编者按：2026年8月13日，2026年度Siemens EDA Forum在上海拉开帷幕。这场年度盛会聚焦AI赋能EDA、先进封装、系统级设计与验证等前沿技术，汇聚了产业链企业、技术专家与合作伙伴。而最引人注目的，无疑是西门子EDA三位高层——集成电路产品事业部执行副总裁Ankur Gupta、全球副总裁兼亚太区技术总经理Lincoln Lee、全球副总裁兼中国区总经理凌琳——分别从战略全局、技术路径与区域实践三个维度，系统阐述了西门子EDA对AI的独特理解。这不仅是技术路线的宣示，更是一份关于“AI如何重塑芯片设计”的完整思想图谱。

Ankur Gupta：AI原生设计的战略雄心

作为西门子EDA集成电路产品事业部的掌舵者，Ankur Gupta以《AI原生设计：塑造未来芯片与系统》为题发表主旨演讲。他的核心判断是：AI与EDA的关系正经历从“辅助”到“原生”的根本性跃迁。

Gupta首先勾勒了半导体行业面临的四大关键技术趋势。第一，AI加速器正在从差异化能力演变为标准配置——预计到2028年，全球78%的芯片都将集成AI加速功能。第二，“软件定义”已成为驱动产品迭代的主流范式，硬件设计必须服务于软件的敏捷与弹性。第三，异构集成正在以新的形态延续摩尔定律——业界预测到2030年，单个先进封装内的晶体管数量将突破1万亿大关。第四，可信结果是一切基石——一颗3纳米晶圆的制造成本高达约5亿美元，任何功能性缺陷都意味着不可承受之重。

面对这四大趋势，Gupta提出了“AI原生设计”的战略构想：将AI深度融入从芯片、封装、电路板到系统的全生命周期开发流程。其核心是“更快的引擎速度、更智能的执行、可信的结果”三大支柱。

在技术实现上，Gupta详细介绍了西门子EDA构建的自主智能体系统。该系统依托2025年7月发布的Fuse基础模型及其构建的结构化数据本体，基于NVIDIA的OpenShell框架实现智能体互联，依托NeMo Gym完成智能体训练。整个系统采用五层架构设计：底层为Arm CPU与GPU驱动的加速计算引擎，之上依次为高级推理层、智能体层与编排层，顶层则是西门子自研EDA引擎。

实践案例一：Solido定制IC验证平台。这是西门子将自主智能体AI工作流落地的首个标杆。工程师只需以自然语言下达指令（例如“对所有单元进行特征化”），系统即可自主调度数千个单元并覆盖全PVT（工艺、电压、温度）角点，独立完成仿真运行、结果调试与错误修复等复杂流程，实现全程无人值守。该方案将特征化速度提升10倍、Token成本降低10倍。Solido团队拥有超过二十年深耕AI应用于EDA的经验，为这一突破提供了深厚的技术积淀。

实践案例二：Questa One Agentic Toolkit。在数字验证领域，西门子推出的Questa One Agentic Toolkit实现了测试用例的自动生成与执行，将数字验证环节耗时压缩70%。多个AI智能体可以协同工作、交叉验证结果，独立完成以往耗时漫长的复杂流程，真正实现从“辅助人”到“自主协作”的范式跃迁。

Gupta还透露了西门子EDA的宏伟目标：通过“极速引擎+智能执行+可信结果”三位一体战略，有望推动芯片设计周期从传统的18个月缩短至9个月。而这一目标的底气，来自西门子持续的重磅投入——累计超过250亿欧元用于工业软件的并购与研发，近期更通过收购法国SoC设计公司Defacto和美国AI芯片估算初创企业Precision Innovations，进一步强化了在复杂芯片架构设计与AI加速领域的优势。

Lincoln Lee：电子设计方法论革新

作为西门子EDA全球副总裁兼亚太区技术总经理，Lincoln Lee的观点更具技术落地的视角。他指出：“面对AI计算、先进制程、异构集成与系统级验证带来的芯片设计挑战，行业寻求的已不仅仅是更快的单点工具，而是设计方法论的底层革新，从根源上释放工程师生产力。”

Lee的核心判断是：AI时代的EDA竞争，不再是工具速度的比拼，而是方法论完整性的较量。单一工具的加速只能解决局部问题，真正的效率革命来自设计流程的全面重构。西门子EDA将AI智能体深度嵌入从芯片、封装到板级系统的全生命周期，试图为这个高风险的产业提供一条可验证、可落地的创新路径。

在Lee看来，异构集成与先进封装是方法论革新的典型战场。通过高效能中介层与先进封装，设计团队可将不同制程、不同供应商的运算、内存、I/O与加速器IP整合为复杂的系统级封装。这种异构集成的复杂性，对EDA工具提出了全新要求——不是单一工具的改进，而是从架构探索到最终签核的全流程重构。

