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电子发烧友网报道（文 / 吴子鹏）当前，半导体行业正经历前所未有的变革。据预测，全球半导体收入将在 2030 年超过 1.2 万亿美元，晶体管数量同期突破 1 万亿。然而，现阶段 3nm 流片成本已经高达 5.4 亿美元。与此同时，摩尔定律增速放缓、制程复杂度剧增、3D IC 等异构集成技术的普及，以及系统设计的多域协同需求，正成为行业发展的主要挑战。
在 2025 年西门子 EDA 年度技术峰会 “Siemens EDA Forum 2025” 上，西门子 EDA 全球副总裁兼中国区总经理凌琳表示：“EDA 与整个半导体行业息息相关，作为‘倒金字塔’的底座，EDA 技术正支撑着更广阔的数字化世界发展。当前，终端系统面临的挑战愈发严峻且复杂，必须依靠更先进的解决方案来应对。我们的目标是打造更易用、更强大的数字化系统，覆盖设计、验证、生产的完整体系。”
在峰会的主论坛上，西门子 EDA 全球资深副总裁兼亚太区总裁彭启煌，系统解读了西门子在 EDA 领域的前瞻技术布局与生态合作成果。其中，芯片赋能是基础，终端需求爆发也必将推动芯片向着更复杂的形态发展 —— 正如前文所述，到 2030 年，复杂芯片的晶体管数量将突破 1 万亿颗。在这方面，西门子 EDA 不仅提供领先的 EDA 工具，还通过深度整合产业链资源，构建 “1+1+1>3” 的协同效应。例如，西门子 EDA 与台积电（TSMC）、英特尔等代工厂合作，建立参考工作流与工艺设计套件（PDK），确保客户设计无缝衔接制造端，并支持 COUPE（CPO）等前沿封装工艺；在国内，西门子 EDA 也在与主要封装厂加强合作。
为帮助设计人员更好地应对设计挑战，西门子 EDA 最新推出 Innovator3D IC Integrator，作为整个 3D IC 开发的 “座舱”，提供总体规划和管理功能。其主要包含三个子工具：
·i3D Layout—— 专门用于 3D IC 的物理设计，涵盖 Substrate（衬底）和 Interposer（中介层）的布局环节；
·i3D Protocol Analyzer—— 用于信号完整性仿真的工具，核心功能是检查 3D IC 封装上运行 UCIe 高频信号时是否满足协议要求，通过仿真验证信号能否符合规范；
·Expression Tonic Data Model—— 针对 3D IC 封装日益复杂的版本管理与布局管理需求开发的工具。
西门子 EDA 全球副总裁兼亚太区技术总经理 Lincoln Lee（李立基）指出，相较于西门子 EDA 去年的年度技术峰会，“AI 加持” 的新增，标志着 AI 已成为西门子 EDA 技术布局的核心底座。事实上，早在 2017 年，西门子 EDA 便通过收购 Solido 公司，构建了强大的机器学习与 AI 引擎；如今，其已拥有丰富的 AI 加持 EDA 工具。例如，EDA AI System 系统支持 NVIDIA NIM 作为基础 AI 平台，后续其他工具将在此平台上构建 —— 以行业熟知的 Calibre、Solido 等工具为例，它们的 AI 功能都将基于 EDA AI System 开发，工程师通过指令即可访问和使用平台数据库。
Lincoln Lee 介绍，基于 EDA AI System 平台，西门子 EDA 今年发布了四款工具：用于验证的 Questa One、用于布局布线的 Aprisa AI、应用广泛的 Calibre Vision AI，以及用于仿真的 Solido。其中，Questa One 与 Aprisa AI 主要采用生成式 AI（Generative AI）技术；Calibre Vision AI 与 Solido 则在工具中集成了代理式 AI（Agentic AI）。
关于 AI 技术在工业领域应用的原则，西门子 EDA 强调了五个关键点：
·可验证性：确保 AI 输出结果可验证，从而安全应用于芯片设计；
