例如，这使得基于少量 SPICE 仿真构建的本地模型能够显著加快验证速度，同时保持接近 SPICE 的精度。与此同时，领先的 EDA 厂商正与 NVIDIA 等硬件公司合作，利用 GPU 加速核心算法，从而显著提升仿真、设计探索、覆盖率分析和 OPC 的性能。要满足工程生产力的第二个迫切需求，就需要一种截然不同的 AI 解决方案。
为了简化工程师的工作，EDA 的生成式 AI 助手是业界最初的应对措施，但它们已不再足够。随着设计复杂性和工具碎片化的加剧，手动脚本和孤立的解决方案难以扩展。工程师需要的不仅仅是聊天机器人；他们需要能够进行智能推理、执行多步骤流程并实时适应各种 EDA 工具的自主系统。这正是基于代理的自动化所蕴含的潜力：一个统一的编排层，能够在整个设计生命周期中提供专家级的决策支持。然而，要实现这一目标，就必须克服通用 AI 框架无法应对的特定领域障碍。
EDA复杂性的五大关键挑战：
现成的通用AI模型难以应对芯片设计，因为该行业依赖于高度专业化的基础技术。任何解决方案都必须无缝衔接从初始概念到生产审批的整个工作流程，自动化初始设计、验证、物理实现、PCB审批和生产准备等关键任务，从而真正成为一个统一的智能层。
为了在EDA中有效实施基于代理的AI，开发人员必须应对五大挑战：
专业芯片设计知识： 芯片设计依赖于基于物理的方法，而这些方法在公开的训练数据中并不存在。通用代理缺乏配置专用工具、协调序列或生成精确生产代码所需的特定知识。
EDA 环境和严格的数据流： EDA 依赖于安全的本地集群，而非快速的云端框架。代理必须管理长时间运行的验证作业，与传统调度器（例如 LSF）集成，并在本地处理 TB 级数据集。
碎片化工作流程中的可扩展性： 庞大的EDA工具生态系统很容易使标准AI不堪重负，导致“上下文饱和”和出现异常。统一的编排层对于在不断扩展的工具链中实现确定性执行至关重要。值得注意的是，由于EDA工作流程本质上是多厂商的，无法局限于特定的生态系统，因此AI代理需要具备高度的灵活性才能在各种工具集之间无缝运行。
不透明的EDA模态： EDA数据包含密集的二进制格式和不透明的数据库。智能体需要特定领域的解析器才能从波形和网络列表等复杂数据中提取有用信息。
集成式企业安全： 为保护敏感知识产权，代理商必须在高度安全的环境中运行。这需要强大的基于角色的访问控制 (RBAC)、严格的沙箱机制、全面的审计日志以及人工干预的检查点。
解决方案：西门子 Fuse EDA AI 系统和 Fuse EDA AI 代理。
为了解决这些行业特有的瓶颈问题，西门子推出了 Fuse™ EDA AI 系统和 Fuse™ EDA AI 代理。该系统将生成式和基于代理的 AI 功能集成到整个西门子 EDA 产品组合中，从而彻底改变了芯片和印刷电路板 (PCB) 的设计方式。通过上下文感知的自然语言界面，它可以智能地协调从初始概念到生产审批的复杂多工具工作流程，从而提高工程效率和设计质量。
该架构专为半导体工程而设计。其核心是一个集中式的多模态EDA数据湖，利用专用解析器打破设备和工具之间的信息孤岛，确保每个工作流程都基于单一数据源运行。在此基础上，叠加了一个基于西门子EDA工具和方法论训练的先进RAG框架，使系统能够准确而非近似地响应复杂的、特定领域的查询。该系统还具有模型无关性和开放性设计：它支持多种大型语言模型（LLM），并可与第三方工具无缝集成，充分考虑了生产EDA环境本身固有的多厂商特性。安全性和部署灵活性从底层构建，支持本地和云环境、原生RBAC以及全面的审计日志，从而在各个层面保护知识产权。
（资料来源：西门子数字化工业软件）
Fuse EDA AI 代理整合了所有这些功能，通过规划、协调和执行贯穿整个半导体和印刷电路板 (PCB) 系统设计生命周期的工作流程，实现端到端自动化。此外，它还配备了 AI 驱动的工具自动化和自然语言调试功能，使工程师能够用简洁的语言表达意图，系统会将其转化为精确可执行的步骤。Fuse EDA AI 代理还通过在统一的操作层中集中管理工具发现，有效解决了可扩展性问题，从而在工作流程扩展时避免上下文过载。最终，这打造了一个超越基本辅助功能的系统，能够在企业级规模下代表工程师自主可靠地运行。.
Fuse EDA AI 代理基于高度模块化的设计理念：大型 EDA 工作流程中的每个子流程都实现了精细的自动化。这得益于以下几点：用于执行 EDA 工具的模型上下文协议 (MCP)；“代理技能”（可执行的操作指南，其中编码了领域专业知识，用于正确地对工具进行排序和配置，并内置了验证和安全措施）；以及 Fuse EDA AI 系统中专门的 EDA 解析器，用于从复杂的 EDA 数据格式（例如 LEF/DEF、GDSII）中提取精确的上下文信息。一旦开发出数百个这样的自动化子流程，就可以将它们串联起来，构建覆盖整个 EDA 生命周期的完整多工具工作流程。这就像使用单个乐高积木搭建越来越大的模块化结构一样。.
（资料来源：西门子数字化工业软件）
未来：EDA自动化新时代。Fuse
EDA AI代理等解决方案的推出，标志着半导体和印刷电路板（PCB）设计方法的根本性转变。目前的AI代理已经能够处理特定的重复性工作流程，在提高生产效率的同时，工程师仍然可以掌控更高层次的决策。但这仅仅是个开始。
随着人工智能代理能力的提升， 它们将从被动的任务执行者演变为主动的设计助手，自主管理工程设计流程的各个阶段，权衡复杂的利弊，并在无需人工干预的情况下进行自我纠错。展望未来，大规模集体智能将重新定义一切皆有可能：工程师的角色将从任务执行者转变为战略监督者，协调数百个并行代理，以任何人类团队都无法企及的规模，同时优化资源消耗、性能和面积。
（资料来源：西门子数字化工业软件）
半导体和印刷电路板 (PCB) 设计正处于一个转折点。从辅助驾驶到自主代理的转变并非遥不可及，而是已经开始。未来几年，多智能体人工智能系统将彻底改变设计生命周期，缩短开发周期，普及专业知识，并释放前所未有的并行创新能力。如今构建的架构正在为 EDA 的自主未来奠定基础。
探索 Fuse™ EDA AI 代理，开启您的 AI 驱动型 EDA 之旅。
作者：Niranjan Sitapure，西门子EDA人工智能首席产品官。Niranjan
Sitapure博士现任西门子EDA人工智能首席产品官，负责西门子EDA人工智能产品组合的战略规划、开发、战略性人工智能举措和产品营销。Niranjan拥有德克萨斯农工大学工程学博士学位，在高级人工智能和机器学习技术领域拥有丰富的经验，包括时间序列变换器、大规模语言模型（LLM）以及用于工程应用的数字孪生技术。此前，Niranjan曾任职于贝恩公司，为财富500强企业和风险投资客户提供数字化战略、运营模式重塑和尽职调查方面的咨询服务。
