2026年，芯片行业‘AI for EDA’成为热点，对于数字IC后端工程师，除了Python脚本，学习机器学习基础并尝试用于布局布线预测或优化，是否是提升竞争力的新方向？该如何入门？
我是一名工作2年的数字IC后端工程师，日常主要使用商业EDA工具跑流程，也用Python写一些自动化脚本。最近看到很多关于‘AI for EDA’的新闻和论文，比如用机器学习预测绕线拥塞、优化布局等。感觉这可能是未来的一个趋势。想问一下，对于一线后端工程师而言，现在开始学习机器学习相关知识（比如基本的模型、框架），并尝试将其应用到实际工作流中（哪怕是小规模的尝试），是否是一个有价值的、能提升长期竞争力的方向？如果是，对于一个硬件背景出身的人，应该从哪些资源（在线课程、开源项目如OpenROAD）入手，才能最有效地将AI与后端知识结合？
数字IC萌新
