随着集成电路制造工艺进入纳米级别，芯片设计日趋复杂，传统电子设计自动化工具在逻辑综合、布局布线、时序 验证、物理验证和功耗分析等关键环节存在优化能力欠缺、人工干预频繁、迭代周期过长等不足。以大语言模型为代表的人 工智能技术，凭借其自然语言理解、文本生成、逻辑推理与知识整合能力，为解决上述问题提供了新路径。本文从工程设计 实践出发，系统探究大模型在集成电路物理设计全流程中的赋能方式，涵盖五个核心环节的具体可操作方法：综合策略辅助 制定与日志智能解读、布局约束自动生成与拥塞区域预测、时序报告解析分类与违例原因诊断、物理验证错误过滤排序与修 复方向推荐、功耗瓶颈识别定位与低功耗方案建议。大模型通过检索增强生成、提示词工程等机制，能够有效降低设计工程 师的重复劳动，提升设计迭代效率，推动芯片设计从传统模式向人机协同的智能化模式转变。