9月1日，第四届设计自动化产业峰会 IDAS 2026在上海张江科学会堂举行。本届峰会汇聚芯片设计、封装测试、EDA工具等产业链各方代表，围绕韬定律、人工智能驱动的设计自动化等前沿议题展开深入研讨。峰会期间，合见工软同步召开年度新产品发布会，发布国内首款专用于数字芯片验证全流程的 EDA 智能体套件UniVista Verification GOAT、AI赋能的MBIST全流程平台UniVista Tespert AIMBIST、AI原生电子系统设计平台UniVista Archer AI+、三维芯片物理设计工具UniVista 3DIC Designer、国产先进工艺节点收敛工具UniVista NodeClosure等一系列创新成果。
当日下午，在Chiplet与先进封装分论坛上，合见工软系统级EDA产品市场总监戴维以《原启AI，板载创想——合见工软AI Native系统级硬件设计平台》为题发表演讲，详细介绍了合见工软全新发布的AI原生电子系统设计平台UniVista Archer AI+，系统阐述了合见工软人工智能与系统级硬件设计深度融合的技术路径、平台架构与最新落地成果。
合见工软系统级EDA产品市场总监戴维
一站式解决AI时代系统级设计痛点
当前，Chiplet与先进封装已成为延续系统性能提升、支撑人工智能算力需求爆发的重要路径，先进封装市场正进入快速增长通道。在封装复杂度持续攀升、设计对象日益多元的背景下，板级与系统级硬件设计正面临深刻变化，传统以人工操作为中心的设计流程已难以匹配产业迭代速度，AI原生的设计平台成为产业演进的必然方向。
面对AI时代系统级硬件设计的挑战，戴维在演讲中进行了深入剖析。他指出，当前行业普遍面临效率瓶颈的困扰，设计规模日益庞大、交付周期不断缩短，而质量要求却持续提高、配套系统平台繁多，传统设计流程难以满足时效需求。与此同时，现有EDA工具智能化程度不足，工具开放程度低，API接口语言小众，设计复用困难，许多传统工具诞生于上世纪七八十年代，底层架构根本无法支撑AI方法的有效接入。
因此，在需求层面，业界普遍期望AI能“自动产生原理图”，但戴维特别强调，AI是一个工具而非万能助手，它无法预测用户的模糊需求，只有明确的设计意图才能真正发挥AI的作用。此外，从原理图到PCB的整个系统设计过程，数据格式碎片化严重，多维度校验割裂，AI难以获取标准化数据，这些都构成了制约行业发展的核心痛点。
基于这些深刻洞察，合见工软提出了系统级EDA平台的四大核心理念。
- 首先是数据同源，即通过一体化数据架构，用一套平台打通原理图、PCB、库管理、评审及自动检查等全部环节，彻底替代零散工具链，消除数据格式转换带来的错误隐患。
- 其次是本地化部署，实现设计数据全周期本地存储与管控，彻底规避海外工具云端同步的泄密风险，以满足最高等级数据安全审计要求。
- 第三是系统适配，通过开放Python脚本接口与全栈API，深度集成企业PLM系统，支持自定义研发流程引擎，灵活适配各类企业的独特工艺规范。
- 第四是企业级定制，依托原生底层架构，可将企业长期积累的内部经验转化为标准化规则与业务流程，并深度嵌入工具与平台，实现经验体系的常态化落地。
通过这四大理念的贯彻，合见工软推出了AI Native EDA平台，旨在为客户构建自主可控、数据同源、安全高效的国产化研发底座。
在技术架构层面，戴维详细介绍了合见工软AI Native EDA平台的总体架构，这一架构自下而上共分为六个层级。
最底层是基础设施层，由UniVista EDMPro提供底层算力与存储底座，集成异构芯片资源与企业级数据仓库。
在此之上是EDA核心层，即UniVista Archer，封装了经典电路设计工具链，支持大规模原理图与PCB并行设计。
第三层是Agent API层，提供了标准化可编程接口体系，将EDA核心能力实现模块化与服务化。
第四层是Agent能力层，即Skill层，将专业技能进行模块化处理，涵盖设计、分析、验证、流程及经验知识库。
第五层是AI Agent编排层，作为系统调度中枢，负责意图识别、任务规划与多智能体协同执行。
最顶层是交互与接入层，面向多角色工程师提供统一入口，支持自然语言对话与AI生成说明。
戴维特别提到，早在2022年合见工软制作原理图产品时就已经在考虑AI的架构，目前整个原理图工具平台上的所有功能都可以与AI进行交互，这种前瞻性的设计理念为今天的全面落地奠定了坚实基础。
驱动EDA系统级设计新范式
在平台能力层面，戴维重点介绍了UniVista Archer Schematic AI+与UniVista EDMPro AI+ Agent两大产品矩阵的AI特性。
UniVista Archer Schematic AI+是整套方案提效核心载体。该产品基于完全自主知识产权商用级板级原理图设计环境，具备四大原生AI特性，一是支持一键对接主流大语言模型，企业可灵活接入自选模型服务，适配多样化企业安全需求；二是开放全量API，设计能力全面服务化，供AI智能体按需调用，复杂批量任务可通过API实现自动化处理；三是支持企业自定义AI Skill与专属设计规范，让AI能力与企业设计知识体系深度融合，把企业检查规范、业务经验固化为标准化能力；四是实现对话即设计操作，工程师通过自然语言即可驱动复杂原理图设计，实现“说指令即做设计”的交互模式。
