探究當今產業背景和科技潮流中半導體產業所面臨的挑戰與變革時，不難發現，一個至關重要的轉折點已經發生——人工智能（AI）的崛起正以前所未有的力量，對電子設計自動化（EDA）乃至整個半導體產業帶來顛覆性的變革。
半導體驅動的產品和系統需求在急劇增長，與此同時，業界始終在追求更小型、更高效、更快速的技術，這些都促使IC工藝與封裝技術加速革新，芯片設計複雜度呈指數級增長，進而對傳統的設計方法和工具提出了嚴峻考驗。與此同時，全球供應鏈的複雜性、市場需求的快速變化、半導體工程師人才缺口等，無不在挑戰着全球半導體產業的脈動節奏。
正是在這樣的背景下，AI憑藉其強大的數據處理能力、自我學習能力和優化算法，逐步滲透到EDA和半導體產業的各個環節，從設計優化、製程優化到快速驗證等環節，AI不僅能夠提高開發效率和精準度，甚至還在生產流程自動化、質量控制等方面展現出巨大潛力。通過賦能EDA領域，AI將爲芯片設計帶來革命性變化，全面推動半導體產業的變革與升級。
AI如何助力EDA應對挑戰？
電子系統的能力和複雜程度，與其所集成的晶體管數量是成正比的。業界對於單顆芯片可集成的晶體管數量的最新預期是2030年將達到1萬億個；相形之下，半導體工程師和技術人員短缺問題持續存在，據中國半導體行業協會預測，2024年中國行業人才總需求將達到79萬人左右，其中人才缺口將達到23萬人，芯片設計和製造業人才缺口都在10萬人左右。在急劇增加的晶體管數量面前，設計生產力差距成爲一個日益嚴重的問題。
如何通過AI應對這一挑戰？將AI視作一種工具，導入傳統EDA軟件引擎、流程和工作流中，利用AI實現自動化以及能夠驗證利用AI獲得的結果非常重要。西門子EDA認爲，可驗證、可追溯和開放性是EDA應用對AI的核心需求。
當前，西門子EDA通過在整個設計流程中引入AI，實現了EDA性能的顯著提升，包括減少設計時間、提高驗證效率優化測試和良率分析能力，以及增強用戶交互體驗等方面。
例如可用於複雜SoC系統驗證的Veloce 硬件仿真加速器平台、IC功能設計方面數字驗證的Questa、定製IC驗證平台Solido、DFT工具Tessent，以及系統設計的HyperLynx、Xpedition等工具，都可實現不同程度的效率提升。此外，還有用於IC物理驗證的Calibre，和進行失效診斷分析的Tessent YieldInsight等。通過這一系列的改進，西門子EDA可幫助客戶加快產品上市時間、降低成本，並且提高整體設計質量。
AI賦能的西門子EDA工具
在西門子EDA解決方案中，AI主要用於三個不同重點領域：核心技術、流程優化以及提供可擴展的開放平台，主要用於增強工程師能力、提高工程師的生產力，以及捕捉設計團隊內的知識。AI可用於更深入了解IC設計，從而幫助理解問題發生的根本原因，並避免未來可能出現的潛在問題。在這一實踐中，AI並非用於取代工程師，而是幫助工程師提高工作效率，並助力實現新的可能性。
AI推動技術進步
一段時間以來，傳統AI技術在EDA應用中主要用於幫助處理海量數據，並通過圖表分析、強化學習或計算分析等方式，解決新產品導入（NPI）時出現的問題。而新型AI技術包括預測式AI和生成式AI模型技術的引入，開啓了更多可能性。
Calibre設計和製造解決方案利用AI爲DRC/LVS/PEX/DFM檢查、良率分析、可靠性優化以及光刻建模、RET和OPC提供了更快速、更準確的工具，從而加速了從設計到大批量製造的NPI過程。
圖：Calibre智能IC設計軟件加速了複雜SoC設計中錯誤的驗證和調試。
圖：Veloce仿真結合AI功耗模型，提供了比傳統流程快多個數量級的高精度RTL設計功耗估算。
大語言模型和生成式AI也在改變EDA工具的使用方式。生成式AI更方便工程師保存和分享他們的知識，使提取跨領域信息自動化，以及加快設計創建和系統優化。
西門子EDA工具中的AI涵蓋一系列相互協同的技術，它們使得客戶能夠打造出更好的芯片和電子系統。例如，設計電路板系統時，Xpedition、HyperLynx和PADS Pro能夠藉助即時機器學習模型，根據上一個指令來預測下一個指令。
