作者：电子创新网张国斌
近日，西门子 EDA 年度技术峰会“Siemens EDA Forum 2025”在上海成功举办。这场汇聚西门子全球技术专家、产业伙伴与核心客户的行业盛会，以“AI 驱动半导体变革”为核心议题，深度探讨软件定义时代下，如何破解验证复杂度攀升、系统集成难度加大等行业痛点，携手勾勒智能化设计的创新路径。
本次峰会的主论坛上，西门子数字化工业软件西门子 EDA 全球资深副总裁兼亚太区总裁彭启煌带来题为“Are We Ready?—— 用 AI 重构世界，用软件定义未来”的主题演讲，系统解读西门子在 EDA 领域的前瞻技术布局与生态合作成果。
他指出，AI 技术的飞速演进正推动半导体产业经历前所未有的变革。计算资源需求的指数级增长带来对复杂计算系统的软件创新需求，也为以“软件定义、AI 加持、芯片赋能”的全球经济注入新动能。
西门子数字化工业软件西门子 EDA 全球副总裁兼中国区总经理凌琳在大会开幕致辞中表示：“面对快速变化的中国市场需求，西门子 EDA 以 AI 与云原生技术为纽带，形成 1+1+1＞3 的聚力效应，助力客户加速构建敏捷、智慧的设计全流程，在快速变化的市场需求中智领未来。”
在当天的媒体沟通会上，凌琳与西门子数字化工业软件西门子 EDA 全球副总裁兼亚太区技术总经理 Lincoln Lee (李立基。图右)接受了电子创新网等媒体的专访，就AI与EDA的融合进行了深入交流。
凌琳表示在全球半导体与工业数字化加速融合的背景下，EDA（电子设计自动化）正在从传统的电路设计支撑工具，演变为整个数字孪生体系的核心底座。作为全球工业软件和自动化的巨头，西门子正在通过持续的研发投入和并购整合，将 AI 与 EDA 深度结合，试图重塑产业方法论，并打造从设计到生产的端到端数字孪生闭环。
一、EDA 的角色转变：从“工具”到“底座”
“EDA 不再只是‘芯片工程师的工具’，而是整个半导体和电子产业的底层支撑。电子系统复杂度持续提升，芯片在系统中的比重越来越大，验证、设计和制造环节对工具链的依赖性显著增强。”凌琳指出，“传统意义上的 EDA，更多聚焦于电路级、芯片级的设计与验证，但在西门子的体系中，它与机械设计、工艺仿真、供应链管理等环节逐步融合，形成完整闭环。”
这意味着，EDA 正在被重新定义为跨域工程的“集成底座”，承载起软件定义、AI 加持和芯片赋能三大方向。
二、AI + EDA：工业级 AI 的五个关键词
他指出AI 被西门子定义为 EDA 的“底层能力”，不同于通用大模型的开放式探索，EDA 中的 AI 必须满足工业级要求。Lincoln Lee 则总结了五大标准：
1、可验证性：AI 输出结果必须能在芯片设计中验证，否则无法进入生产流片；
2、可用性：工具要对工程师友好，而非仅限于博士或专家使用；
3、通用性：AI 功能要能覆盖不同设计场景，而非单点应用；
4、稳健性：软件运行稳定，能适应复杂工程环境；
5、准确性：确保结果真实可靠，满足严苛的工业指标。
基于这些原则，西门子收购 Solido 后构建了 EDA AI System 平台，将 AI 融入 Calibre、Solido、Aprisa 等核心产品中。例如：Questa One：在验证环节引入生成式 AI，已在 MediaTek 的量产设计中应用；Calibre Vision AI提供自动错误定位与提示；Solido AI：结合生成式与代理 AI，提升仿真效率。
这些 AI 工具不再是孤立应用，而是依托统一平台，支持 API 接口扩展，实现客户数据与私有模型的安全融合。
三、数字孪生与系统级仿真：超越传统 EDA 的闭环
最近几年，西门子一直在推广数字孪生技术，数字孪生（Digital Twin）是一种通过数字化手段创建物理实体的虚拟副本，并利用数据和算法来模拟、分析和优化物理实体的性能和行为的技术。它将物理世界和数字世界紧密相连，通过实时数据交互和反馈，实现对物理实体的精准控制和优化。
凌琳表示西门子构建的数字孪生体系，核心在于端到端的跨域建模与仿真。从软件定义出发，覆盖功能验证、物理实现、封装与 3D IC，并上升到板级与系统级，跨越电子与机械的边界，最终通过 Silicon Lifecycle 工具，实现运行期的实时监控与回溯。
“这不仅仅是 EDA 的范畴，而是完整的数字孪生闭环，在设计阶段通过 AI 提升效率、缩短周期；在验证阶段跨域仿真应对复杂性；在制造阶段与代工厂、OSAT 深度协作，确保封装/3D IC 落地；在运行阶段进行生命周期管理，反馈数据回流设计端。”指出，“这使得西门子 EDA 的定位超越了传统点工具，而是成为系统级工程平台。”
四、3D IC 与异构集成：AI 与仿真工具的协同
据介绍，面对摩尔定律趋缓，西门子重点投资 3D IC 与异构集成。今年发布的 Innovator3D IC Integrator 被视为“3D IC 的座舱”，整合了i3D Layout：3D IC 封装物理布局；i3D Protocol Analyzer：UCIe 等高速互联协议的仿真验证；Expression Tonic Data Model：封装多版本和层级数据的统一管理。
与此同时，Calibre 3DStress 和 3DThermal 针对功耗密度带来的热与应力问题，提供物理场仿真能力，避免高密度设计中的失效风险。这种软硬结合的“仿真前置”模式，正是西门子试图通过 AI 和数字孪生，实现 从设计到制造的左移验证。
五、战略方向：四大投资重点
结合凌琳和 Lincoln 的分享，可以看出西门子未来的战略布局主要集中在：加速系统级设计：典型如 PAVE360 项目，面向智能汽车等复杂系统；先进制程支持：持续扩展工艺节点的 EDA 能力，配合台积电、英特尔等代工厂；3D IC 与异构集成：工具与代工厂/封装厂的协同优化；全平台 AI 底座：以 EDA AI System 为平台，将 AI 融入设计全流程。
这四大方向与西门子在工业自动化的长期定位高度契合，也构成了其打造 “One Tech Company” 的技术路径。
六、AI 驱动下的 EDA 新格局
从更广阔的视角看，西门子正在将 EDA 工具 升级为工业软件平台，通过 AI 与数字孪生扩展传统边界，对产业的意义，EDA 不仅是芯片公司使用的设计工具，更是整个工业数字化的“操作系统”；对供应链的意义：EDA 与代工厂、封装厂、供应链管理平台的融合，直接影响项目成功率和成本控制；对工程师的意义：AI 工具不再只是辅助，而是“智能助手”，在复杂设计中显著提升生产力。
这意味着未来的 EDA 不仅关乎芯片设计效率，更是产业风险可控、复杂系统可实现的关键。
凌琳总结说西门子 EDA 的战略可以用一句话概括：软件定义，AI 加持，芯片赋能，数字孪生闭环。
在 AI 重构世界、摩尔定律放缓、产业复杂度急剧上升的背景下，西门子试图以全域数字孪生为核心，把 EDA 从工具链扩展为平台，把 AI 从实验性应用升级为工业级基座。这不仅关乎半导体本身，更关乎未来整个工业数字化的演进路径。
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