【ZiDongHua 之“设计自动化”标注关键词： 自动驾驶 人工智能 数字孪生 电子设计自动化 EDA】
 

　　人工智能重塑芯片设计范式：上海EDA/IP沙龙揭示AI+EDA技术路径与产业未来

 
　　2025年11月28日，上海——当人工智能的浪潮席卷各行各业，作为芯片产业基石的EDA（电子设计自动化）领域，正迎来一场前所未有的深度变革。当日于张江集鼎天地1号上海EDA/IP创新中心举办的第八期上海EDA/IP沙龙活动现场，座无虚席，气氛热烈。本次沙龙以“人工智能在EDA领域的应用与探讨”为主题，Cadence、概伦电子、鸿芯微纳、芯华章、Silvaco China、芯和半导体、维安半导体与上海弘快科技等国内外领先企业的技术专家受邀出席，同台分享了AI驱动下的EDA技术前沿与实践，清晰地勾勒出一幅从芯片到系统、从设计到制造的智能化新蓝图。
 
　　上海EDA/IP创新中心总经理刘国军致开场辞，便指向了一个核心趋势：AI与EDA的关系不再是简单的工具辅助，而是深度的双向赋能。上海市经信委半导体处徐发喜出席代表领导致辞，强调了AI技术在推动EDA工具创新、提升芯片设计效率方面的重要意义。
 
　　双向赋能：从“AI辅助”到“AI原生”的设计革命
 
　　Cadence PV Group Director 李玉童在《Design For AI & AI For Design》演讲中，深刻诠释了芯片设计领域的新范式。他指出，“AI For Design”旨在通过AI技术对传统设计流程进行增效赋能，如运用机器学习预测布线拥塞、优化时序收敛；而“Design For AI”则要求EDA工具与设计方法学必须重构，以适配AI芯片的独特架构——如稀疏计算、存内计算等。这一论述标志着EDA产业正经历根本性跃迁：从“为传统芯片设计提供AI工具”，迈向“为AI时代重塑设计方法论”的全新维度。基于此洞见，他进一步以自动驾驶分级为类比，将AI在芯片设计中的应用划分为五个进阶层级：从基础级的优化辅助（Optimization AI），到交互式协作（Conversational AI），再到复杂推理（Complex Reasoning AI）、自主代理流程（Agentic Flow），直至终极的自主设计（Autonomy Design）。伴随AI对设计方法学的持续渗透，他大胆预判：AI将显著降低芯片设计的技术壁垒，使这一高精尖领域蜕变为可普及的通用设计环节，赋能更多工业场景。
 
　　攻坚高地：AI如何攻克模拟电路与验证挑战
 
　　传统上高度依赖工程师经验的“设计高地”，正在被AI技术逐一攻克。
 
　　概伦电子 技术市场总监吴雁军展示了《AI驱动的模拟和定制电路设计解决方案》。他指出，模拟电路设计如同“手艺活”，而AI通过学习和建模专家知识，能够快速寻找最优的器件参数与拓扑结构，将数天甚至数周的设计迭代压缩到几小时内，显著提升了设计精度与效率，让资深工程师的经验得以规模化复制。同时分享了学术界和业界在设计自动化上的有益尝试，以及与AI技术结合的探索和实践。
 
　　概伦电子正着力打造具有构建统一技术平台：PrimAI，是 Primarius 生态系统中的一个EDA智能平台，连接AI、数据与知识，集成至EDA工作流程中。 赋能工程师智能设计，在建模、仿真、设计和验证中引入AI辅助，提高效率与准确性，实现AI增强的半导体设计与验证。
 
　　在芯片设计最耗时的验证环节，芯华章研发副总裁刘军在《AI加速EDA验证和优化创新》分享中带来了颠覆性观点。他表示，传统的验证如同“大海捞针”，而芯华章高性能仿真器GalaxSim正致力基于机器学习技术智能引导高质量测试用例生成，主动“狩猎”隐藏极深的设计缺陷，并自动进行根因分析，极大提升了验证覆盖率和效率，为日益复杂的超大规模芯片上市赢得了宝贵时间。与此同时，AI技术同样被深度应用于芯华章形式化验证系列产品GalaxFV和GalaxEC中，智能引擎选择、智能属性排序、智能属性分组、智能验证结果预测、智能验证资源预测以及System Verilog Assertion自动生成和评估系统等基于AI技术的功能组件，大幅加速了形式化验证的验证效率，增强新用户导入形式化验证方法学进行验证提效的信心。
 
