2026年4月29日，由九同方、e-works數(shù)字化企業(yè)網(wǎng)聯(lián)合主辦的AI賦能下的新一代電磁仿真技術在線研討會圓滿落幕！本次直播聚焦電磁仿真與AI技術深度融合，吸引射頻微波、芯片設計、CAE仿真領域眾多工程師與技術專家在線參與，共探行業(yè)創(chuàng)新方向與工程落地路徑。

會議回顧：AI重構電磁仿真全流程

本次研討會以AI賦能下的新一代電磁仿真技術為核心，由上海九同方算法工程師叢喆博士帶來深度技術分享。叢喆博士結合九同方EDA與電磁仿真技術積累，系統(tǒng)拆解AI對傳統(tǒng)仿真流程的重構價值：

面向射頻、微波、毫米波場景，實現(xiàn)高精度、高效率電磁仿真設計

電磁仿真與無源器件智能建模深度融合，提升仿真高效性與規(guī)范性

仿真前處理從自動化邁向智能化，重新定義工業(yè)軟件內(nèi)核

打通電磁仿真—器件建?！狝I輔助端到端設計流程，直擊研發(fā)痛點

直播答疑環(huán)節(jié)，叢喆博士與觀眾實時互動，針對仿真精度優(yōu)化、AI模型工程落地、國產(chǎn)工業(yè)軟件發(fā)展等問題深度交流，現(xiàn)場氛圍熱烈。

問題一：ewave與競品的unknown數(shù)量持平的情況下為什么能算得更快？

底層算法與矩陣優(yōu)化：采用自研高效電磁求解算法,有別于傳統(tǒng)通用求解框架，在矩陣組裝、稀疏矩陣存儲和迭代求解策略上進行深度定制化優(yōu)化：基于大量案例實現(xiàn)未知量數(shù)量更精簡，矩陣運算和收斂迭代步驟大幅減少，每步求解更高效,整體仿真耗時顯著縮短；

智能網(wǎng)格剖分技術：應用獨家自適應網(wǎng)格技術使網(wǎng)格布局更合理,貼合器件物理結構。無效冗余網(wǎng)格大幅減少,方程耦合度降低,求解負擔減輕，仿真效率提升；

GPU全并行硬件加速：采用GPU全并行加速方式，將大規(guī)模矩陣運算和場求解任務并行處理，相比純CPU串行求解,在未知量持平情況下速度有明顯提升；

全鏈路多級收斂優(yōu)化：在底層實現(xiàn)多級收斂加速，包括頻率掃頻加速、掃參加速、模型復用等優(yōu)化機制。從幾何處理、網(wǎng)格剖分、矩陣填充、迭代求解到后處理全流程均完成優(yōu)化,形成全鏈路性能增益。

問題二：在射頻、微波、高速電路等多類工程場景中，AI 賦能電磁仿真，現(xiàn)階段最具落地價值的應用場景集中在哪些環(huán)節(jié)？

無源器件AI建模與快速預測：聚焦電感、巴倫、耦合器、高速傳輸線等常用無源結構，通過Al訓練代理模型替代傳統(tǒng)全波電磁仿真?？蓪崿F(xiàn)精度對標傳統(tǒng)仿真，同時達成毫秒級參數(shù)預測,適用于參數(shù)掃描、性能迭代與規(guī)格優(yōu)選，是當前落地最成熟、最普及的應用場景；

場路協(xié)同聯(lián)合優(yōu)化仿真：將AI模型嵌入電路仿真環(huán)境，實現(xiàn)電路與電磁場的聯(lián)合調(diào)優(yōu)。避免反復運行高耗時電磁仿真，可快速完成射頻鏈路、高速互聯(lián)等電路的全局參數(shù)優(yōu)化，大幅縮短調(diào)試周期；

前處理自動化：利用AI實現(xiàn)器件結構智能識別、自適應網(wǎng)格自動剖分、幾何預處理與模型簡化。自動生成高質(zhì)量網(wǎng)格,減少人工調(diào)參與反復試錯,降低仿真上手門檻，節(jié)省設計師調(diào)試時間；

后處理智能化與自動Debug：借助AI進行S參數(shù)自動分析、性能指標提取、異常曲線智能診斷?？焖倥挪樯漕l匹配、高速信號完整性等問題,給出優(yōu)化方向，將依賴經(jīng)驗的分析轉化為智能化、高速定位的能力。

