案例 | Case Studies
我们与高校与企业一起，构建下一代芯片设计能力。
启芯宸光的解决方案，正在不断被验证、落地、拓展。
从数字逻辑到全流程呈现场，我们通过 AI、EDA 和异构加速技术，帮助合作伙伴加速创新、稳定交付。
获取解决方案
启芯宸光所有案例均来自真实落地场景，覆盖：
- 高校课程建设与实验体系
- 实训平台与智能助教
- 企业模拟芯片加速
- 数字芯片验证提效
- CAD 工具体系构建
- 研发环境平台化建设
每一个案例，都来自客户“真实痛点”，并以“可量化成效”作为核心成果。
企业案例
案例一：某IP定制与集成企业 · IP 复用难题下的工程效率提升
该企业为多产品线芯片设计公司，IP 定制与复用需求频繁，面临适配难、维护成本高、经验依赖重等工程挑战。
核心挑战
配置与接口需求差异大
不同项目对同一 IP 的参数配置、接口协议与总线位宽往往存在差异，每次复用都需要进行繁琐的修改与重新适配，导致重复劳动严重。
理解成本高，经验依赖重
IP 文档往往晦涩复杂，新成员上手慢，集成工作高度依赖资深工程师的个人经验，一旦人员流动，项目知识难以传承。
跨项目复用率低
由于缺乏统一的 IP 管理与标准化集成流程，各项目组各自为战，IP 资产难以在不同产品线间高效流转，造成大量资源浪费。
启芯宸光方案
● 引入 IP + AI (DeepIP) 能力
● 对 IP 规格、接口与参数进行结构化理解
● 提供 IP 配置与集成的智能引导
● 在多个项目中建立统一、可复用的 IP 使用规范
成果
- ✔ IP 集成周期明显缩短
- ✔ 新工程师上手速度显著提升
- ✔ 对资深工程师的依赖程度降低
- ✔ 多项目并行研发效率整体提升
案例二：某模拟 IC 企业 · SPICE仿真提速项目
该企业为模拟芯片设计公司，仿真任务密集，项目周期紧张，仿真速度成为制约研发进度的关键因素。
核心挑战
SPICE 仿真耗时长
在大规模电路、复杂工况与多角点 (PVT) 扫描下，SPICE 仿真往往需要长时间计算，单次迭代就会占用大量算力与时间，直接拖慢设计收敛与验证节奏。
回归测试周期不可控
随着版本迭代增多、测试组合扩大，回归任务堆积导致排队严重，仿真完成时间受资源占用和任务冲突影响波动很大，项目计划难以稳定推进。
工程师等待时间高
工程师大量时间被消耗在“等待仿真结果—发现问题—再跑一轮”的循环中，真正用于分析、优化与方案决策的有效工作时间被显著压缩。
启芯宸光方案
● 引入芯片设计加速器
● 构建异构算力仿真环境
● 优化仿真任务调度
成果
- ✔ 仿真效率显著提升
- ✔ 回归测试周期明显缩短
- ✔ 工程师有效工作时间增加
- ✔ 项目节奏更稳定
案例三：某SoC企业 · 验证规模扩大下的系统性加速
该企业从事复杂 SoC 芯片研发，验证规模大、回归频繁，对算力与调度能力要求极高。
核心挑战
大规模回归测试排队严重
在 SoC 项目中，验证回归往往包含成千上万条用例，测试任务集中提交后容易出现长时间排队，导致关键版本验证结果无法及时反馈。
多项目并行时资源冲突
当多个项目同时推进时，仿真算力、License 以及验证环境相互抢占，资源调度缺乏统一管理，直接影响各项目的正常节奏和优先级执行。
验证节奏不可控
受限于算力瓶颈、任务排队和资源冲突，验证进度难以准确预估，回归完成时间频繁变化，使研发计划和项目里程碑缺乏确定性。
启芯宸光方案
● 构建芯片设计加速器平台
● 引入异构计算与智能调度
● 与现有 EDA 流程深度适配
成果
- ✔ 验证吞吐率大幅提升
- ✔ 多项目并行能力增强
- ✔ 验证流程更加稳定、可预测
- ✔ 产品迭代周期缩短
高校案例
案例一：某“双一流”高校 · 芯片教学体系智能化改造
该高校为国内“双一流”建设高校，芯片相关学科基础较好，但随着课程数量增加和科研项目复杂度提升，原有教学与科研平台逐渐难以支撑高质量发展。
客户挑战
多门芯片课程并行，教学平台分散
随着芯片相关课程数量不断增加，不同课程往往使用各自独立的工具、环境和实验平台，教师和学生需要频繁切换系统，教学资源难以复用，整体教学效率和体验受到明显影响。
老师教学与实验批改负担重
芯片课程实验复杂、作业量大，教师不仅需要反复解答学生在环境配置和基础操作中的问题，还要投入大量时间进行实验检查和报告批改，真正用于教学设计和科研工作的精力被严重压缩。
科研项目对算力与工程环境要求不断提高
随着科研项目规模和复杂度提升，仿真、验证和实验对算力和工程环境的要求显著提高，原有零散或临时搭建的计算资源已难以支撑高强度、长周期的科研需求。
教学与科研资源难以统一管理
教学与科研在资源使用、权限管理和数据积累上长期割裂，算力、工具和环境无法统一调度，既造成资源浪费，也增加了运维和管理成本，限制了教学与科研之间的协同发展。
