AI原生工作流：灵活加速模拟设计
本次研讨会将介绍ChipAgents的IC-star芯片神经引擎如何在一个统一、灵活的智能体闭环中，自动完成模拟电路的设计、仿真与验证。
您将了解
传统的模拟电路设计流程需要大量手动配置、反复重跑仿真，调试过程也十分耗时。本次研讨会将介绍ChipAgents的IC-star芯片神经引擎如何在一个统一、灵活的智能体闭环中，自动完成模拟电路的设计、仿真与验证。我们将通过三个生产级工作流，展示IC-star如何结合物理感知模型、智能体编排与工程反馈，加速设计收敛。
模拟设计正在发生的变化
当前推动模拟设计变革的趋势，以及智能体工作流需要解决的挑战。
从设计意图到验证结果
ChipAgents 如何将模拟工作流从设计意图一路自动化到经过验证的结果。
三个生产级工作流
三个生产级工作流带来的效率与质量提升。
在一个闭环中完成行为模型
如何在一个智能体闭环中生成并验证行为模型。
适合人群
适合希望借助智能体 AI 加快模拟设计收敛的团队。
模拟与混合信号设计工程师
了解智能体 AI 如何在您的模拟流程中承担配置、仿真重跑与调试工作。
验证与建模工程师
了解如何在一个智能体闭环中生成并验证行为模型。
CAD 与方法学专家
探索智能体编排如何融入您现有的工具与流程。
工程经理与研发负责人
评估生产级模拟工作流带来的效率与质量提升。
演讲嘉宾
常见问题
在哪里举行？
线上举行。本次研讨会由电子工程专辑主办，请在电子工程专辑的研讨会页面报名。
时长多久？
约 90 分钟，12 月 3 日（星期四）10:00 开始，11:30 结束（北京时间）。
Kexun Zhang
ChipAgents 的联合创始人兼研究负责人
Kexun曾在卡内基梅隆大学、Meta、微软和 Salesforce 从事大语言模型（LLM）与 AI 智能体方面的研究，并在顶级 AI 会议上发表过多篇论文。他目前致力于将智能体 AI（agentic AI）应用于芯片设计，以自动化芯片开发。
Token Zhang
苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）博士后，开源社区贡献者
Token Zhang 是苏黎世联邦理工学院博士后研究员。他分别于 2021 年和 2026 年获得清华大学电子工程学士和博士学位，曾任 MiniMax 10x Fellowship 研究员。他是开源项目 virtuoso-bridge-lite 和 analog-canvas 的作者，并创建了模拟电路基准测试 Analog Design Bench 与 Razavi Bench。
Libby Hu
ChipAgents设计验证工程师
Libby专注于 AI 驱动的模拟电路设计与验证工作流程。此前，她曾在高通（Qualcomm）担任 ASIC 设计验证工程师。Libby 拥有宾夕法尼亚大学电气工程硕士学位。