問題三：前應用到的AI模型使用的是目前國內(nèi)外的大語言模型，還是自行開發(fā)的垂類模型，還是混合的大模型與專家模型的結合體？如果是混合模型，怎么訓練及調(diào)和整合模型，各自的機理是怎樣的，AI的算法是專家設定開發(fā)好的，還是AI生成的？

混合模型架構：垂類專業(yè)模型為核心：未直接套用國內(nèi)外通用大語言模型，而是采用“大模型+行業(yè)專家模型”相結合的混合架構；核心為自研EDA垂直領域?qū)Ｓ媚Ｐ停赥ransformer架構，聚焦電子仿真專業(yè)場景；

雙軌訓練與深度融合：一方面基于射頻、微波、高速電路等專業(yè)數(shù)據(jù)訓練行業(yè)垂直基礎模型；另一方面引入通用大模型增強語言理解、交互問答與流程邏輯調(diào)度能力。通過多任務聯(lián)合訓練、接口適配、權重調(diào)和與任務分流，實現(xiàn)大模型的邏輯能力與垂類模型的高精度電磁擬合能力深度融合；

專家主導算法框架，AI負責智能優(yōu)化：底層AI算法框架、網(wǎng)絡結構與求解邏輯由行業(yè)專家定義設計，非由AI自主生成。AI在既定框架內(nèi)，依托海量電磁仿真樣本與版圖器件數(shù)據(jù)，進行參數(shù)擬合、模型訓練與智能化迭代。

技術路線定位：堅持以自研EDA垂類專業(yè)模型為核心，搭配大模型輔助交互與邏輯調(diào)度。通過專業(yè)數(shù)據(jù)級聯(lián)訓練、任務分流與調(diào)和整合，兼顧專業(yè)精度與智能交互能力。

問題四：在未來5年內(nèi)，AI會導致仿真工程師這一崗位的核心技能發(fā)生哪些根本性轉變嗎？

核心技能從操作轉向原理把控：傳統(tǒng)重復性仿真操作（如畫版圖、調(diào)網(wǎng)格、設參數(shù)、迭代跑仿真）將被AI自動化替代,不再構成核心競爭力。工程師需轉向掌握電磁理論、工藝機理、器件設計原理等底層知識，成為AI的“上級”，負責定義設計目標、約束條件與工藝邊界；

具備AI模型應用與調(diào)優(yōu)能力：工程師需學會使用Al訓練器件模型,配置訓練樣本，校驗模型精度，判斷AI輸出結果的可靠性。成為AI結果的“把關人”，具備模型評估與結果校驗能力，確保智能化輸出可用；

拓展跨領域綜合設計思維：技能邊界需從單-仿真能力延展到場路協(xié)同、多物理場聯(lián)合、系統(tǒng)級優(yōu)化。強調(diào)全局系統(tǒng)視角，具備跨領域的綜合設計思維,主導頂層設計與方案把控。

核心亮點：立足實戰(zhàn)，賦能國產(chǎn)工業(yè)軟件

本次研討會緊扣硬科技企業(yè)研發(fā)痛點，凸顯四大核心價值：

需求精準：聚焦復雜電磁產(chǎn)品設計，匹配芯片設計企業(yè)現(xiàn)實研發(fā)需求

流程貫通：實現(xiàn)電磁仿真、器件建模與AI輔助全流程打通

技術革新：智能體助力國產(chǎn)工業(yè)軟件原子化、底層化重構，讓工程師聚焦設計優(yōu)化

落地務實：強調(diào)工程可落地、仿真可復用，杜絕AI與仿真脫節(jié)

感謝所有觀眾的支持與參與！本次研討會直播回放請掃碼查看

九同方技術有限公司創(chuàng)立于2011年11月，由源自硅谷的多名留美博士組成核心研發(fā)團隊，形成海內(nèi)外研發(fā)梯隊，在打造“精度比肩和速度超越”的片上電磁仿真工具的同時，繼續(xù)聚焦電磁的“全尺寸”和“多物理場”仿真兩個領域，并致力為客戶提供“芯片-封裝-系統(tǒng)”全尺寸場景下的最優(yōu)電磁場解決方案。

攜手全球行業(yè)龍頭用戶的設計案例，融合芯片設計、制造和封裝各個環(huán)節(jié)，對標國際標桿產(chǎn)品，逐次打造“精度比肩和速度超越”的替代產(chǎn)品。