從集成電路而來(lái)，往信息產(chǎn)業(yè)而去

　　集成電路催生了EDA（電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化），而EDA又作為工業(yè)設(shè)計(jì)軟件，進(jìn)一步支撐著整個(gè)信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

　　20世紀(jì)60年代中期，EDA開(kāi)始出現(xiàn)，它是從計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造（CAD/CAM）和計(jì)算機(jī)輔助工程（CAE）的概念發(fā)展而來(lái)的。EDA有力地支持了上世紀(jì)八，九十年代集成電路帶動(dòng)集成電路產(chǎn)業(yè)按照摩爾定律飛速發(fā)展，印證了摩爾對(duì)集成電路每18個(gè)月，特征尺寸縮小一半，而集成度翻一倍（造價(jià)不變）的預(yù)言。作為信息產(chǎn)業(yè)的上游，集成電路產(chǎn)業(yè)通過(guò)EDA把各行業(yè)的IP（標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范和協(xié)議）固化到了一個(gè)電路與系統(tǒng)的芯片中；在產(chǎn)業(yè)的中游提供產(chǎn)品的（軟，硬件）實(shí)現(xiàn)的解決方案；而在產(chǎn)業(yè)下游產(chǎn)品的制造商，除了元器件的加工成本，還要為使用IP，付出知識(shí)產(chǎn)權(quán)的成本。

　　在半導(dǎo)體器件產(chǎn)業(yè)僅受半導(dǎo)體工藝和材料制約的年代，基本上以半導(dǎo)體專業(yè)人士為主。從制造晶體管到制造集成電路是一個(gè)產(chǎn)品中晶體管數(shù)量從量變到質(zhì)變的過(guò)程，而集成電路產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)且粋€(gè)包括設(shè)計(jì)業(yè)，制造業(yè)，封測(cè)業(yè)，材料和裝備在內(nèi)的完整產(chǎn)業(yè)鏈。而產(chǎn)業(yè)鏈的龍頭是設(shè)計(jì)業(yè)，即使是IDM（集成器件制造商）如英特爾，也集中了大量前端的設(shè)計(jì)人才。

　　在解決信息產(chǎn)品核心的“集成電路”研發(fā)的同時(shí)， EDA也逐漸成為信息產(chǎn)業(yè)的一個(gè)重要的工業(yè)軟件。為延緩了“摩爾定律”的預(yù)言，從“時(shí)間摩爾”到“空間摩爾”，它推動(dòng)了集成電路封裝測(cè)試業(yè)從二維轉(zhuǎn)向三維；還推動(dòng)了PCB板級(jí)系統(tǒng)的硅片上連接，為終端產(chǎn)品的“高密集”和“整機(jī)微型化”開(kāi)創(chuàng)了先河；進(jìn)而延伸到產(chǎn)品面板和外觀的“工業(yè)設(shè)計(jì)”，並支持著柔性屏和可折疊產(chǎn)品的EDA工業(yè)軟件的開(kāi)發(fā)?？梢哉f(shuō)，EDA僅僅被看成是一個(gè)集成電路設(shè)計(jì)工具的時(shí)代，已經(jīng)過(guò)去。EDA已經(jīng)成為信息產(chǎn)業(yè)離不開(kāi)的“工業(yè)軟件”。

　　信息產(chǎn)業(yè)變化對(duì)EDA的挑戰(zhàn)

　　新世紀(jì)以來(lái)，信息產(chǎn)業(yè)的變化其一是處理對(duì)象從數(shù)碼“信息”轉(zhuǎn)向了物理“信號(hào)”，尤其是未來(lái)不得不面臨從“互聯(lián)網(wǎng)+”轉(zhuǎn)向以“物聯(lián)網(wǎng)IoT”為主。簡(jiǎn)單地說(shuō)，以伺候人（語(yǔ)音、文字、視頻和虛擬場(chǎng)景）為主的信息獲取和傳輸（4G+互聯(lián)網(wǎng)），轉(zhuǎn)向了以物理對(duì)象（聲、光、熱、力和電）為主的信號(hào)處理和物物互聯(lián)（5G傳輸?shù)母邘挕⒋笕萘亢蜐M足可靠前提下的低時(shí)延），繼而進(jìn)入社會(huì)管理和生活服務(wù)的方方面面。這些變化，將給工業(yè)軟件EDA帶來(lái)機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

