“时间不等人。”陈默是真心感觉很紧迫了，毕竟已经是2019了，流氓头子要搞事了。
他顿了顿，然后又继续说道：
“EDA团队已经准备好了。
我们将采取‘贴身服务’的模式，我们的架构师将直接嵌入你们的设计团队，现场支持，现场解决问题。
我们需要在真实的高复杂度设计项目中，暴露出工具的所有问题，同时也用最苛刻的需求，来牵引我们工具的下一步进化。”
姚尘风对此非常满意：
“好！就要这种力度。
终端这边也会全力配合，任何基于新工具新流程设计的芯片，流片回来后，测试验证优先级调到最高，我要第一时间看到真实的数据反馈。”
就在大局似乎已定之时，一位一直沉默的海思资深架构师举起了手。
他负责的是最关键的CPU核心设计：
“冯总，陈总，我有一个担忧。
全面切换工具链，尤其是在下一代高端芯片项目上，风险是不是太大了？
新工具的稳定性、与现有知识产权核（IP）的兼容性、还有设计师的学习成本......
万一在关键路径上出现无法预见的错误，可能会导致整个项目延期数月。
我们是不是可以考虑更保守的策略？
比如，先在一些非关键的模块或者旧项目上进行验证？”
这个问题非常现实，也代表了一部分设计人员的担忧。
会议室刚刚火热起来的气氛稍微冷却了一些。
孟良凡摇了摇头，率先反驳：
“我理解你的担忧，但时间不允许我们‘保守’。
传统的设计-制造迭代周期太长，我们等不起。
新一代的PDK和AI设计工具，恰恰是为了缩短这个周期，降低迭代成本。
越是复杂的设计，越是接近工艺极限，它们的优势就越明显。
担心兼容性，那就去测试、去解决；
担心稳定性，那就让EDA团队驻场，出了问题第一时间修复。
我们不能因为怕摔跤就不学走路。”
陈默表示赞同，并提供了更具体的方案：
“李工的担忧很实际。
我们可以采取‘双轨并行，逐步切换’的策略。
工作组立即成立，全面启动。
但在具体执行上，我们可以先选择一个最重要的子系统，比如下一代麒麟芯片的NPU集群，作为‘尖刀连’，率先全面应用新PDK和‘伏羲’系统进行从RTL到GDSII的全流程设计。
同时，其他模块暂时沿用经过验证的旧流程，但必须与新流程设计的模块进行频繁的集成验证。
一旦NPU集群的成功得到验证，立即全面铺开。
这样既能控制风险，又能保证进度。”
这个务实而高效的方案立刻得到了大家的认可。
那位提出担忧的架构师也点了点头，表示接受。
冯庭波最终拍板：
“好！就按陈总的方案执行。
NPU集群作为试点，必须成功！
工作组今天下午就必须拿出详细的四周攻坚计划，任务分配到人，每天例会，每周向我、陈总和孟总汇报进展。
我们要的不是形式，是结果！”
大的方向和策略确定后，会议进入了更深入的技术细节讨论。
然而，一些更深层次的挑战，如同海面下的冰山，逐渐显露出来。
一位来自制造端的专家提出了一个尖锐的问题：
“陈总，孟总，我们讨论了很多设计工具和工艺的协同，但有一个基础问题可能被忽略了。
那就是计算光刻（OPC）。