AI驱动芯片设计进入自动化时代

AI驱动芯片设计进入自动化时代汇报人：***（职务/职称）日期：2026年**月**日芯片设计自动化技术概述AI在芯片设计中的应用场景机器学习算法在芯片设计中的应用自动化芯片设计工具链介绍设计数据准备与特征工程芯片架构自动优化技术物理设计自动化进展目录验证与测试自动化技术设计安全与可靠性保障行业应用案例研究技术挑战与解决方案行业标准与生态建设未来发展趋势预测实施建议与行动计划目录芯片设计自动化技术概述01传统芯片设计流程与挑战传统芯片设计需经历架构设计、RTL编码、逻辑综合、物理设计等十余个环节，每个环节都需要不同领域的专家团队协作完成，流程复杂且容错率极低。高度专业化流程以5nm工艺节点为例，完成一款处理器芯片设计需投入300-500名工程师工作18-24个月，仅验证环节就可能消耗总开发时间的40%以上。人力与时间成本高昂每次设计修改都需要重新进行全流程验证，从RTL修改到最终GDSII文件生成往往需要数周时间，严重制约创新速度。设计迭代效率低下通过机器学习算法分析海量历史设计数据，自动提取设计规则与优化策略，在布局布线、时序收敛等环节实现智能决策。采用强化学习框架同时优化功耗、性能、面积（PPA）三大指标，解决传统方法需反复折中的痛点。突破传统分层设计局限，实现从系统架构到晶体管级的端到端协同优化，如通过GAN网络同步优化逻辑综合与物理设计。构建具备持续学习能力的EDA工具链，可根据工艺节点变化自动调整设计策略，如应对FinFET到GAAFET的工艺演进。AI驱动设计自动化技术定义基于学习的优化方法多目标协同优化跨层级联合设计自适应设计系统规则驱动阶段（1980-2000）早期EDA工具基于固定设计规则，如SynopsysDesignCompiler采用静态时序分析，优化能力受限于预设规则库。算法优化阶段（2000-2015）引入遗传算法、模拟退火等优化算法，CadenceInnovus实现自动布局布线，但仍需人工设置数百个优化参数。智能增强阶段（2015-2020）融合机器学习技术，如Google使用强化学习优化芯片布局，将设计周期从数周缩短至6小时。自主设计阶段（2020至今）出现端到端AI设计系统，如中科院"启蒙"系统可全自动完成从指令集定义到物理实现的完整流程。自动化设计技术发展历程AI在芯片设计中的应用场景02逻辑综合与布局布线优化结构化指标预测器通过离线训练的预测器，输入当前布局的宏单元位置分布，输出跨阶段指标（如WNS、TNS等）的估计值，为优化提供量化依据。掩码生成与引导放置将预测器输出转化为二维掩码，衡量候选位置对指标的影响，指导贪心式放置策略，实现快速收敛。Laurent多项式建模将指标函数建模为宏间距离的多项式，系数可学习，兼具计算高效性和结构可解释性，显著提升优化效率。感谢您下载平台上提供的PPT作品，为了您和以及原创作者的利益，请勿复制、传播、销售，否则将承担法律责任！将对作品进行维权，按照传播下载次数进行十倍的索取赔偿！功耗分析与性能预测虚拟环境试错AI在虚拟环境中通过强化学习进行每秒数百万次布局尝试，即时获得布线长度、信号速度等反馈，快速定位最优方案。时序违规预测提前识别时钟偏移、建立时间违例等风险，自动调整缓冲器插入或路径重组方案。图神经网络理解借助GNN瞬间解析数十亿元件构成的复杂关系网，精准预测信号完整性、热分布等关键参数。多目标协同优化同时优化功耗、性能、面积（PPA）三大指标，通过帕累托前沿分析找到最佳平衡点。设计规则检查与验证自动冲突解决采用Dijkstra或A算法寻找最短布线路径，遇到冲突时智能回溯调整（如绕路或层切换）。根据线宽、线距、层叠等设计规则自动生成允许布线区域，确保物理可行性。在布局阶段即时标记间距违规、天线效应等问题，避免后期大规模返工。