·可用性：工具需对工程师友好，不局限于专家或博士级人员操作；
·通用性：AI 解决方案应适配多种设计场景，而非仅针对单一用途；
·稳健性：软件需稳定可靠，每次运行均能正常完成任务，不因硬件或环境差异而崩溃；
·准确性：确保 AI 设计结果真实可靠，能按预期运行并达到验证指标。
在 Siemens EDA Forum 2025 上，西门子 EDA 再次重申 “软件定义” 的重要性 —— 应从软件定义入手，而非仅依赖硬件解决所有问题。硬件能力虽可通过摩尔定律与异构计算不断增强，但解决复杂系统问题的根本，在于软件与设计方法的 “左移”。
他指出，西门子在收购 Mentor Graphics（西门子 EDA 前身）后，又陆续完成多项并购，目的同样是构建更强大的数字孪生体系。这一体系可进一步细分为设计、优化、实现等不同阶段，分别对应设计的不同环节；而在以电子设计为核心的半导体产业中，西门子 EDA 所扮演的角色也愈发重要。
西门子的全面数字孪生解决方案，已超越传统 EDA 范畴，涵盖电子系统、机械设计及跨域验证。通过整合上下游合作伙伴的资产与数据，西门子构建了从芯片到完整系统的工程化闭环。全面数字孪生的意义，在于从跨域系统的模型出发，开展软硬件协同设计、验证与仿真 —— 其涵盖范围不断扩大，包括电子系统、机械设计以及跨域跨物理的验证环节。只有将这些环节整合，形成完整的工程化解决方案，才能超越传统 EDA 的狭窄概念与范围，实现真正的一体化。如此，设计者与产品开发者才能更有信心，确保最终产品达到预期目标。
凌琳着重强调，对于西门子 EDA 而言，数字孪生背后的核心理念仍是 “软件定义，AI 加持，芯片赋能”。只有通过管理大量资产与数据，包括来自上下游合作伙伴的数据，并将其整合用于验证、测试与仿真，才能最终产出可用的产品或系统 —— 这正是超越传统 EDA、实现全面数字孪生的关键。
在 2025 年西门子 EDA 年度技术峰会 “Siemens EDA Forum 2025” 上，西门子 EDA 全球副总裁兼中国区总经理凌琳表示：“EDA 与整个半导体行业息息相关，作为‘倒金字塔’的底座，EDA 技术正支撑着更广阔的数字化世界发展。当前，终端系统面临的挑战愈发严峻且复杂，必须依靠更先进的解决方案来应对。我们的目标是打造更易用、更强大的数字化系统，覆盖设计、验证、生产的完整体系。”
西门子 EDA 全球副总裁兼中国区总经理凌琳
三大支柱撑起 “芯” 变革
Siemens EDA Forum 2025 不仅展示了西门子 EDA 在 EDA 领域的前瞻布局，更凸显了其以 “软件定义、AI 加持、芯片赋能” 为核心战略，推动半导体行业迈向数字化未来的目标。在峰会的主论坛上，西门子 EDA 全球资深副总裁兼亚太区总裁彭启煌，系统解读了西门子在 EDA 领域的前瞻技术布局与生态合作成果。其中，芯片赋能是基础，终端需求爆发也必将推动芯片向着更复杂的形态发展 —— 正如前文所述，到 2030 年，复杂芯片的晶体管数量将突破 1 万亿颗。在这方面，西门子 EDA 不仅提供领先的 EDA 工具，还通过深度整合产业链资源，构建 “1+1+1>3” 的协同效应。例如，西门子 EDA 与台积电（TSMC）、英特尔等代工厂合作，建立参考工作流与工艺设计套件（PDK），确保客户设计无缝衔接制造端，并支持 COUPE（CPO）等前沿封装工艺；在国内，西门子 EDA 也在与主要封装厂加强合作。
西门子 EDA 全球资深副总裁兼亚太区总裁彭启煌
为帮助设计人员更好地应对设计挑战，西门子 EDA 最新推出 Innovator3D IC Integrator，作为整个 3D IC 开发的 “座舱”，提供总体规划和管理功能。其主要包含三个子工具：
·i3D Layout—— 专门用于 3D IC 的物理设计，涵盖 Substrate（衬底）和 Interposer（中介层）的布局环节；
·i3D Protocol Analyzer—— 用于信号完整性仿真的工具，核心功能是检查 3D IC 封装上运行 UCIe 高频信号时是否满足协议要求，通过仿真验证信号能否符合规范；
