AI驅動的EDA

AI驅動的EDA是指將人工智慧技術套用於電子設計自動化領域，旨在提升晶片設計效率、最佳化性能並實現更高程度的自動化。它通過機器學習、深度學習等算法最佳化布局布線、預測時序、加速驗證，推動EDA從計算機輔助設計向“智慧型設計”演進。

國際EDA巨頭已將全自動自主設計確立為下一代晶片設計範式，全力壓縮晶片研發周期。楷登電子將AI從“輔助工具”升級為“設計主體”，西門子EDA構建“生成式AI+代理式AI”融合架構，新思科技則推出了業界首個全棧式AI驅動型EDA解決方案Synopsys.ai。我國EDA智慧型化水平目前以外掛程式式、助手型輔助設計為主，AI生成式電路設計等顛覆性技術尚處探索期。國內企業如伴芯科技正通過AI智慧型體推動EDA範式變革，學界與產業界也建議構建“AI-EDA創新聯合體”以攻關全流程工具鏈。此外，3月18日，合見工軟發布了第二代數字設計AI智慧型平台——智慧型體UniVista Design Agent(UDA) 2.0。

研發背景

全球積體電路(IC)設計競賽進入全新階段，這一階段的顯著特徵是，EDA行業的競爭制高點正從“單晶片性能最優”轉向“系統級集成與協同”（STCO）。AI大算力時代的到來，對晶片提出了更複雜的要求，也推動EDA向智慧型化快速演進。國際EDA(電子設計自動化)巨頭已將全自動自主設計確立為下一代晶片設計範式，楷登電子、西門子EDA、英偉達、谷歌等巨頭已全面布局AI驅動設計範式。例如，楷登電子推出了AI驅動的“晶片到系統”平台Cadence JedAI Platform；西門子EDA發布了深度融合生成式與代理式AI技術的工具集，宣稱可實現設計生產力數量級的提升。我國EDA智慧型化水平滯後於國際先進水平，AI生成式電路設計等顛覆性技術尚處探索期，全流程自主智慧型解決方案未形成。隨著我國半導體產業自主可控戰略的深入推進，國內AI晶片廠商急需國產“晶片到系統”全棧EDA提供商。同時，國內企業如論芯科技等已在AI for EDA的特定場景（如驗證）中取得進展，證明了技術落地的可行性。全國人大代表梁偉建議推動AI與積體電路設計深度融合，以破解發展瓶頸、注入持久動能，其建議方向包括完善頂層設計、實施重點攻關與建立創新生態。

發展歷程

電子設計自動化(EDA)自20世紀60年代萌芽以來，經歷了從手工繪圖到計算機輔助設計(CAD)，再到高度集成化、智慧型化工具的演進。在摩爾定律逼近物理極限、設計周期不斷壓縮的背景下，傳統EDA工具面臨效率與精度的雙重挑戰。人工智慧(AI)的崛起為EDA注入了新動能。

AI EDA結合了人工智慧算法與傳統的EDA工具，通過機器學習、深度學習等技術實現對晶片設計流程的最佳化和自動化，在布局布線、時序預測、驗證加速等環節發揮作用。2023年4月，新思科技推出了全棧式AI驅動型EDA解決方案Synopsys.ai。2024年，楷登電子(Cadence)推出了全面的“晶片到系統”AI驅動的EDA工具平台Cadence JedAI Platform，通過統一數據平台推動工具和流程的自我學習最佳化。2025年6月，西門子數位化工業軟體在DAC 2025上發布深度融合生成式與代理式AI的全新EDA AI工具集，旨在推動電子設計自動化全流程的智慧型升級。

AI與EDA的融合正處於關鍵發展階段。國際EDA巨頭已將全自動自主設計確立為下一代晶片設計範式，楷登電子將AI技術更深入地集成到設計流程中。2025年11月，伴芯科技宣布探索通過AI智慧型體(AI Agents)套用於電子設計自動化(EDA)。

在人工智慧(AI)的驅動下，EDA行業併購潮湧，例如2024年3月楷登電子(Cadence)宣布12.4億美元收購BETA CAE Systems，2024年10月西門子EDA宣布以106億美元收購Altair Engineering。2025年，新思科技以創紀錄的350億美元收購全球仿真EDA公司Ansys，以強化從晶片到系統的全鏈路分析能力。

