11月8日，由北京开源芯片研究院（以下简称“开芯院”）主导的第二期“AI验证”主题Meetup在北京举行。芯华章作为开芯院的长期技术合作伙伴，受邀参与本次活动，分享可信Agentic EDA赋能芯片验证全流程协同的技术路径。
不同于仅聚焦单点智能体应用，芯华章依托自主EDA底层引擎、成熟验证工程平台及真实芯片项目积累，持续深化可信Agentic EDA技术布局，并进一步向AI Agent开放FusionFlex的工程能力，结合X-IVS智能验证系统与RaaS（Results-as-a-Service）结果即服务，让智能体参与实际验证任务，将执行反馈与分析成果转化为可核验、可追溯的工程结果。
会上，芯华章研发总监任义龙发表《从回归管理到智能验证：FusionFlex赋能芯片验证全流程协同》主题演讲。面对验证规模扩大带来的回归任务繁杂、资源调度困难及人工管理成本高等挑战，芯华章FusionFlex敏捷验证管理平台通过统一管理验证任务、计算资源与执行结果，推动验证流程由脚本和人工驱动向平台化、自动化协同转变。
芯华章与开芯院围绕国产高性能RISC-V处理器的验证需求，已在软件仿真、硬件验证及云端验证平台等领域开展深入合作。
在软件仿真领域，双方基于芯华章GalaxSim Turbo 3.0高性能仿真引擎，将，无需修改原有验证环境，有效缩短仿真回归周期。
在硬件验证领域，，实现Prototyping 9.2MHz、Emulation 5.2MHz的运行性能，并通过深度信号探测与动态触发提升复杂处理器的调试效率。值得关注的是，该项目通过芯华章FusionFlex云平台完成部署与调试，支持芯片设计企业在云端开展RISC-V IP评估，降低验证环境搭建与技术评估门槛，为开源IP迭代与生态推广提供支撑。
从底层仿真与硬件验证加速，到FusionFlex支撑的云端部署，双方合作展现了芯华章将自主EDA技术转化为实际工程能力的持续积累，也为智能体与真实验证环境的融合奠定了基础。
随着芯片设计规模扩大，验证工程师需要持续执行大量测试，还要反复提交回归、筛查失败日志、获取故障波形、协调计算资源，并根据覆盖率结果补充测试。重复操作、数据分散与跨工具协作，成为影响验证效率的重要因素。
针对这些工程痛点，FusionFlex将回归任务、计算资源与执行结果纳入统一管理，推动验证工作从依赖脚本和人工巡检，转向平台化、自动化管理。
这一价值已在国内某头部服务器芯片设计商的实际项目中得到体现：复用现有脚本、CI与HPC集群，渐进式引入FusionFlex，实现回归任务可视化、异常自动处理及资源调度优化。项目落地后，人工介入减少80%–90%，调试时间缩短50%，集群利用率提升15%–20%，整体回归效率提升约20%。
此次实践展现了FusionFlex在规模化验证管理中的应用价值。随着AI Agent逐步参与测试生成、问题分析与覆盖率优化，这些成熟的工程管理与执行能力，也成为连接智能体与实际验证流程的重要基础。
为此，芯华章通过MCP/Skills能力接口，将FusionFlex成熟的回归管理与工程执行能力开放给X-IVS及第三方Agent。芯华章X-IVS中的Simulation Agent、Debug Agent、Coverage Agent等专业智能体分别承担测试生成、问题分析与覆盖率优化，FusionFlex则负责回归执行、资源调度与结果反馈。
在这一体系下，Agent生成的测试可进入真实回归流程；失败日志与波形驱动智能分析，并通过重新回归检验修复效果；覆盖率缺口则反向指导补充测试，形成持续迭代的验证闭环。
芯华章的差异化在于依托自主EDA引擎与成熟工程平台，让智能体能够参与真实验证任务，并通过实际执行结果持续校验与优化。
AI验证的价值不止于提升执行效率，还在于让智能体的分析与判断获得实际执行数据的支撑，形成可追溯的验证成果。
在芯华章技术矩阵中，X-IVS负责智能生成与分析，FusionFlex负责工程执行与过程管理，RaaS则将智能体发现的问题、根因分析及验证结果与执行过程关联，支持成果的沉淀、展示与共享。
通过RaaS，验证团队能够查询Bug、分析结论及相关执行依据，减少重复的信息整理与结果传递，并为跨团队协同和后续研发提供支撑。
由此，AI验证的交付物不再局限于生成代码或分析报告，而是进一步形成有执行数据支撑、可查询、可追溯、可共享的工程成果。
AI验证的规模化落地，不仅需要模型与智能体能力的进步，更需要成熟EDA引擎、工程平台与开放生态的共同支撑。
未来，芯华章将继续深化与开芯院及产业生态伙伴的技术合作，发挥自主EDA引擎、智能验证系统与工程平台的协同优势，推动AI能力融入真实芯片研发流程，让智能生成能够落地执行、分析判断能够得到校验、验证成果能够持续沉淀，为国产高性能芯片研发与开源生态建设提供高效、可信的技术支撑。
