eda365ai设计效果

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教他，让他画的更好一点。期待他后面慢慢进步吧。来装一下，看他有什么用啊？帮我安装一下这个 skills。 好 的，现在说安装完成了，让我们去启动这个浮漂 装一下，直接在它这个高级拓展管理器，然后搜一下这个 wrong， 这个 wrong api gateway 安装一下，然后把这个三个都勾选上， 它现在已经显示已连接了。 然后我们问一下它有什么用啊？这个 skills 能干什么？有什么用？ 眼睛哭了，搜索。 嗯，怎么用？我们就让它这个 好，它现在加载出来了。 嗯，它确实能够导入出来。 s t m 三幺幺零三 c 八 t 六， 看它能不能画出来。 画完了，画的其实挺乱的， 期待他后面继续进步吧。他这个确实挺。嗯，看着挺别扭，也可以教他，让他画的更好一点，期待他后面慢慢进步吧。

两千零六年， e d a。 三六五论坛诞生，从服务工程师的社区起步，二零一八年， 电巢科技收购 e d a。 三六五，正式成为面向行业的电子工程师教育品牌。二零二三年，斥资数亿元收购西门子的派子源代码，与中国区市场成立了派资互联，完成了从社区到硬核技术的跨越。 二零二五年， e d a。 三六五 ai 品牌呢正式成立，自研的衣领大模型吹响了 ai 赋能的号角。直到二零二六年的今天， 我们终于迎来了智能设计、智能采购、智能制造全链路的 ai 解决方案的重磅发布。 从社区到技术收购，再到 ai 原生的产业智能平台，这二十年的每一步，都是我们深耕行业、贴近用户的见证，也正是今天一点三六五， ai 能够厚积薄发的底气所在。 eda 三六五，深耕二十年，为行业坐牢避雷，一个海量、专业、动态的电子产业数据底座，这是我们 ai 能力的燃料库，更是我们打造高效可靠智能平台的底气所在。 它包含了一百五十 tb 的 专业的训练数据，构成了我们电子产业的知识积食。三十亿家级的这个集成库，全面的覆盖了我们原气件的分装符号和参数。 十万家的厂商库，汇聚全球顶尖供应商与行业专家。五十亿家的知识库，沉淀了海量的气件手册、参考方案和电路案例。 十亿家的元气健的产品库，提供实时的库存价格与焦气信息。正是这样的硬核的数据实力，我们服务了超过三千家合作企业，链接了百万级的活跃的电子爱好者，构建起了一个强大的产业生态， 这就是 e d 三六五二十年磨一剑的硬核实力，也是我们敢于引领行业改革的信心之源。

人工 pcb 设计低效、约束复杂、费时费力。 pcb 设计的高效之道不是重复条参改版，而是让 pcb 设计智能体承接常规设计，留给工程师专注创新。

这是一个能做 eda 设计、 pcb 设计的在线仿真网站，今天分享的是这里集成了原理图绘制、 pcb 布局、单片机仿真，还自带实时 d f m 检查。它把电容、电阻等电子原件，触发器、逻辑门电路、波浪发生器、 led 矩阵等各类输入输出器械全都做成了三 d 模型，线路连接都看得一清二楚。 你可以很直观的进行编辑设计。不管你是想从零开始创作，验证自己的想法，还是想在社区案例中找创作的灵感，都可以来这里看看。就比如这款飞机电路，能清楚看到所用控制芯片、引脚接线，就连代码、控制逻辑都有。你可以从电路设计、在线仿真验证到成品一站式落地，就真的很香。

两千零六年， eda 三六五论坛诞生，二零二三年斥资数亿元收购西门子的帕子源代码与中国区市场。二零二五年， eda 三六五 ai 品牌呢正式成立， 从社区到技术收购，再到 ai 原生的产业智能平台， eda 三六五深耕二十年， 为行业昼劳避雷。一百五十 tb 的 专业的训练数据，三十亿加级的这个集成库，十万加的产商库，五十亿加的知识库， 十亿加的元气件的产品库，这是我们 ai 能力的燃料库，更是我们打造高效可靠智能平台的底气所在。 e d a。 三六五， ai 不 仅仅是一个平台，更是我们为重构电子产业而打造的新一代的 ai 工具。 e d a。 三六五， ai 的 强大能力源于我们自研的衣领大模型，并深度融合了 ai 的 设计系统、 dpl 后端制造解析引擎、 c 问的 e d a。 设计引擎，以及海量的专业知识库，构建了覆盖设计、采购、制造全链路的工具增强体系， 实现了无缝协调。那么通过多终端客户端，我们将高价值的这种 ai 应用矩阵精准的交付给企业用户，实现开发效率的显著提升。 从数据到模型，从工具到智能体，再到我们最终的应用， e d a。 三六五， ai 构建了一个端到端的智能闭环，全面驱动电子产品开发的全链路智能化升级。

