79
与非网 10 月 16 日讯，半导体行业包括芯片制造，操作系统等，中国半导体企业在这些产业链中快速就位。但同时应当注意到的是，有一扇技术大门却一直没有被推开，那就是 EDA 工具。
EDA，即电子设计自动化（Electronics Design Automation）的概念十分宽泛，想做芯片设计，就不离开 EDA 工具。在机械、智能手机、通讯设备、航空航天、生物医药等等各个涉及电子自动化的领域，通过 EDA 技术来完成特定目标芯片的设计，可以说是产业链上游的上游、基础的基础。
而如此重要的神兵利器，中国企业的市场认可度如何呢？答案是，毫不夸张地说，95%以上的 EDA 工具都掌握在美国企业手中。中国现存的 10 余家 EDA 公司，2018 年销售额 3.5 亿元，只占到全球市场份额的 0.8％，技术研发方面，也以 16nm 及 28nm 工艺支持为主。
单兵孤城的国产 EDA
其实，早在去年“中兴事件”中，EDA 工具就以大杀器的形象出现过。除了禁止卖芯片给中兴以外，全球最大的 EDA 公司 Cadence 也宣布停止对中兴服务。今年的特朗普清单中，EDA 工具同样没有缺席，赫然在列。事情一旦无可挽回，中国几乎所有芯片企业都只能依靠当前版本的工具进行工作，效率大打折扣不说，还意味着很可能因为无法升级而很快落后于行业，建立在芯片能力基础上的软硬件自然也就成了无本之木、无源之水。
从理性的角度看，彻底地域化的最坏结果大概率不会出现，但 EDA 工具的战略地位却不得不引起重视。但话又说回来了，为什么时至今日都没有相关“备胎”出现呢？
这样处处掣肘的大背景下，中国 EDA 工具的前路在何方呢？
风水轮流转，今年看 AI
今天没人能够忽视 AI 对社会产业带来了赋能作用，根据市场研究机构 ABIResearch 发布的最新报告，云端 AI 芯片市场将从 2019 年的 42 亿美元增长至 2024 年的 100 亿美元规模；边缘 AI 芯片也将以 31%的年平均增长率持续扩张。而 EDA 作为 AI 芯片中不可或缺的角色，也在半导体软硬件企业、创业者与开发者的推动下，迎面撞上了新的商机与挑战。
首要的需求变化，是更高的 PPA (功耗、性能、面积)目标。
想要将 AI 移植到智能手机、车联网、IoT 等终端，具备深度学习 能力的系统级芯片（SoC）就变得不可或缺，产业端对芯片封装的小型化也越来越苛刻。
在越来越小的单位面积上集成越来越多的晶体管 ，需要更复杂的工艺器件，电路之间的交互、热物理效应等也都会发生改变，这意味着整个设计流程都需要被重新思考，EDA 工具也必须与时俱进。
同时，产业智能市场的激烈竞争，也让开发者对设计周期（Ti me To Market）的要求越来越高，而设计规模和规则限制也在增多，如何提升 AI 芯片的设计效率，减少迭代次数，进而缩短设计周期，也在倒逼 EDA 厂商升级。
时代浪潮的涌动之下，将 AI 引入芯片设计环境，就是一个水到渠成的必然选择了。
重新制造轮子：中国 EDA 的 AI 土壤
当然，在 EDA 工具的 AI 化过程中，还是需要有的放矢。所以接下来，是时候讨论这个关键的问题了，中国 EDA 厂商的逆袭可能性，以及关键力量究竟在哪里？
对于这个庞大的命题，政策、资本、学术等可能需要几十年、几代人去解释，在此，我们不妨将目光聚焦在一些具体的技术趋势上，比如云计算。
EDA 上云是未来的趋势之一，利用云端庞大的运算能力能够有效解决仿真耗时的问题，直接降低芯片创业者获取 EDA 工具的成本，某些芯片大企业也可以灵活地临时使用某些工具。而众所周知，中国云服务厂商无论是在硬件部署、软件创新、软硬件协同方面，已经开始成为智能产业的支撑力量，也将成为推动 EDA 领域进化的关键变量。
尽管目前，国产 EDA 欠缺一次全面的补课，但当务之急并非盲目地一拥而上。市场的需求，产业端的算法饥渴，技术和产品填补空白的优先级，都将国产 EDA 工具的前路指向了 AI。
下载ECAD模型
