AI Coding 芯片设计解决方案
面向芯片设计企业，基于文心快码 Comate、国产化算力和私有化部署能力，提供代码补全、技术问答、RTL 生成、验证脚本生成、代码评审、Debug 辅助等 AI Coding 能力，帮助芯片研发团队提升设计、验证和优化效率
面临的现状及痛点
数据安全要求高
芯片设计涉及核心代码、架构方案和研发数据，使用海外 AI IDE 容易带来数据出域和安全风险
国产替代需求强
受国际环境和供应链风险影响，芯片企业对自主可控的研发工具需求持续提升
通用 Coding 工具不够专业
芯片设计涉及 Verilog、VHDL、RTL、验证脚本等专业场景，通用代码助手难以深入适配
研发验证效率低
架构设计、RTL 编写、测试平台搭建、覆盖率分析、报告整理等环节高度依赖人工，周期长、重复工作多
工具成本要求高
企业希望在保障安全的前提下，按自身算力、预算和研发规模灵活选择 SaaS、混合云、私有化或一体机部署
方案架构
方案优势
安全可控
支持私有化、混合云、一体机等部署方式，数据可在客户内网流转，满足芯片企业数据安全和信创要求
芯片场景适配
面向架构设计、RTL 生成、芯片验证、嵌入式优化、物理设计辅助等场景提供专项能力
全流程辅助
覆盖代码补全、注释生成、代码解释、重构调优、单元测试、代码评审、Debug 等研发全流程
多模型多 Agent 协同
支持文心 Code、三方大模型、续写模型、问答模型等组合，并可通过 Agent 拆解任务、调用工具、协同完成复杂研发流程
私域知识增强
可接入企业本地代码库、研发文档和规范，通过 RAG 增强问答和代码生成效果
应用场景
架构与 RTL 设计
支持自然语言架构规划、模块拆分、接口建议、PPA 粗略评估、RTL 代码生成和参数化 Testbench 生成
芯片验证
自动生成测试平台、验证脚本、覆盖点和验证报告，辅助完成 Directed Test、Random Test、覆盖率分析和补测建议
嵌入式代码开发
支持寄存器封装、驱动代码生成、启动代码生成、回归测试和性能优化
代码评审与 Debug
支持代码解释、风险识别、错误日志分析、问题定位、修复建议和多文件编辑
物理设计辅助
支持时序约束、功耗约束、面积约束、DRC / LVS 脚本生成等辅助工作