本文要點：

l  當前半導體行業面臨的核心挑戰

l  半導體與電子系統向軟件定義設計轉型大勢

l  為何全域數字孿生是產業突圍與業務成功的最優路徑

西門子 EDA 是全球電子設計自動化（EDA）領域核心供應商，業務覆蓋硬件輔助驗證、模擬測試、虛擬化監控等全鏈條解決方案。隨著全球電子系統高速普及、需求持續爆發，軟件定義、AI 賦能、芯片底層支撐的技術模式，已成為當代半導體行業發展關鍵。業內預測，2035 年全球半導體市場規模將突破2 萬億美元。

本文對話西門子 EDA 戰略副總裁克雷格?約翰遜，聚焦半導體行業現存痛點，解析 AI 驅動的全域數字孿生如何賦能芯片級系統設計。

在半導體產業及《芯片與科學法案》背景下，EDA 行業如何助力美國半導體產業創新升級、拉動經濟增長？

現代科技產品離不開半導體。作為萬物互聯時代各類設備與系統的核心基石，半導體支撐著人工智能、電動汽車、清潔能源、航空航天及國防等關鍵領域發展。

市場對更小尺寸、更高速度、更強性能芯片的需求持續攀升，疊加 AI 技術融入倒逼產品快速迭代，不斷挑戰電子設計與制造的能力邊界，同時兼顧成本優化與綠色可持續發展目標。

當前半導體行業深陷多重壓力：設計需求日趨復雜、產業資源緊缺、合規與可持續監管趨嚴、供應鏈波動頻發，進一步拉長并約束了研發周期。

客戶普遍希望把芯片研發交付周期，從原本 18–36 個月壓縮至 12–18 個月，提升研發確定性。西門子 EDA 正依托 AI 賦能軟件解決方案，幫助客戶縮短芯片上市周期、加快半導體產品落地。

全行業向軟件定義產品與系統轉型，汽車領域已靠軟件實現差異化競爭，這一思路如何落地到半導體行業？

電子系統與半導體正向軟件定義設計全面轉型，已是跨行業大趨勢。系統集成商紛紛通過軟件打造產品差異化，典型如汽車行業：自動駕駛、車載影音、駕駛輔助、語音交互、安全控制及駕乘個性化體驗，全部依托軟件實現價值增值。

汽車主機廠亟需在復雜巨系統架構下，通過設計與仿真實現性能最優，從芯片底層開始用軟件完成產品定制與差異化。

傳統先定硬件、再適配軟件的模式，已無法適配現代算力、AI 及高性能應用的發展節奏。

軟件定義系統正在重構電子研發格局：硬件架構開始由軟件體系主導，軟件負載從設計最早期就反向決定硬件架構選型。依托半導體數字孿生虛擬模型，可提前開展仿真試驗，遴選出最適配軟件運行的算力平臺。

采用軟件定義研發模式，團隊可通過軟件完成全系統配置，涵蓋性能伸縮邊界、多域設計優化、芯片與系統多層級集成的數據鏈路貫通。

對于率先布局 EDA 軟件、構筑技術壁壘的企業而言，這是絕佳機遇；而傳統老牌企業則必須加速節奏迭代，同時盤活存量老舊業務體系。

在全球競爭格局下，數字化轉型與左移工程（前置驗證設計） 已成必修課。企業要駕馭日益復雜的設計流程、落地高端電子系統，必須布局工業級 AI、高效需求捕獲與建模，以及軟硬件協同設計方法論。

隨著單芯片微縮逼近物理極限，芯粒集成與 3D IC 設計流程愈發關鍵。半導體行業正迎來重大變革，而軟件定義、AI 賦能、芯片底層承載的一體化方案，正是破解行業痛點的核心路徑。

西門子 EDA 如何依托 AI 賦能多域工程設計？

下一代半導體研發投入高昂，但又是各類電子系統與智能產品的剛需。全球半導體應用需求持續暴漲，芯片設計、制造、先進封裝及 PCB 系統的復雜度正呈指數級上升。

企業必須采用多域工程研發思路，打通軟件、機械、電子設計全鏈路，應對巨型系統集成的復雜挑戰。

人工智能成為彌合半導體工程研發斷層的關鍵，可跨域打通系統運維、網絡架構、電源管理、安全管控、狀態監測、模型訓練、仿真驗證與測試全流程。

在芯片全生命周期中管理跨領域數據，既要對接上層平臺實現數據貫通，又要沉淀各行業專屬洞察。

例如，軟件與電子平臺的可擴展性、靈活性規劃，是產品生命周期管理的核心。依托軟件定義工程模式，研發團隊可實時監控并干預產品實際運行狀態。在半導體中植入智能監測模塊，廠商可全程追蹤產品性能與可靠性，保障全生命周期功能穩定、持續迭代。