AI賦能的工程師
AI還可在設計優化中充當指引者。所有這些技術都聚焦於爲工程師賦能，讓他們能夠更快速、更高效地工作。例如，AI可以協助進行系統級高階搜索乃至任務特定搜索，從而加速收斂。無論工程師的專業能力處於何種水平，AI都能爲創建半導體設計提供新的見解和自動化能力。
圖：AI可通過減少重複、單調的任務來使設計工程師能夠積累更多專業經驗。
AI簡化設計流程
AI可以用於構建新的流程和能力，用於實現對數據的全新理解，使得能夠做出以前未知但有價值的權衡，也可以用於更高效地執行EDA領域中的現有任務。例如，Questa Verification IQ數字驗證工具套件，使覆蓋率收斂速度更快。
圖：AI驅動的Questa驗證平台能使所需的測試量大大減少，從而縮短收斂時間。
Solido Characterization Suite和Solido Design Environment能夠將所需的驗證減少幾個數量級，同時確保獲得質量相同的結果。
圖：AI驅動的Solido自定義驗證工具能對模擬IC進行更快速、更準確的設計、驗證和仿真。
Solido作爲首批使用AI技術的一款EDA解決方案，所包括的Solido Simulation Suite、Solido Design Environment、Solido Characterization Suite 和 Solido IP Validation Suite 等Solido工具可以配合使用，形成緊密整合、高效的EDA解決方案。
從IC設計到生產的整個過程中，西門子EDA工具通過利用AI實現自動化、規模化與協作，大大提高了整個過程的運行效率。
構建開放安全的AI生態系統
在AI的助力下，芯片設計從概念到生產都在進入一個全新的時代。西門子EDA與合作伙伴正在攜手進行大力投入，以期在未來打造一個開放的AI生態系統，讓半導體設計人員和製造廠商能夠構建可定製、可擴展、可驗證的AI工具及優化流程。
在打造開放AI生態的過程中，西門子EDA將數據安全視作重要根基。在西門子EDA看來，數據的質量和安全性至關重要，在提供帶有預訓練AI模型的工具以處理客戶數據時，基於客戶數據構建的模型始終由客戶自行控制，且並不會在未經許可的情況下利用客戶數據來改進模型。
下圖可以說明在西門子EDA AI解決方案中，是如何全面保障數據安全的。西門子EDA儘可能通過開放式標準數據格式和API來採集數據，強調數據採集和協同數據庫的重要性，並且，在AI/ML模型的預訓練、提供安全的設計洞察、以及供應鏈的優化和管理等多個工作流中，來保護數據和設計安全。
基於這一套完整的、覆蓋全部關鍵要素所搭建起的平台支持，客戶可以安全地利用其自有數據繼續構建應用層AI，這些數據包括EDA數據、源控制數據、流程數據以及其他一系列內部數據。通過西門子EDA AI平台，客戶可將其數據放心地集成到EDA工具中，以提取數據並根據需求進行控制。
西門子EDA希望從IC設計需求出發，貫穿架構、軟件（包括IC、Package、PCB以及MCAD等方面）、系統集成和驗證以及製造等全流程，打造一個促進創新、協作和效率的開放式平台，最終構建可信、可驗證的AI平台。
展望：半導體全生命週期進一步提升AI能力
在AI的助力下，從概念到生產的芯片設計正進入一個全新時代。
西門子EDA研發人員正與客戶積極合作，不僅要提升半導體設計和生產階段導入的能力，也要在半導體全生命週期中實現進一步提升。通過與客戶密切合作，西門子EDA研發人員和支持團隊能夠在傳統EDA之外，研究來自半導體設計過程的深刻知識與見解，從而致力於減少產品製造所需的時間和資源，同時提升工程設計能力，而這將有助於實現更加全面而深入的優化。
未來，隨着AI助推半導體技術集成到全面的數字孿生中，一系列新的功能可望實現：比如實現精確仿真、個性化產品設計、自動優化、半導體供應鏈優化等等，從而更大程度推動整個行業的進步。
