复旦大学朱可人：用AI造芯片复旦大学

在一个指甲盖大小的空间里

放置上万亿个晶体管

同时还要让它们精确协同工作

是一个怎样的场景？

这不是科幻小说里的描述

而是芯片设计者的日常

来自复旦大学

集成电路与微纳电子创新学院

青年研究员朱可人

他所研究的EDA（Electronic Design Automation）

正是让这一切成为可能的“魔法”

他通过AI赋能电子设计自动化

凭借出色的科研能力和突破性成果

成功入选2025年度

“35岁以下科技创新35人”亚太区榜单

“接受不完美，反而可能会有出路”

聊起自己的研究领域，朱可人的眼中闪烁着一种近乎孩童般的好奇与热忱。EDA对他而言，从来不是冰冷的代码与算法堆砌，而是一场与微观世界的持续对话。

EDA被称为“芯片之母”，在集成电路设计产业乃至整个电子工业中都发挥着举足轻重的作用。如果把芯片设计比作建造一座万亿级晶体管的微观城市，那么，朱可人的工作，就是打造一套“智能建造系统”，通过人工智能和算法，让这座“城市”的每一寸空间都得到最优利用。

其中，模拟混合信号电路设计一直是个难题。传统设计高度依赖专家经验，周期长、自动化程度低。随着新兴技术的发展，传统设计方法显然已难以满足产业发展需求。然而，模拟信号电路性能对芯片物理设计非常敏感，处理的是连续信号，对设计精度要求极高，“差一点都不行，”朱可人解释道，“过去都是老师傅一点点用手画，但现在我们就想，能不能让AI学会老师傅的手艺？”

这个想法听起来简单，做起来却困难重重。2017年，还在博士阶段的朱可人，就开始挑战这个难题。彼时还没有成熟的大语言模型，他尝试部分引入人工智能，以优化模拟电路版图的布局布线流程。

“有段时间，我真觉得这辈子发不了论文了。”他回忆道，语气里却没有苦涩，更像在讲述一段有趣的冒险。模拟电路的性能优化取决于太多变量，每一次实验过程就像“黑盒子”，内部是混沌的，充斥着各种数值拟合和数值计算。他一度想训练一个模型，达到看到版图就能预测性能的水平，但很快发现，没有足够的数据，模型没有迁移性。“在电路A上训练的东西，到电路B上可能完全不起作用。”

那段时间，他脑子里反复琢磨同一个问题。最终，得出了一个反直觉的结论：不要追求完美的端到端解决方案。“接受不完美，反而可能会有出路。”他说，“就像人工设计师也会犯错，如果把算法精确度调得特别高，用的时候还真不一定能收获理想效果。”

这个顿悟，成为了他研究的基石。2022年，朱可人带领团队成功研发出业内首个完整的模拟电路自动化设计流程MAGICAL系统，实现了从SPICE网表开始，到GDS版图的全流程自动化，并成功进行三次不同设计的芯片流片验证，测试结果显示其性能、功耗和面积接近甚至超越了人类设计水平。

为了让AI学会“老师傅”的经验，朱可人提出了基于机器学习的设计经验模仿方法，让AI观察大量人工案例，学会何时走线、何处留白。在放大器等电路上，设计周期成功从小时级降至秒级。这项研究也因此获得了ICCAD最佳论文提名，并已进行技术转移。

“芯片永远不会完美，如何与不完美共舞，让算法理解物理世界的意外，是我们现在研究的主线。”作为强应用驱动的研究，目前，朱可人的学术方法已被多家企业借鉴应用，为EDA生态的繁荣发展贡献一份力量。

从“冲浪者”到“造浪者”推动成果走向应用一线

曾长期在国外生活的朱可人，近年来直观感受到了国内EDA领域的变迁。“过去我们考虑的是如何做出国产替代，把国外的经验拿过来复刻就已经是一个很好的成果了。但现在，我们已经从‘跟随者’走向‘引领者’，更多需要考虑的是下一步要怎么走。”