全球性的經(jīng)濟低迷，半導體行業(yè)在底部徘徊，消費終端產(chǎn)品等庫存持續(xù)修正，復雜的地緣政治現(xiàn)實等，各種因素交織影響著整個行業(yè)的發(fā)展。“如何在變化中洞察市場機會、在新業(yè)態(tài)中獲取先發(fā)優(yōu)勢，是企業(yè)加強自身應變能力并取得最終成功的關鍵?！?月24日，在以“加速創(chuàng)芯，智領未來”為主題的2023西門子EDA技術峰會（Siemens EDA Forum）上，西門子EDA全球副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理凌琳看門見山談到。

西門子EDA全球副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理凌琳；圖源：西門子EDA

從歷史趨勢看行業(yè)未來，回顧半導體行業(yè)20多年來的發(fā)展，在經(jīng)歷了2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅、2008年美國金融危機、2019年新冠疫情的巨大沖擊之后，行業(yè)總是能從衰退走向逐步恢復的局面。因而在下午的媒體溝通會上，凌琳也信心預判，盡管目前行業(yè)存在暫時性的“V型”衰退，但前景仍值得期待，事實上現(xiàn)階段很多應用市場的需求依舊非常旺盛。

他指出，包括云計算、數(shù)據(jù)中心、無線通信、工業(yè)電子、自動駕駛等近年來都有比較大的增長，這些細分賽道或許就是將來五六年的熱點。

臺積電不久前也預測，到2030年，全球半導體產(chǎn)值有望達到1萬億美元。其中，高算力產(chǎn)品預計將貢獻40%的產(chǎn)值，手機等移動計算產(chǎn)品將占據(jù)30%的市場份額，電動車市場將貢獻15%的產(chǎn)值，物聯(lián)網(wǎng)市場將占據(jù)10%的份額。 

如此規(guī)模龐大的半導體市場的發(fā)展，便離不開底層的EDA工具。作為半導體行業(yè)的基石，在行業(yè)不斷邁向數(shù)字化、智能化過程中，EDA工具在數(shù)字經(jīng)濟中也起到關鍵的“杠桿”作用，且在產(chǎn)業(yè)周期波動下仍顯現(xiàn)出平穩(wěn)發(fā)展的彈性與韌性。

特別是近年來的庫存調整失衡、供應鏈失衡困局，凌琳直言，這其實對于上游研發(fā)端影響有限。“長期來看，所有的客戶要求的是生產(chǎn)率的提高，而這恰恰是EDA的強項。EDA版本的更新、新的功能加入，往往能幫到設計公司、芯片制造公司、測試公司提高效率?！?/p>

圖源：西門子EDA

當然，摩爾定律的下探和芯片規(guī)模的不斷擴展，也對半導體行業(yè)提出了更高的要求，西門子EDA也強調，作為業(yè)者，必須要堅持創(chuàng)新。“芯片設計越來越復雜，對于新產(chǎn)品的上市周期要求越來越高，即使摩爾定律放慢了，產(chǎn)品推進還是不能放慢。”凌琳談到。

也因此，西門子EDA在自身發(fā)展方面保持了三個方向：一是更先進的工藝技術，同時利用異構集成3D IC催生新技術，幫助客戶提升晶體管數(shù)量與質量；二是擴大設計規(guī)模，打造高階綜合、數(shù)字電路實現(xiàn)流程、高級驗證、端到端測試解決方案；三是強調芯片-系統(tǒng)-產(chǎn)品，聚焦系統(tǒng)級的方案。

目前，芯片系統(tǒng)化已經(jīng)成為趨勢，不同于以往的先做芯片，再做系統(tǒng)和軟件，廠商會直接將芯片、軟件、系統(tǒng)同時進行整合，但這又會大大增加工作負載。因此，EDA廠商需要通過從虛擬世界到物理世界的數(shù)字孿生（digital twin）對接，在AI指導下，利用機器學習的方法來幫助客戶快速完成開發(fā)和部署、量產(chǎn)。 