元气件选型呢，一直是工程师在研发过程中一个很大的一个痛点，这个过程非常的耗时，非常的容易出错，找替代的物料比较难， 断工的风险也比较高。不同的元气件之间它的参数对比比较繁琐低效。我们的 七件优选智能体秒级的参数匹配，把数小时的这个七件选型的工作减少到分终极智能的推荐替代物料， 提前的预警停产的风险，多维度的评估物料的通用性和供应链的稳定性，实现全局的最优，是我们沉淀了三十亿的集成库和商品库的数据，让选型又快又准。

在全媒广播电视展上，一厂商展示了一种此前我们从未听闻过的无线授时技术。这项技术名为无限时钟标印技术，可在九百兆赫兹频段内传输，持续信号精度能控制在五内秒以内。这项技术由日本国立情报通信研究机构研发，该机构负责制定日本国家标准时间。 因此，这项技术也属于持续同步应用范畴，彼此可实现时间与相位同步。 设备借助九百二十兆赫兹无线电信号完成通信，所有模块的九百二十兆赫兹信号向位能够做到完全对齐，这也是现场演示得以实现的核心原理。该模块每秒可发送二十次数据包，三个模块均能接收数据包。由于设备时钟高度统一， 通过测算两组信号间的相位差，就能分别定位出纵向位置与横向位置。实际演示中，移动设备就能实时对应呈现横向横向位仪轨迹，还能组合移动画出圆形轨迹。简单来说，精准定位只是这项那秒级时间同步技术的衍生功能。 实现该效果的前提是三个模块达到皮秒级时钟同步。基于此，还能实现隔空空物等趣味实操，比如隔空套杯小游戏。

面对一个包含超过一千个元气件，超过四千个引角的复杂的 pcb 项目， 传统的人工布局需要超过一千分钟，也就是十几个小时的反复迭代。而我们的 pcb 设计智能体仅用不到十五分钟就完成了整个布局的模块的一个设计。这不是简单的提速， 而是将原本以天为单位的设计周期直接压缩到以分钟为单位。他不仅解放的是工程师的能力，更是从根本上重构了电子设计的效率边界。