启芯宸光方案
部署集成电路超融合一体机，统一教学平台
引入 AI 教学与实验辅助能力
构建科研级设计与仿真环境
打通教学与科研的算力与工具体系
成果
- 数字平台统一，课程交付效率显著提升
- 教师重复性工作明显减少
- 科研项目仿真与验证效率提升
- 教学与科研形成的可持续协同体系
案例二：XX大学 · 产教融合示范项目
该高校为西安重点高校，集成电路专业起步较晚，希望在有限师资与预算条件下，尽快建立可运行的芯片教学体系。
客户挑战
教师工程经验有限
受限于师资背景和实践机会，一部分教师在真实芯片工程项目上的经验相对不足，在讲授设计流程和工程细节时需要投入额外精力准备，教学难度和压力明显增加。
EDA 工具与环境搭建难度高
芯片设计所需的 EDA 工具体系复杂，安装配置和环境维护门槛高，高校往往缺乏专职技术支持人员，导致工具搭建周期长、稳定性不足，影响课程正常开展。
学生基础差异大，教学效果不稳定
学生在数学、数字电路和编程基础上的差异较大，统一进度的教学方式难以兼顾不同层次学生，部分学生容易在实践环节中掉队，整体教学效果波动明显。
平台建设缺乏长期规划
在经费和经验有限的情况下，教学平台建设往往以“短期能用”为目标，缺乏系统性和可扩展规划，随着课程和学生规模扩大，平台难以持续支撑教学发展。
启芯宸光方案
引入集成电路超融合一体机作为教学基础设施
配套完整的课程与实验体系
AI 辅助教学与实验引导
数字流程与管理统一化
成果
- 芯片相关课程顺利开设并稳定运行
- 学生能完成完整设计与实验流程
- 教师教学压力显著降低
- 学校具备持续建设芯片专业的基础
案例三：某西部职业技术学院 · “1+X”证书制度试点与实训基地建设
该高职院校以工程实践与技能培养为导向，希望构建“能教、能练、能考”的芯片实训平台。
客户挑战
学生工程基础薄弱
高职院校学生普遍缺乏系统的工程理论与项目经验，如果实训过程过于抽象或复杂，学生容易在初期就失去信心，难以持续完成完整的芯片实战任务。
实训课程需要高度可操作性
实训教学以“能做出来”为核心目标，课程设计必须具备清晰步骤、明确反馈和即时验证能力，传统以讲解为主的教学方式难以满足高强度实战训练的需求。
教师需要统一、稳定的平台支持
实训课程对平台稳定性和一致性要求极高，教师需要一个无需频繁维护、可以在不同班级和不同批次中重复使用的统一平台，以保障教学节奏和质量。
技能评价缺乏客观标准
在实践导向的教学中，学生能力评估往往依赖主观判断，缺乏对操作过程、完成质量和工程规范的量化评价标准，难以形成公平、可复用的考核体系。
启芯宸光方案
部署面向实训场景的超融合教学平台
提供实践导向的课程与实验路径
AI 辅助实验指导与过程评估
实训过程数据可追溯、可评估
成果
- 学生实践参与度明显提升
- 实训课程运行稳定、可复制
- 支撑技能竞赛与项目实训
- 学校形成长期可复用的实训体系
数据与结果
在不同类型高校与企业的实际落地过程中，启芯宸光的解决方案在教学效率、科研推进和研发节省上，带来了可被持续验证的改善效果。以下数据来源于多个项目的综合统计与客户反馈，反映的是长期运行后的平均提升水平。
企业研发场景——模拟芯片
- SPICE 仿真整体效率 提升 5×~30×（视电路规模而定）
- 回归测试周期从“不可预测”转向 可计划、可控制
- 工程师用于等待仿真结果的时间 显著下降
- 项目节奏更加稳定，设计收敛速度明显加快
实施效果数据
实施前后对比
实施效果数据
实施前后对比
企业研发场景——数字芯片
- 大规模回归测试吞吐率 提升 10×~50%
- 多项目并行时的资源冲突 显著降低
- 验证周期更可预测，项目里程碑确定性提高
- 验证团队的有效并行能力明显增强
高校教学场景
- 教师在实验指导与作业批改上的时间投入 减少 60%-80%
- 芯片相关课程的实验完成率 提升约 30%-50%
- 学生完成完整设计与验证流程的比例 显著提高
- 教学平台稳定运行，课程可在多个学期中 持续复用
实施效果数据
实施前后对比
实施效果数据
实施前后对比
高校科研场景
- 仿真与验证效率 提升数倍，科研迭代周期明显缩短
- 科研项目从方案到工程实现的成功率 显著提高
- 科研团队对算力与环境的依赖不再成为主要瓶颈
- 多个科研项目能够在统一平台上 并行推进
启芯宸光成功落地的关键在于
深入理解 IC 研发与教学的“真实痛点”
AI + 异构计算 + EDA 的技术底座
稳定可靠的工程体系
为每个客户定制化调整的能力
可持续迭代和长期维护机制
我们做的不仅仅是工具，而是一整套可落地、可运行、可持续的系统
最终让客户把更多精力，投入到真正有价值的教学、研究与设计本身
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