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當奔馳這樣的傳統(tǒng)豪華汽車品牌宣布轉型為一家以軟件為核心的公司時，我們或許能夠更深刻地理解當前這個時代的變革本質。8月28日，西門子EDA年度技術峰會“Siemens EDA Forum 2025”在上海成功舉辦。這場匯聚西門子全球技術專家、產業(yè)伙伴與核心客戶的行業(yè)盛會，以“AI 驅動半導體變革”為核心議題，深度探討軟件定義時代下，如何破解驗證復雜度攀升、系統(tǒng)集成難度加大等行業(yè)痛點，攜手勾勒智能化設計的創(chuàng)新路徑。

在現(xiàn)場，西門子EDA全球副總裁兼中國區(qū)總經理凌琳和亞太區(qū)技術總經理Lincoln Lee向外界描繪了一幅關于半導體設計未來的宏大藍圖。這不僅是一次技術路線的闡述，更是對整個行業(yè)發(fā)展方向的深度思考。

萬億美元賽道上的技術革命

數(shù)字本身往往最能說明問題的嚴峻性。當凌琳提到半導體行業(yè)收入預計到2030年將達到1萬億到1.2萬億美元，而同期晶體管數(shù)量也將突破1萬億這一里程碑時，在場的每一個人都能感受到這個行業(yè)正在經歷的史無前例的擴張。更令人驚嘆的是，展望到2035年，這一數(shù)字可能會達到2萬億美元——過去可能需要十幾年甚至幾十年的增長，現(xiàn)在在五年內就可能實現(xiàn)。

然而，光鮮的數(shù)字背后隱藏著巨大的挑戰(zhàn)。項目延期、首次流片成功率下降，這些看似技術性的問題實際上反映了整個行業(yè)面臨的深層困境。以制程成本為例，從28納米開始，成本增長曲線變得異常陡峭：5納米制程約需4.2億美元，而3納米制程更是達到了5.4億美元。如此高昂的投入，任何一次失誤都可能導致巨額損失。

正是在這樣的背景下，西門子EDA提出了“軟件定義，AI加持，芯片賦能”的三大戰(zhàn)略方向。這不是簡單的口號，而是對行業(yè)發(fā)展趨勢的深刻洞察。Lincoln Lee特別強調，與去年相比，今年他們在原有的“軟件定義”和“芯片賦能”基礎上新增了“AI加持”，這一變化本身就說明了人工智能在EDA領域的重要性正在以超乎想象的速度提升。

軟件定義：從硬件同質化到差異化競爭

“軟件正在吞噬世界”這一經典論斷在今天的半導體行業(yè)中得到了最生動的詮釋。這一轉變的深層邏輯在于，當硬件逐漸趨同時，真正帶來差異化定義的恰恰是軟件。

這種趨勢在汽車行業(yè)表現(xiàn)得尤為明顯?！败浖x汽車”已經不再是一個概念，而是正在發(fā)生的現(xiàn)實。從特斯拉的OTA升級到傳統(tǒng)車企的數(shù)字化轉型，軟件正在重新定義汽車的價值創(chuàng)造方式。而這種變化的背后，是整個電子產業(yè)在各行各業(yè)中占比的持續(xù)提升。

對于EDA行業(yè)而言，軟件定義意味著什么？它意味著傳統(tǒng)的硬件優(yōu)先思維需要徹底轉變。過去，工程師們更多地依賴硬件能力的提升來解決問題，期望通過摩爾定律和異構計算不斷增強硬件性能。但現(xiàn)在，解決復雜系統(tǒng)問題的根本在于軟件和設計方法的“左移”——即在設計的早期階段就充分考慮軟件因素，通過軟硬件協(xié)同設計來優(yōu)化整體性能。

這種轉變對整個產業(yè)鏈都產生了深遠影響。芯片設計不再是單純的硬件工程問題，而是需要從系統(tǒng)級的角度進行思考。設計工程師需要在項目初期就考慮軟件架構、算法優(yōu)化、系統(tǒng)集成等多個維度，這要求EDA工具必須具備更強的跨域協(xié)同能力。