规则驱动区域生成实时DRC反馈机器学习算法在芯片设计中的应用03监督学习在参数优化中的应用工艺角补偿监督学习算法可学习不同工艺角（FF/SS/TT）下的电路行为差异，自动生成补偿方案，例如调整晶体管尺寸或偏置电压，使芯片在工艺波动下保持稳定性能。功耗热点识别基于回归分析的监督学习模型能自动定位RTL代码中的高功耗模块，通过特征工程提取时序路径、开关活动率等关键参数，指导工程师针对性插入时钟门控等低功耗技术。性能预测建模监督学习通过训练历史设计数据构建预测模型，可精确预估不同工艺节点下的PPA（性能/功耗/面积）指标，误差率可控制在3%以内，显著减少物理实现前的试错成本。强化学习在布局布线中的应用全局PPA优化采用PPO算法的强化学习智能体能从空白画布开始，通过数百万次试错学习最优元件布局策略，在布线拥塞减少40%的同时，实现时序收敛速度提升3倍。013DIC热管理强化学习结合热力学模型，可动态优化TSV（硅通孔）分布和功耗分配，解决3D堆叠中的热耦合问题，使芯片结温降低15℃而性能不受影响。多目标权衡通过设计分层奖励函数，强化学习能同时优化时序、功耗和面积指标，例如在5nm工艺下自动平衡时钟树功耗（降低20%）与关键路径延迟（减少12%）。增量布局优化针对ECO（工程变更）场景，强化学习可基于已有布局快速迭代优化，相比传统方法将ECO收敛时间从数周缩短至数小时。020304架构自动生成GAN网络通过对抗训练学习海量设计数据分布，能根据自然语言需求（如"生成支持Transformer的12核AI加速器"）输出完整架构方案，包括缓存层次、总线带宽等参数配置。生成对抗网络在设计创新中的应用缺陷样本增强在物理验证阶段，GAN可生成逼真的制造缺陷样本（如金属短路、通孔缺失），扩充训练数据集，使DRC/LVS检查工具的漏检率降低至0.1%以下。跨工艺迁移VAE-GAN联合模型能捕捉不同工艺节点的设计规律，实现7nm到5nm设计的自动迁移，保持90%以上性能一致性的同时减少80%人工调整工作量。自动化芯片设计工具链介绍04主流AI芯片设计工具概览作为业界首个多模块、多用户代理式AI设计平台，专为SoC设计实现打造，支持并行处理数十亿实例的复杂分层设计，可将芯片交付周期缩短5-10倍，显著优化PPA（性能、功耗、面积）表现。CadenceCerebrusAIStudio首个集成生成式AI（GenAI）的EDA套件，提供对话智能、自动生成工作流程和RTL设计等功能，覆盖从验证到实现的完整设计流程，帮助团队快速达成流片就绪方案。Synopsys.aiCopilotCadence推出的AI驱动工具，通过智能探索设计空间，自主收敛到最优解决方案，尤其适用于先进制程节点下的高复杂度芯片设计挑战。OptimalityIntelligenceSystemExplorer现代AI驱动的EDA工具链通过开放接口和标准化数据格式实现跨平台协同，构建从架构设计到物理实现的端到端自动化流程，大幅提升设计效率与创新自由度。采用统一数据库（如OpenAccess）和中间格式（如LEF/DEF），确保验证、综合与布局布线工具间的无缝数据传递，避免人工转换错误。数据互通性通过AI算法动态分配计算资源，优先处理关键路径任务，例如CadenceCerebrus可同时优化多个模块的设计参数，缩短整体迭代周期。智能调度优化集成形式验证（FormalVerification）与仿真工具（如Xcelium），利用AI快速定位设计矛盾点，减少重复调试时间。多工具协作验证工具集成与协同工作流程功能完备性与专业性商业工具（如Cadence/Synopsys）提供全栈式解决方案，涵盖从RTL到GDSII的全流程，内置经过硅验证的AI模型，适合大规模先进制程设计。开源工具（如OpenROAD）聚焦基础功能模块，需用户自行整合算法插件，更适用于教育研究或中小规模芯片原型开发。01开源与商业工具对比分析技术支持与生态成熟度商业工具拥有专业团队提供7×24小时技术支持，并定期更新AI模型库（如Synopsys.ai的GenAI能力），与代工厂工艺紧密绑定。