去年，全球晶元行業的收入達到了4122億美元，同比增長23.8%，創下了有史以來的新高；相比之下，去年中國半導體去年同比增長24.8%，佔全球的19.8。

另外，很多的調研機構報告顯示，大約有85%的晶元供應商都需要新的人才類型——然而，其中有77%的業者都表示人才短缺。這一切使得IC設計界的不斷學習能力尤為重要。

IC設計界每年一次的Tech Shanghai EDA/IP技術論壇於3月29日在上海長榮桂冠酒店成功舉辦，吸引了上百名高智商的工程師出席了，和國內外一流的講師一起討論了正反向設計、專利布局、物理實現、AI晶元的需求，CPU架構的安全與能耗、SoC安全、數字介面測試等方面的設計難題。

我們明顯的覺悟到，AI對IP和EDA行業帶來的衝擊以及中國IC產業的跨越式崛起。

AI與IP ，AI與EDA

無處不在的AI，大大帶動了IP市場的發展。

「行業內針對AI發布了多款IP，例如ARM發布的Trillium，專為移動AI設計的新型處理器架構；Cadence的Tensilica、CEVA均推出針對AI的產品；eFPGA IP在SoC中實現AI所需的卷積神經網路，預計是IP中增長最快的部分，CAGR達到42.9%；MRAM、STTRAM、ReRAM等新型存儲器架構，適用於AI的存儲器。」中科院微電子所集成電路IP共享平台智能感知研發中心副主任辛衛華在自己的演講中提到，「針對AI應用優化的互聯技術、安全技術、介面技術層出不窮，AI終端設備將成為IP市場收入增長的動力。」

IP行業本身有自己的特點，面向行業應用的IC個性化設計需求激增，從而帶來對IP核的大量需求，不僅供應商需要覆蓋大量不同的工藝、差異化產品策略也決定了IP定製普遍、再加上IP本身驗證難度增加，如何找到合適的IP已經成為一大難題。

中科院微電子所的集成電路IP共享平台，重點圍繞IoT相關應用，彙集IP信息資源，提供應用解決方案；平台設有IP信息檢索、IP在線驗證、IP應用方案、行業資訊等板塊，為用戶提供IP檢索、選型、在線模擬等多元化服務，助力IC設計創新。

AI晶元作為一種專用的加速晶元被推到大眾面前，從硬體層面大幅提高了機器學習演算法，特別是深度神經網路演算法在實際應用中的性能。Cadence公司資深產品技術經理鄧立群認為，從設計來講，其性能有兩方面的挑戰：

一個是能效。最重要的就是從演算法方面著手。有些設計者試圖降低精度、壓縮數據，以此來降低功耗；有些設計者則通過分析能量消耗在哪些地方，最後發現訪存的功耗最大，所以採納片上內存或分散式內存。

二是吞吐量。這是整體數據進出數量，GPU本身的吞吐量就很高，結合神經演算法的AI晶元的數據流處理是高度結構化運算。

Cadence數字後端設計工具針對AI晶元的特點和設計需求，從降低功耗、提高容量、壓縮面積、層次化結構化設計等各方面提供有針對性的解決方案，助力AI晶元設計團隊突破挑戰，更快收斂到預期的性能目標。

「權利」的遊戲：規則、攻略、裝備

無論是海歸、還是本土創業者，在初始設計IC時大家都需要有參考，然後再將其轉化成自己的思想。如何從反向設計跨越式突破到正向設計，從產品的學習者、模仿者蛻變成為創新者、領跑者是大家都在探索的問題。

「對於初創型或成長型企業，他們處於學習和技術積累階段，主要需求是縮短學習曲線，迅速累積技術，需要大量的產品技術信息做參考。」芯願景副總經理石子信先生分享道。

他分享了反向分析再設計產品的關注點，包括技術情報，專利情報，侵權規避，IP復用等。

其中技術情報服務可以幫助用戶獲取原始設計思想和技巧，以及不公開的協議/演算法/固件等，為後續消化、吸收做準備；專利情報服務和侵權規避設計：可以幫助用戶了解產品專利信息，競爭對手專利布局，制定專利競爭策略，同時防止「觸雷」；數字電路智能分析和RTL代碼獲取：為數字電路的反向走向正向建立了橋樑，也為協議/演算法分析提供重要技術支撐；IP化分析和設計方法：可以實現IP復用，單個產品突破 ，演變出系列化產品；另外，ASIC、FPGA和嵌入式代碼相互轉化：實現產品不同形式間轉換。

他舉了去年聯發科和博通的專利戰案例，起先博通在美國起訴聯發科，聯發科為了應戰，就詳細分析了自己的專利地圖，在中國大陸和台灣地區反訴博通，最後雙方和解。 這個案例告訴我們了解對手的專利布局和策略的重要性。「我們的專利分析部門每年會讀上千份專利，目前很多專利本身就有漏洞，也有一些專利代理人本身不夠專業——代理人一般對專利流程很清楚，但是對技術本身了解不夠深，對需要保護的範圍了解不夠。」石總表示。芯願景為客戶推出了集成電路知識產權侵權分析平台。此平台構建了全球前20大IC設計公司所有IC產品的侵權地圖，可用於專利授權、侵權分析和專利價值評估等方面。

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