　　其二是“智能化”給“工業(yè)（自動(dòng)）化”帶來(lái)的變化；如果說(shuō)工業(yè)（自動(dòng)）化以取代大量地重復(fù)性的勞動(dòng)（省力）為主，那么社會(huì)的“智能化”是以高效和“省心”為目標(biāo)，而后者給工業(yè)軟件EDA帶來(lái)的挑戰(zhàn)是空前的。首先是工業(yè)軟件EDA服務(wù)面的擴(kuò)展，它將服務(wù)人工智能（AI）的圖像識(shí)別、語(yǔ)音和文字處理、智能制造和機(jī)器人……各行各業(yè)（規(guī)范、協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)）的自有知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）的建立；其次是工業(yè)軟件EDA將實(shí)現(xiàn)這些IP算法到一個(gè)特定域或者是一通用域的結(jié)構(gòu)化的轉(zhuǎn)換和高效的調(diào)度，這都涉及到設(shè)計(jì)方法學(xué)創(chuàng)新和設(shè)計(jì)智能化的需求對(duì)工業(yè)軟件EDA的深層次的要求。

　　工業(yè)軟件EDA促成“算力”、“算法”和“數(shù)據(jù)”三者深層次的融合

　　信息化的必然趨勢(shì)是智能化。只有數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)分享、算法成本下降和算力安全可靠，才能使人工智能形成真正普惠天下的局面。這也意味著，數(shù)據(jù)本身要質(zhì)量高（冗余少），成本要低；算法設(shè)計(jì)和調(diào)用參數(shù)的人工成本也要降低；要降低算力的要求，無(wú)論是用計(jì)算平臺(tái)或AI芯片，都要考慮價(jià)格成本。

　　數(shù)據(jù)除了膨脹到了非常巨大，還從過(guò)去比較習(xí)慣的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（也就是定點(diǎn)、浮點(diǎn)數(shù)），到了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大量的準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化的批處理數(shù)據(jù)，而人工智能時(shí)代，大部分在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)生流轉(zhuǎn)和分享，因此數(shù)據(jù)不是越多越好，大量無(wú)用的重復(fù)數(shù)據(jù)只能浪費(fèi)存儲(chǔ)器的容量，消耗算力。

　　算法的使用、計(jì)算的安全性、可靠性以及對(duì)隱私的保護(hù)等，都是AI普惠化過(guò)程中面臨的問(wèn)題。AI如何普惠？其實(shí)門(mén)檻很低，從AI的基礎(chǔ)要素?cái)?shù)據(jù)、算法、算力三個(gè)層面入手；普惠AI需要完善工具，提高可用性與可教授性；普惠AI需要做到安全性，確保AI是有益的。

　　2018年人工智能在中國(guó)變熱，從政策層面與5G等技術(shù)尋找市場(chǎng)有關(guān)，但從技術(shù)層面來(lái)看，算力（計(jì)算能力）並沒(méi)有達(dá)到AI的需求。因此熱浪之下，還是要從基礎(chǔ)抓計(jì)算能力。從前兩次AI從興起到休眠來(lái)看，基本上也是算力無(wú)法支撐。

　　這次AI的興起是算力、算法和數(shù)據(jù)的合力。即使算力跟上來(lái)，也不能光算力去蠻干。在簡(jiǎn)單的“機(jī)器學(xué)習(xí)”（ML）階段，這樣還可以，但由于各種AI算法的出現(xiàn)，尤其是“深度學(xué)習(xí)”的出現(xiàn)，還是需要把人的智慧（類腦計(jì)算）引入到各種深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的算法，需要和AI在各個(gè)領(lǐng)域如圖像、語(yǔ)音、機(jī)器人等IP的設(shè)計(jì)規(guī)范定義成的框架相結(jié)合，這是電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）走向電子設(shè)計(jì)智能化（EDI）的關(guān)鍵。人工智能之所以在前面睡了30年，這次才蘇醒過(guò)來(lái)，就是因?yàn)樗懔Φ奶岣撸珹I新型算法的實(shí)驗(yàn)算力需求，每3.43個(gè)月將提高達(dá)10倍。

