AI 晶片設計完成，就代表能發揮最佳效能嗎？面對 AI 技術快速發展，如何突破軟硬體整合瓶頸，讓 AI 真正落地應用？

這次，我們的董事長 楊健盟 James 受邀參與 IC 之音 FM97.5《Tech666》Podcast，與主持人 姚嘉洋 分享擷發科技一路走來的技術發展歷程，以及我們如何透過創新解決方案，協助客戶克服 AI 晶片設計與應用開發的挑戰！

🔍 本次Pocast精彩亮點：
🔸從 IP、ASIC 到 EDA 與 AI 軟體
從解決客戶需求出發，我們如何一步步拓展技術版圖，建立從晶片設計到 AI 應用的整合能力？

🔸CATS × CAPS 雙引擎，串聯軟硬體整合
透過 CATS ASIC 設計平台與 CAPS 跨硬體 AI 軟體平台，我們如何結合晶片設計與 AI 軟體開發，提升設計品質、優化效能，並加速 AI 產品落地？

🔸晶片功能正確，效能卻不如預期？
晶片內部不同 IP 模組的互動，往往是影響效能的關鍵。我們如何運用 EDA 效能分析工具，更有效率地找出瓶頸，大幅縮短問題排查時間？

🔸從 Edge AI 延伸至 Physical AI
從車用電子、無人機到機器人應用趨勢，我們如何發揮 AI 晶片與軟體整合優勢，探索 Physical AI 的更多發展可能？

我們相信，AI 的價值不只在於晶片算力，更在於軟硬體能否充分整合，讓技術真正發揮效益。感謝 IC之音《Tech666》的邀請🎊，讓我們有機會分享擷發科技的技術理念與發展方向🤝！

🎧 完整節目收聽： https://www.ic975.com/episodes/23750/