开源工具依赖社区贡献，迭代速度较慢，但灵活性高，允许用户自定义AI优化策略（如机器学习驱动的布局算法）。02设计数据准备与特征工程05芯片设计数据集构建方法多源异构数据整合仿真数据自动化生成设计空间采样策略整合Verilog/Chisel等硬件描述代码、物理设计GDSII文件、时序报告、功耗分析报告等异构数据源，构建覆盖RTL到GDSII全流程的结构化数据集，需解决数据格式标准化与关联性问题。采用拉丁超立方采样或强化学习驱动的主动采样方法，在指令集组合、微架构参数、布线约束等高维设计空间中高效采集代表性样本，避免维度灾难。开发基于形式化验证的测试向量生成框架，结合UVM验证方法学自动产生边界条件测试用例，扩充功能覆盖率和时序违规等关键场景数据。特征提取与选择技术4动态功耗特征构建3指令集特征编码2物理设计特征工程1图神经网络特征提取基于开关活动因子(SAF)、时钟门控覆盖率等动态参数，构建反映不同工作负载下功耗分布的特征矩阵。从布局布线结果中提取拥塞热点分布、时钟偏差、IRdrop等物理特征，结合主成分分析(PCA)降维后输入时序预测模型。采用Embedding技术将RISC-V等指令集扩展组合映射为低维向量，捕捉指令并行度、内存访问模式等微架构敏感特征。将网表、布线图等芯片设计对象建模为超图结构，利用GNN提取拓扑特征（如逻辑锥深度、信号传播路径）、电气特征（如寄生参数分布）等高阶表征。数据增强与样本平衡策略约束引导的生成对抗网络利用ConditionalGAN在满足设计规则约束(DRC)前提下生成虚拟布局样本，解决先进工艺节点数据稀缺问题。通过蒙特卡洛工艺偏差仿真注入随机扰动，生成涵盖工艺角(ProcessCorner)变化的增强数据集，提升模型鲁棒性。针对时序违规、功耗超标等稀有事件样本，采用FocalLoss等不平衡学习算法调整损失函数权重，避免模型偏向多数类。基于仿真的数据扩增代价敏感学习框架芯片架构自动优化技术06强化学习建模通过强化学习框架（如DQN、PPO）训练AI代理探索芯片架构设计空间，自动生成满足性能约束的拓扑结构，显著减少人工试错成本。生成对抗网络（GAN）辅助设计图神经网络（GNN）处理复杂依赖基于AI的架构探索方法利用GAN生成潜在的高效架构方案，结合判别器筛选最优解，加速数据通路、缓存层次等关键模块的优化。针对芯片中多组件交互问题，GNN可建模模块间的连接关系，预测延迟、带宽等指标，实现自动化架构迭代。多目标优化算法应用NSGA-II算法权衡设计目标采用非支配排序遗传算法（NSGA-II）同时优化芯片的功耗、性能和面积（PPA），输出Pareto前沿解供工程师选择。贝叶斯优化处理高维参数针对工艺节点、电压频率等连续变量，贝叶斯优化通过高斯过程建模，高效搜索全局最优解，避免陷入局部最优。多任务学习协同优化共享底层特征提取网络，同步训练多个目标（如时序收敛、信号完整性），提升优化效率并减少重复计算。进化策略应对不确定性结合蒙特卡洛模拟，进化策略在工艺波动、温度变化等场景下仍能保持架构鲁棒性，确保量产稳定性。功耗-性能-面积平衡策略异构计算资源分配通过深度学习预测任务类型，智能分配CPU/GPU/ASIC资源，最大化能效比（TOPS/W），尤其适合边缘AI芯片设计。03针对非关键路径（如图像处理），AI自动识别可容忍误差的模块，替换为近似电路，减少面积和功耗开销。02近似计算技术取舍精度动态电压频率调整（DVFS）集成AI模型实时分析负载需求，动态调节电压和频率，在满足计算性能的同时降低20%-30%动态功耗。01物理设计自动化进展07AI通过图神经网络(GNN)建模芯片元件间的复杂约束关系，在虚拟环境中以强化学习进行每秒百万次布局尝试，快速发现人类专家难以察觉的优化方案，将传统数周流程压缩至分钟级。