WAIC 2026 的 “隐形主角”：HimaFormal MC+UCAgent 背后，EDA 与 AI 双向赋能

电子发烧友网报道（文 / 吴子鹏）2026 世界人工智能大会（WAIC 2026）勾勒出全新产业图景：人工智能正实现从云端到终端的全域落地爆发 —— 超大参数规模的大模型、具身智能机器人、多卡高性能算力集群、各类生成式 AI 创新应用吸引广泛关注。

但所有 AI 产业的高速发展，都建立在海量算力底座之上；算力的物理载体即芯片，其设计复杂度正呈指数级攀升。一颗先进 AI 芯片内部集成上百亿晶体管，在这套微观电路系统中，哪怕一处底层代码潜藏逻辑缺陷，都可能导致流片失败，造成数千万美元的经济损失。

在此行业背景下，EDA 领域正发生一场底层生产力重构。北京华大九天科技股份有限公司（下称 “华大九天”）联合北京开源芯片研究院（开芯院）、中国科学院计算所，联合推出行业突破性成果 ——HimaFormal MC + UCAgent 智能形式化验证解决方案。

“博士专属” 的形式化验证时代落幕

后摩尔定律阶段，先进制程与先进封装深度融合，芯片设计从单纯的晶体管微缩，演变为多维度复杂系统工程，直接拉长整体设计验证周期。WAIC 2026 展出的多款重磅算力芯片，正是设计复杂度拉满的典型代表；一旦验证环节存在疏漏，芯片首次流片成功率将大幅下滑，带来巨额沉没成本。

纵观集成电路产业数十年发展，验证岗位早已成熟配套，但工具与流程能力始终跟不上设计复杂度的暴涨，形式化验证（Formal Verification）成为破解验证瓶颈的核心抓手。与仿真验证依靠 “随机激励实现概率覆盖” 不同，形式化验证依托严谨数学证明，遍历全状态空间完成分析，可提供 100% 数学层面的确定性保障。因此在全品类验证手段中，形式化验证被业界公认为实现 “零缺陷芯片” 的终极方案。作为白盒验证技术，它可从底层溯源排查电路风险，杜绝逻辑漏洞遗留。

但长期以来，形式化验证仅少数行业顶尖专家能够驾驭。核心痛点在于，工程师必须依靠 SVA（SystemVerilog Assertions）编写验证断言，这套断言语言专业性极强、语法晦涩难懂。一款中等复杂度模块，往往需要人工手写数百行 SVA 代码，覆盖协议合规、时序约束、总线仲裁、死锁检测等多类场景；每一行代码都要求开发者精准吃透设计意图，稍有偏差，要么断言校验目标偏离需求，要么工具引擎无法完成证明。这也造成形式化验证人才极度稀缺，资深从业者多为博士学历，是行业公认的高端稀缺人才。

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传统形式化验证流程

即便 IC 设计企业高薪储备专业人才，传统形式化验证仍完全依赖人工驱动：人工编写断言、人工调度工具、人工解析反例、人工补充验证盲区。工程师的专业能力与时间精力，直接决定验证效率与覆盖率上限。想要达成高验证覆盖率，整套流程需要反复迭代；复杂模块的覆盖率收敛往往耗时数周，迭代成本居高不下，难以适配当下芯片快速迭代的产业节奏。

破局：AI Agent 重构形式化验证全流程

传统形式化验证的固有短板，恰好是 AI 智能体落地的最佳场景。华大九天自研 HimaFormal MC 形式化验证工具，与联合开芯院、中科院计算所联合研发的 UCAgent AI 智能体深度融合，推出智能化升级的新一代形式化验证方案。该方案并非大模型与 EDA 工具的简单拼接，而是行业首次将大语言模型智能体完整嵌入形式化验证全链路，打通 “自然语言设计意图输入 — 完整验证闭环输出” 端到端流程，完成形式化验证工作流底层重构。站在 WAIC 2026 产业视角来看，这套方案也是 EDA 工具与人工智能双向赋能的标杆范例。

HimaFormal MC+UCAgent 搭建了全新自动化工作流：UCAgent 作为 AI 智能体，通过标准化 MCP 接口对接大语言模型，将用户自然语言描述、RTL 代码转化为标准化验证任务，调度 HimaFormal MC 形式验证引擎执行数学证明；引擎输出验证结果后，UCAgent 同步承担智能分析角色，自动解读、诊断各类验证数据。

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HimaFormal MC+UCAgent 工作流

依托这套架构，工程师可通过自然语言交互完成芯片形式化验证，整套方案具备四大核心优势：

自然语言生成断言，降低技术门槛

工程师无需精通复杂 SVA 语法，仅需文字描述设计需求或上传 RTL 源码，UCAgent 即可自主解析设计逻辑，自动生成覆盖协议、时序、仲裁、死锁等多场景的完整 SVA 断言。

