撰寫等；
6. 項目交付經驗豐富。
交付項目經理
（HPC/私有云方向）
本科及以上
崗位職責
1. 負責管理項目從規劃到交付驗收的整個生命周期，包括資源規劃、部署實施、交付驗收；
2. 制定項目計劃，包括時間表、資源分配和風險管理策略；
3. 與內部團隊以及客戶溝通，確保交付驗收目標和預期與業務需求一致；
4. 監控項目進度，確保所有活動與項目計劃保持一致，并及時調整以應對任何偏差；
5. 周期性地準備和呈現項目狀態報告、進展更新和關鍵決策點給相關利益相關者；
6. 維護項目文檔，包括進度表、項目事件跟進和項目經驗最佳實踐等；
7. 持續改進項目交付管理方法論，提升項目管理流程和效率。
任職要求
1. 計算機科學、信息技術或相關領域的學士學位；
2. 至少5年的IT項目管理經驗，特別是在HPC平臺或私有云項目領域；
3. 擁有至少2個以上大型IT集成項目管理落地經驗；
4. 熟悉高性能計算集群解決方案和云計算技術，包括但不限于基礎硬件服務器、并行文件系統、網絡等；
5. 優秀的溝通和人際交往能力，能夠與不同背景的團隊成員和客戶有效溝通；
6. 結果驅動，擁有強大的解決問題能力和決策能力；
7. 能夠在快節奏和不斷變化的環境中工作。
加分項
1. 對于芯片行業或泛制造業HPC架構有經驗者優先；
2. 對于芯片行業或泛制造業常用應用軟件有經驗者優先，例如Cadence、Altair等；
3. 擁有PMP或其他項目管理專業認證優先。
客戶售后技術專員（上海）
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崗位職責
1. 作為一線接口人，主要負責響應客戶在各類IM群內提出的問題；
2. 管理客戶期望，確保及時響應和解決客戶問題；
3. 通過后臺系統，記錄客戶問題，創建工單，分配給對應的二線技術支持；
4. 記錄和跟蹤服務請求，確保所有問題及時解決，跟進客戶反饋并閉環；
5. 與技術支持團隊合作，改進服務流程和用戶滿意度。
任職要求
1. ?？萍耙陨蠈W歷，計算機或信息技術相關專業畢業；
2. 1-3年相關工作經驗，有一定的技術背景；
3. 了解基礎的Linux和網絡知識，有一定的IT/技術經驗；
4. 能夠在壓力下工作，并有較強的人際交往能力，較強的溝通技巧；
5. 較強的分析能力，能夠快速評估情況，了解問題對于客戶的影響，并能夠確定故障優先級。
Java開發工程師
本科及以上
崗位職責
1. 負責Web后端和服務開發；
2. 獨立分析需求，設計方案和實現功能。
任職要求
1. 3年以上后端開發經驗；
2. 熟練使用Java和Spring開發框架；
3. 熟練使用Maven項目管理和Git代碼版本管理（命令行）；
4. 熟悉HTTP/HTTPS、REST API、JSON等Web相關技術；
5. 熟悉單元測試和遠程調試；
6. 熟練使用Linux系統；命令行、文件系統、服務管理等；
7. 熟悉計算機原理、操作系統和數據庫；
8. 有Go或Python開發經驗的加分；
9. 熟悉虛擬化/容器技術加分；
10. 熟練閱讀英語技術文檔。
測試工程師
本科及以上
崗位職責
1. 負責公司產品的整體測試工作；
2. 參與產品需求分析，負責產品整體測試方案及測試計劃的制定；
3. 預先評估項目風險、確保測試活動按照測試計劃順利進行。
任職要求
1. 熟悉主流Linux操作系統的安裝配置和維護，有較強的動手和解決問題的能力；
2. 熟悉Shell/Python或者其它腳本編程語言，Ansible/Puppet/Terrform配置管理工具經驗者優先考慮；
3. 熟悉docker以及任務編排工具，有k8s經驗者強烈加分；
4. 熟悉主流云計算產品，對云計算產品的配置管理有一定經驗；
5. 優秀的文檔能力，使用文字、圖示清楚地表達架構意圖，能熟練編寫各類技術文檔；6. 能夠閱讀英文技術文檔。
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