近日，系统级验证 EDA 企业芯华章宣布，香港中文大学计算机科学与工程系教授徐强正式加盟，出任公司首席科学家。徐强教授长期深耕 AI 与 EDA 交叉研究，在电路表示学习、AI 原生 EDA、大电路模型（Large Circuit Model, LCM）以及智能验证方法学等方向具有深厚积累。

加盟芯华章后，徐强教授将围绕 AI 驱动验证、验证智能体（Verification Agents）、大电路模型与数字验证工具链融合等方向，为公司下一代验证技术体系建设提供战略与技术指导，推动 AI 能力从单点工具增强，进一步深入到验证流程、验证方法学和底层算法体系之中。

芯华章科技总经理谢仲辉表示：“验证是先进芯片设计中最复杂、最耗时，也最需要智能化突破的环节之一。徐强教授长期推动 AI 与 EDA 的交叉创新，既关注底层算法和模型能力，也重视技术在真实工业场景中的可落地性。他的加入，将帮助芯华章进一步把 AI 能力嵌入数字验证全流程，推动验证技术从经验驱动、工具驱动，走向数据、模型与方法学深度融合的新阶段。”

以 AI 原生方法缓解复杂芯片设计中的“验证赤字”

随着 AI 芯片、异构计算、Chiplet 与复杂 SoC 的快速发展，芯片设计规模和系统复杂度持续提升。验证工作量的增长速度，正在显著超过传统验证流程的效率提升速度。如何在有限时间内完成更充分、更可靠的功能验证，已成为制约先进芯片研发效率的关键瓶颈之一。

徐强教授认为，AI 对 EDA 的价值不应停留在“外挂式辅助”或“局部效率提升”层面，而应进一步深入到电路表示、验证推理、状态空间探索和设计反馈闭环等核心问题中。

他表示：“AI 原生 EDA 的核心，并不是简单地把大模型接入现有工具链，而是要重新思考电路、设计行为和验证过程应当如何被表示、学习和推理。芯华章在数字验证全流程上的产品布局和真实工业场景，为大电路模型、验证智能体和新一代 AI 原生验证方法学落地提供了非常重要的平台。我期待与芯华章团队一起，跨越 AI 算法创新与工业级验证落地之间的关键鸿沟，推动新一代 AI 原生验证范式从前沿探索走向规模化应用。”

从学术前沿到工业落地：构建 AI 原生验证底层能力

近年来，AI 与 EDA 的结合正在从早期的流程自动化、脚本生成和工具调用，逐步走向更深层次的模型驱动与方法学重构。在这一过程中，面向电路结构与功能行为的大规模表示学习、形式化验证中的智能搜索与推理增强、覆盖率驱动的 Testbench 自动生成与验证闭环优化、调试与错误定位智能化等方向，正在成为下一代 EDA 技术的重要突破口。

芯华章长期聚焦数字验证领域，已在仿真、形式验证、调试、覆盖率分析和系统级验证等方向形成完整布局。随着徐强教授的加入，公司将进一步强化 AI 原生验证方向的前沿研究和工程转化能力，重点探索以下方向：

一是面向复杂电路的表示学习与大电路模型，提升 AI 对电路结构、功能逻辑和验证反馈的理解能力；

二是面向验证流程的验证智能体（Verification Agents）技术，推动验证任务规划、约束生成、反例分析、错误定位和覆盖率收敛等环节的自动化与智能化；

三是面向工业级场景的 AI 与传统验证工具深度融合，在不改变验证可信度要求的前提下，提升验证效率和工程可用性；

四是面向未来系统级设计的 AI 原生方法学，帮助设计团队在更早阶段获得更有效的验证反馈，降低复杂芯片研发中的不确定性。

连接产学研生态，推动 AI+EDA 长期创新

徐强教授现任香港中文大学计算机科学与工程系教授，长期从事 EDA、人工智能、智能系统设计与可靠性等方向研究，发表顶级会议和期刊论文 200 余篇，学术论文累计引用近 2 万次，并曾获得 ICCAD 十年回顾最具影响力论文奖等重要学术荣誉。徐强教授亦曾任国家集成电路设计自动化技术创新中心首席科学家，深度参与 AI 原生 EDA 与关键 EDA 技术方向的战略布局和科研攻关。

他的加入，将进一步加强芯华章与国内外高校、科研院所及产业伙伴之间的深度连接，推动更多 AI+EDA 前沿成果从实验室走向真实芯片设计与验证场景。同时，徐强教授在科研组织、人才培养和跨学科创新方面的经验，也将助力芯华章持续提升核心研发能力，建设面向长期技术竞争的创新体系。

面向 AI 基础设施、先进计算和高复杂度芯片设计带来的验证挑战，芯华章将继续围绕数字验证主航道，推进 AI 技术与验证工具链的深度融合。随着徐强教授出任首席科学家，芯华章将进一步加速 AI 原生验证技术的探索与落地，推动中国 EDA 从工具能力建设走向方法学创新和底层技术突破。