全球EDA行业企业可分为三个梯队，未来数年有望梯队

从技术结构来看，全球EDA产业企业可分为三个梯队。其中，一线企业在全流程EDA工具方面具有完整和整体优势，部分流程工具在细分领域具有绝对优势。EDA领域年营业收入超过10亿美元。代表企业有新思科技、凯登电子、西门子EDA。二线企业在某些领域拥有全流程刀具产品，在某些领域具有绝对优势，年营业收入在5000万美元至4亿美元之间。对于第三梯队的EDA企业来说，相关企业的产品以点工具为主，企业年营业收入一般在3000万美元以下。

图3 EDA行业技术格局

对我国EDA企业来说，在市场驱动和资本支持的帮助下，代表性企业正呈现出加速发展的势头，未来几年内很多企业有望进入行业第二梯队。作为我国唯一一家在部分领域拥有全流程刀具的EDA刀具企业，华大九天在营收规模上在本土企业中优势明显。以及晶圆制造的一些相关领域，整体技术水平处于国内领先地位，进一步实现了各类工具的部分代表性点工具产品在关键参数上优于市场上的国际主流产品。

EDA行业具有独特的商业和销售模式

集成电路设计工具（EDA工具）是从计算机辅助设计软件发展而来的模拟电子技术基础第四版思考题，在工业商业和销售模式上与工业软件有相似的方法。经过30多年的自主发展，EDA工具结合集成电路领域特殊的市场形态和运作模式，形成了具有自身特色的行业经营和销售模式。综合来看，国际主流厂商推动EDA工具商业化应用的方式包括“正规授权+技术服务”，以及面向高校和科研院所的教育应用推广。

“定期授权+技术服务”商业模式的由来。为降低客户使用EDA工具的成本，增强公司与客户的耦合度，提高公司在商业竞争中的产业市场竞争力，原美国Arcsys公司改变了传统的永久授权销售模式1990 年代的 EDA 工具。将EDA工具的一次性销售改为限期租赁，在产品服务期内为客户提供开发、技术支持等服务。商业模式的转变，让原Arcsys在一年多的时间里实现了600%以上的年销售额增长，深刻影响了其他EDA工具公司向“

高校和科研院所的产业推广和应用是EDA公司培育市场生态和客户习惯的重要途径和手段。一方面，为了支持教学和科技研发创新，包括EDA工具在内的软硬件产品厂商，都有面向高校和科研院所的“教育版”产品，产品价格普遍较低。高于商业产品。另一方面，对于EDA工具的推广应用，主流EDA公司都非常重视高校市场，推出自己的“高校计划”，以成本价或赠品方式销售产品，向高校教师和教师提供EDA产品。学生 技术支持和服务。

后摩尔时代将给EDA工具的发展带来新的需求

1.后摩尔时代的技术演进推动EDA技术应用的延伸和拓展

后摩尔时代集成电路技术的演进方向主要包括摩尔定律的延续（More Moore）、摩尔定律的扩展（More than Moore）和超越摩尔定律（Beyond Moore）三类。生产工艺特征尺寸的进一步小型化，以增加系统集成的多种功能为目标的芯片功能的多元化发展，通过三维封装（3D Package），系统实现器件功能的集成化和产品的多样化。 -in-package (SiP) 等发生变化。随着芯片技术的不断发展，人工智能、高性能计算、下一代信息技术、物联网等新应用不断涌现。满足新开发需求的工具 (EDA)。其中，在延续摩尔定律（More Moore）的方向上，单芯片集成规模呈现爆发式增长，这对EDA工具的设计效率提出了更高的要求。面对扩展摩尔定律（More than Moore）的方向，逻辑、仿真、存储等功能叠加在同一个芯片上，EDA工具需要具备支持更复杂功能设计的能力。面向Beyond Moore的方向，新工艺、新材料、新器件的应用需要EDA工具的开发，实现仿真、验证等关键环节的方法创新。这对EDA工具的设计效率提出了更高的要求。面对扩展摩尔定律（More than Moore）的方向，逻辑、仿真、存储等功能叠加在同一个芯片上，EDA工具需要具备支持更复杂功能设计的能力。面向Beyond Moore的方向，新工艺、新材料、新器件的应用需要EDA工具的开发，实现仿真、验证等关键环节的方法创新。这对EDA工具的设计效率提出了更高的要求。面对扩展摩尔定律（More than Moore）的方向，逻辑、仿真、存储等功能叠加在同一个芯片上，EDA工具需要具备支持更复杂功能设计的能力。面向Beyond Moore的方向，新工艺、新材料、新器件的应用需要EDA工具的开发，实现仿真、验证等关键环节的方法创新。