自动布局布线技术突破图神经网络加速布局采用类似策略游戏的奖励机制（布线短/信号快）与惩罚机制（发热超标/时序违规），通过海量自我对弈实现布线拓扑的持续进化，在自动驾驶芯片等场景中实现面积优化30%的突破。强化学习动态优化同步处理功耗-性能-面积(PPA)三角矛盾，利用遗传算法并行评估数百万种布局方案，在3nm工艺下实现布线拥塞降低25%与时序收敛速度提升40%的复合收益。多目标协同优化时钟树综合优化方法FlexHtree结构创新突破传统鱼骨型拓扑的几何对称限制，采用多tap点配置（最优8个）适配长条形CPU布局，在16nm节点实现时序一致性提升与单元密度优化，尤其适合存储器密集型设计场景。01EarlyClockFlow流程革新通过拥塞预测前移和时序预算动态分配，较传统方法减少3.2%时钟单元数量、缩短15%走线长度，同步降低3.7%时钟树功耗，显著加速高频芯片时序收敛。02电气对称性平衡技术以缓冲器/反相器插入构建电气对称拓扑，替代物理对称布线方案，确保多工艺端角下时钟偏斜最小化，配合CadenceInnovus工具实现ns级延迟精度控制。03动态功耗管理集成结合时钟门控(ICG)与多比特寄存器技术，将时钟网络动态功耗占比从40%降至30%以下，通过精细门控实现空闲模块时钟信号的智能关闭。04寄生参数提取与优化电磁场仿真AI加速热-电协同优化跨层级耦合分析采用深度学习替代传统有限元分析，将RC参数提取速度提升100倍以上，同时保持99.5%的SPICE仿真精度，有效解决5nm以下工艺的量子隧穿效应建模难题。通过卷积神经网络(CNN)识别互连线间的近场耦合效应，自动生成屏蔽布线方案，使串扰噪声降低50%以上，尤其适用于射频混合信号芯片设计。建立温度梯度与寄生参数的关联模型，利用强化学习动态调整金属层堆叠策略，在3DIC设计中实现电迁移故障率下降60%与散热效率提升35%的双重优化。验证与测试自动化技术08智能测试向量生成动态模式优化利用机器学习算法分析电路行为特征，自动生成高覆盖率的测试向量，显著减少传统手动编写测试模式的时间成本，同时提升对隐蔽缺陷的检测能力。通过强化学习模型实时反馈测试结果，动态调整向量生成策略，针对复杂设计模块（如多核处理器）实现差异化测试，平衡测试深度与效率。结合AI预测芯片功耗热点，生成低功耗测试向量序列，避免因测试过程引入的过压或过热问题，尤其适用于高密度集成电路的可靠性验证。自适应学习机制功耗感知测试多维度故障特征提取层级化诊断框架基于深度学习对故障信号进行时频域联合分析，精准识别瞬态故障、间歇性故障等传统方法难以捕捉的异常模式，定位精度提升40%以上。采用图神经网络（GNN）建模芯片层级结构，通过故障传播路径回溯技术，快速锁定从晶体管级到系统级的故障根源，缩短调试周期。故障诊断与定位跨平台数据融合整合仿真数据、硅后测试日志及产线良率统计，利用迁移学习构建通用故障知识库，实现不同工艺节点的经验复用。实时在线监测系统部署轻量化AI模型于芯片内置自测试（BIST）单元，实现制造后持续监控与早期故障预警，延长芯片服役寿命。覆盖率驱动验证方法目标导向覆盖率优化通过遗传算法动态调整验证激励，优先覆盖高风险设计边界条件（如时序违例场景），将验证资源集中于关键路径，效率提升3-5倍。形式化验证增强结合符号执行与神经网络，自动化推导覆盖率空洞的补充约束条件，解决传统形式化方法在超大规模设计中的状态爆炸问题。异构验证协同利用AI调度引擎协调仿真、硬件加速与原型验证平台，实时分析覆盖率收敛趋势，智能分配计算资源以实现全流程验证闭环。设计安全与可靠性保障09通过将软件安全规则转化为硬件可并行执行的检测逻辑，在AI加速器或通用处理器中集成安全检测单元，实现纳秒级别的安全威胁识别与响应。硬件级实时检测采用类似HLSV-Sentry的硬件架构，利用AI芯片的高并行计算能力，同时对多个潜在攻击向量进行扫描，确保检测过程不影响主芯片性能。