·Expression Tonic Data Model—— 针对 3D IC 封装日益复杂的版本管理与布局管理需求开发的工具。
西门子 EDA 全球副总裁兼亚太区技术总经理 Lincoln Lee（李立基）指出，相较于西门子 EDA 去年的年度技术峰会，“AI 加持” 的新增，标志着 AI 已成为西门子 EDA 技术布局的核心底座。事实上，早在 2017 年，西门子 EDA 便通过收购 Solido 公司，构建了强大的机器学习与 AI 引擎；如今，其已拥有丰富的 AI 加持 EDA 工具。例如，EDA AI System 系统支持 NVIDIA NIM 作为基础 AI 平台，后续其他工具将在此平台上构建 —— 以行业熟知的 Calibre、Solido 等工具为例，它们的 AI 功能都将基于 EDA AI System 开发，工程师通过指令即可访问和使用平台数据库。
西门子 EDA 全球副总裁兼亚太区技术总经理 Lincoln Lee（李立基）
Lincoln Lee 介绍，基于 EDA AI System 平台，西门子 EDA 今年发布了四款工具：用于验证的 Questa One、用于布局布线的 Aprisa AI、应用广泛的 Calibre Vision AI，以及用于仿真的 Solido。其中，Questa One 与 Aprisa AI 主要采用生成式 AI（Generative AI）技术；Calibre Vision AI 与 Solido 则在工具中集成了代理式 AI（Agentic AI）。
关于 AI 技术在工业领域应用的原则，西门子 EDA 强调了五个关键点：
·可验证性：确保 AI 输出结果可验证，从而安全应用于芯片设计；
·可用性：工具需对工程师友好，不局限于专家或博士级人员操作；
·通用性：AI 解决方案应适配多种设计场景，而非仅针对单一用途；
·稳健性：软件需稳定可靠，每次运行均能正常完成任务，不因硬件或环境差异而崩溃；
·准确性：确保 AI 设计结果真实可靠，能按预期运行并达到验证指标。
在 Siemens EDA Forum 2025 上，西门子 EDA 再次重申 “软件定义” 的重要性 —— 应从软件定义入手，而非仅依赖硬件解决所有问题。硬件能力虽可通过摩尔定律与异构计算不断增强，但解决复杂系统问题的根本，在于软件与设计方法的 “左移”。
全面数字孪生：构建完整闭环系统
凌琳表示，Siemens EDA Forum 2025 的一个核心议题是：作为西门子集团的一部分，西门子 EDA 如何助力集团完成转型。显然，其中一个重要环节是西门子 EDA 的工具与方案，如何在西门子集团数字孪生理念下发挥更大价值。他指出，西门子在收购 Mentor Graphics（西门子 EDA 前身）后，又陆续完成多项并购，目的同样是构建更强大的数字孪生体系。这一体系可进一步细分为设计、优化、实现等不同阶段，分别对应设计的不同环节；而在以电子设计为核心的半导体产业中，西门子 EDA 所扮演的角色也愈发重要。
西门子的全面数字孪生解决方案，已超越传统 EDA 范畴，涵盖电子系统、机械设计及跨域验证。通过整合上下游合作伙伴的资产与数据，西门子构建了从芯片到完整系统的工程化闭环。全面数字孪生的意义，在于从跨域系统的模型出发，开展软硬件协同设计、验证与仿真 —— 其涵盖范围不断扩大，包括电子系统、机械设计以及跨域跨物理的验证环节。只有将这些环节整合，形成完整的工程化解决方案，才能超越传统 EDA 的狭窄概念与范围，实现真正的一体化。如此，设计者与产品开发者才能更有信心，确保最终产品达到预期目标。
凌琳着重强调，对于西门子 EDA 而言，数字孪生背后的核心理念仍是 “软件定义，AI 加持，芯片赋能”。只有通过管理大量资产与数据，包括来自上下游合作伙伴的数据，并将其整合用于验证、测试与仿真，才能最终产出可用的产品或系统 —— 这正是超越传统 EDA、实现全面数字孪生的关键。
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