想象一下，在一個(gè)指甲蓋大小的空間里放置上萬(wàn)億個(gè)晶體管，同時(shí)還要讓它們精確協(xié)同工作，是一個(gè)怎樣的場(chǎng)景？這不是科幻小說(shuō)里的描述，而是芯片設(shè)計(jì)者的日常。復(fù)旦大學(xué)集成電路與微納電子創(chuàng)新學(xué)院青年研究員朱可人所研究的EDA（Electronic Design Automation）正是讓這一切成為可能的“魔法”。
2025年，他通過(guò)AI賦能電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化并成功流片，憑借出色的科研能力和突破性成果成功入選2025年度“35歲以下科技創(chuàng)新35人”亞太區(qū)榜單。
“接受不完美，反而可能會(huì)有出路”
聊起自己的研究領(lǐng)域，朱可人的眼中閃爍著一種近乎孩童般的好奇與熱忱。EDA對(duì)他而言，從來(lái)不是冰冷的代碼與算法堆砌，而是一場(chǎng)與微觀(guān)世界的持續(xù)對(duì)話(huà)。
EDA被稱(chēng)為“芯片之母”，在集成電路設(shè)計(jì)產(chǎn)業(yè)乃至整個(gè)電子工業(yè)中都發(fā)揮著舉足輕重的作用。如果把芯片設(shè)計(jì)比作建造一座萬(wàn)億級(jí)晶體管的微觀(guān)城市，那么，朱可人的工作，就是打造一套“智能建造系統(tǒng)”，通過(guò)人工智能和算法，讓這座“城市”的每一寸空間都得到最優(yōu)利用。
其中，模擬混合信號(hào)電路設(shè)計(jì)一直是個(gè)難題。傳統(tǒng)設(shè)計(jì)高度依賴(lài)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，周期長(zhǎng)、自動(dòng)化程度低。隨著新興技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法顯然已難以滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。然而，模擬信號(hào)電路性能對(duì)芯片物理設(shè)計(jì)非常敏感，處理的是連續(xù)信號(hào)，對(duì)設(shè)計(jì)精度要求極高，“差一點(diǎn)都不行，”朱可人解釋道，“過(guò)去都是老師傅一點(diǎn)點(diǎn)用手畫(huà)，但現(xiàn)在我們就想，能不能讓AI學(xué)會(huì)老師傅的手藝？”
這個(gè)想法聽(tīng)起來(lái)簡(jiǎn)單，做起來(lái)卻困難重重。2017年，還在博士階段的朱可人，就開(kāi)始挑戰(zhàn)這個(gè)難題。彼時(shí)還沒(méi)有成熟的大語(yǔ)言模型，他嘗試部分引入人工智能，以?xún)?yōu)化模擬電路版圖的布局布線(xiàn)流程。
“有段時(shí)間，我真覺(jué)得這輩子發(fā)不了論文了?！彼貞浀溃Z(yǔ)氣里卻沒(méi)有苦澀，更像在講述一段有趣的冒險(xiǎn)。模擬電路的性能優(yōu)化取決于太多變量，每一次實(shí)驗(yàn)過(guò)程就像“黑盒子”，內(nèi)部是混沌的，充斥著各種數(shù)值擬合和數(shù)值計(jì)算。他一度想訓(xùn)練一個(gè)模型，達(dá)到看到版圖就能預(yù)測(cè)性能的水平，但很快發(fā)現(xiàn)，沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)，模型沒(méi)有遷移性。“在電路A上訓(xùn)練的東西，到電路B上可能完全不起作用?！?/p>
那段時(shí)間，他腦子里反復(fù)琢磨同一個(gè)問(wèn)題。最終，得出了一個(gè)反直覺(jué)的結(jié)論：不要追求完美的端到端解決方案。“接受不完美，反而可能會(huì)有出路。”他說(shuō)，“就像人工設(shè)計(jì)師也會(huì)犯錯(cuò)，如果把算法精確度調(diào)得特別高，用的時(shí)候還真不一定能收獲理想效果?！?/p>
這個(gè)頓悟，成為了他研究的基石。2022年，朱可人帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)成功研發(fā)出業(yè)內(nèi)首個(gè)完整的模擬電路自動(dòng)化設(shè)計(jì)流程MAGICAL系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了從SPICE網(wǎng)表開(kāi)始，到GDS版圖的全流程自動(dòng)化，并成功進(jìn)行三次不同設(shè)計(jì)的芯片流片驗(yàn)證，測(cè)試結(jié)果顯示其性能、功耗和面積接近甚至超越了人類(lèi)設(shè)計(jì)水平。
