芯行纪机器学习优化工具AmazeME-Place简介

拜读维拉科技关于机器人相关信息的综合整理，涵盖企业排名、产品类型及资本市场动态：一、中国十大机器人公司（综合类）‌优必选UBTECH）‌聚焦人工智能与人形机器人研发，产品覆盖教育、娱乐及服务领域，技术处于行业前沿‌。芯行纪机器学习优化工具AmazeME-Place简介机器人‌中科院旗下企业，工业机器人全品类覆盖，是国产智能工厂解决方案的核心供应商‌。埃斯顿自动化‌国产工业机器人龙头，实现控制器、伺服系统、本体一体化自研，加速替代外资品牌‌。遨博机器人（AUBO）协作机器人领域领先者，主打轻量化设计，适用于3C装配、教育等柔性场景‌。埃夫特智能‌国产工业机器人上市第一股，与意大利COMAU深度合作，产品稳定性突出‌。二、细分领域机器人产品‌智能陪伴机器人‌Gowild公子小白‌：情感社交机器人，主打家庭陪伴功能‌。CANBOT爱乐优‌：专注0-12岁儿童心智发育型亲子机器人‌。仿真人机器人目前市场以服务型机器人为主，如家庭保姆机器人（售价10万-16万区间）‌，但高仿真人形机器人仍处研发阶段。水下机器人‌工业级产品多用于深海探测、管道巡检，消费级产品尚未普及。芯行纪机器学习优化工具AmazeME-Place简介资本市场动态‌机器人概念股龙头‌双林股份‌：特斯拉Optimus关节模组核心供应商，订单排至2026年‌。中大力德‌：国产减速器龙头，谐波减速器市占率30%‌。金力永磁‌：稀土永磁材料供应商，受益于机器人电机需求增长‌。行业趋势‌2025年人形机器人赛道融资活跃，但面临商业化落地争议，头部企业加速并购整合‌。四、其他相关机器人视频资源‌：可通过专业科技平台或企业官网（如优必选、新松）获取技术演示与应用案例。价格区间‌：服务型机器人（如保姆机器人）普遍在10万-16万元，男性机器人13万售价属高端定制产品‌。

布局(Plement)是芯片后端设计中最需要全局视角的步骤，它前置约束所有后续环节，直接决定了PPAC(Peormance、Power、Area、Congeson)各项指标趋势和设计目标实现的可行性。

现代P&R工具中，Placement已经不再是一个独立的引擎，它涉及Placer、Timer、Rour、Optimizer等多引擎的联动配合，使用者除设置常用的物理约束和优化策略外，还需调整前述各种引擎参数，使得各引擎实现相互支撑、联合优化，由于各个引擎参数都比较繁杂，这种调整通常比较耗时且收益较慢。

AmazeME-Place 简介

芯行纪全新发布优化工具AmazeME-Place，基于机器学习算法，探索P&R工具的“Placement + Optimization”联合优化策略。它将时序WNS、时序TNS、静态功耗、动态功耗、总线长、阻塞等指标进行多维度考核，在各引擎参数构成的巨大解空间里探索分析和迭代优化有效参数，找到多维度指标上的最优解，给出实现布局阶段的最佳PPAC指标的参数集。

布局优化阶段，各相关引擎构成的参数解空间是巨大的，各参数间的性和依赖性也并不确定，AmazeME-Place通过对各引擎全参数形成混合参数，并自适应的学习混合参数互信息与PPAC指标的相关性，找到参数与指标的最佳耦合点。

下图所示是AmazeME-Place主界面，它显示了在布局和优化阶段各探索Trial的实时运行状态，每个探索Trial的多维度指标得分细节，以及各个Trial动态综合排序。

图1：AmazeME-Place主界面

AmazeME-Place 功能亮点

(1)全自动参数选择和探索

布局优化阶段所涉及的Placer、Timer、Router、Optimizer等多引擎全参数自动调参，默认情况下无需用户过多干预;(2)精准的多指标考核系统

内置精准的PPAC多维度指标考核系统，覆盖了时序WNS、时序TNS、静态功耗、动态功耗、总线长、阻塞等重要指标;

(3)更高效的探索效率

通过对混合参数和多维度指标的相关性探索，可大幅减少探索空间，利用有限的机器资源和迭代次数，快速找到参数空间最优解;

(4)用户可配置参数和指标

支持用户自定义的参数列表探索，以及用户期望的指标列表探索，精准实现用户需求;

(5)具有较好的移植泛化性

自适应的机器学习算法，使得AmazeME-Place泛化应用在不同的P&R工具成为可能。

客户端实测案例

此案例为一个复杂模块，在用户流程中为满足布局阶段的时序要求，已将利用率适当降低，但仍有绕线阻塞现象，且存在较大较多的绕线热区，同时翻转功耗较大，用户在尝试多轮参数调整后，仍无明显收敛趋势。

在人工调整难有明显收益的情况下，AmazeME-Place通过全参数探索，并重点探索学习阻塞优化策略和线长优化策略，最终实现多维度综合指标提升69%，绕线热区指标和总线长指标分别提升68.5%和23.1%，同时时序WNS和时序TNS未有变化。

下图是AmazeME-Place的PPAC多维度综合指标收敛趋势图，从各指标探索的趋势来看，AmazeME-Place在较前期的探索学习中，快速并连续确定阻塞优化策略方向和线长优化策略方向，并在较中期持续深度优化阻塞指标和线长指标，在有限迭代探索中快速得到各项指标收益，并可沿优化策略方向继续向前探索。

图2：AmazeME-Place PPAC多维度综合指标收敛趋势图

下图为AmazeME-Place在全参数探索学习中，某一时刻的若干混合参数和综合指标的互信息相关性截图，它表征了混合参数的探索空间，以及综合指标的考核情况，颜色越深则表示相关性越强，探索方向正确。

图3：AmazeME-Place混合参数和综合指标互信息相关性示意图

下图则展示了与用户流程相比，经AmazeME-Place探索后得到的布局优化后各指标情况：

图4：AmazeME-Place 布局优化指标对比图

机器学习正在让越来越多的变得更加的高效，芯行纪在推出Floorplan阶段的机器学习配套工具后，越来越多的商用落地证明了性能和效率永远是芯片设计者的追求，而Placement阶段的机器学习方案AmazeME-Place在进一步让芯片设计更加智能化、精准化。芯行纪也将继续耕耘更多的方案落地，助力芯片设计企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。

关于芯行纪

芯行纪有限公司(简称“芯行纪”)成立于2020年，是一家专注于数字实现方案的高新技术创新企业。公司汇聚电子设计自动化与芯片设计领域顶尖人才，在国内率先将机器学习和分布式计算技术深度应用于数字实现EDA领域，凭借卓越的研发实力构建起持续进化的自主数字实现EDA工具平台。

芯行纪数字实现EDA产品矩阵涵盖多款创新工具，包括国内首款全自研数字布局布线工具AmazeSys、智能布局规划工具AmazeFP、智能布局规划机器学习方案AmazeFP-ME、一站式工程修复优化工具AmazeECO、快速DRC & 收敛工具AmazeDRCLite，以及工业软件许可文件管理系统Industriallm。

目前，芯行纪自主研发的EDA产品已广泛应用于国内头部芯片设计和制造企业，累计服务近40家客户，覆盖、智慧汽车、、等众多新一代信息技术产业，赋能产业高速发展。