现在其实整个半导体行业或芯片行业，他最核心问题就是 ai 两个字。在某种意义上，我认为我们的研究是国际领先，甚至是领先于国际的。因为全世界都没有，所以您就自己设计了一套赛事吧，非常深科技，我是黄师傅。今天我们来到复旦大学，我们要采访一位在芯片设计行业正在创造未来的科学家。 您在为 e、 d、 a 这个领域做一个工业母机，那到底是在做什么？我们做的是芯片设计的自动化，我们需要把叫人工手动去做的东西转化成一个可以自动化完成部分，然后提升效率，并且能够让我们芯片性能更加优秀。您好像是创造了一个新的大模型，我们的方法并不是纯粹有 ai 为主，因为现在已经有铲子了， 你不应该用 ai 去重新发明一个铲子，这最大的困难还是物理世界的一些缺陷。所以这里我们的 ai 部分是更多是做这么一个桥梁工作。您是怎么做到的？突破这个技术？ 大元模型还没诞生的时候，我算是比较早期把机器学习方法应用在一类行业里边。比如说人家在设计一个电路时候，很多有很多的经验知识， 我们会用机器学习方法收集相关的数据去训练一个模型，在这个迭代过程中代替人的一些经验指导。但近期的话，我们很多研究是如何用大元模型替代人力做的迭代， 我们要界定清楚哪些能力是过去的优化方法没有办法做到的，因为全世界都没有，所以您就自己设计了一套，算是吧。那时候大家经常会问说，为什么软 软件行业能有自己的，比如说 g、 c、 c 等等编辑器大家都可以用，这就有很多疑问说为什么芯片不能呢？那时候其实不只是我们啦，其实很多其他的整个行业里面的人员，大家都在想说，我们又不可能制造出一个芯片的自动的编辑器， 所以那时候我们就是有些人去作为数字端的部分，把原本数字端的部分做成了一个开源的信号，然后我们瞄准了原本就没有被自动化的模拟电路问题，然后去写了一套开源的单能用的一套软件。我们都知道中国自主芯片的研发有很多被卡脖子的现象，那么您这个领域有没有 对模拟的版图设计来讲的话？因为国际上在我们之前也没有一个成熟工具，在某种意义上我认为我们的研究是国际领先甚至是领先于国际的。现在这个行业需求聚焦在哪里？现在整个半导体行业或芯片行业，它 其实就围绕着 ai 向你芯片去驱动。我们现在实验室除了刚才说模拟电路一块，我们的主轴方向是逻辑上和物理世界的一个平衡，还有一个方向就是我们要面向说未来的设计，他是一个定制的，需要去融入很多经验设计。你刚刚讲的这一部分有没有能看的或者 演示的？这个是我们团队的潘红阳博士给你介绍一下我们的工具的一个现况和目前的产业化情况。这里面这几个东西它分别代表什么？ 红色的部分呢？是它最多的部分，就是它的缓存，它是整个 cpu 里面最核心的部分，它代表了整个计算的性能。灰色的部分就是它的晶体管，就是它的控制逻辑， 类似于我们的指挥员，真正的大脑就是这个。对，然后呢他怎么将这些东西连起来呢？是用这些线，这个线呢包括了三种不同的颜色，绿色代表他最快，黄色代表有一定的覆盖，红色代表他用了更高层的金属，他用了更多的覆盖，等于说更难，他的压力更大，你可以理解为像地图的堵车不堵车这样的感觉， 那怎么规避这个红色部？那就需要用我们更智能的软件，将这种问题提前反馈到前面设计阶段啊，在设计阶段的时候他就提前知道说，哦，这里可能会存在大量的庸色，我们或者叫热点， 那我们就将它提前解决，那就如我们这个图所示，就会让整体的规划变得更好，让它在后端实现的时候呢，就不会有这么多的问题，让整体的性能得到了提升。所以这就是刚刚可人老师讲的，就是要把物理世界的预测和模拟接入到现实世界， 让他真正的去最后得到验证，他怎么去规避这个红色部分就成了所有的设计人员最大的目标，没错，对不对？那在你之前他们是怎么去验证这个呢？ 就是真的跑一通吗？或者是做一个烧一个，烧一个镜片出来吗？你说的很对，那需要浪费多少成本？传统的一个正常的芯片厂留片，他就需要大量的工程师对，花大量的时间做完之后他要去留一版，然后呢真实回来测的时候发现存在大量的问题，然后呢去重新上分析问题， 再回到最开始的阶段说我们重新设计一下，这样反复迭代，哪怕到今天为止也是这样。所以我们的这个工具就是非常大的提升了整个芯片设计行业的效率。那么现在这个技术已经到了这个程度了，那未来会怎么样 呢？从技术来讲的话，它其实已经到了一个可以商业化程度了。目前潘红阳跟我们其他一些老同学正在尝试说组建一个公司， 我们现在一步步把这个工具到各个公司里面去做测试，来去打广告工具我们自己预期可能在两到三年之内就可能在实际的设计上会有实际的应用了。那么在竞争这么激烈的整个芯片行业，您能预测一下未来的发展的状态吗？还有 e、 d、 a， 您的这个领域， 现在其实整个半导体行业或芯片行业，它最核心问题就是 ai 两个字，所以这种时候其实对于整个行业来讲，你需要一个更加廉价、更加环保的一个解决方案， 就是说这个时候就落到新未来星会什么样子？我自己的认知中，随着 ai 模型的成熟，未来星会大概率是为了一个 ai 模型去高度定制化，最 终让它能够变成一个极其高效，能够支持整个社会 ai 应用的一个基础。落在我们自己研究上，我们认为定制化的设计就需要让我们的芯片从原本在零和一比较清晰的一个步骤，推动到一个相对而言比较极限的一个设计，那时候就需要我们在一颠三法更加好好考虑， 说实际在制造和设计中间遇到的一些物理上的一些困难，把这些困难用一字画方法去很好的进行解决。感谢朱老师今天的精彩分享，我们下期再见。