图4 后摩尔时代集成电路技术演进路径

2.设计方法创新有助于降低芯片设计成本

EDA工具的开发和创新极大地提高了芯片设计的效率，一直是使芯片设计成本保持在合理范围内的重要途径。根据加州大学圣地亚哥分校的Andrew Kahng教授2013年的推测，2011年设计一款消费级应用处理器芯片的成本约为4000万美元。如果不考虑 1993 年到 2009 年 EDA 技术的进步，相关设计成本可能高达 77 亿美元，EDA 技术的进步使设计效率提高了近 200 倍。总体而言，过去和未来，促进设计效率提高的相关技术进步包括可重用平台模块和异构（AMP）并行处理器的应用。

图5 EDA技术进步对芯片设计成本的影响

资料来源：“ITRS 设计技术和系统驱动路线图：流程和状态”，

安德鲁·B·康 2013.07

后摩尔时代，“摩尔定律”驱动的芯片集成度和复杂度的不断提高，将为EDA工具的发展带来新的需求。在设计方法论层面，EDA工具的发展方向主要包括四个方面：系统级或行为级软硬件协同设计方法、跨层芯片协同验证方法、设计与集成的设计方法。制造和芯片敏捷设计方法。其中，系统级或行为级软硬件协同设计方式，让设计人员在完成芯片行为设计的基础上，自动完成后续芯片硬件的具体实现，支持应用软件同步开发，实现设计效率提升。目的。跨层级芯片协同验证方法强调验证工作实现芯片设计与封装、印刷电路板（PCB）乃至整个应用系统的跨层级协同验证，保证设计的正确性. 设计与制造一体化的设计方法追求在芯片设计的各个阶段与制造过程的集成，以提高芯片的最终生产良率。芯片敏捷设计方法通过算法和软件需求定义芯片架构，结合模板元编程（Meta-Programming）和高级综合（HLS）的设计方法，实现快速设计和快速迭代。

3.人工智能技术将在EDA领域发挥更重要的作用

人工智能（AI）技术在 EDA 领域的应用始于 1980 年代。长期以来，算力弱、AI性能不理想、芯片设计数据需求不足等因素，导致AI技术与EDA的融合不足。. 近年来，随着芯片设计基础数据量的不断增加和系统算力的逐步提升，人工智能技术在EDA工具领域的算法和算力需求正在得到更好的满足。 . 此外，芯片复杂度的提高和设计效率要求的提高也需要人工智能技术来赋能EDA工具的升级，辅助降低芯片设计的门槛，提高芯片设计效率。美国国防高级研究计划局（DARPA）于2017年发起的“电子复兴计划（ERI）”中的电子设备智能设计（IDEA）项目描述了新的人工智能技术赋能EDA工具的发展目标和方向。其中，目标是实现“设计工具在版图设计中无人值守的能力”，即通过人工智能和机器学习的方法来固化设计经验，然后形成统一的版图生成器，以实现布局生成器在 24 小时内。完成SoC（片上系统）、SiP（系统级封装）和印刷电路板（PCB）的布局设计。由美国国防高级研究计划局 (DARPA) 于 2017 年推出，描述了新 AI 技术的发展目标和方向，以增强 EDA 工具的能力。其中模拟电子技术基础第四版思考题，目标是实现“设计工具在版图设计中无人值守的能力”，即通过人工智能和机器学习的方法来固化设计经验，然后形成统一的版图生成器，以实现布局生成器在 24 小时内。完成SoC（片上系统）、SiP（系统级封装）和印刷电路板（PCB）的布局设计。由美国国防高级研究计划局 (DARPA) 于 2017 年推出，描述了新 AI 技术的发展目标和方向，以增强 EDA 工具的能力。其中，目标是实现“设计工具在版图设计中无人值守的能力”，即通过人工智能和机器学习的方法来固化设计经验，然后形成统一的版图生成器，以实现布局生成器在 24 小时内。完成SoC（片上系统）、SiP（系统级封装）和印刷电路板（PCB）的布局设计。通过人工智能和机器学习的方法来巩固设计经验，然后形成统一的版图生成器，以实现24小时内的版图生成器。完成SoC（片上系统）、SiP（系统级封装）和印刷电路板（PCB）的布局设计。通过人工智能和机器学习的方法来巩固设计经验，然后形成统一的版图生成器，以实现24小时内的版图生成器。完成SoC（片上系统）、SiP（系统级封装）和印刷电路板（PCB）的布局设计。

图6 IDEA项目设计框架