合见工软：AI算力时代的中国EDA新质生产力突围样本

2025年《政府工作报告》明确提出“持续推进‘人工智能+’行动”，国务院研究室副主任陈昌盛表示，要抓住这次人工智能技术突破的机遇，使我国的数字技术与制造优势、市场规模优势充分结合，推动人工智能大模型的广泛应用，努力推动人工智能真正能够赋能千行百业、走进千家万户。国家统计局数据显示，2025年前两个月我国AI算力需求带动服务器产量增长73%，EDA工具作为芯片设计的基础支撑，其自主化程度关乎AI产业根基安全。

近日，合见工软全场景验证硬件系统UVHS凭借全国产自研的硬件系统设计与核心引擎，荣获第八届“IC创新奖”，成为国产EDA领域中助力智算时代数字大芯片与新质生产力的行业案例。

“智算行业兴起带来了对数字大芯片更高的需求和更严苛的设计挑战，而我国同时面临着不断加剧的出口管制所引发的技术分叉挑战。”合见工软总经理徐昀表示，中国高端数字芯片需要在国产先进工艺下使用国产EDA和IP，并通过Chiplet等创新互联技术在现有工艺上取得算力突破。据了解，合见工软凭借国产自研的数字验证全流程EDA工具及高端接口IP技术，为芯片提供完整的国产EDA工具支撑，同时通过创新IP技术突破算力限制，今年2月，合见更是推出了数字设计AI智能平台，“从自然语言到RTL代码”，进一步呼应政策对“大模型+垂直场景”的落地要求。

合见工软总经理徐昀女士受邀在中国集成电路创新联盟大会上发表报告

AI算力与新质生产力交汇点：UVHS技术突围与行业价值

全球AI芯片设计复杂度年增40%，传统EDA工具已无法满足千亿级晶体管验证需求。“EDA行业正是新质生产力，尤其是高端数字芯片设计的EDA工具，更是新质生产力的尖端科技创新代表性需求。”徐昀介绍，UVHS是合见工软2023年下半年推出的高密度的硬件仿真产品，以“硬件仿真时钟优化技术+静态时序分析引擎”为突破创新点，现在已经广泛用于自动驾驶、数据中心、AI、5G和智能手机等各类高端芯片的开发，成功在多家客户的主流大芯片项目中部署，实现了多家客户全芯片带外设的顶层软硬件验证并协助客户成功流片迭代。

“合见现已推出了多代的硬件验证产品，组成了高性能的数字验证全流程平台。UVHS特色是拥有一体化支持硬件仿真模式和原型验证模式，单一设计规模突破60亿门，填补了国内大规模全场景硬件仿真系统的空白。同时，合见在2024年推出了新一代数据中心级硬件仿真器UVHP，能够做大规模的硬件加速，是国产自研硬件仿真器中首台可以支持到超过460亿逻辑门芯片设计验证的产品。”徐昀说，此产品能够帮助大规模的数字芯片做性能的调优和性能的验证，在推出后得到了国内头部客户的试用。合见UVHS和UVHP平台的突围印证了“AI+工业软件”的战略价值——它不仅是工具效率的改革，更是中国高端数字芯片克服阻力高速发展的契机与助力。

AI大模型落地：技术分叉挑战下的自研本土化道路

当下，AI技术已渗透到社会生产生活各个角落。一方面，在应用场景不断演变创新的过程中，AI大模型逐渐完成了从“基础能力”到“通用能力”再到“行业能力”的持续进化。另一方面，以机器人、智能网联汽车等为代表的智能设备进一步发展，新质生产力潜能加速释放。专家预测，AI大模型将在50%以上的行业核心场景落地，到2030年，全球AI算力需求将增长500倍以上。

目前来看，智算芯片的需求特点越来越多地体现为高性能计算、高精度计算、高能效比、高内存带宽、高互联总线带宽，大规模设计及先进封装等方面。“为应对技术分叉挑战，突破算力墙、存储墙、能耗墙、互联墙等诸多方面的限制，芯片产业的全链条，尤其是基石工具EDA和IP的自研本土化道路是必经之路。”徐昀表示，去年以来，合见工软针对人工智能等智算大芯片的需求，推出了HBM3、UCIe、RDMA等高端接口IP，同时为了突破算力限制，合见提供了UCIe跨工艺互联D2D和C2C两种应用，“实现国产了首个跨工艺节点的UCIe IP互连技术验证。”

AI+EDA深度融合 从工具创新到生态重构的进阶之路

伴随着AI技术的迅猛发展，各行各业都在经历深刻变革。以Deepseek为代表的一大批中国AI企业正在崛起，颠覆性的AI技术为人工智能辅助设计也带来了新的契机。“AI赋能电子设计自动化是目前业内领先的前沿技术研究，合见工软也是很早引入人工智能和大模型技术的电子设计自动化公司之一。”徐昀说道。

据悉，今年2月，合见工软正式发布了数字设计AI智能平台，平台适配了Deepseek的R1等先进大模型（LLM）模型与强化学习技术，内嵌多个自研的针对数字电路设计的逻辑综合、性能评估、功能分析和验证等专业设计引擎，提供全面的AI辅助功能，让用户能够在提高设计效率的同时保证设计质量。

“在过去四年多，从最早只做验证产品，到后来在IP、DFT和PCB系统级各个领域发展，再到各类方案协同，合见工软从需求出发，解决目前行业里客户无法实现大规模芯片的困境。”徐昀表示，“我们希望对中国产业真正起到帮助。”