无线芯片的设计向来极为复杂，其需将标准电子电路与多种电磁元件相结合。由于高度复杂性和微型化需求，给制造商带来巨大挑战。传统设计依赖标准模板和有限参数集，设计空间广阔却难以理解，设计师采用逆向设计，从底层构建并调整，但耗时且难达最优。

而 AI 的逆向设计则依靠深度学习模型，如卷积神经网络 CNN，分为前向建模和逆向合成两步。前向建模通过电路模拟训练 CNN，能精准预测电磁参数，还能创新设计。逆向合成利用稳健电磁仿真器，结合优化算法，快速生成设计。

例如，设计 50 - 60GHz 带宽的带通双端口滤波器，AI 几分钟就能完成。

虽然 AI 设计成果显著，性能大幅提升，但人类在芯片设计中仍不可或缺。AI 常将芯片孤立看待，可能出现布局不合理或元件无效等问题，需要人类监督修正。此外，AI 设计芯片还存在黑箱难题，工程师难以完全理解其设计思路，若出现故障排查困难，也可能导致人类设计师技能退化。

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