　　然而，算力又一次面臨瓶頸。由于摩爾定律正面臨著物理極限，芯片算力的發(fā)展逐漸緩慢。所以，人工智能又將在此遇到算力的制約，這是一個(gè)問(wèn)題。很大程度上，算法也要靠一些EDA工具來(lái)支持。是EDA工具把“算法映射到了架構(gòu)”才實(shí)現(xiàn)了“AI 落實(shí)到IC”。”不管是數(shù)據(jù)、算力還是算法，都到了一個(gè)節(jié)骨眼上，都在向EDA靠近。5G也會(huì)和EDA關(guān)聯(lián)，5G解決的是信息傳輸，那么前面要把信號(hào)變成信息，很重要的是智能傳感，必須是低功耗，5G實(shí)現(xiàn)了大容量、高速度、高可靠性前提下的低時(shí)延。如果沒(méi)有人工智能的支持，沒(méi)有集成電路的基本核心技術(shù)EDA等的支持，5G很難有更大的突破。

　　GPU和CPU面臨的問(wèn)題是去中心化，絕對(duì)不能由企業(yè)來(lái)作為一個(gè)中心，不管是x86架構(gòu)，還是Spic架構(gòu)，以及后來(lái)出現(xiàn)的操作系統(tǒng)框架RISC-V。把去中心化這個(gè)問(wèn)題解決了以后，如果再有智能傳感，那么物聯(lián)網(wǎng)也能解決，5G也能有實(shí)際的應(yīng)用。核心的問(wèn)題還是EDA，所有新技術(shù)的發(fā)展，如果不和EDA結(jié)合好就很難發(fā)展，因?yàn)殡x不開(kāi)EDA提供的方法（學(xué)）和手段（工具）。

　　中國(guó)EDA發(fā)展之路

　　EDA是IC硏發(fā)的拳頭，更是信息產(chǎn)業(yè)重要的“工業(yè)軟件”。早在上世紀(jì)八十年代國(guó)家就集中力量在北京組織了“熊貓系統(tǒng)”的研發(fā)，但快35年過(guò)去了，國(guó)內(nèi)EDA市場(chǎng)仍然被國(guó)外三大廠家（Synopsys；Cadence ；Mentor Graphics）所壟斷。

　　除了政策層面（“造船”不如“買船”），在硏發(fā)的技術(shù)層面也出了問(wèn)題：”總是仿”，仿得連界面都差不多，而習(xí)慣了三大外商EDA工具的用戶也根本不想更換為國(guó)產(chǎn)的EDA工具。這與集成電路發(fā)展所走的彎路也有關(guān)系。我國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展的上世紀(jì)九十年代，在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)“黃浦軍?！保?956北大半導(dǎo)體斑）的大量人才指導(dǎo)下，實(shí)施了“907”，“908”等工程。盡管當(dāng)時(shí)引進(jìn)了大量工藝制造線（正好處于“摩爾定律”的設(shè)備快速更新期），但由于設(shè)計(jì)業(yè)跟不上，等于是“無(wú)米之炊”，大量的投資并未起到應(yīng)有的效果。直到2000年，國(guó)務(wù)院出臺(tái)了18號(hào)文件，明確設(shè)計(jì)業(yè)是集成電路產(chǎn)業(yè)鏈的龍頭，又在全國(guó)建了八個(gè)產(chǎn)業(yè)化IC設(shè)計(jì)中心，整個(gè)產(chǎn)業(yè)才開(kāi)始有所轉(zhuǎn)變。

　　但三大廠商的優(yōu)勢(shì)明顯，不僅僅體現(xiàn)在技術(shù)上。國(guó)外EDA廠商往往都在大學(xué)開(kāi)展“大學(xué)計(jì)劃”，大學(xué)生如果會(huì)用三大產(chǎn)商的工具，畢業(yè)后就業(yè)都會(huì)有優(yōu)勢(shì)。這就是多年來(lái)用戶使用習(xí)慣所形成的一個(gè)巨大壁壘。

　　與此同時(shí)，國(guó)外廠商既有固有的優(yōu)勢(shì)，也有為解決集成電路的設(shè)計(jì)和集成電路的制造商共同投資研發(fā)（各自省一半研發(fā)資金的投入），共有技術(shù)儲(chǔ)備和服務(wù)（各自少花一半的研發(fā)時(shí)間）的優(yōu)勢(shì)。臺(tái)積電（南京）總經(jīng)理羅鎮(zhèn)球曾經(jīng)回顧過(guò)去十幾年里，臺(tái)積電和新思科技合作的方式的變化。2012年之前，在合作65nm的時(shí)候，是一棒接著一棒的跑。臺(tái)積電把做出來(lái)的工藝交給新思科技，新思科技再去開(kāi)發(fā)EDA的設(shè)計(jì)平臺(tái)以及一些IP，從開(kāi)發(fā)新工藝，到設(shè)計(jì)公可用到這個(gè)工藝，兩個(gè)階段是1.5+1.5（年）3年的時(shí)間。在臺(tái)積電做7nm工藝的時(shí)候，就把合作伙伴新思科技找來(lái)一起討論，如何開(kāi)發(fā)這個(gè)工藝，如何建立一個(gè)EDA的平臺(tái)和一個(gè)IP的平臺(tái)。從工藝開(kāi)發(fā)到整個(gè)平臺(tái)推出的時(shí)間提前了（1.5年）一半的時(shí)間。合作還體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)效益上，臺(tái)積電和新思科技都不用重復(fù)投資。兩邊用最少的人力，最有效的方式，把它的產(chǎn)能做出來(lái)，這就是雙方后來(lái)合作的方式。羅鎮(zhèn)球還講到與EDA的合作在三個(gè)方面：一個(gè)是先進(jìn)工藝，二是特殊性的衍生性工藝，三是3D封裝的工作。

