面向射频模拟 IP 的自动化性能优化平台。

Analog IP 优化通常不是受限于优化器，而是受限于测量闭环是否足够可重复。

对很多模拟和射频模块来说，真正的工程工作量在 testbench 里：如何正确 bias DUT，如何施加真实激励，如何定义 corner，如何提取有意义的指标，以及如何保证每一个候选设计都被同一种方式评估。如果没有可复用测试平台，每次优化都会变成脆弱的一次性实验。

好的可复用 testbench 首先会标准化设计变量、仿真设置和测量结果之间的接口。优化器不需要理解每一个 schematic 细节，它只需要看到清晰的参数集合和一致的 metrics 文件。

它还会保留工程判断。LDO 的负载瞬态、LNA 的 two-tone 设置、SerDes RX 的 jitter 和 channel 条件、ADC 的 FFT window，这些都属于设计知识。可复用 testbench 能把这些知识沉淀下来。

最重要的是，它让结果可比较。架构 A、架构 B、不同 PDK corner 和后续设计版本都可以通过同一套测量合约评估。这会把优化从多跑一些仿真，变成一个有纪律的设计流程。

眼图很有用，但对 112G SerDes 来说远远不够。

在 112G PAM4 链路里，TX FFE tap、封装和信道损耗、CTLE peaking、ADC 分辨率、时钟 jitter、CDR 行为、FFE/DFE 自适应，以及有时还包括 MLSE 或其它序列检测，都是强耦合的。一张看起来不错的眼图，未必能说明链路为什么工作、margin 从哪里来、跨 corner 时哪里会先坏。

更强的优化流程需要按阶段看指标。接收端之前，需要看 channel insertion loss、return loss、串扰和 TX pre-emphasis。接收端内部，需要看 CTLE 响应、ADC 输入范围、量化噪声、时序 margin 和均衡器收敛。检测之后，还需要 SER/BER 估计、错误分布、jitter tolerance 和 adaptation stability。

它也需要更真实的激励。PAM4 symbol、PRBS pattern、jitter injection、带宽受限信道和 stressed channel condition，都能暴露简单波形快照隐藏的问题。

一张眼图回答的是，这个 case 看起来是否打开。严肃的 112G SerDes 优化流程要回答的是，为什么打开、还有多少 margin、到底是哪些旋钮创造了这些 margin。

射频和模拟团队可以使用 AI 获得效率提升，同时不暴露 schematic、PDK 数据或专有设计细节。

关键是让 AI 靠近工作流，但远离机密实现数据。团队不必把完整 schematic 或 layout 发送给外部模型，而是可以暴露有限、结构化的信息，比如模块类型、目标规格、允许调整的变量、仿真状态、指标名称和匿名化失败模式。

AI 特别适合围绕设计循环提供帮助。它可以生成测试计划、建议可能的测量项、组织优化变量、解释失败仿真、比较候选结果和起草报告。这些任务需要工程上下文，但不需要完整电路。

更安全的架构可以分成三层：私有层保存 schematic、PDK 文件、仿真波形、提取视图和客户特定 IP；结构化接口层保存脱敏后的 specs、corners、变量范围、metric outputs、logs 和 workflow states；自动化层在本地执行已批准的动作，比如运行仿真、解析结果、更新变量和生成报告。

对 RF/analog 设计来说，AI 最实用的用途也许不是直接生成完整电路，而是帮助工程师运行更好的实验、复用知识、更快诊断问题，并把仿真数据转化为决策，同时把真正的 IP 安全地保留在设计环境内部。