新思科技以技术深度融合重构AI时代的未来工程创新

多股颠覆性力量正在加速汇聚，其影响正跨越行业边界，重塑工程创新的每一个维度。

这一趋势在新思科技 Converge 2026 大会上得到了集中呈现。作为全新整合升级的年度盛会，Converge 首次将新思科技全球用户大会（SNUG）、Ansys Simulation World 以及新思科技高管论坛（Executive Forum）汇聚于同一平台。

在大会开幕主题演讲中，新思科技总裁兼首席执行官盖思新（Sassine Ghazi）指出，我们正站在工程创新的关键拐点上，并勾勒出未来十年的演进方向：“我们正在进入现代工程史上最具变革性的十年。这一时期的定义将不再是孤立的技术突破，而是芯片、软件、系统与物理之间前所未有的深度融合。”

他表示，未来十年，多项“超级趋势”将同步跨越临界点：人工智能、自动驾驶与自主移动、机器人技术、量子计算、可持续能源，以及对算力性能与能效的指数级需求增长。

他进一步强调，各趋势并非孤立演进，而是相互驱动、彼此加速：AI 推动机器人能力跃迁，机器人加速工业与空间场景的自动化落地；而核聚变与电池等能源技术的突破，将为这一切提供持续动力。

随着 2025 年新思科技完成对 Ansys 的战略并购——这一交易被视为行业里程碑并深刻改变市场格局——新思科技与 Ansys 如今已以“一个团队、一家公司”的方式，面向技术加速融合的新时代协同发力。

两大技术引擎合力：连接芯片与系统

盖思新表示，AI 早已不再局限于纯数字世界。我们正在迈入“物理 AI”（Physical AI）时代——当“比特遇见原子”，智能系统必须在充满不确定性的现实环境中，依然保持可预测、可验证的运行表现。

放眼各行业，研发团队正面临前所未有的三重压力：复杂度攀升、成本上扬，以及更短上市周期（time-to-market）的刚性要求。随着产品与系统加速演进为“软件定义、芯片驱动、AI 赋能”，这些挑战仍在叠加放大。

无论是类人机器人、自动驾驶汽车，还是下一代数据中心，要打造“面向未来”的智能系统，都必须打通电子、机械、流体、光学、材料、热等多学科，形成高度集成的整体化工程协同。

传统方法论往往各自为战、以单一组件为中心，并高度依赖物理样机验证——在当下已难以为继。盖思新指出，行业需要完成一次“范式迁移”：走向多学科协同、从芯片到系统（silicon-to-system）的联合设计与验证。在这一背景下，新思科技与 Ansys 的整合能力，正成为推动行业变革的关键力量。

完成整合后，新思科技已拥有覆盖行业领先的电子设计自动化（EDA）、半导体 IP，以及多物理场仿真与分析的完整产品组合。盖思新表示，这一“横跨芯片与系统”的能力版图，为两者之间提供了关键连接纽带，使新思科技能够帮助企业重塑 AI 驱动产品的设计、验证与交付全流程，加速创新落地。

这一愿景在 Converge 2026 期间发布的一系列重磅进展中进一步清晰落地：

Multiphysics Fusion 技术：作为新思科技与 Ansys 集成解决方案的首批成果，该技术将 Ansys 业界领先的分析能力直接融入新思科技 EDA 产品组合。首阶段聚焦时序签核、多芯片（multi-die）、设计收敛与模拟等关键场景；目前早期访问客户已启动评估，预计未来数月内逐步扩大可用范围。

并购完成以来首个以 Ansys 为核心的重大产品发布：带来覆盖光子学、材料，以及从系统到芯片（system-to-silicon）安全性的全新跨领域工作流程；扩展数字孪生与环境建模能力；并推出全新的生成式与智能体（agentic）AI 功能，以加速早期探索、自动化前处理，并提升系统级洞察与决策效率。

软件定义的硬件辅助验证（HAV）：HAV 产品组合持续演进，实现最高可达 2× 的性能提升与 3× 的调试效率提升；同时推出全新的 HAPS-200 与 ZeBu-200 12-FPGA 系统，并通过模块化扩展将 ZeBu Server 5 的容量提升一倍，更好满足 AI 时代的设计与验证需求。

