在成都舉辦的ICCAD-Expo 2025大會上，半導體行業的技術革新成為焦點議題。Cadence數字與簽核事業部資深產品總監潘安以“驅動EDA未來的代理式AI：芯片設計卓越新時代”為主題，系統梳理了電子設計自動化（EDA）工具四十年的技術演進路徑，并深入解析了人工智能如何推動芯片設計范式向自主化轉型。與此同時，Cadence系統仿真資深產品經理吳磊在技術論壇上，針對汽車智能化浪潮下的電磁兼容（EMC）與電磁干擾（EMI）仿真挑戰，提出了創新解決方案。ZUa28資訊網——每日最新資訊28at.com

潘安指出，隨著半導體產業進入算力競爭的深水區，芯片設計的復雜度與迭代速度已突破傳統方法極限。傳統EDA工具從晶體管級手動布局發展到自動化單元布局布線，再到高級設計階段，始終圍繞提升設計抽象層次與優化仿真算法展開。然而，面對當前先進芯片設計中對生產力與性能、功耗、面積（PPA）平衡的嚴苛要求，人工智能正從輔助工具升級為核心驅動力。行業數據顯示，2020年AI在芯片設計中的應用尚不足5%，而2025年這一比例已躍升至50%，預計2028年將超過90%。ZUa28資訊網——每日最新資訊28at.com

代理式人工智能（Agentic AI）的崛起被視為EDA行業的新引擎。潘安解釋，這類技術通過多智能體協同，能夠執行復雜任務并自主優化設計流程。例如，Cadence推出的統一AI平臺JedAI，可整合數字、模擬、驗證等多領域工具數據，支持主流大模型與智能體互聯協議（如MCP、A2A），實現跨平臺協作。基于該平臺，Cadence構建了涵蓋物理設計、布局規劃、形式驗證等全流程的數字設計解決方案，使Innovus、Tempus等核心工具實現無縫協同，端到端設計效率顯著提升。ZUa28資訊網——每日最新資訊28at.com

技術落地層面，Cadence已推出多款具備代理式AI能力的產品。例如，Cerebrus AI Studio作為業界首個達到第四級自主能力的物理設計系統，可協同多智能體完成從規劃到時序收斂的全流程；Allegro X支持通過自然語言生成SKILL代碼，VS Code擴展則能自動生成驗證代碼并與Jasper交互迭代。潘安強調，完全自主設計需經歷優化AI、對話式大模型、復雜推理等階段，當前行業正處于從第二級向第三級過渡的關鍵期，而Cadence的目標是最終實現全流程自動化。ZUa28資訊網——每日最新資訊28at.com

在汽車電子領域，智能化與網聯化趨勢正重塑電磁仿真需求。吳磊在論壇上指出，現代車輛集成了影音娛樂、自動駕駛雷達、5G通信等數十種電子設備，電磁環境復雜度呈指數級增長。傳統仿真方法因幾何模型缺陷處理、大尺寸計算資源限制、細節精度平衡等問題難以應對，導致設計周期延長且結果可靠性不足。例如，整車模型尺寸可達8×3×3米，以1GHz頻率計算時需處理千萬級網格，對內存與算力要求極高。ZUa28資訊網——每日最新資訊28at.com

針對這些挑戰，Cadence推出的Clarity? 3D Solver電磁仿真平臺通過軟硬件協同創新實現突破。該平臺基于真3D有限元法求解麥克斯韋方程，采用彈性計算架構與自動分區技術，支持分布式并行計算，在保持設備級精度（誤差<0.02）的同時，仿真速度提升10倍。配合前處理工具ANSA的自動化幾何清理、穿透修復功能，工程師可在統一平臺中完成從模型準備到結果可視化的全流程操作。吳磊演示的案例顯示，某車型電磁仿真周期從數周縮短至數天，且結果符合ISO11451及GB/T 33012標準。ZUa28資訊網——每日最新資訊28at.com

潘安在演講中特別提到，AI不會取代芯片設計師，而是重構其工作方式。他解釋，高級別自動化需以穩固的EDA算法為基礎，而工具的初衷始終是輔助客戶以更低成本、更短周期設計更優芯片。隨著Agentic AI技術持續落地，Cadence正推動芯片設計向更高效率、質量與成本效益的方向演進，為全球半導體產業注入創新動能。與此同時，Clarity 3D Solver與ANSA的組合方案，也為汽車行業應對智能化電磁挑戰提供了可靠工具鏈。ZUa28資訊網——每日最新資訊28at.com

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