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【IDAS 2026 峰会 · 回顾】 | 半导体 AI 技术及应用论坛(一)—— AI 驱动设计‑EDA 协同

2026年9月2日下午,EDA²主办的「半导体 AI 技术及应用论坛(一)——AI 驱动设计 – EDA 协同」在上海张江科学会堂成功举行。作为IDAS 2026峰会的核心分论坛之一,本次论坛聚焦 “AI 驱动设计 – EDA 协同”,汇聚产学研领域专家,围绕人工智能重塑半导体设计全流程展开深度研讨,分享前沿学术成果与产业落地实践,旨在推动 AI 与 EDA 的深度融合,加速芯片设计行业的智能化转型,为智能时代下的芯片设计创新开拓新思路。

北京大学集成电路设计系副主任贾天宇作开场致辞,正式拉开论坛帷幕。

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AI Agent 的底座 

从 Harness Engineering 到 Agentic OS

香港中文大学徐强教授带来题为《From Harness Engineering to Agentic OS: Runtime Infrastructure for Long-Running AI Agents》的主题分享,深度解析 AI Agent 底层运行机制。随着 AI 从单轮问答,演进为长时运行、持久记忆、工具调用、协同求解复杂任务的智能体,运行时基础设施的重要性凸显。从 Harness Engineering 到 Agentic OS,核心目标是为长运行 AI Agent 打造操作系统级支撑。未来智能化芯片设计流程,将依托可调度、可追踪、支持多 Agent 协作的运行环境。

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自动设计 

处理器芯片全自动设计的想象与现实

中科院计算所杜子东研究员带来《处理器芯片全自动设计》主题报告。报告指出,芯片设计将告别单点效率优化,迈向全流程自动化生成与智能化迭代优化的全新阶段,从而推动处理器芯片设计模式升级,提升整体设计效率。

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验证与功耗 

AI 进入签核关键路径

英诺达(成都)电子科技有限公司 EDA 研发副总裁李英梦带来《AI 重塑低功耗与静态验证工作流》的主题分享。低功耗与静态验证是芯片质量、成本和上市时间的关键环节,AI 的介入正在重塑传统工作流,让验证更早、更准、更高效。

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芯华章科技股份有限公司研发副总裁刘军分享《Agentic EDA 的信任边界:迈向签核级可信的 AI 原生验证》。当 AI Agent 进入 EDA,问题不再只是“能不能做”,而是“能不能被信任”。签核级可信,意味着 AI 原生验证必须跨过可靠性、可解释性与工程责任边界。验证是芯片设计的守门员,信任则是 AI 落地 EDA 的硬门槛。

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先进封装与全流程协同 

2.5D/3D IC 的 STCO 创新

珠海硅芯科技有限公司技术专家吴明辉带来《AI 赋能先进封装设计新范式:2.5D/3DIC EDA 全流程 STCO 协同创新》。在后摩尔时代,先进封装成为延续芯片性能与系统价值的重要路径。2.5D/3D IC 设计不再只是单点工具问题,而是芯片、封装、系统之间的 STCO 协同优化。AI 的加入,为跨层级、跨流程协同提供了新的解法。

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上海思尔芯技术股份有限公司资深副总裁梁建忠分享《AI 与 EDA 共生演进,思尔芯数字 EDA 赋能大规模芯片创新》。数字 EDA 与 AI 不是简单叠加,而是共生演进:AI 提升 EDA 效率,EDA 场景反哺 AI 能力,最终服务大规模芯片创新。

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数据与知识 

让 AI Agent 持续进化

上海孤波科技有限公司 CEO 何为带来《构建芯片设计公司的数据飞轮,赋能 AI Agent 持续进化》。AI Agent 的能力上限,很大程度取决于数据闭环。芯片设计公司需要构建自己的数据飞轮,让设计数据、验证数据、经验数据持续反馈,推动 Agent 不断进化。

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万兴科技集团股份有限公司亚太营销中心市场经理邹林飞分享《“芯”知识・新效率——AI 驱动的半导体研发知识协作工作流》。当半导体研发越来越复杂,知识的高效流动与协作成为效率关键。AI 驱动的知识协作工作流,让“芯”知识转化为“新效率”,也为芯片设计组织提供了智能化升级的新入口

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结语 

AI 与 EDA 协同,走向共生演进

AI 与 EDA 的深度协同,不是替代,而是共生。未来芯片设计的竞争力,不仅取决于工具有多强,更取决于能否构建可信、数据驱动、知识流动的智能设计体系。本次论坛提供了一次从前沿研究到产业实践的系统梳理,也为智能化时代的芯片设计创新提供新思路。

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