　　前沿探索：大模型、智能体与数字孪生引领下一代EDA
 
　　本次沙龙的讨论并未止步于当前应用，更展望了由大模型、智能体和数字孪生等技术定义的未来。
 
　　鸿芯微纳 副总裁邵云博士在《AI大模型和智能体在数字EDA的应用探索》中，描绘了极具吸引力的愿景。他认为，大模型将实现自然语言与设计工具的交互，工程师只需说出“分析优化结果报告，找出时序的瓶颈和解决方案”，AI智能体便能理解意图并协调多个专用工具自动完成后续流程。这标志着EDA工具正从“功能软件”向“设计伙伴”演进。鸿芯微纳已拥有自主研发的基于大模型多智能体的报告分析系统。该系统核心是利用本地化部署的基于大语言模型的多智能体分析系统，自动解析综合报告，精准输出PPA指标及设计趋势洞察，助力工程团队快速评估设计质量，高效支撑后续优化决策。
 
　　Silvaco China TCAD总监李茂则从制造端带来了《AI驱动的数字孪生构建助力晶圆厂技术协同优化》。他介绍的FTCO™平台（Fab Technology Co-Optimization），通过AI训练构建晶圆厂的虚拟镜像，即数字孪生，其训练数据中蕴含了表征制造工艺的关键知识，从而能够准确分析工艺影响因素、预测工艺波动，实现制造端各个工艺模块与步骤间的高效协同，从源头上减少试错成本，加速工艺节点成熟。在随后的案例展示了FTCO™平台的价值不仅在于半导体制程工艺的优化，更是一个传递工艺研发过程中核心知识的“载体”，使得更多的Fab工程师能够使用，实现即时反馈、虚拟实验、设计目标优化以及交互式结构建模，加速良率提升和产品量产，从而大大节省了制造相关的晶圆费用和迭代成本。李茂的分享清晰地表明，AI驱动的数字孪生技术，正在将芯片制造从传统的、存在“信息隔阂”的研发与量产接力棒模式，转变为一个实时反馈、双向互通的“协同智能”生态系统。
 
　　系统级协同：AI打通“芯片-封装-系统”全链路
 
　　随着异质集成与先进封装成为趋势，AI的价值正从芯片内部延伸至整个系统。
 
　　芯和半导体 技术市场总监黄晓波博士在《AI+EDA，赋能芯片到系统的协同设计》中强调，AI在EDA领域的应用及双向奔赴的赋能正成为重要趋势。一方面，EDA for AI正从一个单点流程、单物理场设计仿真工具提升为贯穿芯片-封装-系统的全流程设计、多物理场（电/热/力）仿真和全局优化的STCO极致协同框架。另一方面，AI + EDA通过芯和XAI数据智能体打破“数据孤岛”，建模智能体极大地提升了准确建模/建库效率，仿真智能体绕过方程求解实现仿真结果快速预测，交互智能体提升人机体验并实现业务流程自动化。为应对日益复杂的Chiplet异构集成芯片与整机系统需求的挑战，迫切需要打通“芯片-封装-系统”协同设计流程，有效落地场景和价值数据挖掘是AI加持EDA的前提，芯和半导体愿与产业链上下游伙伴联手协作，共赢AI时代新机遇。
 
　　维安半导体 应用总监梁吉梁携手上海弘快科技 副总任建辉 的联合演讲《基于AI的先进封装设计仿真制造统一平台》，则展示了这一理念的落地实践。弘快科技推出的RedEDA平台构建了从半导体到封装再到系统设计的全产业链解决方案，开创性地融入了人工智能技术。平台致力于提升研发效率与设计精度，其核心优势在于高度集成与智能化。RedEDA平台主要功能模块‌包括，芯片设计工具（RedSCH、RedPCB）、封装设计工具（RedPKG）、3DIC系统设计（Red3DIC）、AI开发工具（自动化仿真平台RedSIM）。
 
　　该平台已成功应用于上海维安电子股份有限公司，帮助企业攻克技术瓶颈，通过"设计-仿真-制造"的统一架构，显著提升了仿真精度与效率，推动EDA行业向智能化、自动化方向发展。
 
　　生态共筑智能设计新纪元
 
　　整场沙龙的技术分享揭示了一个明确的共识：人工智能不再仅仅是EDA工具箱中的一个选项，它正在从根本上重塑芯片设计的流程、方法论乃至产业生态。从模拟设计到数字验证，从单芯片到系统集成，从设计环节到制造工厂，AI的触角已无处不在。
 
　　在随后的茶歇期间，大家围绕AI-EDA的技术难点、生态建设与产业机会展开了热烈交流。尽管挑战存在，但与会嘉宾一致达成核心共识：单打独斗无法赢得未来。
 
　　本次沙龙不仅为行业搭建了高质量的交流平台，也为集成电路产业的创新发展注入了新动能。AI与EDA的融合已不再是遥远的概念，而是正在发生的、深刻的产业革命。前路虽充满挑战，但智能化的未来图景已然绘就，亟待整个生态携手共进。