芯片设计是一项复杂的系统工程，尤其验证和优化环节极其耗费时间和精力。为了有效降低错误 率、提升设计质量，EDA工具的自动化、智能化发展成为关键。近年来，随着AI技术在EDA领域 的应用逐渐成熟，为芯片设计领域带来了革命性的变化。AI加持显著提高了芯片设计的效率与质 量，降低了开发成本，加速产品上市进程。 西门子EDA AI System， 构建可靠智能化基座 与侧重于"学习"能力的通用生成式AI或大语言模型不同，EDA领域的AI必须具备高可靠性与输出可 用性。它生成的每一行代码、每一个设计单元都必须确保正确无误，真正用于指导或完成芯片设 计。将AI嵌入应用程序或许相对简单，但将其融入EDA工作流则需克服更多挑战。 西门子EDA在其AI工具中特别强调五大关键特性： 0 1 可验证性 依赖高质量数据与正确算法，确保AI输出可被严格验证，从而安全用于芯片设计； 0 2 易用性 以高效达成目标为核心，提供流畅的用户体验界面； 0 3 通用性 适配多种设计场景，不局限于单一功能； 04 稳健性 在不同硬件与环境条件下保持稳定运行； 作为工业级AI，EDA AI System能够可靠应用于芯片设计和系统开发等高复杂度场景 ...

行业发展趋势 - 半导体行业收入预计到2030年将达到1万亿至1.2万亿美元 2035年可能达到2万亿美元 [4] - 晶体管数量将在2030年突破1万亿里程碑 行业经历史无前例的扩张 [4] - 制程成本急剧攀升 5纳米制程约需4.2亿美元 3纳米制程达5.4亿美元 [4] 西门子EDA战略框架 - 提出三大战略方向：软件定义 AI加持 芯片赋能 [4] - 新增AI加持战略 反映人工智能在EDA领域重要性快速提升 [4] - 软件定义推动从硬件同质化向差异化竞争转变 汽车行业尤为明显 [5][6] 软件定义战略 - 软件重新定义价值创造方式 特斯拉OTA升级和传统车企数字化转型为例证 [6] - 要求EDA工具具备跨域协同能力 需从系统级角度考虑软件架构和算法优化 [6] - 设计方法需"左移" 即在早期阶段通过软硬件协同设计优化性能 [6] AI加持战略 - 工业级AI需具备五大特性：可验证性 可用性 通用性 稳健性 准确性 [7] - 推出EDA AI System跨产品基础平台 支持NVIDIA NIM并建立数据湖架构 [8] - 已发布四款AI增强工具：Questa One Aprisa AI Calibre Vision AI Solido [8] 芯片赋能战略 - 构建全面数字孪生体系 涵盖机械设计 半导体供应链和工艺仿真环节 [9] - 包含从功能验证 物理实现 生产封装到3D IC技术的完整链条 [9][10] - 通过Silicon Lifecycle工具实现全生命周期管理和实时监控 [10]