报告发布方：中金企信国际咨询《2024-2029年EDA行业全产业结构深度分析及投资战略可行性评估预测报告-中金企信发布》

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1、EDA的简介：EDA（ElectronicDesignAutomation，电子设计自动化）是指利用计算机软件完成大规模集成电路的设计、仿真、验证等流程的设计方式，融合了图形学、计算数学、微电子学、拓扑逻辑学、材料学及人工智能等技术。随着集成电路产业的发展，设计规模越来越大，制造工艺越来越复杂，设计师依靠手工难以完成相关工作，必须依靠EDA工具完成电路设计、版图设计、版图验证、性能分析等工作。EDA软件作为集成电路领域的上游基础工具，贯穿于集成电路设计、制造、封测等环节，是集成电路产业的战略基础支柱之一。

2、EDA行业市场概况：EDA行业状况与集成电路产业发展情况息息相关。在近年来全球集成电路产业基本保持稳定向好的发展态势下，根据中金企信数据，近年全球EDA工具总销售额保持稳定上涨，2018年、2019年和2020年分别实现总销售额65.2亿美元、65.3亿美元和72.3亿美元。

根据中金企信数据统计，在2020年全球各地区EDA市场销售额方面，北美约占40.9%，亚太地区约占42.1%，欧洲地区约占17%。EDA工具市场情况与地区集成电路设计业发展情况密切相关，北美地区不仅是EDA工具的最大市场，也是EDA技术最为发达的地区，目前美国EDA企业引领全球EDA工具技术并占据垄断地位。中国大陆地区集成电路设计业的快速发展带动了亚太地区EDA工具销售额的增长。

在全球集成电路及EDA行业发展持续向好、我国集成电路产业保持高速增长的大背景下，我国2018年、2019年和2020年EDA行业总销售额分别约为44.9亿元、55.2亿元和66.2亿元，实现连续增长。其中，2020年我国自主EDA工具企业在本土市场营业收入约为7.6亿元，同比增幅65.2%。

整体而言，在全球数字经济、电子系统等相关领域长期向好的发展带动下，应用市场将对半导体相关领域带来积极的发展促进作用，并为EDA工具的推广与应用形成良好市场环境。未来数年，驱动EDA工具市场规模增长的积极因素包括全球半导体市场规模的持续扩张、晶圆制造产能的连续提升、芯片复杂度提升带来的设计工具算力需求增加、晶圆工艺制程提升对制造类工具要求增加、先进封装技术创新发展带来的EDA工具应用需求提升以及产权保护力度的增加等。

3、EDA行业近年发展情况和未来发展趋势：EDA是ElectronicDesignAutomation的简称，即电子设计自动化，是指利用计算机辅助设计软件，完成超大规模集成电路芯片的功能设计、综合、验证、物理设计等流程的设计方式。对于如今上亿乃至上百亿晶体管规模的芯片设计，EDA工具保证了各阶段、各层次设计过程的准确性，降低了设计成本、缩短了设计周期、提高了设计效率，是集成电路产业产能性能的源头，EDA工具的发展加速了集成电路产业的技术革新。在当前集成电路产业快速发展的大背景下，EDA行业主要呈现如下趋势：

①后摩尔时代技术演进驱动EDA技术应用延伸拓展：在后摩尔时代，由“摩尔定律”驱动的芯片集成度和复杂度持续提升将为EDA工具发展带来新需求。在设计方法学层面，EDA工具的发展方向主要包括系统级或行为级的软硬件协同设计方法、跨层级芯片协同验证方法、面向设计制造与封测相融合的设计方法和芯片敏捷设计方法等四个方面。其中，系统级或行为级的软硬件协同设计方法可以让设计师在完成芯片行为设计的基础上自动完成后续的芯片硬件的具体实现，同时支持同步开展应用软件的开发，以达到设计效率提升的目的。跨层级芯片协同验证方法则强调验证工作实现芯片设计与封装、印制电路板甚至整个应用系统相组合的跨层级协同验证，以确保设计的正确性。面向设计制造与封测相融合的设计方法则追求在芯片设计的各个阶段实现与制造工艺的融合，以期提升芯片最终生产良率。芯片敏捷设计方法则通过算法和软件需求定义芯片架构实现快速设计和快速迭代。此外，在后摩尔时代，芯粒（Chiplet）技术已成为重要的发展方向。芯粒技术将不同工艺节点和不同材质的芯片通过先进的集成技术（如3D集成技术）封装集成在一起，形成一个系统芯片，实现了一种新形式的IP复用。这一过程需要EDA工具提供全面支持，促进EDA技术应用的延伸拓展。

综上，后摩尔时代技术从单芯片的集成规模、功能集成、工艺、材料等方面的演进驱动着EDA技术的进步和其应用的延伸拓展。

②设计方法学创新辅助平抑芯片设计成本：EDA工具的发展创新极大程度提高了芯片设计效率。EDA工具技术的进步和应用的推广一直以来是推动芯片设计成本保持在合理范围的重要方式。根据中金企信报告，2011年设计一款消费级应用处理器芯片的成本约4,000万美元，如果不考虑1993年至2009年的EDA技术进步，相关设计成本可能高达77亿美元，EDA技术进步让设计效率提升近200倍。同时，可重复使用的平台模块、异构并行处理器的应用、基于先进封装集成技术的芯粒技术等成为驱动设计效率提升的重要方式，而上述方式的应用同样也是与EDA技术的进步相辅相成的。因此，EDA工具的发展从整体上提升了芯片设计的效率，从而平抑了芯片设计的总体成本。

③人工智能技术将在EDA领域扮演更重要的角色：近年来，伴随芯片设计基础数据规模的不断增加、系统运算能力的阶跃式上升，人工智能技术在EDA领域的应用出现了新的发展契机。另一方面，芯片复杂度的提升以及设计效率需求的提高同样要求人工智能技术赋能EDA工具的升级，辅助降低芯片设计门槛、提升芯片设计效率。2017年美国国防部高级研究计划局（DARPA）推出的“电子复兴计划（ERI）”中的电子设备智能设计（IDEA）项目，描绘出新的AI技术赋能EDA工具发展目标与方向。其中，提出的目标是实现“设计工具在版图设计中无人干预的能力”，即通过人工智能和机器学习的方法将设计经验固化，进而形成统一的版图生成器，以期实现通过版图生成器在24小时之内完成SoC（系统级芯片）、SiP（系统级封装）和印刷电路板（PCB）的版图设计。

④云技术在EDA领域的应用日趋深入：伴随EDA云平台的逐步发展，云技术在EDA领域的应用第一可以有效避免芯片设计企业因流程管理、计算资源不足带来的研发风险，保障企业研发生产效率；第二可以有效降低企业在服务器配置和维护方面的费用，让企业根据实际需求更加灵活地使用计算资源；第三可以使芯片设计工作摆脱物理环境制约，尤其在新冠疫情带来的居家办公需求下令EDA云平台发挥了重要作用；第四有助于EDA技术在教育领域的推广和应用，支持设计人才培养等相关工作。