為了讓AI學(xué)會(huì)“老師傅”的經(jīng)驗(yàn)，朱可人提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)７路椒?，讓AI觀(guān)察大量人工案例，學(xué)會(huì)何時(shí)走線(xiàn)、何處留白。在放大器等電路上，設(shè)計(jì)周期成功從小時(shí)級(jí)降至秒級(jí)。這項(xiàng)研究也因此獲得了ICCAD最佳論文提名，并已進(jìn)行技術(shù)轉(zhuǎn)移。
“芯片永遠(yuǎn)不會(huì)完美，如何與不完美共舞，讓算法理解物理世界的意外，是我們現(xiàn)在研究的主線(xiàn)?！?/strong>作為強(qiáng)應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的研究，目前，朱可人的學(xué)術(shù)方法已被多家企業(yè)借鑒應(yīng)用，為EDA生態(tài)的繁榮發(fā)展貢獻(xiàn)一份力量。
從“沖浪者”到“造浪者”，推動(dòng)成果走向應(yīng)用一線(xiàn)
曾長(zhǎng)期在國(guó)外生活的朱可人，近年來(lái)直觀(guān)感受到了國(guó)內(nèi)EDA領(lǐng)域的變遷?！斑^(guò)去我們考慮的是如何做出國(guó)產(chǎn)替代，把國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)?zāi)眠^(guò)來(lái)復(fù)刻就已經(jīng)是一個(gè)很好的成果了。但現(xiàn)在，我們已經(jīng)從‘跟隨者’走向‘引領(lǐng)者’，更多需要考慮的是下一步要怎么走?！?/p>
這些年，國(guó)內(nèi)EDA行業(yè)發(fā)展迅猛，產(chǎn)業(yè)鏈迅速鋪開(kāi)，從研發(fā)到落地，大部分環(huán)節(jié)已基本覆蓋。這不僅帶來(lái)更大的挑戰(zhàn)，也意味著更大的機(jī)遇。當(dāng)國(guó)際技術(shù)路線(xiàn)出現(xiàn)分叉時(shí)，中國(guó)必須走出自己的路?！敖┠辏?yàn)橄冗M(jìn)工藝受限，我們得用更極端的技術(shù)路線(xiàn)去嘗試5納米甚至3納米的要求，這反而催生了新的算法需求?！?/p>
在朱可人看來(lái)，國(guó)內(nèi)最大的優(yōu)勢(shì)是人才。“我們更愿意做有風(fēng)險(xiǎn)的探索，國(guó)家也鼓勵(lì)做這種嘗試，這也使得更多人才選擇留在國(guó)內(nèi)發(fā)展?！?/p>
當(dāng)然，國(guó)外二三十年的產(chǎn)業(yè)積累也不是一朝一夕就能追趕上的?！败浖I(yè)的特點(diǎn)就是這樣，算法好并不代表能競(jìng)爭(zhēng)過(guò)別人。研發(fā)者需要大量的、不同的設(shè)計(jì)來(lái)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，經(jīng)過(guò)百次千次迭代，才能真正形成一個(gè)好產(chǎn)品?！彼貏e強(qiáng)調(diào)良性積累的重要性，只有工業(yè)界接觸到實(shí)在的產(chǎn)品，客戶(hù)愿意買(mǎi)單，行業(yè)才有發(fā)展動(dòng)力。“再加上產(chǎn)學(xué)研密切合作，整個(gè)生態(tài)就能運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)了。”
當(dāng)前，朱可人已與多個(gè)知名企業(yè)對(duì)接，推動(dòng)從實(shí)驗(yàn)室到應(yīng)用端的成果轉(zhuǎn)化?！拔覀兊暮献髂Ｊ胶芎?jiǎn)單，企業(yè)給一個(gè)解決不了的問(wèn)題，我們做概念驗(yàn)證，能用他們就拿去用?！痹谥炜扇丝磥?lái)，這種“雙向奔赴”讓學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)精準(zhǔn)對(duì)接。
但是，這種對(duì)接過(guò)程中也會(huì)遇到一些問(wèn)題。朱可人坦言，在與業(yè)界的對(duì)接中，核心就是要“把雙方語(yǔ)言翻譯對(duì)”?！癊DA天生就是跨領(lǐng)域的，我們要跟負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)的人交流，跟負(fù)責(zé)工藝的人交流，但每一個(gè)圈子的交流是不互通的?！彼f(shuō)，“很多時(shí)候，我們花在翻譯上的精力比花在算法上還多?！?/p>
這種對(duì)“翻譯官”角色的深刻理解，正源自于他對(duì)芯片行業(yè)的細(xì)致洞察。與此同時(shí)，AI的飛速發(fā)展也給行業(yè)帶來(lái)全新可能。2023年，當(dāng)ChatGPT掀起全球AI狂潮時(shí)，朱可人立即察覺(jué)到生成式人工智能的潛力。
