AI技術(shù)正在徹底改變它所涉及的每個領(lǐng)域，而在EDA中融入AI技術(shù)正在重塑整個汽車行業(yè)。隨著AI技術(shù)在電子設(shè)計自動化（EDA）中的應(yīng)用，汽車行業(yè)也正在經(jīng)歷深刻的變革。專家預(yù)計，2022年到2030年，全球AI市場的復(fù)合年增長率（CAGR）將達到39.4%，總規(guī)模達207. 6億美元。這些變革正帶來眾多創(chuàng)新。

其中，AI對高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的開發(fā)已經(jīng)產(chǎn)生深遠影響。消費者不僅希望汽車能夠提供交通服務(wù)，更希望汽車能夠智能互聯(lián)、自主駕駛、舒適安全。隨著AI技術(shù)在電子設(shè)計自動化（EDA）工具研發(fā)中的應(yīng)用，汽車正變得更加智能與自主。同時，AI 也在很大程度上改變了半導(dǎo)體行業(yè)，從片上系統(tǒng)（SoC）的設(shè)計，驗證到封裝莫不如此。

AI技術(shù)在產(chǎn)品設(shè)計和開發(fā)團隊中的廣泛應(yīng)用，有助于量身定制所有未來產(chǎn)品，以滿足消費者的期望。嵌入到Cadence設(shè)計流程中的機器學(xué)習(xí)技術(shù)為設(shè)計團隊提高了生產(chǎn)力，涵蓋了從芯片設(shè)計、功能安全（FuSA）和計算流體動力學(xué)（CFD）的技術(shù)進步。在EDA中應(yīng)用AI/ML技術(shù)，可以在邊緣端（tinyML）快速且準(zhǔn)確地做出決策。因此，可以說EDA中的AI技術(shù)就像汽車領(lǐng)域中的AI一樣。在本文中，我們將深入地探討AI在汽車革命中的作用。

AI 如何革新汽車行業(yè)？

隨著半導(dǎo)體技術(shù)和消費者期望的提高，汽車行業(yè)正經(jīng)歷一場深刻的變革。預(yù)計到2027年，先進輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）、自動駕駛汽車、數(shù)字座艙等市場規(guī)模將達到700億美元。此外，隨著AI和邊緣計算技術(shù)的普及，自動駕駛汽車已不再是幻想。深度學(xué)習(xí)的AI提高了準(zhǔn)確性，有助于采用ADAS技術(shù)的汽車實現(xiàn)更高的自主性。同時，具備深度感知和全景視野的嵌入式AI視覺技術(shù)有助于事故預(yù)防、決策制定和車內(nèi)輔助等。這些技術(shù)的進步使我們的汽車更安全、高效、舒適，帶來更愉悅的出行體驗。

雖然全自動乘用車輛（L5）尚未上路，但業(yè)界正密切關(guān)注著自主駕駛系統(tǒng)的發(fā)展。自動駕駛技術(shù)已經(jīng)成功且安全地應(yīng)用于最后一公里配送（LMD）。LMD車輛以較低的速度行駛，因此對感知距離、制動距離和安全要求更低。此外，AI技術(shù)的應(yīng)用和自動駕駛的車輛有助于提高生產(chǎn)力，降低 LMD 的總體成本。

EDA 中的 AI

SoCs集成的功能越來越多，但預(yù)算卻十分有限，這給設(shè)計者帶來了很大壓力。傳統(tǒng)的 EDA 工具使用“經(jīng)驗法則”，需要設(shè)計人員根據(jù)直覺進行優(yōu)化。這種建模和仿真技術(shù)存在以下一些問題：

無法從以前的設(shè)計中汲取經(jīng)驗，導(dǎo)致生產(chǎn)力受限且設(shè)計不夠準(zhǔn)確

多次迭代導(dǎo)致設(shè)計時間增加

HLS 通常需要更多的時間來完成綜合

布局和布線取決于設(shè)計師的預(yù)測/經(jīng)驗，會以增加運行時間為代價

就時間和資源而言，制造成本高昂

為確保設(shè)計的正確性，我們必須在制造之前進行設(shè)計驗證。傳統(tǒng)的隨機/自動測試模式生成 （ATPG） 方案無法提高故障覆蓋率。人工智能（AI）已經(jīng)徹底改變了EDA行業(yè)。AI中使用的訓(xùn)練和推斷提高了芯片設(shè)計師的生產(chǎn)力，有助于設(shè)計出能夠處理計算和EDA工具的芯片，幫助設(shè)計人員更快地收斂和驗證，同時降低成本并提高結(jié)果質(zhì)量。

AI/ML 如何改善設(shè)計空間？

AI/ML 非常適合 EDA 和汽車行業(yè)，可以加快設(shè)計速度，將其引入 EDA 工具無疑節(jié)省了設(shè)計人員的大量工夫。使用具有 AI 功能的 EDA 工具可以顯著改變設(shè)計工作的軌跡，并有助于應(yīng)對上述挑戰(zhàn)。對設(shè)計團隊的好處包括：

提高準(zhǔn)確性和效率

前瞻可見性

滿足雄心勃勃的功耗、性能和面積 （PPA） 目標(biāo)

更出色的數(shù)據(jù)和芯片布局，更少的人為干預(yù)

加快設(shè)計收斂

EDA 中的 AI 與汽車中的 AI 有何相似之處？

在EDA和汽車行業(yè)中，提高生產(chǎn)力并更快地取得成果以及改善 PPA都是主要目標(biāo)。通過各種應(yīng)用和創(chuàng)新，AI 有望徹底改變 EDA 和汽車行業(yè)。無論是自動駕駛汽車、ADAS 還是 EDA，AI 和 ML 算法為實現(xiàn)這場電子革命和創(chuàng)造新復(fù)興提供了機會。將 AI 功能融入現(xiàn)有的 EDA 工具，有助于使EDA設(shè)計過程更加高效和富有成效。采用 AI 及其衍技術(shù)有助于汽車廠商利用多學(xué)科分析和優(yōu)化 （MDAO） 技術(shù)提高整體設(shè)計，從而實現(xiàn)更快速、更優(yōu)質(zhì)的結(jié)果。同時，系統(tǒng)的精確行為建模提高了產(chǎn)品保真度和安全性。