实践案例一：Innovator3D IC解决方案。西门子EDA的Innovator3D IC提供了面向2.5D/3D先进封装的统一化流程，支持ASIC与Chiplet的快速路径探索、规划与异构集成。该方案在2026年Chiplet Summit上荣获“Packaging: Design”类别Best of Show大奖。在三星Foundry的2.3D Cube-E先进封装平台中，三星已采用西门子的先进封装解决方案，支持超过200万引脚的复杂2.5D和3D IC设计。Innovator3D IC Integrator和Innovator3D IC Layout帮助实现了早期布局规划、快速设计变更以及daisy-chain网表生成。

实践案例二：Calibre 3DSTACK组装级验证。针对超大规模2.5D/3D IC封装设计，Calibre 3DSTACK提供了全方位的组装级互连验证与签核能力，可完整验证多die堆叠设计，降低风险并加速设计收敛与量产导入。这体现了Lee所强调的“方法论革新”——不是单一工具的改进，而是从架构探索到最终签核的全流程覆盖。

Lee还特别强调，AI原生设计不仅要解决技术问题，更要解决工程效率问题。西门子EDA将持续迭代技术方案与服务体系，帮助客户高效应对AI时代的挑战，让前沿技术真正转化为可落地的产品竞争力。

凌琳：中国市场的落地之道

作为西门子EDA全球副总裁兼中国区总经理，凌琳在论坛开幕演讲中为整场大会定下了基调。他表示：“软件定义、芯片赋能与AI加持，正在共同推动电子产业进入新的创新阶段。面对持续攀升的设计复杂度，西门子EDA将更加聚焦客户需求，持续推进AI原生EDA创新，携手中国客户与产业伙伴提升工程效率和设计质量，加速创新成果落地，共同把握AI时代的发展机遇。”

凌琳的观点体现了西门子EDA对中国市场的深刻理解与战略定位。在他看来，AI对EDA既是挑战更是机遇——它正加速算法迭代、设计空间探索与问题求解的演进。而中国市场特有的应用场景与创新节奏，为AI原生EDA提供了独特的试验场与增长极。

凌琳演讲中一个值得关注的信号是西门子EDA业务的市场表现。根据最新发布的西门子集团第三财季财报，西门子EDA业务实现了30%的强劲增长。这一数字不仅印证了市场对AI原生EDA的强烈需求，也为凌琳“携手中国客户与产业伙伴”的承诺提供了坚实的商业基础。

实践案例一：Fuse EDA AI Agent的中国应用生态。Fuse平台允许用户以自然语言与AI交互来使用EDA工具，是一个连接AI模型与西门子EDA软件的开放平台。该平台兼容VS Code、Cursor等第三方工具，并通过MCP协议促进跨平台通信。在中国市场，这一开放架构尤其重要——它允许中国客户根据自身需求灵活集成AI能力，而不受单一技术栈的束缚。 

实践案例二：Veloce Strato CS仿真平台助力Arm AGI CPU验证。西门子EDA的Veloce Strato CS仿真平台已成功助力Arm AGI CPU完成流片前的大规模验证。这一案例展示了西门子EDA在中国市场将AI能力与硬件仿真深度融合的实践能力，也印证了凌琳所强调的“加速创新成果落地”的战略方向。

另外，本次论坛设置的七大技术分论坛——覆盖定制IC设计、数字前后端设计与验证、DFT可测试性设计、先进封装、半导体制造以及板级系统设计等关键领域——正是凌琳“聚焦客户需求”理念的延伸。

通过技术分享、行业实践和客户案例交流，西门子EDA正试图在中国市场构建一个完整的AI原生EDA生态。 

综观三位高管的演讲，一条清晰的逻辑线贯穿始终：AI与EDA的关系正在经历从“辅助”到“原生”的根本性转变。

Gupta从战略高度定义了“AI原生设计”的内涵与外延，Lee从技术路径阐释了方法论革新的必要性与可行性，凌琳从市场角度描绘了AI原生EDA在中国落地的路线图与商业前景。

三重视角相互印证、彼此支撑，共同构成了西门子EDA完整的“AI观”。

传递出的信号非常明确：AI原生设计正从概念走向工程实践，开始在成本、设计周期和算力消耗三个维度上重新定义半导体行业的效率边界。当工程师可以用自然语言指挥AI智能体完成数天的仿真验证，当芯片设计周期有望从18个月压缩至9个月，当先进封装中的万亿晶体管设计变得可预测、可验证，EDA行业的分水岭时刻已经到来。

让工程师从繁琐的重复劳动中解放出来，将创造力投向更高价值的创新活动，这或许就是AI原生设计的终极愿景，而西门子EDA正在将这一愿景变为现实。