行业资讯—「AI在CAE、EDA、CAD领域的应用进展」

CAE主要用于工程领域的设计分析、优化和仿真，AI技术的引入显著提升了仿真效率、精度和自动化水平。以下是最新进展：

• 技术进展：AI算法（如深度学习、强化学习）被集成到CAE软件中，用于自动优化仿真参数和修正模型。稀疏注意力机制（NSA）减少冗余计算，流体动力学仿真加速50-100倍。
• 应用案例：

• NVIDIA的Omniverse Blueprint（2024年11月发布）支持实时虚拟风洞，允许用户在航空、汽车、能源等行业创建具有实时互动性的数字孪生，显著缩短开发周期。
• DeepSeek-R1通过GRPO强化学习算法实现仿真参数自主优化，在航空部件轻量化案例中，迭代次数从50次降至10次，耗时从72小时缩短至8小时，质量减轻12%。
• 航空发动机叶片优化：DeepSeek与Abaqus耦合将68小时流程压缩至9小时。
• 电机噪声抑制：结合声学仿真与遗传算法，噪声降低8dB。

• 技术进展：Altair等公司利用AI与高性能计算（HPC）结合，通过改进算法预测设计效果，显著提高仿真效率。例如，Altair的仿真软件通过AI嵌入式设计，优化了航空航天、汽车等领域的设计流程。
• 应用案例：AI在结构分析、流体动力学和电磁分析中加速网格划分和计算过程，支持多行业标准格式的数据交换。
• 趋势：AI与云端计算结合，推动CAE软件向云端化和用户可定制化方向发展，降低计算成本。

• 技术进展：AI技术支持多体、多态、多物理场耦合仿真，通过神经网络和遗传算法优化复杂系统的性能预测。例如，AI在数字孪生中实现实时监控和优化，提升了制造和维护效率。

• 应用案例：航空航天领域利用AI驱动的CAE软件优化飞机部件设计，减少物理测试成本；材料微观-宏观特性映射（如碳纤维复合材料），提升多尺度仿真精度。

• 挑战：数据隐私、模型复杂性以及AI算法的鲁棒性仍需进一步突破。  

  
   

EDA是芯片设计的核心工具，AI的引入正在改变设计、验证和优化的传统流程，推动智能化设计（EDI）发展。

• 技术进展：AI通过快速分析大规模数据，优化芯片设计的功耗、性能和面积（PPA）。Cadence的Cerebrus工具（2021年发布）利用强化学习引擎，实现10倍生产效率提升和20% PPA改进；其后续工具Optimality（2022年发布）进一步将设计优化速度提升至100倍。
• 应用案例：
• 新思科技（Synopsys）利用AI在两天内完成传统方法需一个月的设计参数探索任务，显著缩短芯片设计周期。
• 中科鉴芯“剑穹”平台通过微调开源大模型，实现RTL代码自动生成，正确率显著高于传统套壳工具。
• 复鹄科技AnaSage系统一键生成模拟芯片版图，布局偏差≤5%，消除设计返工。
  
• 趋势：数据驱动的EDA算法结合大语言模型（LLMs），如NVIDIA的ChipNeMo，优化软件生成和设计流程。

• 技术进展：深度学习赋能物理设计自动化，从建模到布局优化。例如，AI算法用于静态时序分析（STA）、逻辑综合和布局布线，显著提高设计精度。
• 应用案例：
• 全芯智造的AVC智能缺陷识别系统通过AI实现高精度图像识别和缺陷分类，提升半导体制造效率。
• AnaSage-Porting工具将芯片工艺迁移时间从3个月压缩至1个月，90%版图无需改动。
• CASDFT工具集支持扫描压缩、测试点插入等DFT功能，提升故障覆盖率。

• 优势：AI减少了手动调整的复杂性，特别是在复杂SoC模块设计中，应对10^25次方的设计解空间。

• 挑战：国内EDA行业面临海外巨头垄断（Synopsys、Cadence等占全球70%以上市场）、人才短缺（中国仅7500名EDA从业者，全球6万）及数据封闭问题。

• 趋势：数据驱动的国产EDA算法研发，结合大模型技术，探索开源数据生态以突破技术壁垒。
  

• 技术进展：微软亚洲研究院的FlexCAD、CADFusion和CAD-Editor通过大语言模型（LLMs）实现统一建模框架、视觉反馈和自然语言编辑功能。例如，CAD-Editor允许用户通过自然语言指令修改复杂CAD模型，显著降低操作门槛。
• 应用案例：SolidWorks集成的CADAI Assistant通过AI自动化重复设计任务，将项目周期从数周缩短至数天。
  
• 优势：提升建模效率，让非专业用户也能参与设计，专注于创意而非复杂操作。

• 元图CAD的深度学习引擎秒级识别图纸构件（如门窗、管道），工程量统计效率提升80%。
• OCR技术转换扫描图纸为可编辑文本，准确率99%，保障老旧图纸数字化。

• 点云智能建模：3D点云分割算法实现高精度逆向重建，支持复杂曲面拟合。
• AI渲染：扩散模型将效果图生成时间从数小时压缩至分钟级。

• 大语言模型（LLMs）与多模态AI：LLMs在CAE、EDA和CAD中均展现出强大潜力，通过自然语言处理和多模态数据（图像、文本、几何数据）优化设计流程。
• 强化学习与深度学习：强化学习用于自动化参数优化，深度学习提升复杂系统建模精度。
  
• 云端化与数据驱动：云端计算结合AI算法降低成本，支持数据驱动的设计优化。

• 数据壁垒：数据封闭限制了AI算法的训练和优化，需推动行业数据共享。
• 人才短缺：尤其在EDA领域，国内高端人才匮乏，需加强专业教育和跨界培养。
• 技术壁垒：海外巨头在技术积累和市场占有率上优势明显，国内企业需加速创新。

• 智能化与自动化：AI将进一步推动CAE、EDA、CAD的全流程自动化，降低专业门槛。
• 跨领域融合：AI技术将促进CAE、EDA、CAD的集成，形成设计-仿真-制造的一体化平台。
• 国产化突破：政策支持和市场需求驱动下，国内企业在EDA和CAD领域有望实现技术赶超，尤其在AI赋能的细分市场。

AI技术在CAE、EDA和CAD领域的应用正在重塑工业设计和制造流程：

• CAE：AI提升仿真效率，支持多物理场耦合和数字孪生，加速航空、汽车等行业的产品开发。

• EDA：AI优化芯片设计流程，显著提升PPA和生产效率，国产EDA在政策支持下加速发展。

• CAD：AI推动智能化建模和云端协作，降低设计门槛，激发创意潜力。