　　而從當(dāng)下來(lái)看，發(fā)展國(guó)內(nèi)的EDA產(chǎn)業(yè)，不能直接和國(guó)外三大產(chǎn)商競(jìng)爭(zhēng)全流程EDA工具進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，只能另辟蹊徑，避開(kāi)設(shè)計(jì)后端的工藝映射和布圖的電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（Automation）的問(wèn)題，轉(zhuǎn)到AI市場(chǎng)各行各業(yè)IP包轉(zhuǎn)換成集成電路可實(shí)現(xiàn)的電路架構(gòu)，走集成電路高層次綜合（HLS）觧決的電子設(shè)計(jì)智能EDI（Intellinge）問(wèn)題，這是一個(gè)值得關(guān)注的發(fā)展方向。本世紀(jì)以來(lái)，在中國(guó)政府主導(dǎo)（產(chǎn)業(yè)政策和土地與財(cái)政的支持），民間資本的跟投，再加上產(chǎn)學(xué)硏的通力協(xié)作，中國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)才有了高速的發(fā)展。這是集“官員、資本本和產(chǎn)學(xué)硏”之大成，出現(xiàn)了集成電路整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈（設(shè)計(jì)業(yè)，制造業(yè)，封測(cè)業(yè)，材料和裝備）的整體興旺。這是國(guó)產(chǎn)EDA產(chǎn)業(yè)需要把握住的機(jī)會(huì)。

　　軟件定義芯片

　　集成電路產(chǎn)業(yè)是需要集成電路產(chǎn)量的支持的，而移動(dòng)通信平臺(tái)則為集成電路的發(fā)展提供了一個(gè)巨大的平臺(tái)（數(shù)以幾十億計(jì)的手機(jī)）。從4G到5G，如果載體還是現(xiàn)有的移動(dòng)平臺(tái)上，那么集成電路產(chǎn)品的量不會(huì)有實(shí)質(zhì)性的變化。

　　集成電路正在尋找新的突破口。人工智能正在崛起，車載移動(dòng)平臺(tái)對(duì)集成電路的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)地超過(guò)手機(jī)，還有萬(wàn)物互聯(lián)，智能制造，基于聲音和圖像的智能處理和機(jī)器人等，都會(huì)對(duì)集成電路提出產(chǎn)業(yè)化的需求?？梢哉f(shuō)”AI is Chip”（人工智能就是芯片）一點(diǎn)也不過(guò)份。AI的各種知識(shí)IP，會(huì)通過(guò)電子設(shè)計(jì)智能化EDI，映射到電路與系統(tǒng)的架構(gòu)，然后通過(guò)EDA自動(dòng)地映射到芯片制造。反過(guò)來(lái)，實(shí)現(xiàn)了AI的各種IP包的芯片又支持AI的產(chǎn)業(yè)化。只有更多更好的IP，芯片才能上市快，成本低。

　　在EDA工具從自動(dòng)化向智能化發(fā)展的過(guò)程中，電子設(shè)計(jì)逐漸“軟化”，即”軟件定義的芯片”越來(lái)越有利于解決“可重構(gòu)”和”異構(gòu)并存”的架構(gòu)定義。以過(guò)去我們?cè)?a target="_blank">FPGA平臺(tái)上做電路與系統(tǒng)為例，因?yàn)橛布?a target="_blank">編程，所以設(shè)計(jì)主要是軟件編程，實(shí)現(xiàn)不同設(shè)計(jì)規(guī)范的算法到FPGA架構(gòu)的映射，進(jìn)而開(kāi)發(fā)在FPGA架構(gòu)上運(yùn)行的各種IP包。同理，在多核的CPU，GPU的架構(gòu)上開(kāi)發(fā)電路與系統(tǒng)也在做編程，實(shí)現(xiàn)軟件定義的硬件設(shè)計(jì)SDH（software defined hardware），重點(diǎn)是軟件定義架構(gòu)SDH和特定域的片上系統(tǒng)DSSoC（domain-specific SoC）。

