前置与后置：首次流片即成功的关键

为何采用前置与后置

在半导体开发中，首次流片即成功不仅意味着达成技术里程碑，更意味着实现业务成果。它取决于在合适的时间以合适的成本将合适的产品推向市场，确保量产阶段的设计入围，并在客户整个产品生命周期中为其提供有效支持。如今，半导体客户对供应商的期望越来越高。客户正在更多地采用仿真和虚拟开发方法，并且越来越期望获得组件模型、参考示例、虚拟设计工具和可直接用于生产的软件，以帮助他们降低风险并加快开发速度。

前置与后置策略能够同时应对这两方面的挑战。前置使用建模与仿真，帮助团队通过更早的验证来达成首次流片即成功的里程碑，并在整个开发流中复用工程资产（例如模型）。后置则将那些相同的资产扩展到客户手中，帮助他们更高效地评估、集成和演化产品。这种方法可以帮助客户实现其内部流程中的前置。

流片成功面临的挑战：复杂性、碎片化与客户压力

许多半导体组织的工作流仍是碎片化的。设定、架构、实现和验证经常分布在不同团队和工具中，这使得从概念到签核过程中保持设计意图的一致变得更加困难。这种碎片化带来的潜在成本可能很高：开发过程中引入的设计错误以及项目期间需求变更带来的影响，是导致 ASIC 延迟和重新流片的常见原因。

基于模型的工作流通过创建统一的方法来解决这种碎片化问题，在这种方法中，模型被复用为架构参考、验证激励以及实现来源，贯穿模拟和数字设计与验证活动。团队不必在不同语言和环境中反复重新创建设计意图，而是可以使用共享技术工件来提高一致性并加速迭代。这种方法可减少重复工作，并使团队在同一“事实来源”上保持一致。

其成果不仅仅是提高工程效率。它还提供一种更好、更敏捷的方式来响应客户驱动的变更。如果团队能够更快地更新模型、重新运行逼真的测试并将变更传播到下游工作流，他们就更有能力满足不断演化的需求，而不会在后期引入意外。

前置：更早验证，且更具相关性

前置通常描述为更早地验证，但最有效的实现方式远不止于此。其目标是使用在设计周期中始终有用的资产（例如模型和测试用例），针对合适的场景验证合适的行为。

对于半导体团队来说，这意味着依据对客户重要的度量来衡量设计，同时使用来自现实工况的输入，而不是抽象的测试模式。这些模型和测试用例只需构建一次，即可贯穿系统设计、实现和流片后验证的全过程。

客户成果：前置实践案例 

一个前置实践案例来自 NXP 的汽车雷达工作，相关描述见文章“汽车雷达 IC 设计的环境在环验证”。该团队开发了一种方法，实现了内部验证与客户驱动的度量（如信噪比 (SNR) 和总谐波失真 (THD)）的一致。NXP 没有仅依赖抽象的低级测试模式，而是从真实的 Euro NCAP 驾驶场景中生成验证激励，并在早期系统级验证中使用这些场景。这种方法在首次流片前一年就实现了虚拟现场试验，同时还支持在系统阶段、RTL 阶段和流片后阶段进行复用。

此处的启示是，前置在缩小内部工程签核与实际客户使用条件之间的差距时能创造最大价值。早期验证很有用，但更早地进行与客户相关的验证更加强大：通过在早期针对实际工作环境进行验证，团队可以降低后期失配的风险，将精力集中在最重要的商业问题上。

其他有据可查的案例也印证了同样的原则。STMicroelectronics 使用 Simulink^® 和 HDL Verifier™ 将系统级模型复用于芯片级验证，其报告结果显示，基于 Simulink 的设计的 RTL 验证时间缩短了一半。此外，因为验证工件在不同设计步骤中得到复用，系统级和 RTL 级验证之间的重复工作量也显著减少。

诺基亚则将相同的思路用在不同方向，即在 5G 数字前端设计流程中采用通过 Simulink 实现基于模型的设计。正如诺基亚的 Sami Repo 所说，这种方法在整个工作流中带来了“灵活性、可见性和反应能力”，从而可实现更快的执行、更好的架构探索、更强的跨团队沟通以及质量改进。

这些案例共同表明，前置的成功不仅取决于更早的执行，还取决于减少重复工作并在团队间建立共同的技术语言。

客户成果

在上述案例中，当更早的验证兼具更高的客户相关性和更强的可复用性时，前置能带来最大的价值。

后置：将工程资产转换为客户优势

前置用于改进内部执行，而后置则将同样的工程投入以可复用资产的形式延伸给客户使用。在实际操作中，这意味着提供可复用的资产，例如组件模型、虚拟处理器平台、配置与设计工具、可直接用于生产的软件组件以及关键应用的参考模型。

这一点很重要，因为客户自身也在寻求将开发流程前置。在软件定义汽车项目和其他软件密集型系统中，客户希望在硬件可用之前就开始开发，并在部署后持续改进系统。提供更好的虚拟资产和支持基础架构的半导体公司，能让客户更早启动、更快集成并降低项目风险。

