一、一个行业老梗
“这篇论文挺厉害的，
但放进工具里肯定用不了。”
如果你做过 AI for EDA，
你一定听过这句话。
不是研究者不行，
也不是产品经理不懂技术，
而是 两个人站在完全不同的坐标系里。
二、研究者在想什么？
研究者面对的是：
可定义的问题
可复现的实验
可比较的指标
所以他们天然会关注：
算法是不是新
指标是不是涨
是否能超过 baseline
? 在论文世界里：
“能证明有效”比“能长期运行”重要。
三、产品在想什么？
产品面对的是：
用户流程
稳定性
失败成本
他们每天关心的是：
会不会把流程拖慢？
出错时能不能回滚？
用户敢不敢点“确定”？
? 在工具世界里：
“不出事”比“更聪明”重要。
四、最致命的错位，不是技术
真正的断层，往往发生在这里：
论文假设的是
“干净的数据 + 完整的输入”
工具面对的是
“残缺的上下文 + 不可控的用户行为”
论文里：
输入是完整的
输出是单一目标
工具里：
输入是碎片化的
输出要平衡十几个 trade-off
? 两者根本不是同一道题。
五、为什么 AI for EDA 里这种错位特别严重？
因为 EDA 有三个“放大器”：
1️⃣ 流程极长
一个小改动，会在很远的地方出问题
2️⃣ 失败成本极高
不是 crash，是流片
3️⃣ 信任门槛极高
工程师宁愿慢，也不敢赌
? 所以很多“论文级创新”，
在工具里反而是负资产。
六、那这道鸿沟真的无解吗？
有解，但代价很高。
真正开始对齐的方向是：
workflow-aware 方法
human-in-the-loop
agent + tool-calling
用真实失败作为反馈信号
? 本质不是把论文塞进工具，
而是 把工具的问题重新定义成研究问题。
#EDA #芯片 #大模型 #AI #多模态人工智能 #研究背景与意义
“这篇论文挺厉害的，
但放进工具里肯定用不了。”
如果你做过 AI for EDA，
你一定听过这句话。
不是研究者不行，
也不是产品经理不懂技术，
而是 两个人站在完全不同的坐标系里。
二、研究者在想什么？
研究者面对的是：
可定义的问题
可复现的实验
可比较的指标
所以他们天然会关注：
算法是不是新
指标是不是涨
是否能超过 baseline
? 在论文世界里：
“能证明有效”比“能长期运行”重要。
三、产品在想什么？
产品面对的是：
用户流程
稳定性
失败成本
他们每天关心的是：
会不会把流程拖慢？
出错时能不能回滚？
用户敢不敢点“确定”？
? 在工具世界里：
“不出事”比“更聪明”重要。
四、最致命的错位，不是技术
真正的断层，往往发生在这里：
论文假设的是
“干净的数据 + 完整的输入”
工具面对的是
“残缺的上下文 + 不可控的用户行为”
论文里：
输入是完整的
输出是单一目标
工具里：
输入是碎片化的
输出要平衡十几个 trade-off
? 两者根本不是同一道题。
五、为什么 AI for EDA 里这种错位特别严重？
因为 EDA 有三个“放大器”：
1️⃣ 流程极长
一个小改动，会在很远的地方出问题
2️⃣ 失败成本极高
不是 crash，是流片
3️⃣ 信任门槛极高
工程师宁愿慢，也不敢赌
? 所以很多“论文级创新”，
在工具里反而是负资产。
六、那这道鸿沟真的无解吗？
有解，但代价很高。
真正开始对齐的方向是：
workflow-aware 方法
human-in-the-loop
agent + tool-calling
用真实失败作为反馈信号
? 本质不是把论文塞进工具，
而是 把工具的问题重新定义成研究问题。
#EDA #芯片 #大模型 #AI #多模态人工智能 #研究背景与意义
