AI技術正在徹底改變它所涉及的每個領域，而在EDA中融入AI技術正在重塑整個汽車行業。隨著AI技術在電子設計自動化（EDA）中的應用，汽車行業也正在經歷深刻的變革。專家預計，2022年到2030年，全球AI市場的復合年增長率（CAGR）將達到39.4%，總規模達207. 6億美元。這些變革正帶來眾多創新。

其中，AI對高級駕駛輔助系統（ADAS）的開發已經產生深遠影響。消費者不僅希望汽車能夠提供交通服務，更希望汽車能夠智能互聯、自主駕駛、舒適安全。隨著AI技術在電子設計自動化（EDA）工具研發中的應用，汽車正變得更加智能與自主。同時，AI 也在很大程度上改變了半導體行業，從片上系統（SoC）的設計，驗證到封裝莫不如此。

AI技術在產品設計和開發團隊中的廣泛應用，有助于量身定制所有未來產品，以滿足消費者的期望。嵌入到Cadence設計流程中的機器學習技術為設計團隊提高了生產力，涵蓋了從芯片設計、功能安全（FuSA）和計算流體動力學（CFD）的技術進步。在EDA中應用AI/ML技術，可以在邊緣端（tinyML）快速且準確地做出決策。因此，可以說EDA中的AI技術就像汽車領域中的AI一樣。在本文中，我們將深入地探討AI在汽車革命中的作用。

AI 如何革新汽車行業？

隨著半導體技術和消費者期望的提高，汽車行業正經歷一場深刻的變革。預計到2027年，先進輔助駕駛系統（ADAS）、自動駕駛汽車、數字座艙等市場規模將達到700億美元。此外，隨著AI和邊緣計算技術的普及，自動駕駛汽車已不再是幻想。深度學習的AI提高了準確性，有助于采用ADAS技術的汽車實現更高的自主性。同時，具備深度感知和全景視野的嵌入式AI視覺技術有助于事故預防、決策制定和車內輔助等。這些技術的進步使我們的汽車更安全、高效、舒適，帶來更愉悅的出行體驗。

雖然全自動乘用車輛（L5）尚未上路，但業界正密切關注著自主駕駛系統的發展。自動駕駛技術已經成功且安全地應用于最后一公里配送（LMD）。LMD車輛以較低的速度行駛，因此對感知距離、制動距離和安全要求更低。此外，AI技術的應用和自動駕駛的車輛有助于提高生產力，降低 LMD 的總體成本。

EDA 中的 AI

SoCs集成的功能越來越多，但預算卻十分有限，這給設計者帶來了很大壓力。傳統的 EDA 工具使用“經驗法則”，需要設計人員根據直覺進行優化。這種建模和仿真技術存在以下一些問題：

無法從以前的設計中汲取經驗，導致生產力受限且設計不夠準確

多次迭代導致設計時間增加

HLS 通常需要更多的時間來完成綜合

布局和布線取決于設計師的預測/經驗，會以增加運行時間為代價

就時間和資源而言，制造成本高昂

為確保設計的正確性，我們必須在制造之前進行設計驗證。傳統的隨機/自動測試模式生成 （ATPG） 方案無法提高故障覆蓋率。人工智能（AI）已經徹底改變了EDA行業。AI中使用的訓練和推斷提高了芯片設計師的生產力，有助于設計出能夠處理計算和EDA工具的芯片，幫助設計人員更快地收斂和驗證，同時降低成本并提高結果質量。

AI/ML 如何改善設計空間？

AI/ML 非常適合 EDA 和汽車行業，可以加快設計速度，將其引入 EDA 工具無疑節省了設計人員的大量工夫。使用具有 AI 功能的 EDA 工具可以顯著改變設計工作的軌跡，并有助于應對上述挑戰。對設計團隊的好處包括：

提高準確性和效率

前瞻可見性

滿足雄心勃勃的功耗、性能和面積 （PPA） 目標

更出色的數據和芯片布局，更少的人為干預

加快設計收斂

EDA 中的 AI 與汽車中的 AI 有何相似之處？

在EDA和汽車行業中，提高生產力并更快地取得成果以及改善 PPA都是主要目標。通過各種應用和創新，AI 有望徹底改變 EDA 和汽車行業。無論是自動駕駛汽車、ADAS 還是 EDA，AI 和 ML 算法為實現這場電子革命和創造新復興提供了機會。將 AI 功能融入現有的 EDA 工具，有助于使EDA設計過程更加高效和富有成效。采用 AI 及其衍技術有助于汽車廠商利用多學科分析和優化 （MDAO） 技術提高整體設計，從而實現更快速、更優質的結果。同時，系統的精確行為建模提高了產品保真度和安全性。