随着半导体市场增速放缓，电子设计自动化（EDA）行业正加速向多物理仿真领域迈进。——这不仅是技术上的扩展，更是产业链从芯片到系统设计的重大转型。
西门子、Synopsys（新思科技）、Cadence、Keysight（是德科技）等巨头都在加大对这一领域的投入，瞄准汽车、航空、国防等高复杂度领域的新市场。在这些应用场景中，多物理仿真以其对多领域协同设计的支持，成为解决现代系统设计复杂性的重要手段。
多物理仿真：从芯片设计到系统级创新的关键演进
行业专家认为，多物理仿真是EDA行业为满足高复杂度系统需求所作的自然延伸。
Synopsys董事会主席Aart de Geus指出，“随着设计复杂度的增加，传统EDA的边界已无法满足行业需求，多物理仿真让我们有机会扩展能力，满足系统级设计需求。”Aart的观点表明，面对新兴市场的多样需求，传统以芯片设计为主的EDA工具已逐渐暴露出局限性，尤其是面对汽车和航空中涉及电磁兼容性、热管理、流体动力等复杂物理现象时，多物理仿真的优势愈加明显。
西门子在2016年收购Mentor Graphics也展示了其布局这一技术的战略意图。
西门子EDA高级副总裁Tony Hemmelgarn强调，“多物理仿真已成为未来创新的关键，我们的目标是帮助客户在复杂的系统设计中应对更高的集成和精度要求。”这里的“更高的集成和精度”点出了多物理仿真的核心，即通过在EDA工具中融合多个物理域的仿真能力，使得系统级设计不再仅依赖各领域分散的工具，而是形成统一的设计视角。
这一变化反映了EDA行业的一大趋势——从分离的芯片设计走向系统级全局优化，以应对现代复杂电子系统的需求。
巨头们的竞争策略：多物理仿真如何打开市场
在日趋激烈的市场竞争中，EDA巨头们纷纷采用多物理仿真作为打开新市场的关键手段。Cadence CEO Anirudh Devgan谈到：“多物理仿真可以实现全面的系统覆盖，而不仅仅局限于芯片。通过AI与仿真工具的结合，我们能进入医疗和生物仿真等新领域。”这说明Cadence并不满足于传统的芯片市场，而是期望通过多物理仿真进入更为广泛的系统应用，拓展EDA在医疗、物联网等领域的价值。
在医疗领域，多物理仿真可以帮助设计并验证复杂的电子设备，如成像仪器、心脏起搏器等，这些设备需要精准的电磁、热和力学仿真。
Synopsys的Aart de Geus进一步表示，“多物理仿真不仅要涵盖多种物理效应，还需帮助客户预测系统的协同性能表现，这是EDA技术的新高度。”这段话中的“协同性能表现”强调了多物理仿真在系统级设计中的协作作用，即帮助设计者更好地理解不同物理领域的相互影响。
比如在自动驾驶系统中，系统中的多个部件（如雷达、摄像头、感应器等）需要保持良好的电磁兼容性，以保证驾驶的安全性和稳定性。多物理仿真在这里的作用不只是设计，而是优化整个系统在多物理条件下的表现，使得产品在高复杂度的环境中依然能保持性能。
突破边界的挑战：系统级验证如何应对多层次复杂性
然而，多物理仿真带来的挑战同样巨大，尤其是在系统级验证方面。Mentor Graphics前CEO Wally Rhines指出，“EDA工具未来需要覆盖整个电子系统设计，这是必不可少的扩展。”他的这番话表明，EDA行业传统的芯片设计和验证模式已经无法满足当今市场的需求。
多物理仿真使得验证流程不再局限于芯片级别，而是扩展至整个系统级别，例如从热管理、电磁干扰（EMI）到气动性能的综合验证。Wally的观点指出了一个重要趋势，即未来EDA工具的核心竞争力不再只是性能，而是其覆盖和整合的范围。
Keysight设计与仿真业务总经理Niels Faché则提出“向左移”策略，通过将虚拟仿真融入产品生命周期的早期阶段，使得研发团队可以在更早阶段验证设计的可行性，减少对物理样机的依赖。
他补充道：“企业必须将虚拟仿真融入产品生命周期的早期阶段。”这一策略在智能设备和自动驾驶等复杂系统中尤为关键。例如，自动驾驶汽车的研发中，多物理仿真不仅能帮助测试芯片在车辆中的工作表现，还能协助验证整个车辆系统在复杂道路环境中的稳定性。这种“提前发现问题”的方式大大缩短了产品的开发周期和成本，尤其适用于研发周期较长的复杂电子系统。
未来前景：AI与数据驱动的多物理仿真前沿
未来，多物理仿真将高度依赖于AI技术的支持，特别是在快速数据分析和预测模型方面。西门子和Ansys等公司目前正在积极开发基于云的多物理仿真平台，以实现从3D-IC到完整系统的多层次应用。
Ansys副总裁John Lee指出，“多物理仿真的未来挑战在于多维度的集成，从热力学到电磁效应，每一步都依赖于高质量的数据支持和AI的参与。”这里的“高质量的数据支持”强调了大数据在仿真过程中的重要性，尤其是通过AI分析历史数据，为设计者提供可靠的预测依据。
例如，在复杂电力系统的设计中，AI驱动的多物理仿真可以帮助精确模拟电力分配系统的效率和散热情况，从而减少实验室测试的工作量。
斯坦福大学流体力学教授Parviz Moin也指出，云计算和高性能计算的进步使得仿真过程的时间显著缩短，尤其是在网格生成和流体仿真等计算密集型任务中。他指出：“高性能计算的应用，让我们在复杂仿真中快速生成网格，未来的优势不可估量。”多物理仿真应用在流体力学中的这种表现，特别适用于航空航天领域的大型系统设计。
例如，飞机发动机的设计仿真可以使用流体动力学模拟气流情况，从而优化发动机的热管理和材料选择，提升性能与可靠性。
展望：EDA的“下一个万亿市场”
多物理仿真已经成为各大EDA公司争夺的下一个市场高地。
根据麦肯锡的预测，未来整个电子系统设计市场预计将达到3万亿美元，而多物理仿真将成为其中的核心组成部分。Cadence的Anirudh Devgan称，“多物理仿真是我们技术的自然延伸，但它的潜力远远超越半导体。”这句话指出了多物理仿真在未来的战略地位：不仅是传统EDA的延续，更是新的系统设计需求的催化剂。多物理仿真提供的系统级优化能力，使得EDA行业有望跨入系统设计和应用工程的新阶段。
Synopsys的Aart de Geus也指出，未来的市场并不仅仅是芯片，而是跨学科的系统级设计和多物理仿真的结合，将引领EDA行业开创新的“万亿蓝海”。未来多物理仿真技术的普及，将使得EDA厂商的定位从芯片设计拓展到系统设计，甚至涵盖全生命周期的智能设计和预测。
可以预见，随着技术的不断进步和行业需求的多样化，EDA行业将在多物理仿真领域开辟更多创新与应用的广阔空间。