在他看來(lái)，AI在EDA領(lǐng)域有兩個(gè)截然不同的角色?！耙环N是機(jī)器學(xué)習(xí)，幫我們擬合預(yù)測(cè)需要的信息，加快迭代速度?！彼忉尩溃傲硪环N是大語(yǔ)言模型，就像是一個(gè)實(shí)習(xí)生，能幫你做重復(fù)性的分析工作，替代設(shè)計(jì)迭代過(guò)程中的部分人力?！?/p>
AI會(huì)在未來(lái)完全取代人類(lèi)芯片設(shè)計(jì)師嗎？對(duì)這一問(wèn)題，朱可人給出了一個(gè)既理性又溫暖的回答。他指著最近很火的“Vibe Coding”（氛圍編程）解釋道，現(xiàn)如今市場(chǎng)上那些成功的AI工具，都不是端到端的全方案，底層邏輯還是調(diào)用已有的Skills（技能包）。“AI能做的是調(diào)動(dòng)者，而不是執(zhí)行者。”
與此同時(shí)，他在思考教育范式的轉(zhuǎn)變?！斑^(guò)去大家覺(jué)得核心技能是技巧性的東西，比如怎么寫(xiě)編程語(yǔ)言，但這些東西未來(lái)可能沒(méi)那么重要了?！彼f(shuō)，“更重要的是理解領(lǐng)域核心知識(shí)，理解背后的數(shù)學(xué)邏輯、底層架構(gòu)，以及對(duì)物理世界的認(rèn)知。”
就像在課堂上，他向?qū)W生們直言：“你們現(xiàn)在遇到的所有編程問(wèn)題，AI都能幫你們解答。那你們到底應(yīng)該學(xué)點(diǎn)什么？”答案或許指向了那些AI“學(xué)不會(huì)”的內(nèi)容：學(xué)會(huì)提問(wèn)，學(xué)會(huì)理解需求，學(xué)會(huì)在不同領(lǐng)域之間“翻譯”。
讓學(xué)生探索自己的路，最擔(dān)心他們對(duì)新事物失去興趣
作為一名青年教師，學(xué)生的成長(zhǎng)是朱可人最大的追求。
他帶過(guò)的一個(gè)碩士生，對(duì)未來(lái)充滿(mǎn)迷茫時(shí)，朱可人并沒(méi)有過(guò)多干預(yù)。在和他聊過(guò)幾次后，他建議學(xué)生在實(shí)踐中慢慢想清楚。“我讓他先把手頭的項(xiàng)目做起來(lái)，在做的過(guò)程中去感受自己真正喜歡什么、擅長(zhǎng)什么?！?/strong>
幾個(gè)月后，這個(gè)學(xué)生“開(kāi)竅”了，主動(dòng)探索技術(shù)路線(xiàn)，完成的工作成功投中了領(lǐng)域頂會(huì)DAC。“他主動(dòng)說(shuō)，這個(gè)電路不太適合AI方法，要用更傳統(tǒng)的模板搜索?！敝炜扇苏f(shuō)到這，語(yǔ)氣里透出藏不住的驕傲，“目前他們想把設(shè)計(jì)出來(lái)的方案真正流片，用在成品上。對(duì)于老師來(lái)說(shuō)，這確實(shí)是教育上的一個(gè)成功點(diǎn)。”
這種不過(guò)多干涉、給予學(xué)生充分自由的指導(dǎo)風(fēng)格，傳承于他的博士導(dǎo)師潘志剛?！皩?dǎo)師不干涉，給你半年時(shí)間，想做什么就做，做不出來(lái)再說(shuō)。”
而如今，朱可人也把這種理念帶給了自己的學(xué)生?！叭绻麑W(xué)生自己能做，我就不會(huì)過(guò)多干涉。如果純粹讓我告訴他每一步怎么做，那么大概率只會(huì)得出一個(gè)平庸的研究成果，難以創(chuàng)新?！?/p>
在他看來(lái)，比起能發(fā)多少文章，做科研更重要的是做出一個(gè)有用的、并且能讓自己感到自豪的成果。“在我看來(lái)，沉下心來(lái)，不為功利，專(zhuān)注于手頭做的事，成長(zhǎng)為一個(gè)能獨(dú)立發(fā)掘問(wèn)題、解決問(wèn)題的人，或許更重要?！?/p>
他最擔(dān)心的是學(xué)生們對(duì)新事物失去興趣。“一個(gè)學(xué)生只有發(fā)自?xún)?nèi)心覺(jué)得科研有趣，才會(huì)主動(dòng)思考。否則做出來(lái)的就是個(gè)流水線(xiàn)上的東西，沒(méi)什么用?！?/p>
如今，朱可人在復(fù)旦的生活忙碌而充實(shí)，上課、帶學(xué)生、做研究、寫(xiě)報(bào)告……每天準(zhǔn)點(diǎn)到辦公室，處理一天工作后，晚上回到家繼續(xù)處理郵件和審稿。
業(yè)余時(shí)間，他騎自行車(chē)、滑雪，還保留了讀博期間研究股票的愛(ài)好。“倒不是為了賺錢(qián)，”他解釋?zhuān)岸峭ㄟ^(guò)研究股市，保持對(duì)市場(chǎng)的敏銳度?！边@點(diǎn)也被他很好地遷移到了做科研上。只有對(duì)行業(yè)核心需求持續(xù)關(guān)注，才能避免“紙上談兵”式的研究。
朱可人評(píng)價(jià)自己是“純應(yīng)用驅(qū)動(dòng)”來(lái)做研究，“芯片行業(yè)是個(gè)好練兵場(chǎng)，很多真正難的問(wèn)題，在這里會(huì)被需求逼出來(lái)。我希望解決算力問(wèn)題，也希望解決‘物理世界與邏輯世界如何交融’的大問(wèn)題，這值得研究個(gè)十幾二十年?！?/p>
