他语速加快，列举出痛点：

“我们需要能进行原子级器件建模的工具，能精确模拟掺杂原子分布对性能的影响；

我们需要多物理场仿真平台，能耦合计算热、电、应力之间的相互效应；

我们需要更强大的计算光刻（OPC）软件，以补偿EUV光刻带来的复杂光学邻近效应；

我们还需要基于大数据的良率预测与优化系统，能在设计阶段就预测出芯片的薄弱环节。

否则，我们设计出来的东西，就像是建立在流沙上的城堡，根本没法在现实的、不完美的工艺里被可靠地制造出来！”

这番尖锐而专业的需求，将所有压力和责任清晰地传递到了陈默和他的EDA团队身上。

面对孟良凡几乎一波又一波的挑战和全场聚焦的压力，陈默没有表现出丝毫的慌乱或防御姿态。

他缓缓坐直身体，目光平静地迎向孟良凡，然后扫过全场，最后落在自己面前的电脑上。

“孟教授提出的问题，正是我们EDA产品线过去一年，投入超过70%研发资源全力攻坚的方向。

也是我们理解的，打破僵局的关键。”

陈默的声音沉稳有力，显得很自信。

“工具链的升级，对我们而言，不是锦上添花，而是从‘辅助’走向‘驱动’和‘赋能’的战略转变。

下面，我向各位详细同步一下我们的进展。”

他熟练地操控会议室的投影，瞬间切换到了EDA产品线的详细技术架构界面。

复杂的软件模块图、算法逻辑图、性能对比柱状图层层展开，如同展开一幅精密的作战地图。

“首先，在数字设计与实现方面，”陈默放大了一个标注着“AI-DrivenDeSign”的区域。

“由钟耀祖负责的‘伏羲’AI驱动设计系统已迭代至3.0版本。

其核心采用了深度强化学习算法，在布局布线（PlaCe&ROUte）阶段，能够实现功耗-性能-面积（PPA）的多目标自动联合优化。”

他调出一份详细的内部测试报告投影：

“根据在海思‘猎人’芯片和另一款网络处理器芯片上的全流程试点对比数据，在达成相同时序和功能目标的前提下，‘伏羲’系统可以将芯片面积额外优化5-8%，动态功耗降低10-15%，同时时钟树功耗优化达20%。”

他特意看向姚尘风：

“姚总，这意味着在N+1高昂的成本下，我们可以用更小的芯片面积实现同等功能，直接对冲良率造成的成本劣势；