我國EDA智慧型化水平目前以外掛程式式、助手型輔助設計為主，AI生成式電路設計等顛覆性技術尚處探索期。國內企業如合見工軟已推出全棧智慧型解決方案。

例如，2025年2月，合見工軟推出了AI智慧型平台UDA 1.0；2026年3月，其發布的UDA 2.0版本演進為具備自主任務規劃與執行能力的Agentic AI系統。同期，芯和半導體宣布戰略升級，以專注於AI時代的系統設計，並構建AI for EDA技術。論芯科技在AI for EDA領域也取得進展，其系統能自動讀取晶片協定文檔並生成驗證代碼。

未來EDA產業發展將呈現三大趨勢：全流程智慧型化、跨尺度協同、持續的技術創新。

核心技術

AI驅動EDA的核心技術是指支撐人工智慧在電子設計自動化全流程中實現智慧型化、自動化與最佳化的關鍵方法、算法與範式。其發展主要圍繞攻關AI-EDA全流程工具鏈、利用AI探索最優設計方案以及運用AI提升可製造性等方向展開。AI賦能EDA的發力點大致分為三類：第一是提升效率，通過對仿真或驗證過程建模學習，使預測速度比物理計算提升量級，節省疊代時間；第二是強化學習，在晶片全流程中自主檢測設計效果並智慧型疊代最佳化；第三是大模型套用，作為智慧型問答助手或通過API接口生成設計腳本，實現自動化設計。

支撐上述技術方向的核心算法主要包括機器學習、深度學習與大語言模型。機器學習算法能夠從大量的歷史設計數據中學習模式和規律，用於對新的設計任務進行預測和最佳化，例如最佳化晶片的布局布線。深度學習通過構建多層神經網路自動提取設計數據中的複雜特徵，用於更精準的性能預測和故障診斷。大語言模型則能增強設計流程的互動性與自動化能力，例如通過自然語言指令自動生成腳本或輔助編寫代碼。在產業實踐中，國際EDA廠商已基於這些算法推出解決方案，覆蓋數字設計、驗證、製造等環節，通過機器學習、強化學習與大語言模型最佳化設計流程，提升設計生產力與自動化水平。

在技術範式層面，AI智慧型體被視為重構EDA流程、實現晶片自主設計閉環的新範式。AI智慧型體通過自主感知、決策與執行，能夠更深度地介入並最佳化晶片設計流程，推動設計質量與PPA的自動最佳化。該範式通過整合大語言模型與EDA工具鏈，並融入行業知識，可實現從自然語言描述生成代碼的自動化流程。業界認為，AI for EDA的長期目標是實現“自主設計”，將工程師從繁瑣勞動中解放以聚焦創新；AI智慧型體通過學習和復用經驗，可降低入行成本並促進人機協同。

發展模式

產學研合作是AI驅動EDA技術發展的重要模式之一。全國人大代表梁偉建議，由工信部、科技部牽頭，聯合科研院所、高校及相關企業，構建“AI-EDA創新聯合體”，聚焦核心算法、敏捷設計流程等關鍵技術聯合攻關，同時共享高性能計算集群、實驗數據，並開放典型晶片設計場景以積累高價值訓練數據。企業聯合科研院所、高校及相關企業進行聯合攻關，並依託國產工藝產線開放流片測試數據，為AI-EDA工具的驗證與疊代提供支撐。

AI驅動EDA的商業化落地呈現多種路徑。新興企業常選擇從晶片設計流程中痛點最深的環節（如功能驗證）切入，通過解決具體問題、證明效能來建立市場信任，再逐步向平台化擴展。國際領先的EDA廠商正通過大規模併購整合多物理場仿真與系統設計能力，構建從晶片到系統的完整智慧型設計平台。這反映了行業向系統級集成與協同（STCO）發展的戰略轉型。AI在EDA中的角色正從局部流程的“效率提升工具”，向參與甚至驅動設計決策的“核心引擎”轉變。推動設計流程向智慧型化、自動化演進。

例如，有AI-EDA平台進入高校積體電路相關課程，作為輔助晶片設計的教學工具，用於實踐從設計需求到代碼實現的流程。此類工具在教學與科研中可用於輔助設計空間探索與想法驗證。

核心團隊

企業代表方面，上海伴芯科技有限公司成立於2020年，專注於“Agentic EDA”技術創新，致力於通過AI智慧型體重構EDA流程。該公司已獲得紅杉中國、聯想創投等知名機構多輪融資，並與全球前20大無晶圓廠設計公司及國內外多家頭部企業達成深度合作。其CEO朱允山博士於2023年7月13日在國際設計自動化會議（DAC）上榮獲首屆最具影響力論文獎，獲獎論文《Symbolic Model Checking Using SAT Procedures Instead of BDDs》為現代晶片驗證技術奠定了重要基礎。