值得一提的是，在風起云涌的人工智能/機器學習（AI/ML）應用領域，西門子早就進行了前瞻部署。

早在2017年，西門子EDA就收購了業(yè)內(nèi)機器學習初創(chuàng)公司Solido Design Automation。此次峰會，西門子針對AI/ML應用領域展示的Solido Library IP解決方案能夠基于AI技術助力基礎IP高性能、低功耗設計優(yōu)化；新推出的Questa Verification IQ則基于機器學習技術能有效加速設計驗證過程。

凌琳強調，西門子EDA對AI/ML技術的運用不僅僅局限在某一個工具，而是在全局、普適的策略下，達到為用戶減少人力與資源消耗，取得事半功倍的目標。

而面對當前較熱話題“AI對人工替代”的擔憂，西門子EDA亞太區(qū)技術總經(jīng)理Lincoln Lee則直言，做芯片強調競爭力與差異性，因而AI不是簡單的替代人工，而是優(yōu)化人工?？傮w上，“EDA工具是為了提高工程師的效率。”

西門子EDA亞太區(qū)技術總經(jīng)理Lincoln Lee（右）；圖源：西門子EDA 

凌琳也進一步補充，AI需要海量數(shù)據(jù)，眼下還是存在新數(shù)據(jù)不足以支持未來新應用場景訓練的情況，而舊場景雖有足夠的數(shù)據(jù)量，但或許會存在80%的效率與20%的糾錯，反而要花費更長的時間。這一方面是一件見仁見智的事情。

可以明顯看到的是，融入AI和ML算法的EDA，正給各應用領域帶來設計的革新。汽車芯片，無疑是當下最受影響賽道之一。

高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）所帶來的智能互聯(lián)、自主駕駛、舒適安全服務正中消費者下懷，而如何讓汽車變得更加智能與自主，同時又兼具功能安全、數(shù)據(jù)和電子系統(tǒng)安全，這需要從片上系統(tǒng)（SoC）的設計、驗證到封裝，各環(huán)節(jié)皆不容有失。 

特別是“可靠性”，Lincoln Lee表示，一直以來，客戶都非常專注于PPA（Performance,Power,Area；即更小的面積、更高的性能和更低的功耗)、成本、性價比，今年有一點不一樣的需求是，“可靠性”提的更多。這也是汽車芯片關注的重點。

據(jù)介紹，目前西門子EDA為國內(nèi)相關廠商、特別是汽車芯片公司主要提供兩個方面的產(chǎn)品與服務：一是Functional safety驗證。西門子EDA的Austemper、OneSpin、Questa、Tessent等工具可以從安全分析、安全設計、安全驗證三個方面對汽車芯片的功能安全保駕護航；二是測試部分。設計之初需做好安全架構，進行仿真證明，其次也會對芯片制造以后的測試環(huán)節(jié)提供工具。

凌琳表示，“進入中國三十四年來，西門子EDA始終將目光放在‘需求’二字上，以經(jīng)驗觀局、用技術解局、攜伙伴破局，我們相信，前瞻性地抓住周期變化，助力客戶提前構建下一代電子系統(tǒng)設計，是實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展的最優(yōu)解?！?/p>

尤其是面對蓬勃發(fā)展的國內(nèi)初創(chuàng)公司，凌琳認為，PPA、成本效益、人才是這些公司發(fā)展的“命門”。本質上，客戶所要求的“更小、更快、更便宜”，是摩爾定律的經(jīng)濟規(guī)律，EDA的目的也是實現(xiàn)降本增效。西門子EDA起到的作用不止于工具，還有知識?！拔覀兲峁┮恍I(yè)的方案，幾個加在一起能夠快速地讓一些還不是很大的企業(yè)能夠盡快地進入這個賽道，具備競爭力。”

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