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给高校提供的服务

• a、建设集成电路一体化融合教学底座，搭建统一教学实训平台，引入AI 全流程教学辅助能力，支撑分层式、个性化芯片专业课堂教学。
• b、打造科研级芯片设计仿真环境，贯通教学实训与科研创新算力体系，融合 AI 仿真加速、智能分析工具，支撑师生开展高水平集成电路科研攻关。
• c、搭建搭载 AI 实验辅助能力的完整课程与工程实践资源体系，提供成套教学大纲、实训案例库，保障工程实践教学常态化落地。
• d、通过 AI 智能调度引擎实现 EDA 工具、工艺库、算力资源集中管控，一站式解决多课程平台割裂、实验环境部署维护复杂问题。
• e、打通教学、实践、科研全链路协同，借助 AI 完成实验核验、作业智能评审，减轻教师事务性负担，助力师资深耕教学创新与前沿科研。

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协助高校解决的痛点

• a、教师工程经验有限：受限于师资背景和实践机会，一部分教师在真实芯片工程项目上的经验相对不足，在讲授设计流程和工程细节时需要投入额外精力准备，教学难度和压力明显增加。
• b、EDA工具与环境搭建难度高：芯片设计所需的EDA工具体系复杂，安装配置和环境维护门槛高，高校往往缺乏专职技术支持人员，导致工具搭建周期长、稳定性不足，影响课程正常开展。
• c、学生基础差异大，教学效果不稳定：学生在数学、数字电路和编程基础上的差异较大，统一进度的教学方式难以兼顾不同层次学生，部分学生容易在实践环节中掉队，整体教学效果波动明显。
• d、教学与科研资源难以统一管理：在经费和经验有限的情况下，教学平台建设往往以"短期能用"为目标，缺乏系统性和可扩展规划，随着课程和学生规模扩大，平台难以持续支撑教学发展。
• e、多门芯片课程并行，教学平台分散：随着芯片相关课程数量不断增加，不同课程往往使用各自独立的工具、环境和实验平台，教师和学生需要频繁切换系统，教学资源难以复用，整体教学效率和体验受到明显影响。
• f、老师教学与实验批改负担重：芯片课程实验复杂、作业量大，教师不仅需要反复解答学生在环境配置和基础操作中的问题，还要投入大量时间进行实验检查和报告批改，真正用于教学设计和科研工作的精力被严重压缩。
• g、科研项目对算力与工程环境要求不断提高：随着科研项目规模和复杂度提升，仿真、验证和实验对算力和工程环境的要求显著提高，原有零散或临时搭建的计算资源已难以支撑高强度、长周期的科研需求。