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
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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