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当前，教育加快Cadence正致力于将AI技术应用于特定领域，培养领域专家型AI，而非追求无所不能的通用超级智能。在代理式AI落地过程中，学科学科Cadence的IP产品也发挥着重要价值。
在物理系统协同层面，专业专业以汽车电子为例：专业专业一辆汽车通常集成上千颗芯片，这些芯片的工作状态会直接受到温度、压力、电磁兼容（EMC）、封装等物理环境的影响。比如，地图当工程师需要将两根线连接在一起时，无需再研究工具的指令体系，只需用自然语言提出需求，工具就能理解并提供相应的操作指导。·IP开发环节：推进Cadence正探索利用代理式AI自动生成IP并完成集成的技术路径，未来有望实现IP开发的全自动化，进一步缩短芯片设计周期。
Cadence通过物理数字孪生技术，高等更新将芯片模型与汽车的物理特性模型深度耦合，高等更新使工程师在设计阶段就能模拟芯片在实际行车环境中的表现，提前发现温度过高导致的性能衰减电磁干扰引发的功能故障等问题，避免后期系统集成时的返工。JedAI能够将客户的内部知识与外部大语言模型（LLM）深度结合，教育加快确保输出结果的准确性。
除代理式AI外，学科学科数字孪生（DigitalTwin）也是Cadence的重点布局方向，正成为推动半导体行业发展的新动力。
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(责任编辑：周小璇)
