一、EDA 設計工具的重要性
（一）電子設計的關鍵支撐
EDA 工具在現代電子設計中扮演著不可或缺的角色。在芯片設計方面，從規格制定到最終的物理版圖驗證，EDA 工具貫穿始終。例如，在規格制定階段，芯片設計公司根據客戶要求確定芯片功能和性能指標；在詳細設計階段，劃分模塊功能；通過 HDL 編碼將硬件電路功能轉化為代碼，再經過仿真驗證確保設計正確性。邏輯綜合工具能將 HDL 代碼翻譯成門級網表，為后續布局布線奠定基礎。在電路板布局環節，EDA 技術可以實現原理圖設計、布局自動化和布線仿真等功能，提高設計的準確性和可靠性。據統計，使用 EDA 工具可以將設計周期縮短數倍，設計精度也能大幅提升。
（二）自主可控的戰略意義
擁有自主可控的 EDA 技術具有重大戰略意義。目前，全球 EDA 市場被國外巨頭壟斷，我國在這一領域面臨嚴峻挑戰。一方面，核心技術的缺失使我國在全球 EDA 知識產權競爭中處于不利地位，需支付多套專利費，增加了本土芯片設計成本，削弱了市場競爭力。例如，以 5nm 芯片設計為例，使用全球頂尖 EDA 軟件成本約為 4000 萬美元，而沒有 EDA 軟件支持，成本可能高達 77 億美元，差距巨大。另一方面，國際形勢復雜多變，國外對我國 EDA 技術的封鎖可能隨時加劇，如美國對華為的 EDA 斷供，嚴重影響我國芯片企業的設計能力。因此，發展自主可控的 EDA 技術上升到國家戰略層面，是保障我國產業鏈安全、實現科技強國戰略的關鍵環節。
二、AI 對 EDA 產業的變革驅動力
（一）成為業界共識和趨勢
如今，AI 輔助 EDA 已然成為業界共識和趨勢。先進的人工智能技術已開始廣泛應用于諸多 EDA 工具中。例如，芯行紀作為國產 EDA 新勢力，在數字實現 EDA 環節，將 AI 技術應用于提升布局規劃的效率和質量、通過機器學習解決 EM - IR 和時序之間的相互影響來優化 PPA（性能、功耗和面積）、路徑分類、擁塞位置預測等關鍵子問題。廣立微也將 AI 技術應用于 EDA 工具和半導體數據分析軟件上，通過機器學習、深度學習、計算機視覺等技術融入半導體大數據平臺，實現數據的快速準確管理、統計及分析。金百澤則自主開發了 EDA 輔助工具 KBEDA - Skill 和 KBEDA - DFM，利用先進的人工智能技術提升 PCB 設計的品質和效率。可見，AI 輔助 EDA 在行業內得到了越來越多的認可和應用。
（二）提升設計效率和質量
AI 通過自動執行復雜任務、進行參數微調等方式極大地提高了 EDA 的設計效率和質量。在芯片設計階段，EDA 工具需要處理大量的數據，傳統工具依賴人工設定的規則和算法，效率相對較低。而 AI 技術可以通過機器學習和深度學習算法，自動從數據中提取特征和規律。比如在電路設計階段，AI 技術能自動優化電路結構，減少電路冗余和功耗。在布局布線階段，自動調整元器件的位置和連接方式，提高布局布線的合理性和可靠性。以芯行紀的 AmazeFP - ME 為例，能夠在不到 2 小時的時間里，得到 PPA 優于工程師手工擺放數周的 floorplan 方案，并且找到多個比默認 AmazeFP 跑出來結果更好的 floorplan。在 3D IC 設計過程中，AI 可以自動執行各種復雜的分析和優化任務，如架構探索、設計優化、性能分析等，顯著提高設計效率和質量。同時，AI 能夠更好地應對 3D IC 設計的復雜性和多樣性，通過機器學習、深度學習等技術對設計過程中的各種參數進行微調，實現更精細化的設計優化。據統計，AI 技術的應用可以將 EDA 工具的運行時間縮短，降低計算資源消耗，從而降低芯片設計成本。例如，在布局布線階段，AI 技術可以通過智能優化算法自動調整元器件的位置和連接方式，減少布線長度和通孔數量，降低制造成本。在電路優化階段，通過自適應學習算法自動調整電路參數和結構，提高電路性能和可靠性，減少測試和驗證成本。
三、金百澤的 EDA 輔助工具 KBEDA-Skill
（一）自主研發的背景與意義
