OPENAI在其当地时间2月15日推出的文生视频SORA引起了世人的普遍关注。其作为通用的World Simulator（世界模拟器）的表现令人印象深刻，将促进各行各业的计算机模拟技术发展，而不主要限于影视、广告、游戏、自动驾驶、具型机器人行业。

反思我们团队在研的集成电路可靠性分析和智能预测技术，如果能在通用的模拟器基础上，利用精度高、数量适中的集成电路可靠性的有限元仿真结果来微调，有望显著提高模拟器反映物理过程、现象和相互作用的精度，完全避免幻象，从而实现集成电路产品可靠性的智能、量化甚至视频化、准确预测。

当然，这里面存在诸多挑战，首先就是复杂的集成电路可靠性的有限元仿真结果的精度，这必须是科学、严谨、精确的工程过程仿真，避免成为“游戏”。再就是作为AI训练样本的有限元仿真结果的数量必须可控，这是和AI训练成本直接相关的，一些适用于集成电路可靠性分析的新算法值得探索。泛化性也值得考虑，狭窄的AI预测场景虽然可以大幅度地降低AI训练样本的数量，但是应用面过窄，导致业界需要更多的专用AI模型。

比较让人欣慰的是，上述的路子已经在某些集成电路可靠性的AI预测上基本实现了，最主要的经验是充分发挥了基于像素的任意复杂和任意尺度的集成电路几何建模、基于Transformer架构和Partition技术（和SORA里的Patch技术是基本相同的技术，我们在今年1月份已经公开发表的Microelectronics Reliability期刊论文里和不出意外的话将在下个月里公开发表的论文里都用Partition来描述任意分区图像）的任意复杂和任意尺度及任意像素的集成电路的系统组织和关系识别。

前面的路还很长，唯有不懈地走下去。

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