数学完备校验，精准定位电路漏洞

自动生成的断言直接送入 HimaFormal MC 引擎开展严谨数学推理、全状态空间遍历证明；工具自动判定每条断言校验结果，一旦捕获逻辑缺陷，即刻输出精准反例激励，清晰标注触发错误的输入条件，彻底解决传统调试盲目试错的痛点。

AI 智能解析报错，加速问题修复

针对验证失败案例，UCAgent 兼具报错翻译与智能分析双重能力：自动解析工具原始报错信息、定位故障根因，并用通俗自然语言输出代码修改建议。大幅降低调试理解门槛，初级工程师也能快速定位、修复电路问题。

自动补齐验证盲区，实现全覆盖收敛

UCAgent 实时分析 COI（逻辑影响锥）覆盖率指标，识别未完成校验的逻辑盲区，并自动新增补充断言完成迭代；全流程无需人工干预，持续循环直至实现 100% 可证明 COI 覆盖率，保障验证无遗漏。后续方案还将上线 ProofCore 覆盖率分析能力，进一步强化覆盖率收敛效率。

在开源 RISC-V 处理器核 PicoRV32 实测中，方案数据表现亮眼：HimaFormal MC+UCAgent 可将人工验证覆盖率从 53% 提升至 91%；对标人工读代码、梳理设计、手写 Property、调试 Tcl 脚本、收敛覆盖率约 8 小时的基准流程，综合验证效率提升约 16 倍。

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覆盖率提升38%

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效率提升16倍

面向 IC 设计企业，这套方案核心价值可总结为四点：

人人可用：摆脱晦涩 SVA 语法束缚，自然语言交互推动形式化验证规模化普及；
效率倍增：数周人工迭代周期压缩至数小时甚至数十分钟自动完成；
结果可信：数学证明的完备确定性叠加 AI 可解释化诊断，双重保障验证质量；
闭环无忧：覆盖率驱动自动化补全机制，实现芯片功能验证全自动全覆盖。

由点及面

构建 EDA 与 AI 融合落地体系

当前 HimaFormal MC+UCAgent 智能验证方案已面向国内芯片设计企业开放试用，UCAgent 源码同步在 GitHub 开源（https://github.com/XS-MLVP/UCAgent）。

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该方案已落地多家企业真实项目，其中两个典型应用场景如下：

国内头部 AI 芯片厂商将这套自动化流程对接企业内部大语言模型，实现全链路形式化验证无人值守自动化，验证效率提升直接缩短芯片迭代周期，强化产品市场竞争力。
深圳一家 SSD 主控芯片企业，将 UCAgent 作为内部数字验证统一 AI 智能体接口，并基于框架完成深度二次开发优化。印证方案既支持开箱即用，也具备充足拓展空间，适配企业定制化开发需求。

回归 WAIC 2026 大会主题 ——“智能伙伴共创未来”。当芯片验证工程师拥有 AI 协作助手，通过对话交互，即可完成过去需要博士级专家耗费数周的形式化验证工作，这正是 “智能伙伴” 在硬核芯片产业最具落地价值的应用形态。

对华大九天而言，HimaFormal MC+UCAgent 不仅是 EDA+AI 融合的标杆落地案例，更沉淀出一套标准化智能化改造方法论。目前企业已基于这套智能体框架，搭建两套全新联合流程：HimaFormal HiLEC+UCAgent、HimaFormal EC+UCAgent。

其中 HimaFormal HiLEC+UCAgent 搭建六大标准化流程，实现基于大模型的 C/C++ 到 RTL 高阶等价性检查：读取设计与约束、识别整体架构、构建顶层 C 模型、自主研读手册生成 TCL 脚本、执行高阶等价性校验并输出根因分析、补充验证属性完成覆盖率收敛、输出完整标准化报告。HimaFormal EC+UCAgent 同样采用六步标准化工作流。

两套流程大幅降低 HiLEC、EC 两款形式化工具使用门槛，快速定位电路故障、显著压缩调试周期；同时依托 UCAgent 调用大模型，可定位复杂数据通路电路的边界条件，拆分待证明电路模块、降低数学证明难度，完成以往难以验证的复杂电路校验。

HimaFormal MC+UCAgent、HimaFormal HiLEC+UCAgent、HimaFormal EC+UCAgent 三大落地流程，清晰揭示 EDA 与 AI 产业深层双向赋能逻辑，并形成自我加速的正向循环飞轮：AI 赋能 EDA 工具，降低使用门槛、提升自动化与智能化水平；EDA 工具赋能 AI 产业，为高性能 AI 芯片提供可靠完备的验证底座。

结语

HimaFormal MC+UCAgent 的落地，绝非一则 “AI 提升形式验证效率” 的普通工程案例。它标志着人工智能产业正式迈入基础设施赋能新阶段，是 EDA 与 AI 双向赋能逻辑的成体系落地，更是驱动芯片技术自我迭代飞轮的核心齿轮。

当人工智能技术全面用于设计、验证承载 AI 算力的芯片，一套技术持续演进的宏大产业叙事已然开启。未来芯片产业竞争中，能够吃透、用好 EDA 与 AI 双向协同逻辑的企业，将牢牢把控行业发展先机。