面對全球 EDA 市場長期被國外巨頭壟斷的局面，金百澤深知掌握核心技術的重要性。只有自主研發，才能在激烈的全球競爭中立于不敗之地。KBEDA-Skill 的誕生，是金百澤堅持創新驅動、勇攀技術高峰的生動寫照。它的出現，對本土 EDA 產業有著重大的推動作用。一方面，為我國電子設計產業注入了自主創新動力，引發了市場對本土 EDA 技術實力的重新審視。另一方面，肩負著打破國際封鎖、振興本土 EDA 產業的市場使命，為本土企業提供了可靠的電子設計工具，有力推動了我國電子信息產業的自主可控進程。
（二）功能特性與創新價
KBEDA-Skill 猶如一座功能強大的 “設計寶庫”，擁有 400 多個針對性極強的應用功能。其中，高級布線算法能有效減少信號串擾，提高電路穩定性。在復雜的電子設計中，信號串擾是一個常見的問題，它會影響電路的性能和可靠性。KBEDA-Skill 的高級布線算法通過優化布線路徑，降低信號之間的相互干擾，為工程師提供更穩定的電路設計方案。
其智能化的熱分析工具則能精確預測設備工作時的溫度分布，為散熱設計提供科學依據。在電子設備的設計中，散熱問題至關重要。過高的溫度會影響設備的性能和壽命，甚至可能導致設備故障。KBEDA-Skill 的熱分析工具通過精確的溫度預測，幫助工程師優化散熱設計，提高設備的可靠性和穩定性。
此外，從電路仿真、版圖設計到信號完整性分析、電源完整性優化，KBEDA-Skill 無所不包。這些功能如同工程師的 “智能助手”，助力他們在復雜的電子設計挑戰中游刃有余，大幅提升設計品質。
（三）知識產權保障
金百澤深知知識產權對于技術創新的重要性。在 KBEDA-Skill 的研發過程中，公司成功申請了多項軟件著作和專利授權，為這一創新成果構筑起堅實的法律護城河。這一系列知識產權的積累，不僅保護了金百澤的研發成果免受侵犯，更凸顯了公司在 EDA 領域的深厚技術底蘊和持續創新能力。
例如，KBEDA-Skill 的高級布線算法和熱分析工具等核心技術都獲得了專利授權，為公司在市場競爭中提供了有力的法律保障。同時，軟件著作權的申請也確保了 KBEDA-Skill 的合法性和獨特性，為用戶提供了可靠的軟件保障。
（四）市場反響與價值
自 KBEDA-Skill 面世以來，其優異的性能和高度的定制化能力贏得了廣大客戶的熱烈贊譽。在電子設計、半導體制造、科研機構等多個領域，KBEDA-Skill 正逐漸取代傳統國外 EDA 工具，展現出強大的市場競爭力。
隨著 5G、人工智能、物聯網等新興產業的蓬勃發展，KBEDA-Skill 有望在未來發揮更大作用。這些新興產業對電子設計的要求越來越高，需要更強大、更智能的 EDA 工具。KBEDA-Skill 的 400 多個應用功能和先進的技術，能夠滿足這些新興產業的需求，助力中國企業在全球電子設計舞臺上嶄露頭角。
金百澤自主研發的 KBEDA-Skill 為中國 EDA 行業樹立了新的標桿。它不僅打破了國際巨頭的技術壁壘，更為本土企業提供了強大、可靠的電子設計工具，具有廣闊的市場前景和重要的戰略價值。
四、省級特種電子電路工程中心的作用
（一）提升設計能力
省級特種電子電路工程中心在提升 KBEDA/DFX 及可制造性設計能力方面發揮著至關重要的作用。通過整合先進的技術資源和專業人才，工程中心為金百澤的 EDA 輔助工具 KBEDA-Skill 提供了強大的技術支持。
在 KBEDA/DFX 方面，工程中心深入研究電子產品的可制造性設計，從電路板的布局、布線到元器件的選擇和安裝，全方位優化設計流程。例如，通過對不同制造工藝的深入分析，工程中心能夠為 KBEDA-Skill 提供更準確的制造參數，確保設計方案在實際生產中能夠高效、高質量地實現。同時，工程中心還積極引入先進的仿真技術，對設計方案進行虛擬制造驗證，提前發現并解決潛在的可制造性問題，大大降低了實際生產中的風險和成本。
在可制造性設計能力提升方面，工程中心注重與制造企業的緊密合作。通過與制造企業共享技術和經驗，工程中心能夠及時了解市場需求和制造工藝的最新動態，從而為 KBEDA-Skill 的優化提供有針對性的方向。例如，根據制造企業反饋的實際生產數據，工程中心可以對 KBEDA-Skill 的布線算法進行調整，提高布線的合理性和可制造性。此外，工程中心還開展了一系列的培訓和交流活動，提高工程師的可制造性設計意識和能力，為 KBEDA-Skill 的廣泛應用奠定了堅實的基礎。