大家好，我是瑞小张，昨天应该算中国半导体产业最厉害的一天啊，这个两件事一块看，中国半导体争端期下的特别大，第一天八大九天，那个当天上午，公司在互动 e 放了一个重磅消息，他们推出了国内首款阿嘎三 d i c 的 物理验证平台， 填补了国内高端三 d i c 设计工具的空白，是国内唯一验证效率呢，提升百分之五十以上，千万级混合的这个 键合啊，互联的验证性能是业界标杆的五倍， ai 芯片和 gpu chip 的 设计周期直接缩短百分之六十以上。第二件事大家要知道了，华为的这个海思总裁和丁波直接发布了滔定律啊，这个用的是时间缩微替代几何缩微，大家都这个东西就清楚了啊，不再去死磕晶体管的尺寸，而是 干脆就搞逻辑折叠，把平面电路垂直叠起来，缩短信号的传播路径，用数学物理，用架构补工艺， 这个东西过去六年，华为已经基于此生产了三百八十一款芯片，目标呢，非常狠，到二零三一年实现等效一点四纳米的晶体管密度，这是国内首次在全球半导体领域提出指导产业发展的新原则。好了， 这两件事都说完对不对？有没有注意到一个时间线，五月二十号华大九天的技术发布会已经说他们在做这个技术了。对，五月二十五号上午华为发布滔天，就把这件事认真的再说一遍， 这两个东西是什么意思？为什么这么做？而且为什么机构现在反馈的那么及时，哗哗哗的往里面冲资金，一点都不傻对不对？为什么？华为的掏定律是在一块芯片上， 不是多块芯片，是一块芯片上，要做三 d 的 布局，整个的电路，整体的晶体管都要做从新的设计， 它的逻辑折叠，需要把芯片从二维的设计变成三维的设计，需要垂直的堆叠，芯片用晶体管变成堆叠，而不是芯片做堆叠啊，晶体管要去做堆叠，这点做易购的集成，这是需要什么？这需要三 d i c。 八大九天的东西，就是做国内唯一拥有三 d i c 设计验证全流程的 e d a 对 不对？一个是产业方向，一个是核心工具，两者卡的死死的，这不是故意的事件，这是设计方法加 工具链的系统性配合，这说明中国的芯片系统整条产业链都在协同作战。往深着说，这其实就是中国半导体的换道超车路线，哎，而且呢，也确认了， euv 光刻机我们被卡了，先进工艺我们受限了，没关系， 三 d i c 加 chip 加芯片，金元级的集成，我们在成熟工艺上通过立体集成实现接近甚至超过先进工艺的性能。这条路美国管不了，荷兰管不了，谁都扛不住啊， 这条路谁能受益？当然华大九天是第一个对吧？后续的设备厂商是不是生产厂商，对不对？包括芯片的设计厂商，都是其中一个重要的流程啊，如果需要把他们讲清楚的，哎， 关注我们的季度会员科普课啊，后续我们肯定要安排，因为这个东西我觉得非常的重要，都要分开了，掰开了揉碎的去讲啊，咱们的东西都在这，而且我们的季度会员科普课九十天，四十五个视频，八场专门的直播，非常的超值，因为很多朋友看到，所以觉得非常的好， 而且平台也觉得非常好，叠加六幺八，所以咱们现在有了一个非常强的补贴啊！老张呢，月度会员都已经两百多，将近三百了，季度会员应该八百块钱才合适， 现在的情况是，这个东西咱们就直接六百出头就能拿到了，而且有的平台补贴特别大，还不到六百就能拿到了，非常超值啊！需要的赶紧看一下啊！链接就在底下，点击即可。 稍待说一句，一定要接助教老师电话，不然你不知道该怎么看课。好，今天到这我咱们投资的视角，看科技背后的精彩，我们下期见，拜拜拜。

你是否曾想过，没有庞大的数据中心、 python 库与数十亿参数，人工智能会是什么样子？近期，一国外研究学者做过一项极具震撼力的实验，研究者摒弃所有现代 ai 技术加持，在一九七九年出厂的老式 p d p 幺幺小型计算机上，成功搭建并训练出正统的 transformer 神经网络。 它正是取代 gpt 的 模型背后的同款核心架构。这个模型并非用来写实，只被赋予一项简单任务，学会完美反转一组八位数字系列。它没有使用现代云服务器集群，而是用纯会编语言搭配高效的定点数学计算编写的整个网络。这台七十年代的计算机，仅用三分半钟计算，就成功将 ai 训练至百分之一百准确率。它向我们证明了什么。 ai 并非魔法，它的本质只是基础计算矩阵乘法与反复的误差修正，连迪斯科时代的老电脑都能实现学习。这足以证明 ai 真正的魔力在于精妙的数学，而非仅仅是强大的硬件。