　　EDA云平臺(tái)（云--邊緣--終端）

　　系統(tǒng)公司也在改變購(gòu)買EDA工具的方式。系統(tǒng)公司可以從Synopsys、Cadence或Mentor購(gòu)買完整的工具流和IP，而不是購(gòu)買點(diǎn)工具和組裝定制的工具流——這都是設(shè)計(jì)公司Fabless的傳統(tǒng)。對(duì)于首次涉足芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域的公司來(lái)說(shuō)，客戶支持的“單點(diǎn)聯(lián)系”（One throat to choke）的概念是一種非常有吸引力的商業(yè)策略。

　　系統(tǒng)公司的理想選擇是云計(jì)算中EDA云平臺(tái)，從20多年前的虛擬CAD（VCAD）開(kāi)始，到10年前的托管設(shè)計(jì)解決方案（HDS），以及在臺(tái)積電、亞馬遜、微軟和谷歌作為合作伙伴的2018年Cadence Cloud的發(fā)布，Cadence已經(jīng)涉足云計(jì)算領(lǐng)域多年。2019年，他們發(fā)布了Cloudburst平臺(tái)，這是EDA邁向全面云實(shí)現(xiàn)的另一個(gè)重要步驟。

　　“華為云”提出了“普惠AI”的概念，讓大家都“用得起、用得好、用得放心。未來(lái)人人都應(yīng)該能夠教授AI做自己想讓AI做的事情?！霸破脚_(tái)，邊緣管控和個(gè)人終端”可能會(huì)成為即將形成的“EDA”產(chǎn)業(yè)，用戶不必自已買EDA工具，只需要為終端設(shè)備使用工具的時(shí)長(zhǎng)來(lái)付流量費(fèi)。而系統(tǒng)公司也不受傳統(tǒng)無(wú)晶圓半導(dǎo)體公司的利潤(rùn)挑戰(zhàn)的約束。例如，蘋(píng)果可以為高級(jí)工具和支持支付更高的價(jià)格，而不需要通知他們的基線。因此，EDA公司通過(guò)提供IC工具和系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)工具并將其集成，來(lái)滿足系統(tǒng)公司的需求。最近的Synopsys的收購(gòu)表明，基于系統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)也是EDA的目標(biāo)。

　　人才和工具是EDA工業(yè)軟件的兩個(gè)要素

　　在EDA企業(yè)中，人才是最重要的資產(chǎn)。然而，EDA人才的稀缺性，比芯片設(shè)計(jì)人才還要嚴(yán)重。除了人才，EDA企業(yè)沒(méi)有供應(yīng)商，EDA是一種輕資產(chǎn)、智力性的工作，完全依靠工程師的創(chuàng)造性勞動(dòng)。為了能夠持續(xù)不斷地有更多的人才加入EDA領(lǐng)域，EDA企業(yè)在人才培養(yǎng)上極其下功夫。相比國(guó)外，中國(guó)的EDA人才更是鳳毛麟角。改革開(kāi)放以來(lái)，教育部門(mén)的貢獻(xiàn)是人才培養(yǎng)基本上滿足了改革開(kāi)放對(duì)人才的需求，不足的是高端人才欠缺，尤其是領(lǐng)軍人物奇缺。“示范性微電子學(xué)院和微電子學(xué)科從二級(jí)升級(jí)為“一級(jí)學(xué)科”都是在人才培養(yǎng)上下功夫。人才，對(duì)集成電路產(chǎn)業(yè)不僅僅是科技，工藝，還包括經(jīng)營(yíng)與管理人才。王陽(yáng)元院士對(duì)集成電路人才的培養(yǎng)支招指出：”一是微電子專業(yè)培養(yǎng)；二是支持電子設(shè)計(jì)工程師跨界進(jìn)入集成電路設(shè)計(jì)業(yè)；三是引進(jìn)高端集成電路領(lǐng)軍的海外歸國(guó)人才?！边@是非常有建設(shè)性的。