另一重要企業代表是上海合見工業軟體集團股份有限公司（簡稱“合見工軟”），作為國產數字EDA與IP領域的先行者，其於2026年3月18日發布了第二代數字設計AI智慧型平台——智慧型體UniVista Design Agent(UDA) 2.0。該公司首席技術官賀培鑫博士指出，該平台的核心在於“推動數字晶片設計從‘智慧型輔助’邁向‘智慧型體自治’”。

作為國際EDA巨頭的代表，楷登電子在AI驅動的EDA領域也扮演著關鍵角色。其數字設計及簽核事業部產品驗證群總監李玉童、技術支持總監李志勇在ICCAD 2024上介紹了其全面的“晶片到系統”AI驅動的EDA工具平台——Cadence JedAI Platform，並深入探討了3D-IC技術如何助力打破AI晶片的設計桎梏。

此外，國內新興的AI for EDA企業論芯科技也展現出技術潛力。其創始人何卓論在AI與EDA的交叉領域擁有近十年的經驗，帶領團隊開發了能自動讀取晶片協定文檔並生成驗證代碼的系統，在實際驗證任務中顯著提升了效率。

學術代表方面，李興權副教授是國內開源EDA項目和AIEDA的主要推動者，主要從事晶片設計自動化與圖神經網路算法研究。李興權提出了基於離散鬆弛的三重版圖分解算法等AIEDA關鍵算法，並曾獲得國際設計自動化競賽（ICCAD）全球第一名的獎項。

重要事件

2023年4月，新思科技推出全棧式AI驅動型EDA解決方案Synopsys.ai，該方案涵蓋設計、驗證、測試和模擬電路設計階段，並已獲得IBM、英偉達等企業採用。

2024年，國際EDA行業出現重大併購，楷登電子(Cadence)以12.4億美元收購BETA CAE Systems，西門子EDA以106億美元收購Altair Engineering。

這些併購體現了行業從追求單晶片性能向“系統級集成與協同”（STCO）發展的趨勢。新思科技在收購Ansys時預測，系統級EDA市場的總規模將達到110億美元，相當於再造了一個傳統EDA市場。

2025年，新思科技以創紀錄的350億美元收購仿真EDA領域的頭部企業Ansys，以補齊多物理場仿真能力，強化從晶片到系統的全鏈路分析能力。

2025年6月，西門子數位化工業軟體在2025年設計自動化大會（DAC 2025）上發布全新EDA AI工具集，包括集成自然語言互動的Aprisa™ AI、物理驗證方案Calibre® Vision AI以及為定製IC開發注入生成式AI能力的Solido™ AI，旨在實現電子設計自動化全流程的智慧型升級。

2025年11月，上海伴芯科技有限公司在ICCAD-Expo 2025上發布DVcrew與PDcrew兩款AI智慧型體新產品。

2026年3月，全國人大代表梁偉提出以AI賦能積體電路設計、推動國產晶片自主創新的系列建議，包括構建“AI-EDA創新聯合體”、攻關AI-EDA全流程工具鏈等。

2026年3月18日，合見工軟發布第二代數字設計AI智慧型平台——智慧型體UniVista Design Agent(UDA) 2.0。該平台能夠完成RTL設計、驗證、糾錯與最佳化等任務。其工具鏈支持國產大模型，並適配國產GPU。該平台已被套用於清華大學《數字集成系統設計》課程中。

市場影響與行業趨勢

新思科技在收購Ansys時預測，系統級EDA市場的總規模將達到110億美元，相當於再造了一個傳統EDA市場。SEMI中國總裁馮莉指出，AI硬體系統互連與驗證的複雜度呈指數上升，將帶動上游系統級EDA市場獲得超過1.5倍的行業平均增速。

據行業分析機構Semico Research預測，AI驅動的EDA工具將在2027年占據全球晶片設計市場的38%。AI技術可將晶片驗證周期大幅縮短，同時提升設計效率。

未來，AI將從輔助工具升級為EDA的核心引擎，推動設計流程從“人工編碼”向“智慧型生成”轉型。

但這並不意味著AI會完全替代人和EDA工具。一方面，EDA的構建基於嚴謹的物理模型，而AI基於機率模型，因此仍需要EDA工具對AI輸出的結果進行最後的物理驗證、仿真驗證與確定性簽核；另一方面，隨著AI的進化，對人在整體設計、架構以及創新等方面思考水平的要求更高，這是一種升級，而並非簡單的替代，事實上也會帶來大量新的崗位需求類型。