（二）推動技術創新
省級特種電子電路工程中心作為技術創新的重要平臺，為 EDA 產業的發展提供了強大的動力。
一方面，工程中心積極開展前沿技術研究。例如，借鑒工程中心陳全課題組在非線性指數積分電路仿真技術領域的新進展，探索將先進的電路仿真技術應用于 EDA 工具中，提高 EDA 工具的仿真性能和準確性。同時，工程中心還關注人工智能、機器學習等新興技術在 EDA 領域的應用，努力推動 EDA 工具的智能化發展。通過與高校、科研機構的合作，工程中心能夠匯聚各方優勢資源，共同攻克 EDA 技術創新中的關鍵難題。
另一方面，工程中心致力于推動 EDA 行業標準的建立。隨著 EDA 技術的不斷發展，行業標準的制定變得尤為重要。工程中心通過參與行業標準的制定工作，為 EDA 產業的健康發展提供規范和指導。同時，工程中心還積極開展技術交流和合作，推廣先進的 EDA 技術和經驗，促進整個行業的技術進步。
級特種電子電路工程中心在提升 KBEDA/DFX 及可制造性設計能力、推動 EDA 技術創新方面發揮著不可替代的作用，為我國 EDA 產業的發展做出了重要貢獻。
五、展望未來
（一）持續發展的趨勢
在 AI 的驅動下，EDA 設計工具的發展前景一片光明。隨著人工智能技術的不斷進步，其在 EDA 領域的應用將更加廣泛和深入。例如，西門子 EDA 全球副總裁兼中國區總經理凌琳表示，為了更好地優化芯片性能，在如今的 EDA 工具中，采用了大量的人工智能和機器學習技術，來提升計算的速度和精準度。新思科技中國區應用工程執行總監黃宗杰也指出，新思科技的全棧式 AI 驅動型 EDA 解決方案 Synopsys.ai，為合作伙伴帶來了超乎預期的成果，DSO.ai 成功實現了 450 + 次商業流片，VSO.ai 提升了 10 倍周轉速度，TSO.ai 降低了超過 20% 的芯片測試成本，ASO.ai 大幅加速了模擬設計遷移。
未來，AI 驅動的 EDA 工具將不斷優化算法，提高設計效率和質量。同時，隨著芯片設計的復雜度不斷增加，AI 技術將在解決復雜問題方面發揮更大的作用。例如，在 3D IC 設計中，AI 可以自動執行各種復雜的分析和優化任務，如架構探索、設計優化、性能分析等，顯著提高設計效率和質量。
（二）帶來的機遇
AI 驅動的 EDA 設計工具為電子信息產業帶來了諸多機遇。首先，它降低了芯片設計的門檻，使更多的企業和個人能夠參與到芯片設計中來。通過 AI 技術的自動執行復雜任務和參數微調等功能，即使沒有深厚的芯片設計經驗的人也能設計出高質量的芯片。其次，AI 驅動的 EDA 工具提高了設計效率，縮短了產品的上市時間。這對于競爭激烈的電子信息產業來說，意味著能夠更快地搶占市場份額。最后，AI 驅動的 EDA 工具為我國電子信息產業的自主可控提供了有力支持。隨著我國在 EDA 領域的不斷創新和發展，有望打破國外巨頭的壟斷，實現電子信息產業的自主可控。
（三）面臨的挑戰
然而，AI 驅動的 EDA 設計工具也面臨著一些挑戰。首先，數據安全問題是一個重要的挑戰。在芯片設計過程中，涉及到大量的敏感數據，如設計圖紙、算法等。如何確保這些數據的安全，防止被竊取和濫用，是一個亟待解決的問題。其次，AI 技術的可靠性也是一個挑戰。雖然 AI 技術可以提高設計效率和質量，但它仍然存在一定的不確定性。如何確保 AI 技術的可靠性，避免出現錯誤的設計結果，是一個需要深入研究的問題。最后，人才短缺問題也是一個挑戰。AI 驅動的 EDA 設計工具需要既懂芯片設計又懂人工智能的復合型人才。目前，這樣的人才相對短缺，如何培養和吸引更多的復合型人才，是一個需要解決的問題。
總之，AI 驅動下的 EDA 設計工具將持續發展，為電子信息產業帶來更多機遇和挑戰。我們需要充分認識到這些機遇和挑戰，積極采取措施，推動 EDA 設計工具的不斷創新和發展，為我國電子信息產業的繁榮做出更大的貢獻。