新思科技电子数字孪生（eDT）平台：开放且支持云部署，可在硬件尚未就绪前完成高达 90% 的汽车软件验证，显著降低开发成本与风险，并加速产品上市。

这些发布背后传递出一个清晰信号：协同设计，已不再是“可选项”。

盖思新强调，协同设计既包括“横向协同”——在多个物理域间同步建模与联动优化；也包括“纵向协同”——将软件、芯片与接口 IP 作为一个整体进行联合优化。尤其是接口 IP，正在成为 AI 系统的关键使能底座，为云端、边缘与终端之间的芯片互联提供数据与带宽基础。

产业领袖同台：共话“从仿真到现实”

在主题演讲中，盖思新与英伟达首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）同台交流。黄仁勋指出，随着 AI 系统愈发复杂、并更深地扎根于物理世界，高精度仿真与端到端工作流程正成为工程落地的关键。

他表示：“任何仿真都必须在物理层面足够准确；从仿真到现实的一致性，是不可或缺的基础。”

两位领袖在台上的轻松互动，也进一步凸显了新思科技与英伟达长期稳固、并持续扩展的合作关系。双方正致力于重塑智能系统的工程实践，覆盖从加速仿真、数字孪生到先进协同设计的端到端链路。

黄仁勋说道：“我们同时从自上而下、自下而上、由内而外、由外而内开展工作，这就是极致的协同设计。”

贯穿主题演讲的另一条主线，是工程师生产力。随着系统加速走向“软件定义、AI 赋能、物理具身”，工程复杂度的增长已快于工程团队规模的扩张。盖思新认为，智能体（agentic）AI 将在弥合这一差距上扮演关键角色。

黄仁勋表示：“我非常高兴能在这一领域与新思科技展开深度合作。如今制约创新的首要因素已不再是技术本身，而是工程产能。未来，我们的每一位工程师身边都会有一组新思科技智能体并肩工作，分别专注于设计流程的不同环节。”

在新思科技 Converge 2026 大会上，业界首个 L4 级多智能体、自适应学习芯片设计工作流程正式亮相。该工作流程由 AgentEngineer 技术驱动，且已被测试版客户实际使用，包含能够在设计与验证任务中进行推理、学习、规划和执行的智能体，可将规格说明转化为 RTL、生成测试平台，并不断迭代直至获得干净、可综合的结果。

微软首席执行官 Satya Nadella通过视频出席了该大会，分享了工程工作流程的演进趋势，以及新思科技与微软不断深化的合作关系。

Nadella 表示：“你们的发展速度令人惊叹。新思科技在 EDA 领域所构建的工程基础，为生成式 AI 提供了系统性的支撑，也将推动 AgentEngineer 成为下一代生产力提升的核心力量。而世界正需要这样的能力。”

随着原型开发从物理环境向虚拟环境转移，数字孪生正成为各行业不可或缺的工程工具，将仿真、软件优化和系统级验证前移至开发生命周期的更早阶段。

AMD 首席技术官 Mark Papermaster也通过视频发表了观点，强调跨多个物理领域的协同设计正变得至关重要，以推动 Multi-die 性能提升、增强可靠性，并降低设计裕量与产品上市时间。

Papermaster 表示：“在构建当今最复杂的多芯片、2.5D 以及 3D chiplet 架构设计时，我们从一开始就在整个系统层面进行优化。架构、硅实现、封装和软件同步推进。这种协同设计正日益跨越多个物理领域，包括功耗、性能、热、信号完整性、机械应力以及长期可靠性。”

英特尔首席执行官陈立武（Lip-Bu Tan）也通过视频发表观点，他强调，随着半导体设计迈向埃米时代，多物理场分析正发挥着至关重要的作用。

陈立武表示：“为了缩小设计裕量，并交付具备最高性能和最高能效的芯片产品，多物理场分析至关重要。英特尔与新思科技拥有长期的合作关系，我们共同推动芯片技术进步，并将继续携手赋能数据中心和物理人工智能。我们非常期待在英特尔 18A、14A 及后续节点上的合作，携手新思科技迈入埃米时代，并持续深化这一强有力的合作伙伴关系。”

重构未来工程创新

在演讲最后，盖思新呼吁产业生态进一步凝聚协同。他表示，迈向下一代智能系统时代，需要芯片设计、系统工程、软件团队与生态伙伴更紧密地联动，共同推进创新从概念走向规模化落地。

他强调：“在新思科技，我们的使命是赋能创新者，推动人类进步。”

面向这一前所未有的“融合十年”，“重构未来工程创新”的窗口期已然开启。能够打通学科边界、实现跨域协同，并率先拥抱新一代设计范式的企业，将在新一轮竞争中占据先机，并共同塑造一个以技术放大创造力、应对重大社会挑战、释放人类潜能的未来。