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万亿赛道新变局：西门子EDA以AI重塑半导体设计边界下载方式:

①通过浏览器下载

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②使用自带的软件商店

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③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

万亿赛道新变局：西门子EDA以AI重塑半导体设计边界安装步骤:

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🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择万亿赛道新变局：西门子EDA以AI重塑半导体设计边界。

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🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用万亿赛道新变局：西门子EDA以AI重塑半导体设计边界软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动万亿赛道新变局：西门子EDA以AI重塑半导体设计边界软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

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5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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> 厂商新闻《万亿赛道新变局：西门子EDA以AI重塑半导体设计边界》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-09-08 21:16

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当奔驰这样的传统豪华汽车品牌宣布转型为一家以软件为核心的公司时，我们或许能够更深刻地理解当前这个时代的变革本质。8月28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。

在现场，西门子EDA全球副总裁兼中国区总经理凌琳和亚太区技术总经理Lincoln Lee向外界描绘了一幅关于半导体设计未来的宏大蓝图。这不仅是一次技术路线的阐述，更是对整个行业发展方向的深度思考。

万亿美元赛道上的技术革命

数字本身往往最能说明问题的严峻性。当凌琳提到半导体行业收入预计到2030年将达到1万亿到1.2万亿美元，而同期晶体管数量也将突破1万亿这一里程碑时，在场的每一个人都能感受到这个行业正在经历的史无前例的扩张。更令人惊叹的是，展望到2035年，这一数字可能会达到2万亿美元——过去可能需要十几年甚至几十年的增长，现在在五年内就可能实现。

然而，光鲜的数字背后隐藏着巨大的挑战。项目延期、首次流片成功率下降，这些看似技术性的问题实际上反映了整个行业面临的深层困境。以制程成本为例，从28纳米开始，成本增长曲线变得异常陡峭：5纳米制程约需4.2亿美元，而3纳米制程更是达到了5.4亿美元。如此高昂的投入，任何一次失误都可能导致巨额损失。

正是在这样的背景下，西门子EDA提出了“软件定义，AI加持，芯片赋能”的三大战略方向。这不是简单的口号，而是对行业发展趋势的深刻洞察。Lincoln Lee特别强调，与去年相比，今年他们在原有的“软件定义”和“芯片赋能”基础上新增了“AI加持”，这一变化本身就说明了人工智能在EDA领域的重要性正在以超乎想象的速度提升。

软件定义：从硬件同质化到差异化竞争

“软件正在吞噬世界”这一经典论断在今天的半导体行业中得到了最生动的诠释。这一转变的深层逻辑在于，当硬件逐渐趋同时，真正带来差异化定义的恰恰是软件。

这种趋势在汽车行业表现得尤为明显。“软件定义汽车”已经不再是一个概念，而是正在发生的现实。从特斯拉的OTA升级到传统车企的数字化转型，软件正在重新定义汽车的价值创造方式。而这种变化的背后，是整个电子产业在各行各业中占比的持续提升。

对于EDA行业而言，软件定义意味着什么？它意味着传统的硬件优先思维需要彻底转变。过去，工程师们更多地依赖硬件能力的提升来解决问题，期望通过摩尔定律和异构计算不断增强硬件性能。但现在，解决复杂系统问题的根本在于软件和设计方法的“左移”——即在设计的早期阶段就充分考虑软件因素，通过软硬件协同设计来优化整体性能。

这种转变对整个产业链都产生了深远影响。芯片设计不再是单纯的硬件工程问题，而是需要从系统级的角度进行思考。设计工程师需要在项目初期就考虑软件架构、算法优化、系统集成等多个维度，这要求EDA工具必须具备更强的跨域协同能力。

AI加持：从概念到工业级应用

如果说软件定义提供了新的思维框架，那么AI加持则为这一框架注入了强大的执行力。但正如Lincoln Lee反复强调的，EDA中的AI应用与普通的生成式AI或大型语言模型完全不同。你可以向DeepSeek询问问题并获得答案，但这些答案不会直接应用到芯片设计中。芯片设计的每一行代码、每一个设计单元都必须确保绝对的准确性和可靠性。

基于这一认识，西门子EDA提出了工业级AI的五大特性：可验证性、可用性、通用性、稳健性和准确性。这些特性看似简单，实际上代表了AI技术从实验室走向工业应用的关键门槛。可验证性要求AI输出的结果必须可以验证，从而安全应用于芯片设计；可用性则要求工具必须对工程师友好，而不仅限于AI专家才能操作；通用性意味着AI解决方案应该适用于多种设计场景；稳健性要求软件必须稳定可靠；准确性则确保AI设计结果真实可靠。

在这些原则指导下，西门子EDA在今年6月的美国DAC大会上推出了EDA AI System。这不是一个简单的工具升级，而是一个跨产品的基础AI平台。该系统支持NVIDIA NIM，建立了完整的数据湖架构，为后续的AI应用提供了坚实基础。更重要的是，该系统在数据安全方面表现出了极高的谨慎性——客户的数据只有在获得明确授权的情况下才会被纳入平台，这种对数据安全的重视体现了西门子EDA的责任感。

基于这一平台，西门子EDA已经推出了四款AI增强的工具：用于验证的Questa One、用于布线布局的Aprisa AI、广泛使用的Calibre Vision AI，以及用于仿真的Solido。这些工具在实际应用中已经显示出显著的效率提升效果。特别值得一提的是，MediaTek作为开发合作伙伴，在Questa One的应用中积累了丰富的实践经验，为该工具在亚太区的推广提供了有力支撑。

芯片赋能：构建全面数字孪生体系

第三个战略方向“芯片赋能”的含义远比字面意思更加深刻。它不仅指芯片技术本身的发展，更重要的是芯片如何赋能整个数字化世界的发展。作为“倒金字塔”的底座，EDA技术正支撑着更广阔的数字化世界发展。

在这一理念指导下，西门子EDA正在构建超越传统EDA范畴的全面数字孪生体系。这个体系不仅包含传统EDA所覆盖的电子设计自动化部分，还囊括了机械设计、半导体供应链以及工艺仿真等多个环节。凌琳特别强调，他们的目标是构建一个完整而强大的闭环系统，帮助用户应对复杂系统在设计与验证中的各种挑战。

全面数字孪生的意义在于从跨域系统的模型出发，进行软硬件协同设计、验证与仿真。这个过程极为复杂：从软件定义出发，涵盖整个功能验证、物理实现、物理验证、生产及封装，再到3D IC技术应用。之后，还需在板级调试电子子系统，最终将子系统整合到完整系统中进行测试。整个链条环环相扣，涉及的环节众多且复杂。

为了支撑这一宏大愿景，西门子EDA还提供了Silicon Lifecycle工具，实时监控每个环节是否达到指标，形成完整的循环和回溯机制。这种全生命周期的管理方式，体现了数字孪生技术的真正价值：不仅仅是设计阶段的仿真，更是从设计到生产、从测试到维护的全流程数字化管理。

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