启芯宸光陈文超：半导体数据不出域，38个智能体如何打通芯片设计“黑盒”

智东西 编辑 | 智东西编辑部 智东西7月9日报道，7月2日至3日，以“范式跃迁 重塑世界”为主题的2026中国AI智能体大会在杭州圆满举行。大会集结了64位重量级嘉宾，通过1场开幕式、2场论坛、7场闭门研讨会对Agent赛道核心议题进行全链路解析，主题涵盖Harness、自进化Agent、Coding Agent、多Agent协同和Skills等。 会上，启芯宸光副总裁、EDA智算平台首席架构师陈文超带来了题为《AI驱动芯片设计效率十倍提升：DeepChip平台的演进之路》的主题演讲，分享了启芯宸光关于半导体产业领域里AI落地的思考、核心布局及现有落地成果。 陈文超介绍了DeepChip芯片设计协同创新平台如何将AI技术引入4个半导体关键场景： 设计环境（DeepEDA） 、 芯片设计（DeepIP） 、 芯片测试（DeepATE） 和 人才培养（DeepEDU） 。 他称，DeepEDA已适配主流EDA工具，支持Llama、DeepSeek等本地模型离线部署；DeepIP将AI Agent与工具链和知识库结合，已封装 38个Agent ，配合 500G以上 的数据知识库，实现系统设计到调试优化的全程AI介入，人均效率提高 20倍 ，平均自动化率提升 91.5% 。 DeepATE能提升芯片自动化测试效率，缩短量产时间，国内某知名测试机台厂家借助这一平台，测试程序编写周期缩短约 29天 。DeepEDU则打造“一基地四中心”教学科研服务平台，提供 2万 多门课程。 以下是演讲实录： 一、半导体数据不出域，通用大模型全面落地有门槛 各位专家、各位同行，大家下午好。很荣幸本次能够