　　EDA是IC 設(shè)計(jì)必需的、也是最重要的工具。隨著IC設(shè)計(jì)復(fù)雜度的提升，新工藝的發(fā)展，EDA行業(yè)有非常大的發(fā)展空間。EDA行業(yè)需求的人才（工具軟件開(kāi)發(fā)人才，工藝及器件背景的工程師、熟悉IC設(shè)計(jì)流程的工程師、數(shù)學(xué)專業(yè)人才、應(yīng)用、技術(shù)支持和銷售類人才）的就業(yè)面相對(duì)窄，但穩(wěn)定性非常高。EDA在過(guò)去的六年中取得了EDA歷史上前所未有的繁榮，并將繼續(xù)如此，因?yàn)榘雽?dǎo)體和電子產(chǎn)品無(wú)疑將繼續(xù)主導(dǎo)著現(xiàn)代生活。

　　EDA擁抱AI、ML

　　EDA工具廠商以每年6%以上的增長(zhǎng)率，經(jīng)歷了發(fā)展史上最為繁榮的階段。它作為芯片設(shè)計(jì)生產(chǎn)的必備工具。EDA用一百多億美金的市場(chǎng)規(guī)模，支撐起了幾千億美金集成電路產(chǎn)業(yè)的欣欣向榮。

　　人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）成為電子科技深刻變革的主要推動(dòng)力，它們正在進(jìn)行更深層次的滲透，AI與ML也在改變電子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)體系，AI、ML與EDA方法學(xué)的融合使其不斷有所創(chuàng)新，使芯片設(shè)計(jì)生產(chǎn)力產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。 隨著AI、ML向各個(gè)行業(yè)的滲透，越來(lái)越多的系統(tǒng)廠商受市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)，開(kāi)始涉足芯片設(shè)計(jì)，這不僅是對(duì)于EDA工具的挑戰(zhàn)，也是對(duì)設(shè)計(jì)方法學(xué)創(chuàng)新的挑戰(zhàn)。長(zhǎng)期以來(lái)，EDA廠商與晶圓廠保持著緊密的合作，便于根據(jù)先進(jìn)工藝進(jìn)行迭代演進(jìn)。但現(xiàn)在，他們還需要打破傳統(tǒng)，協(xié)助產(chǎn)業(yè)鏈客戶達(dá)成及時(shí)上市時(shí)間、復(fù)雜設(shè)計(jì)、驗(yàn)證及模擬流程，滿足市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品功能與功耗的要求，以及更為先進(jìn)的半導(dǎo)體工藝和封裝要求。

　　架構(gòu)師不僅僅是為融入AI、ML的EDA工具感到壓力，也為設(shè)計(jì)芯片過(guò)程需要整個(gè)設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的通力合作，算力、數(shù)據(jù)和人才的經(jīng)驗(yàn)的協(xié)調(diào)調(diào)度，盡心盡力才能提升芯片PPA。而將ML融入EDA方法學(xué)中，機(jī)器就可以看到和累積所有人的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)不斷地學(xué)習(xí)變得越來(lái)越穩(wěn)定，逐漸擺脫對(duì)人的經(jīng)驗(yàn)的依賴。如果到了這個(gè)階段，芯片設(shè)計(jì)就走向了一個(gè)新高度，一個(gè)嶄新的天地。

　　DARPA 的電子復(fù)興計(jì)劃（ERI）旨在利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為片上系統(tǒng)（SoC）、系統(tǒng)封裝（SiP）和印刷電路板（PCB）打造統(tǒng)一平臺(tái)，開(kāi)發(fā)完整集成的智能設(shè)計(jì)流程，從而實(shí)現(xiàn)更加自動(dòng)化的電子設(shè)計(jì)能力。

　　無(wú)人芯片設(shè)計(jì)，毫無(wú)疑問(wèn)是一種更為快速且經(jīng)濟(jì)高效地生成新型芯片設(shè)計(jì)的方法。在通往這一終極目標(biāo)的道路上，數(shù)字全流程的實(shí)現(xiàn)具有里程碑意義。但即便如此，芯片設(shè)計(jì)對(duì)于人的經(jīng)驗(yàn)的仰賴短期內(nèi)無(wú)法通過(guò)機(jī)器實(shí)現(xiàn)，特別是在模擬設(shè)計(jì)領(lǐng)域。也正是如此，使其成為了DARPA的攻關(guān)重點(diǎn)之一。

　　在通往無(wú)人芯片設(shè)計(jì)的道路絕非一片通途，人類在探索AI提高生產(chǎn)率方面還有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走。