UniVista EDMPro AI+ Agent则是UniVista Archer Schematic AI+的专属配套赋能平台，以低门槛自然语言交互方式，围绕设计管理全流程提供智能助理服务，涵盖默认助理、知识问答、原理图助理、PCB助理、评审审查助理、文档生成助理六大方向，将AI能力渗透到建库、设计、检查、评审、交付的各个环节，是全链路实现“系统硬件设计平台AI落地”的最后一块拼图。
演讲中，戴维通过实际设计场景展示了AI Native平台的效率提升。在传统流程下，工程师完成元器件建库通常需要以小时计的人工操作；引入AI能力后，建库周期由小时级缩短至分钟级。在原理图设计环节，以往需要10至20分钟人工操作完成的任务，AI智能体可在1至3分钟内自动完成，全过程可视、可控、可干预，工程师可随时介入调整。平台还打通了查询、建库、原理图设计、PCB设计、设计检查的完整设计链路，实现系统级硬件设计的端到端智能化。
戴维强调，平台的全量API开放与Skill扩展机制，让企业能够将自身设计规范与知识沉淀为可复用的AI能力，构建专属智能设计体系，实现平台能力的持续演进。他还特别提示，采用这种方式好处不仅是效率的提升，更在于质量的稳定可靠——只要代码没有bug，跑出来的结果一致正确，这对企业来说才是AI带来的最大价值。但当前大模型对PCB复杂图形识别仍存在局限，企业选型应当理性看待AI能力边界，拒绝“100%全自动设计”的不实宣传。
从整体来看，合见工软的AI Native系统级硬件设计平台实现了从查询到建库、从原理图设计到PCB设计、从设计检查到文档生成的全链路AI化支撑。在查询环节，工程师可以快速获取器件参数、规格、替代料及成熟电路模板，将隐性设计经验显性化、结构化、可检索。在建库环节，数据手册可以自动读取，Pin信息与Symbol自动生成，3D Model动态生成并与DFM装配可视化校验。在原理图设计环节，自然语言需求即可生成电路，系统智能推荐元件和模块，支持API代码智能生成。在PCB设计环节，基于CLI模式封装AI PCB研究所需的API，支持PCB设计数据与大模型的交互，通过自然语言调用PCB功能。在设计检查环节，AI+ERC检查平台支持智能化设计检查，覆盖原理图ERC、PCB客制规则、DFx等高频工艺项，大幅减少人工目检漏洞，支撑质量全生命周期管控。
在演讲最后，戴维总结了选择合见工软AI Native系统级硬件设计平台的核心价值。
- 在效率提升方面，原生AI辅助原理图设计、检查与检索，减少手工操作，支持多任务并发与并行协作，消除流程瓶颈，模块级验证效率显著提升，有效缩短产品研发周期。
- 在体验升级方面，自然语言描述设计意图大大降低了工具学习门槛，基于原生AI Agent知识库问答可快速复用历史经验，全中文界面与本地化交互更符合国内工程师的使用习惯。一体化平台实现了数据同源，打通了原理图、PCB、库及评审的全生命周期同步，统一元件库管理与AI智能选型优化了物料流程，减少了格式转换损耗，保障了设计数据的一致性。
- 在国产自主与安全可控方面，合见工软拥有完全自主知识产权的国产EDA研发底座，支持本地化部署严密保障核心设计资产安全，确保底层关键技术不受制于人。在合规适配与深度定制方面，平台能够深度适配企业内部标准，提供高质量元件管理和自动化合规性检查，支持多部门协同化管理。同时，作为本土企业，合见工软能够提供专家级现场技术支持与深层定制化开发，通过版本持续迭代升级快速响应本土客户需求，切实赋能产品创新竞争力。
面向Chiplet与先进封装异构集成浪潮，硬件系统复杂度持续攀升，系统级设计工具智能化转型迫在眉睫。戴维强调，全链路智能方案基于国产自研EDA工具原生打造，摆脱了外挂式AI的短板，聚焦原理图设计场景充分释放AI价值，致力于赋能硬件企业研发提效，打造中国电子产业AI新动力。
展望未来，在Chiplet与先进封装驱动产业变革、AI算力需求持续爆发的时代背景下，合见工软将持续深耕AI‑Native EDA技术，坚持“AI辅助、工程师主导”的研发范式，持续打磨国产系统级EDA产品，以AI原生理念重构系统级设计流程，将为硬件设计带来全新的效率与体验，也将为国产EDA产业高质量发展注入新的动能。
关于合见工软
上海合见工业软件集团股份有限公司（简称“合见工软”）作为自主创新的高性能工业软件及解决方案提供商，以EDA（电子设计自动化，Electronic Design Automation）和IP领域为首先突破方向，致力于帮助半导体芯片企业解决在创新与发展过程中所面临的严峻挑战和关键问题，并成为他们值得信赖的合作伙伴。
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