首要條件是，擁有足夠且質(zhì)量上乘的數(shù)據(jù)至關(guān)重要。數(shù)據(jù)的存在并不等同于其能解決核心問(wèn)題，尤其是當(dāng)無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)過(guò)多時(shí)，即便借助頂尖工具，也會(huì)增加處理的復(fù)雜度和成本。一旦數(shù)據(jù)可用，接下來(lái)的挑戰(zhàn)便是數(shù)據(jù)清洗和應(yīng)用的投入程度。

這遠(yuǎn)比表面看起來(lái)復(fù)雜，因?yàn)樵O(shè)計(jì)AI應(yīng)用時(shí)，我們面對(duì)的是不斷變化的目標(biāo)。在軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，這雖屬常態(tài)，因?yàn)檐浖深l繁更新和修補(bǔ)。然而，對(duì)于硬件工程師而言，則需明晰軟硬件之間的界限，因?yàn)橛布收贤柢浖?lái)彌補(bǔ)。在軟硬件高度集成的系統(tǒng)中，這會(huì)影響到性能、功耗乃至整體可靠性等多個(gè)方面。

第二個(gè)要素是，問(wèn)題本身需適合AI介入。若AI模型的研發(fā)或測(cè)試平臺(tái)耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)，可能并不利于設(shè)計(jì)進(jìn)程。更棘手的是，AI模型的缺陷難以追溯，因其內(nèi)在機(jī)制不透明，持續(xù)自適應(yīng)和優(yōu)化過(guò)程會(huì)產(chǎn)生不可預(yù)測(cè)的結(jié)果。

相較于傳統(tǒng)*，AI的應(yīng)用需帶來(lái)顯著優(yōu)勢(shì)。但明確AI的優(yōu)勢(shì)及其實(shí)現(xiàn)所需的工作量并非易事，這涉及諸多經(jīng)濟(jì)因素，并可能因項(xiàng)目、公司及團(tuán)隊(duì)專(zhuān)長(zhǎng)而異。

*，結(jié)果需具備可重復(fù)性和明確結(jié)論，這要求與未采用AI的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。這一過(guò)程可能頗為漫長(zhǎng)，特別是在芯片設(shè)計(jì)日益復(fù)雜的今天，從布局到驗(yàn)證調(diào)試無(wú)不耗時(shí)費(fèi)力。AI在識(shí)別和分析大數(shù)據(jù)模式上頗具價(jià)值，尤其是在多團(tuán)隊(duì)協(xié)作時(shí)。但要準(zhǔn)確評(píng)估AI的真正價(jià)值，需投入大量時(shí)間。而在半定制芯片市場(chǎng)，由于銷(xiāo)量有限（數(shù)十萬(wàn)至數(shù)百萬(wàn)片），市場(chǎng)機(jī)遇可能并不允許如此長(zhǎng)時(shí)間的評(píng)估過(guò)程。