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国产EDA率先落地AI智能体实战应用,设计优化50%+,仿真提速80%+

全球规模最大的电子设计自动化(EDA)行业盛会——DAC 2026,本月26日在美国加利福尼亚州长滩市拉开帷幕。这一届大会的核心议题,几乎被“AI For EDA”一词完全覆盖。全球主要EDA厂商都在展台上展示AI智能体(Agent)技术在芯片与系统设计中的最新应用。而国产EDA企业芯和半导体,在展

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    全球规模最大的电子设计自动化(EDA)行业盛会——DAC 2026,本月26日在美国加利福尼亚州长滩市拉开帷幕。这一届大会的核心议题,几乎被“AI For EDA”一词完全覆盖。全球主要EDA厂商都在展台上展示AI智能体(Agent)技术在芯片与系统设计中的最新应用。而国产EDA企业芯和半导体,在展台现场联合联想集团共同发布了双方EDA Agent战略合作的最新研发成果,成为本届大会上国产EDA领域唯一一个走出PPT、落地的实际案例。

    PCB研发全流程AI设计闭环

    去年底,芯和半导体与联想集团正式签署了EDA Agent战略合作协议,双方的目标很明确:围绕EDA设计全流程,探索AI驱动的智能终端及系统设计新路径。这次在DAC 2026现场发布,是双方签约以来首次公开研发成果展示。这意味着合作已经从战略共识阶段,进入到了可验证、可展示的实际研发产出阶段。

    具体来看,这次发布的EDA Agent最新成果,核心目标是把PCB研发从设计到仿真验证的全流程,用AI智能体完整串起来,形成真正的闭环。在设计环节,AI Agent贯穿了三个关键步骤:AI建库模块负责元器件库的自动生成与维护,AI自动布局模块承担智能化版图布局,AI Checklist模块完成设计规则的自动检查。在仿真环节,AI Agent则助力DDR及高速信号的快速迭代仿真——CCT(Channel Check Tool)AI模块完成DDR的通道自动检查,高速链路AI优化模块完成高速链路的参数寻优。这四个模块首尾衔接,构成了“建库—布局—规则检查—仿真优化”的完整闭环。


    这一成果已经在联想AI PC主板PCB的设计与仿真中完成了验证。在设计环节,AI Agent的应用大幅减少了工程师的人工介入,原理图符号、PCB封装自动化建库的效率提升了50%以上。在仿真环节,AI Agent有效减少了仿真迭代次数,SERDES全链路优化仿真寻优效率提升了80%以上。数据很直观,效果也很扎实。

    AI重构EDA工具形态

    近年来,随着大模型与智能体技术的成熟,全球主要EDA厂商都在加速推进“AI For EDA”战略。核心思路是用AI智能体来承接设计流程中那些重复性、经验性的工作,从而缩短芯片与系统设计的验证周期。与此同时,以AI PC为代表的新一代智能终端和系统产品,对多芯片协同、系统级优化与多物理场耦合仿真提出了更高要求。传统以规则驱动的EDA工具,已经很难完全满足这些需求了。

    从行业共识来看,海外EDA厂商的AI智能体技术大多集中在数字设计端——围绕芯片前端逻辑设计、验证、布局布线等数字电路环节,用AI提升设计效率、缩短迭代周期。而芯和半导体的EDA Agent,则定位于“多物理场AI智能体协同与Chip-to-System端到端自主优化”。它以多物理场仿真为核心能力,将AI智能体延伸至信号完整性(SI)、电源完整性(PI)、电磁热耦合等物理层设计环节,并进一步覆盖芯片(Chip)、封装(Package)、单板(Board)直至系统(System)的完整设计链路。换句话说,芯和的AI能力不是点状地嵌入某一设计环节,而是贯穿芯片到系统全流程的物理设计闭环。这次与联想在PCB设计与仿真环节打通的AI闭环,正是这一技术路径在系统级产品中的一次具体落地。


    这一差异意味着,芯和半导体覆盖的不只是单一设计环节的效率提升,而是从芯片级仿真到系统级验证的全链路协同优化。它能够直接服务于AI数据中心、AI PC等对多芯片协同、系统级散热与信号完整性要求更高的新一代智能产品形态。对于国产系统级设计产业链来说,这或许意味着更广泛的产业影响和更实际的落地价值。

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