客户成果：后置实践案例 

MathWorks 与 NXP 在电池管理系统 (BMS) 方面的近期协作提供了后置实践的清晰案例。借助推出的专用 Model-Based Design Toolbox for BMS，工程师可以直接从 MATLAB^® 和 Simulink 开发、验证控制算法并将其自动部署到 NXP 处理器上，从而弥合系统级设计与生产实现之间的差距。这种方法支持部署到目标硬件，包括优化代码生成、访问片上外设以及处理器在环测试。这些功能使客户能够高效地从建模与仿真转换为实际测试和实现，无需手动重新编码即可复用算法，并在真实工作场景中进行验证。其结果是降低集成阻力、缩短上市时间、减少从概念到部署的障碍，同时增强整体设备生态系统，将半导体平台的价值扩展到芯片之外。NXP 的领导层从业务角度阐述了这种回报，公司 CTO Lars Reger 提到“更快的设计迭代使工程师能够提前识别并修复问题”，以及缩短了基于 NXP 芯片进行开发的客户的上市时间。

Infineon 提供另一个清晰的后置案例。该公司使用 MATLAB 和 Simulink 在时间紧迫的两周时间内为客户开发、验证并交付了完整的 IBIS-AMI 模型。除了满足客户设定的紧迫截止日期外，他们还实现了更快的内部上手速度，还培养了可在未来项目中复用的内部能力。

对于半导体公司来说，这不仅仅是一个建模案例。这也是一个设计入围案例，因为准确的客户导向模型可以缩短评估周期，减少技术接洽中的摩擦，同时不会暴露内部 IP。后置不仅仅涉及流片后支持，它还是业务发展的增长杠杆。可复用资产越好，客户就越容易采用该平台，将其扩展到多个项目中，并更长久地保持使用。

客户成果

这些案例表明，后置作为业务发展的增长杠杆在发挥作用，它将内部工程资产转换为使客户更快、更具粘性的工具。

AI 赋能的工作流作为效能倍增器

在半导体开发中，AI 在强化前置与后置策略时能创造最大价值。它可以帮助工程团队减少手动设置、缩短仿真周期，并减少设计与验证工作流中的试错。在实践中，这涵盖辅助工程师开展工作的 Copilot、支持迭代工程循环的智能体工作流、驱动模拟和优化的机器学习模型，以及将 AI 算法部署到硬件加速器的工作流。

客户成果：AI 作为效能倍增器

一个实际用例是 AI 作为自主工程工作流。英特尔描述了一种多智能体 AI 工作流，用于对布局后 PCIe 互连执行完整的信号完整性签核。该设计特意以智能体为中心：并编排负责数据提取、合规性检查和报告生成的专用工作智能体，以确定性状态机的方式执行经批准的工程流程，从而使结果可重现而不是临时拼凑。工程师的角色从运行求解器、编写报告，转变为定义目标、约束条件和成功指标，并验证输出结果，而这正是流程前置、流程后延策略对 AI 提出的要求。

另一个用例是 AI 用于验证效率。诺基亚使用 MATLAB 开发了一种机器学习方法，使覆盖率收敛所需的测试用例数量最多减少一半，同时通过减少冗余测试用例提升了验证质量。这是一个典型的前置案例，因为 AI 帮助团队以更少的测试和更少的冗余仿真工作实现了覆盖率目标。

第三个用例是 AI 作为最终产品的一部分实现。NXP 在 MATLAB 中训练神经网络来对 ADC 误差进行后校正，然后生成并验证对应的 HDL 实现。在 ASIC 上实现时，该网络所需的面积为 ADC 的 15%，正常工况下的功耗是 ADC 的大约 1/16。此案例表明，AI 不仅有助于提高工程工作效率，还直接贡献于硬件架构。 

客户成果

这些案例表明，AI 如何强化前置与后置策略，从验证效率到可重现的签核，再到在芯片上承载 AI 的芯片。

结束语：半导体团队如何启动

一个切合实际的起点是将前置和后置视为工程运营模式的一次战略演进，而不是孤立的举措。领导团队应识别出哪些早期验证可以在实质上降低风险或加速开发，同时评估哪些模型、工作流和工程资产可以扩展到内部开发之外，为客户创造价值。最具影响力的机会通常是那些将工程成果与业务成果联系起来的机会：降低后期风险、加速客户评估、缩短设计入围周期，以及简化产品支持和演化。关键问题简单直接：哪些风险可以更早地化解？哪些内部资产可以成为可扩展的客户赋能能力？哪些试点工作流可以展示可衡量的业务价值，并有助于实现更广泛的采用？

实现首次流片即成功取决于两个相互关联的能力：更早地改善内部工程成果，并在更靠后的阶段、更长久地改善客户成果。前置增强架构信心、加速迭代，并使验证更具相关性。后置将相同的工程资产转换为面向客户的工具，加速设计入围并减少生命周期中的摩擦。

对于面临日益增长的复杂性和更紧迫时间表的半导体组织来说，这是一项实用且可扩展的策略。更早的建模、逼真的验证、可复用的验证资产、面向客户的仿真模型以及受支持的目标工作流，都有助于奠定更强的竞争地位。实施这些措施的公司不仅将改进其芯片开发，还将改进围绕该流片构建产品的整个客户体验。