三大 EDA 厂商的 AI 工具清单

2026年，3家国际EDA公司陆续更新了AI相关的产品。

这些产品落点比较具体，进入了 IC 工程师经常接触的任务。比如DRC修复、脚本生成、RTL代码、形式验证、lint修复、模拟电路迁移、后端实现和signoff等。

本文基于公开信息，总结了 Siemens、Synopsys 和 Cadence 的AI工具清单。

Siemens：把AI接入Calibre和Aprisa

Siemens 在与 TSMC 的合作中提到，双方正在推进Fuse EDA AI System在EDA流程中的应用。Fuse 是Siemens 推出的面向半导体设计的 agentic AI system，用来支持跨工具、跨步骤的自动化。其中有以下两个具体场景。

第一个是 Calibre。TSMC 正在与 Siemens 合作，把AI用于以DRC为核心的物理验证自动化。重点是多步骤、多工具的DRC相关流程，包括面向DRC违例修复的自动化流程。版图工程师在做physical verification时，DRC违例定位、理解和修复会占用大量时间。AI如果能参与这部分工作，会直接提高physical verification的闭环效率。

第二个是 Aprisa。Siemens提到，AI可以帮助设计人员快速访问设计数据，获得指导建议，并执行实时命令，从而加快数字设计周期。看下来，该方向更接近数字后端工具的智能助手。它面向的是工具使用、命令执行和设计信息访问。

Synopsys：五个Copilot，分别对应五类任务

Synopsys 的做法是把AI拆成多个工程助手。2026年4月，Synopsys发布了五个已经可以商用的Synopsys.ai Copilot应用，分为辅助类和生成类。官方称，已有数千名用户在使用，反馈显示可以带来 2–5 倍的生产力提升。

Knowledge Assistant负责知识查询。它面向Synopsys EDA工具链，回答工具使用、最佳应用和debug问题，覆盖数字设计与signoff、模拟与混合信号、验证和测试等方向。

Workflow Assistant则面向 PrimeTime 和Fusion Compiler。它主要用于生成和优化脚本，也可以为已有脚本生成文档。对后端工程师来说，这类功能很贴近日常工作，在过去，工程师在STA、综合、物理实现的流程里，把大量时间花在脚本和工具命令上。

S家另外三个Copilot AI 更偏前端设计和验证。

Code Advisor用自然语言生成RTL代码，并和 Euclide 集成，支持即时lint和代码正确性检查。Formal Advisor用于从文档或自然语言规格生成形式验证testbench，可在 VC Formal、Verdi 或VS Code 中使用。Lint Advisor用于自动修复lint violation，也支持根据自然语言规则发现新问题，并与 VC SpyGlass 和 Verdi 配合使用。

Cadence：用Super Agent覆盖前端、模拟和后端

Cadence 推出的是 AI Super Agents。在 CadenceLIVE Silicon Valley 2026 上，Cadence介绍了 ViraStack和 InnoStack。加上此前发布的 ChipStack，Cadence把AI agent放到了从 spec 到signoff的多个阶段。

ChipStack AI 面向数字RTL设计和验证。它可以根据设计规格生成或重构RTL和testbench，也可以结合已有RTL和testbench工作，并验证实现是否符合规格。

ViraStack AI 面向模拟设计和验证。它覆盖schematic创建、testbench开发、电路优化和版图迁移。Cadence还提到，ViraStack可以利用企业已有的模拟IP库，帮助把成熟schematic迁移到新的工艺节点和项目规格。这个方向很值得关注，因为模拟设计迁移长期以来都很依赖工程师经验。

InnoStack AI面向数字物理实现到signoff。它覆盖综合、布局布线、signoff分析和ECO执行。它会调用Cadence数字实现和signoff工具，探索约束、floorplan、timing、power和area等设计空间，加快收敛。

Cadence还发布了 AgentStack。它是统一的head agent，用来协调不同Super Agent。Cadence 透露，ChipStack已经可用于客户部署，ViraStack和InnoStack还处于与开发伙伴的早期合作阶段。

AI在EDA里的应用已经很具体。Siemens更关注把AI接入Calibre、Aprisa这类成熟工具，用在DRC修复和数字设计自动化中。Synopsys把AI做成多个Copilot，分别服务于知识查询、脚本生成、RTL、formal和lint。Cadence则用Super Agent覆盖RTL、模拟设计、数字实现和signoff。

当然，目前的 AI，离真正“全自动芯片设计”还有较大的差距。但它们已经开始进入EDA工程部分流程中，对行业来说，这是一个值得跟踪的变化。