并行计算架构安全检测单元不仅能识别已知漏洞模式，还能通过机器学习算法持续学习新型攻击方式，适应不断变化的安全威胁环境。动态适应威胁结合静态代码分析和动态行为监控，覆盖从芯片设计阶段到运行时的全生命周期安全检测，有效识别硬件木马、侧信道攻击等复杂威胁。多维度监控AI驱动的安全漏洞检测01020304抗攻击设计自动化防物理攻击封装采用硅封装或芯片级封装技术自动化生成防篡改结构，通过算法优化封装层数和材料组合，平衡安全性与制造成本。设计混淆技术利用AI算法自动生成具有等效功能但结构差异化的电路模块，增加逆向工程难度，保护核心知识产权不被窃取。在芯片设计流程中自动插入功耗平衡电路和电磁屏蔽层，对抗基于功耗分析和电磁辐射的侧信道攻击，防护等级可参数化配置。侧信道防护集成可靠性分析与优化故障模式预测基于深度学习的故障建模技术，在芯片设计阶段预测可能出现的硬件故障模式，包括时序违规、电迁移和热失控等可靠性问题。冗余设计优化通过强化学习算法自动确定关键模块的最优冗余方案，在可靠性提升与面积开销之间实现帕累托最优。老化效应补偿集成在线老化监测电路，结合AI预测模型动态调整工作电压和频率，补偿晶体管老化带来的性能衰减。环境适应性测试利用生成对抗网络(GAN)产生极端工作条件测试向量，验证芯片在不同温度、电压和辐射环境下的可靠性表现。行业应用案例研究10处理器设计自动化案例中国科学院「启蒙」系统实现RISC-VCPU从逻辑设计到操作系统适配的全自动生成，5小时内完成前端设计（4百万逻辑门），性能对标ARMCortexA53，颠覆传统人工迭代模式。全流程自动化突破通过强化学习探索10^20种架构组合（如缓存层级、互连拓扑），自动平衡性能、功耗与面积，较人工设计效率提升100倍，避免经验局限导致的次优解。PPA三角智能优化系统可同步生成编译工具链、高性能算子库，解决传统芯片设计中基础软件适配滞后问题，缩短产品上市周期6-12个月。软硬件协同创新存储器设计创新案例可靠性智能预测机器学习模型分析3DNAND擦写次数、温度等参数，动态调整ECC纠错策略，将SSD寿命预测准确率提升至95%，降低企业级存储TCO。存算一体架构得一微电子通过AI-MemoryX技术重构存储控制IP，在UFS/eMMC主控芯片中集成存算互联单元，使AI手机图像处理能效比提升30%，减少数据搬运功耗。微型化技术突破佰维MiniSSD采用AI驱动的Die堆叠优化算法，在15mm×17mm尺寸内实现2TB容量（传统方案40%体积），PCIe4.0×2接口速度达3700MB/s，适配AR眼镜等空间敏感场景。生成式设计降本增效复鹄科技AI工具自动生成模拟电路布局，将运放、ADC等模块设计周期从3周压缩至48小时，匹配5nm工艺设计规则，减少寄生效应导致的反复迭代。基于GAN的布线优化算法解决7nm以下工艺的拥塞问题，绕线长度减少22%，时序违例修正效率提升60%。可解释AI助力架构探索可视化决策树解析AI推荐的缓存分区策略（如L2缓存非对称分配），帮助工程师理解AI选择依据，加速架构师与算法的协同优化。强化学习代理在FPGA加速器设计中探索最优数据流架构，针对CNN推理任务自动生成脉动阵列配置，较人工设计吞吐量提升1.8倍。专用加速器设计案例技术挑战与解决方案11数据稀缺与模型泛化合成数据增强通过生成对抗网络(GAN)模拟芯片物理特性，生成带标签的虚拟设计数据，弥补真实数据不足。需重点解决合成数据与真实芯片行为的偏差校正问题。多模态数据融合芯片设计涉及电路图、时序约束、功耗参数等异构数据，需开发跨模态表征学习技术，提升模型对稀疏数据的泛化能力。数据孤岛现象芯片设计数据高度专有化，企业间缺乏共享机制，导致AI训练样本不足。需建立行业联盟制定数据脱敏标准，推动非核心参数共享。感谢您下载平台上提供的PPT作品，为了您和以及原创作者的利益，请勿复制、传播、销售，否则将承担法律责任！将对作品进行维权，按照传播下载次数进行十倍的索取赔偿！