国家战略层面的重视，地方扶持政策的相继落地，资本市场的追捧，第一次让大家认识到了EDA的价值，也让国内EDA行业在过去一两年的时间里迎来了最好的发展时光。
在当前复杂多变的国际国内形势下，“必须拥有一批自主可控的EDA工具与企业，以避免在IC设计环节被‘卡脖子’”，已经成为国家和行业共识。国内EDA行业也因此迎来了千载难逢的发展机遇，EDA企业如雨后春笋般涌现，仅在2020-2021年间，国内EDA公司的数量就从20多家增长到了40多家，呈现出百花齐放，百家争鸣的局面。
其实，高速发展的不只是企业数量，从融资案例数量和金额，到产品与技术发布也都呈现快速增加态势，多家EDA公司纷纷抢滩登陆二级市场，中国EDA行业正以前所未有的速度驶入发展的快车道。
《中国EDA产业浪潮，春风化雨新十年(上)—发展机遇篇》《英诺达EnnoCAD完成A轮数千万融资加速EDA研发》、《华大九天上市 总市值近375亿元！》、《本土EDA企业概伦电子成功登陆科创板，上市首日暴涨94.48%》、《EDA公司芯华章宣布完成数亿Pre-B+轮融资》等报道见证了这些令人激动的历史瞬间。
国家战略层面的重视，地方扶持政策的相继落地，资本市场的追捧，第一次让大家认识到了EDA的价值，也让国内EDA行业在过去一两年的时间里迎来了最好的发展时光。但不少业内人士同时也指出，短期内美国技术垄断EDA市场的局面还将持续，国产EDA与国外头部品牌间还存在较大差距，需要产业链落地和人才技术的积累。事实上，一窝蜂挤入EDA赛道，可能造成资源和时机的浪费，这些都需要政府积极参与和政策引导。
数字验证平台成热点
我们注意到，不少国内EDA公司都选择验证作为切入点。究其原因，是相比后端流程，前端验证与芯片的功能定义强相关，对人的依赖度非常高，不同芯片的验证环境实现千差万别，EDA工具很难实现自动化和智能化，所以前端验证团队一般是后端团队的5倍。人数多，需要验证的场景多，这些决定了验证软件的使用基数非常大。验证软件基本不受制造工艺影响，其主要依赖高效的算法实现。国内算法类人才比较多，加上用户需求大，所以验证领域的国产EDA有比较好的发展条件。
但目前来看，芯片验证的挑战主要在验证方法学的进步，很多先进的验证方法学在国外逐渐普及，但国内基本还是10年前的水平。应用好的验证方法学，比如形式验证、PSS，在提升芯片质量和开发效率上是有极大帮助的。
有兴趣的读者可以点击《中国EDA产业浪潮，春风化雨新十年(下)—成果挑战篇》、《国产EDA验证调试工具实现破局 助力芯片设计效率提升》、《CTO专访：合见工软深化产品布局 加速国产EDA技术革新》、《开放共启中国数字验证新征程》、《打破多项国产空白，芯华章率先发布数字验证调试系统》等文章加以详细了解。
3D IC能否延续摩尔定律？
从2012年开始，摩尔定律就逐渐放缓了前进的步伐，随着先进工艺节点向10/7nm制程迈进，偏差也变得越来越大，预示着高阶工艺节点已经达到物理晶体管尺寸极限。但与此同时，随着服务器CPU、GPU等芯片功能日趋丰富，性能日趋强悍，其裸片(Die)尺寸却在不断增长，正在逼近光刻机光罩尺寸的极限。
也就是说，两者之间的矛盾正变得越来越不可调和。一方面，晶体管微缩工艺难度猛增，导致晶体管容量增加遇到瓶颈；另一方面，日趋丰富的功能需求却需要越来越大的裸片尺寸，直逼光罩极限。
因此，IC设计从2D走向3D的优势是显而易见的，包括更短的引线、更低的功耗、更高的带宽、更小的封装尺寸等等。但对设计厂商和封装企业来说，3D-IC会带来很多挑战，比如裸片放置与Bump(凸点)规划、SoC和封装团队各自为战、缺少统一的数据库、跨芯片/Chiplet及封装的热分析、系统级裸片连接验证、设计复杂程度上升等。