數十年來，西門子 EDA 已規模化落地 AI 技術，深度融入芯片設計與制造全流程，為全球客戶打造一系列 AI 驅動的研發工具，助力打造更高品質產品。

數字孿生如何落地半導體設計與制造？

企業數字化轉型的核心基石，是搭建全域數字孿生。它基于物理機理構建產品與工藝流程的數字鏡像，是物理實體或待落地實物的虛擬化復刻。

西門子是全域數字孿生領域行業領軍者，可整合跨領域模型與全量數據，覆蓋機械 CAD/CAE、軟件代碼、物料清單、工藝規程等全要素。這套全域方案可精準復刻實體產品的形態、功能與運行行為。

采用全域數字孿生方案的企業，可在研發階段大幅減少物理原型迭代，提前完成產品與產線的定義及優化，節省時間與研發資源。

數字孿生會同步映射實體全生命周期的所有變更，在虛擬與現實之間建立閉環反饋，持續低成本優化產品設計、生產流程與供應鏈運轉效率。

依托產品與產線、軟件及自動化的深度融合，廠商可基于全域數字孿生完成設計、仿真、測試與全流程驗證，同步優化產品品質與工藝水準、壓縮研發周期。

半導體與系統企業獲得的價值，遠不止視覺還原與仿真精度提升，更在于跨領域、全流程、全生命周期前所未有的整合廣度與深度。

多數 EDA 廠商僅能提供碎片化單點功能，局限于某一環節；而全域數字孿生可打通從設計到運維的完整生態鏈路。

西門子全域數字孿生可精準復刻產品與工藝流程的物理形態、功能邏輯及運行特征，貫穿全生命周期完成仿真預判、性能推演與產線優化。最核心價值在于：將真實運行數據反向回流至產品設計與生產環節，形成自我迭代優化的閉環體系，這是多數同類廠商無法實現的能力。

同時，軟件定義數字主線可打通多系統跨流程協作，構建從設計、制造到后續運維的全生命周期數據流。

數字主線將零散孤立的數據沉淀為全域數字孿生的集體智能。通過在虛擬世界鏡像物理實體，研發團隊可精準預判性能、安全合規地完成產品優化，實現任務自動化、功能互聯互通，讓團隊快速調取、共享與管理全項目全周期研發資料。

數字主線可為電子系統、半導體生態等行業提供端到端完整流程支撐。結合全域數字孿生與數字主線，企業將擁有一套實時數字化底座，支撐復雜巨系統的設計優化、驗證落地、量產部署與全周期運維。

西門子同時具備頂尖的產品生命周期管理（PLM）、EDA 軟件、硬件能力與行業專業服務，可精準匹配電子系統、半導體客戶及生態伙伴的復雜研發需求。

西門子電子設計自動化部門正在針對半導體市場探索哪些額外的軟件技術？

面對日趨復雜的市場需求、供應鏈擾動與全球碳中和合規壓力，企業數字化孿生體系的完善度已成為核心競爭力，決定能否快速吸納新興技術、融入現有業務流程。

盤活企業全域數據資源，可讓決策層實時掌握關鍵信息，提升業務透明度，同時為工業 AI與工業元宇宙搭建絕佳生態底座。

工業 AI 可自動化處理重復性工作、加速產品與工藝評估、降低工具上手門檻，尤其適配行業人才老齡化、專業工程師缺口與技能斷層的現狀。

面向未來制造業，工業元宇宙將融合數字孿生、人工智能與軟件定義自動化，打造直觀可協作的虛擬設計與建造環境。

跨行業經營壓力仍將長期存在，地緣政治與關稅政策也持續影響全球商貿，電子與半導體行業首當其沖。廠商面臨成本上漲、設計復雜度攀升、全球可持續合規約束及工程人才緊缺等多重挑戰，唯有依托數字化轉型與前沿技術，才能匹配創新節奏與產品上市時效目標。

在企業全域推行整體數字化轉型理念、落地全域數字孿生的廠商，將收獲持久且難以復制的競爭優勢，把各類業務流程整合為透明統一的運營體系。西門子 EDA 提供的全域解決方案，將成為未來工業與科技數字化轉型堅實可靠的底層支撐。