AI加持：從概念到工業(yè)級應用

如果說軟件定義提供了新的思維框架，那么AI加持則為這一框架注入了強大的執(zhí)行力。但正如Lincoln Lee反復強調的，EDA中的AI應用與普通的生成式AI或大型語言模型完全不同。你可以向DeepSeek詢問問題并獲得答案，但這些答案不會直接應用到芯片設計中。芯片設計的每一行代碼、每一個設計單元都必須確保絕對的準確性和可靠性。

基于這一認識，西門子EDA提出了工業(yè)級AI的五大特性：可驗證性、可用性、通用性、穩(wěn)健性和準確性。這些特性看似簡單，實際上代表了AI技術從實驗室走向工業(yè)應用的關鍵門檻?？沈炞C性要求AI輸出的結果必須可以驗證，從而安全應用于芯片設計；可用性則要求工具必須對工程師友好，而不僅限于AI專家才能操作；通用性意味著AI解決方案應該適用于多種設計場景；穩(wěn)健性要求軟件必須穩(wěn)定可靠；準確性則確保AI設計結果真實可靠。

在這些原則指導下，西門子EDA在今年6月的美國DAC大會上推出了EDA AI System。這不是一個簡單的工具升級，而是一個跨產品的基礎AI平臺。該系統(tǒng)支持NVIDIA NIM，建立了完整的數(shù)據(jù)湖架構，為后續(xù)的AI應用提供了堅實基礎。更重要的是，該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)安全方面表現(xiàn)出了極高的謹慎性——客戶的數(shù)據(jù)只有在獲得明確授權的情況下才會被納入平臺，這種對數(shù)據(jù)安全的重視體現(xiàn)了西門子EDA的責任感。

基于這一平臺，西門子EDA已經推出了四款AI增強的工具：用于驗證的Questa One、用于布線布局的Aprisa AI、廣泛使用的Calibre Vision AI，以及用于仿真的Solido。這些工具在實際應用中已經顯示出顯著的效率提升效果。特別值得一提的是，MediaTek作為開發(fā)合作伙伴，在Questa One的應用中積累了豐富的實踐經驗，為該工具在亞太區(qū)的推廣提供了有力支撐。

芯片賦能：構建全面數(shù)字孿生體系

第三個戰(zhàn)略方向“芯片賦能”的含義遠比字面意思更加深刻。它不僅指芯片技術本身的發(fā)展，更重要的是芯片如何賦能整個數(shù)字化世界的發(fā)展。作為“倒金字塔”的底座，EDA技術正支撐著更廣闊的數(shù)字化世界發(fā)展。

在這一理念指導下，西門子EDA正在構建超越傳統(tǒng)EDA范疇的全面數(shù)字孿生體系。這個體系不僅包含傳統(tǒng)EDA所覆蓋的電子設計自動化部分，還囊括了機械設計、半導體供應鏈以及工藝仿真等多個環(huán)節(jié)。凌琳特別強調，他們的目標是構建一個完整而強大的閉環(huán)系統(tǒng)，幫助用戶應對復雜系統(tǒng)在設計與驗證中的各種挑戰(zhàn)。

全面數(shù)字孿生的意義在于從跨域系統(tǒng)的模型出發(fā)，進行軟硬件協(xié)同設計、驗證與仿真。這個過程極為復雜：從軟件定義出發(fā)，涵蓋整個功能驗證、物理實現(xiàn)、物理驗證、生產及封裝，再到3D IC技術應用。之后，還需在板級調試電子子系統(tǒng)，最終將子系統(tǒng)整合到完整系統(tǒng)中進行測試。整個鏈條環(huán)環(huán)相扣，涉及的環(huán)節(jié)眾多且復雜。

為了支撐這一宏大愿景，西門子EDA還提供了Silicon Lifecycle工具，實時監(jiān)控每個環(huán)節(jié)是否達到指標，形成完整的循環(huán)和回溯機制。這種全生命周期的管理方式，體現(xiàn)了數(shù)字孿生技術的真正價值：不僅僅是設計階段的仿真，更是從設計到生產、從測試到維護的全流程數(shù)字化管理。