《小芯片堆叠和先进封装实现3D-IC设计新跨越》、《3D IC设计很难吗，究竟离我们有多远？》、《实现系统级效能、功耗与面积的3D-IC小芯片设计》等技术文章将帮助读者更好的了解这一热门技术。
EDA上云，谨慎的共识
虽然上云已经是很多行业的共识，但某些行业或应用，对云化的转变还是相对谨慎。比如在EDA行业，厂商出于对数据安全和IP安全的考虑，往往对云端服务持谨慎态度，因而主要依赖本地的数据中心。然而随着芯片设计的复杂度和成本的日益增加，整个芯片设计产业已经开始探索上云的道路了。
EDA的设计流程复杂，其中每一个步骤都需要特殊工具完成。像硬件仿真/原型验证这种需要批量作业、对算力要求较高的工具是天然适合上云的领域。硅前验证可以在流片之前找到设计中的错误，面对复杂设计时一般需要硬件进行加速仿真，但往往这些硬件的造价是非常昂贵的而成为很多小型设计公司无法接触到的资源。如果把这些硬件放在云端，设计团队可以按需、按时使用，那么就能帮助到这些团队以很小的成本使用硬件仿真资源，帮助企业缩短设计周期，提高验证的效率。
对大型或者有丰富资源的芯片设计企业来说，最理想的方案也许是最大化利用本地数据中心资源，然而这类企业往往有很多项目同时进行，这种做法可能让设计团队在项目过程中捉襟见肘，难以取得充足的硬件支持，增加了无谓的等待时间，延长了产品上市进度。
对于中小企业来说，购买硬件设备是难以逾越的一道障碍，比如目前业内所使用的硬件仿真加速器造价高昂，超过不少企业的负担能力。不同于传统数据中心，这种异构的计算中心对机房硬件、设施和环境要求极高。此外，企业需要承担昂贵的用电、维护、维修等费用。
《EDA厂商谈AI用于芯片设计、EDA上云及3D IC趋势》、《新型“云端分时租赁”模式可解SoC硬件仿真之困？》、《EDA软件的云端化与AI化是趋势还是时尚？》对此进行了深入探讨。
AI赋能EDA产业
半导体行业正在经历一场复兴，5G、自动驾驶、超大规模计算和工业物联网强劲增长的背后，是人工智能(AI)和ML的大规模应用。同时，新应用和新技术间的相互依赖性，正在产生对更强计算、更多功能、更快数据传输速度的需求，使得今天的电子产品中采用了越来越多的芯片，而且下一代芯片的生产必须更快、更智能，这一趋势永无止境，导致工程人员超负荷工作，迫切需要借助更有力的支持来跟上市场需求。
EDA行业也在经历这样的历程——从完全自定义布局、标准单元和原理图网表，到RTL综合、自动化布局布线，为了不断释放开发者的生产力，增加计算能力，支持更大、更复杂的设计，EDA行业前行的脚步从来都没有停止过。
而当面对现在动辄数百亿颗晶体管的芯片设计规模时，如果没有AI/ML的辅助，当前的设计方法学只会面临越来越严峻的设计挑战。所以，毫无疑问，EDA行业的下一步，将是进入机器学习的年代！
点击阅读：《完全机器学习设计时代来临，EDA行业再度迎来颠覆性变革》、《EDA进入AI设计新纪元》、《AI能否超越人类工程师而设计出更好的芯片？》
8月16日，Aspencore将在南京国际博览中心2号馆举办2022国际集成电路展览会暨研讨会（IIC），同期举办的“EDA/IP与IC设计论坛”邀请了来自国内外优秀的EDA/IP原厂及上下游软件、方案商到场分享，下图是具体议程，欢迎扫码报名参会：
同时，也特别感谢以下赞助商对于IIC 2022南京站活动的大力支持（排名不分先后）：
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