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7月3日-5日，以“张江论剑 共赢浦东 芯链全球”为主题的2025第九届集微半导体大会在上海张江科学会堂隆重开幕，围绕半导体技术演进、供应链安全、资本赋能等核心议题展开多维度的思维碰撞交流。大会由半导体投资联盟、ICT知识产权发展联盟主办，爱集微（上海）科技有限公司承办，上海市集成电路行业协会协办，浦东科创集团、海望资本战略协作，上海市张江科学城建设管理办公室、浦东新区投资促进服务中心支持。
万物智能驱动EDA创新范式
万物智能时代，AI技术的突破正在为人类工作、生活带来的巨大变革，也推动了芯片设计行业的重大转型。在7月4日同期举行的集微EDA IP工业软件论坛上，新思科技中国区应用工程执行总监黄宗杰发表主题为《从芯片到系统，AI如何重构工程设计》的开场演讲，以深刻洞见和全面视角，深入剖析AI如何重塑芯片设计范式，并详细阐述了新思科技在推动人工智能（AI）芯片设计领域的创新举措和未来愿景，以及如何利用生成式人工智能（GenAI）和智能体人工智能（Agentic AI）技术，全方位革新电子设计自动化（EDA）工作流程。
黄宗杰指出，我们正站在一个前所未有的时代拐点。全球半导体市场在AI浪潮推动下迎来爆发式增长，到2029年AI芯片市场规模预计突破5000亿美元，从2024年到2029年，AI芯片的复合年增长率（CAGR）将达到约30%。“无处不在的智能”时代，半导体和AI的应用从数据中心延伸至边缘设备和各类终端，从超大规模数据中心到物联网传感器、消费设备等，场景日益复杂多样。
然而，随着AI工作负载的日益复杂，AI芯片的晶体管数量已突破3000亿个，芯片设计的复杂性呈指数级增长。顶尖AI模型的训练算力每6个月翻倍推动了新架构的使用，内存墙问题正促使行业向高带宽存储器（HBM）演进，带来了Chiplet集成、3D-IC等新技术的蓬勃发展，同时PCIe标准的不断升级也对功耗/性能比提出了更高要求。
芯片设计从未如此复杂，也从未如此紧迫。黄宗杰表示，迭代周期压缩到短短一年，传统EDA流程却仍依赖人工反复试错。一个芯片从架构设计到制造，要经历数百次迭代验证，而全球半导体行业到2030年还面临近11.5万人才缺口的困境。芯片制造周期的加速和人才短缺问题，给传统EDA工作流程带来了大的压力。传统EDA工具通常需要经历多轮迭代，包括从架构设计到测试与验证等多个环节，而AI技术的应用有望显著提升这一流程的效率和质量。
Synopsys.ai赋能EDA工作流程变革
面对前所未有的技术复杂性和规模复杂性，必须对工程工作流程、技术引擎和底层计算基础设施架构进行彻底重构。黄宗杰强调，新思科技一直走在AI+EDA的技术创新前沿，并持续推动AI技术在整个EDA领域的创新发展。
新思科技推出的AI驱动型EDA全面解决方案Synopsys.ai，旨在通过AI技术加速EDA工作流程，提升生产力。基于强化学习（RL），它涵盖了从RTL优化、回归测试、调试失败分析到后布局检查、测试与诊断等多个环节。例如，VSO.ai能够更高效地实现覆盖率收敛，TSO.ai致力于提高自动测试模式生成（ATPG）的质量与结果（QoR），DSO.ai则专注于优化功耗、性能和面积（PPA），同时加快设计流程，ASO.ai则进一步提升了模拟设计迁移的效率。
此外，Synopsys.ai的GenAI Copilot在芯片设计全流程中提供辅助，涵盖验证、测试、数字设计、模拟等领域。在数字设计环节，Workflow Assistant与Fusion Compiler结合，使脚本创建速度提升10倍；RTL PPA Advisor借助RTL Architect，实现了10%的时序优化。在验证环节，Formal Assertion生成等功能大幅提升了工作效率，帮助他们更好地应对复杂的芯片设计挑战。“工程师终于能专注创新，而不是重复劳动。”黄宗杰表示。
智能体AI（Agentic AI）重构创新链条
新思科技全新的生成式AI驱动型辅助和创新功能正在为客户解锁更高的效率，提升设计质量并加速上市进程。尽管如此，当谈及AI驱动型EDA时我们还只是触及了未来可能性的表层。新思科技认为智能体人工智能将带来颠覆性的范式变革，赋能研发团队可以专注于关键架构创新和设计决策，具体实施细节则交由智能体完成。
黄宗杰着重介绍了新思科技对于智能体AI的愿景，这是一种基于大型语言模型（LLM）的多代理EDA框架，旨在实现从辅助到自主的工程工作流程变革。“想象这样一个未来：EDA工具不再是被动执行的软件，而是能自主规划、协作、决策的‘智能体团队’。一个设计任务下达后，验证智能体、布局智能体、测试智能体会自动协商分工，像经验丰富的工程师团队一样闭环解决问题。这不再是科幻——我们的五级演进路线图已从辅助工具（Copilot），迈向完全自主的多智能体系统（Autopilot）。”他展望了AI驱动的工程工作流的未来，提出了从辅助（Assisting）到自主（Full Autonomy）的演进路径，包括辅助、行动、编排、规划、决策等阶段，最终实现全自动化。
在这一框架下，新思科技正在探索如何利用自主代理来解决复杂的多步骤问题。通过结合生成式AI和强化学习技术，智能体AI将能够优化AI芯片的设计，从而实现更高效、更创新的芯片设计流程。
从优化结果的强化学习，到重塑生产力的生成式AI，最终抵达自主设计的智能体时代，新思科技的AI引擎将贯穿芯片从架构探索到硅后验证的全链条，在EDA领域引领一场AI革命。新思科技以Synopsys.ai为核心，结合分析数据，不断推动芯片设计向更高效率、更高质量、全自主的方向发展，为半导体行业的持续创新注入强大动力。
（转自：网易科技）