计算资源需求挑战分布式训练架构采用参数服务器框架，将千亿级晶体管布局优化任务分解到多节点并行计算，需解决跨节点梯度同步带来的通信开销问题。动态资源调度开发基于DAG的工作流引擎，根据设计阶段自动调整CPU/GPU资源配比，如在布局阶段优先分配图形计算单元。混合精度计算在保持收敛精度的前提下，对矩阵运算采用FP16/BF16格式，内存访问采用INT8量化，可降低显存占用并提升TPU利用率30%以上。硬件感知算法优化针对不同制程工艺特性（如FinFET与GAAFET），定制化设计强化学习的奖励函数，减少无效探索带来的算力浪费。采用自然语言处理(NLP)解析设计需求文档，构建指令到约束条件的映射模型，需解决专业术语的多义性识别问题。语义解析技术设计意图理解难题知识图谱构建对抗性验证机制整合工艺库、设计规则手册等结构化知识，建立可推理的芯片设计本体论，辅助AI理解物理实现与架构指标的关联关系。引入形式化验证工具作为AI设计的"校验器"，通过反例生成修正模型对设计规则的误判，提升RTL代码的功能安全性。行业标准与生态建设12开放接口与数据格式UCIe联盟标准UCIe2.0规范支持3D封装技术，通过统一芯粒互连标准降低异构集成复杂度，实现存储器与逻辑芯片的高效协同，为AI芯片设计提供物理层基础。PCIe6.0高速互联PCI-SIG组织制定的新一代接口标准提供64GT/s单通道速率，解决多GPU系统间数据交换瓶颈，支撑千亿参数模型的分布式训练需求。HBM4存储协议JEDEC发布的HBM4初步规范将传输速度提升至传统HBM3的两倍，通过堆叠式设计优化内存带宽，满足大模型训练中数据吞吐的严苛需求。工具互操作性标准4云端协同设计规范3动态功耗分析接口2跨平台数据交换协议1统一基础软件栈定义分布式EDA工具的资源调度、数据安全及计费模式，支持万卡级算力集群的弹性调用，缩短复杂芯片的迭代周期。基于IEEE2416标准的统一数据模型，支持Cadence/Synopsys/Mentor工具间的设计数据无损迁移，降低多工具协同的设计碎片化风险。针对3D-IC设计的统一功耗建模标准（UPF3.0），实现从RTL到GDSII的全流程功耗一致性验证，误差率控制在±5%以内。AI计算开放架构实验室推动的系统级软件标准，实现EDA工具链与AI框架（如TensorFlow/PyTorch）的无缝对接，加速设计-仿真-验证闭环。人才培养与认证体系AI-EDA跨学科课程全球计算联盟（GCC）推出的认证体系涵盖机器学习算法、芯片物理设计及验证方法学，培养掌握AlphaChip等工具的复合型工程师。基于RISC-V架构的AI加速器设计竞赛，参赛者需运用DREAMPlace等工具实现PPA优化，优胜方案将纳入行业基准测试集。Synopsys与Cadence联合制定的工程师分级认证，包含AgenticAI系统部署、多智能体协同优化等实践考核模块。开源设计挑战赛企业级能力评估未来发展趋势预测13全流程自主化采用分布式AI代理架构，各模块（如布局布线、时序分析）由专用AI代理处理，通过强化学习实现全局优化，Cadence验证该方法可提升PPA指标20%以上。多智能体协同自然语言交互基于LLM实现设计需求的自然语言输入，如"设计主频3GHz的RISC-V处理器"，系统自动生成完整设计方案，中科院"启蒙"系统已实现该功能。通过AgenticAI实现从RTL综合到物理设计的全流程自动化，消除传统EDA工具中的人工干预环节，如谷歌TPU案例所示，AI已能生成人类工程师无法理解的优化结构。端到端自动化设计愿景云原生设计平台发展弹性算力调度云端部署的AI-EDA工具可根据设计复杂度动态调配GPU资源，西门子EDA验证云端布局布线效率较本地提升3倍，尤其适合3nm以上先进工艺。01数据湖架构建立跨项目的设计知识库，通过联邦学习持续优化AI模型，复鹄科技平台已积累超10万组模拟电路训练数据。安全协作环境采用区块链技术确