盖世汽车讯 据外媒报道，韩国首尔大学工学院计算机科学与工程系Hyun Oh Song教授领衔的研究团队，与三星AI中心（Samsung AI Center）合作开发出名为Rule2DRC的AI智能体（AI Agent）技术，可自动生成半导体设计验证所需的检测代码（Inspection Code）。
在芯片制造前，半导体芯片必须经过设计规则检查（Design Rule Check，DRC），以验证其是否符合数千条设计规则。这一过程需要将自然语言编写的设计规则转换为机器可执行的DRC脚本（DRC Script），是一项高度复杂且长期依赖资深工程师手工完成的工作。
为应对这一挑战，研究团队开发了Rule2DRC这一大规模基准（Benchmark），用于评估AI将人工编写的设计规则转换为可执行验证脚本的能力。
该系统不仅进行静态代码比对，还会在真实的验证引擎上执行AI生成的脚本，以评估其功能正确性。研究人员认为，这项技术有望大幅降低半导体重复性验证工作的成本和人力投入，并为AI驱动的芯片设计流程自动化开辟新的可能。
题为《Rule2DRC：面向DRC脚本合成、基于执行引导测试生成的大语言模型智能体基准评测》（Rule2DRC: Benchmarking LLM Agents for DRC Script Synthesis with Execution-Guided Test Generation）的研究论文于ICML 2026（国际机器学习大会）进行宣讲，相关成果亦上传至arXiv预印本网站。
图片来源：首尔大学工学院
早期自动化方案为何存在不足
编写DRC脚本是一项劳动密集型工作，不仅需要掌握KLayout、SVRF等专用语言，还需要深入理解半导体制造工艺。每推出一个新的工艺节点，工程师都需要从零开始重新编写验证脚本。
尽管此前已有研究尝试利用AI实现自动化，但受限于评估规模较小，且主要依赖代码相似度指标，而没有真正执行生成的脚本进行验证。此外，许多方法在代码生成过程中还需要预先获得真实测试数据（Ground Truth）。
因此，如何准确地将自然语言设计规则转换为可执行脚本，并可靠验证其功能正确性，始终是一个尚未解决的难题。
