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EDA行業發展歷程及四大進入壁壘構成(附報告目錄)
發布日期:2021-06-22 12:00:41

EDA行業發展歷程及四大進入壁壘構成(附報告目錄)

1、EDA行業歷程

EDA是ElectronicDesignAutomation的簡稱,即電子設計自動化,是指利用計算機輔助設計軟件,完成超大規模集成電路芯片的功能設計、綜合、驗證、物理設計等流程的設計方式。在集成電路應用的早期階段,集成電路集成度較低,設計、布線等工作由設計人員手工完成。1970年代中期開始,隨芯片集成度的提高,設計人員開始嘗試將整個設計工程自動化,使用計算機輔助進行晶體管級版圖設計、PCB布局布線、設計規則檢查、門級電路模擬和測試等流程。

1980年發表的論文《超大規模集成電路系統導論》提出了通過編程語言來進行芯片設計的新思想,是電子設計自動化發展的重要標志。EDA工具也在這個時期開始走向商業化,全球EDA技術領導廠商新思科技、楷登電子、MentorGraphics(現名稱為西門子EDA)分別于1986年、1988年和1981年在美國成立。

相關報告:北京普華有策信息咨詢有限公司《2021-2027年EDA行業投資前景專項報告

20世紀90年代以后芯片集成度的不斷提高和可編程邏輯器件的廣泛應用給EDA技術提出了更高的要求,也促進了EDA設計工具的普及和發展,出現了以高級語言描述、系統級仿真和綜合技術為特征的EDA技術。21世紀以來,EDA工具快速發展,并已貫穿集成電路設計、制造、封測的全部環節。對于如今上億乃至上百億晶體管規模的芯片設計,EDA工具保證了各階段、各層次設計過程的準確性,降低了設計成本、縮短了設計周期、提高了設計效率,是集成電路產業產能性能的源頭,EDA工具的發展加速了集成電路產業的技術革新。

2、行業現狀

EDA行業的上游主要包括硬件設備、操作系統、開發工具及其他輔助性軟件等供應商。EDA行業的下游主要包括集成電路設計、制造、封測企業,也包括部分各應用領域的系統廠商或設備制造商。

EDA行業銜接集成電路設計、制造和封測,對行業生產效率、產品技術水平有重要影響。從集成電路設計的角度看,設計人員必須使用EDA工具設計幾十萬到數十億晶體管的復雜集成電路,以減少設計偏差、提高流片成功率及節省流片費用。EDA行業的市場狀況與集成電路設計業的發展狀況緊密相關。每年EDA市場表現情況與設計企業營收狀況具有高度一致性。從集成電路制造的角度看,芯片制造工藝不斷演進,而新材料、新工藝相關的下一代制造封測EDA技術將給集成電路性能提升、尺寸縮減帶來新的發展機遇。

從市場價值來看,根據工信部賽迪智庫數據,2020年EDA行業的全球市場規模超過70億美元,卻支撐著數十萬億規模的數字經濟。在中國這個全球規模最大、增速最快的集成電路市場,EDA杠桿效應更大。可以想象,一旦EDA這一產業基礎出現問題,包括集成電路設計企業在內的全球集成電路產業必將受到重大影響,由EDA工具、集成電路、電子系統、數字經濟等構成的倒金字塔產業鏈結構穩定將面臨巨大挑戰。

我國2020年EDA行業迎來持續良好增長,全年行業總銷售額約為66.2億元,同比增長19.9%,實現連續增長。其中,我國自主EDA工具企業在本土市場營業收入約為7.6億元,同比增幅65.2%。

整體而言,在全球數字經濟、電子系統等相關領域長期向好的發展帶動下,應用市場將對半導體相關領域帶來積極的發展促進作用,并為EDA工具的推廣與應用形成良好市場環境。未來數年,驅動EDA工具市場規模增長的積極因素包括全球半導體市場規模的持續擴張、晶圓制造產能的連續提升、芯片復雜度提升帶來的設計工具算力需求增加、晶圓工藝制程提升對制造類工具要求增加、先進封裝技術創新發展帶來的EDA工具應用需求提升以及產權保護力度的增加等。在當前集成電路產業快速發展的大背景下,EDA行業主要呈現如下趨勢:

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資料來源:公開資料整理

3、中國集成電路 EDA 行業概況

隨著集成電路復雜程度的提升,EDA 軟件已經成為了集成電路設計及制造等各個環節中不可或缺的組成部分。因此隨著國內集成電路行業的不斷發展,中國集成電路EDA 行業的市場規模亦在穩步增長。

EDA 廠商方面,目前 Synopsys、Cadence、Mentor Graphics 等三家境外 EDA 廠商占據了國內 EDA 行業超過 90%的市場份額,市場集中度高于全球平均水平。國內 EDA廠商中,雖然尚未出現與境外巨頭相同規模的企業,但部分企業也在特定領域及部分點工具上實現了技術突破,在細分行業內占據了一定的市場地位,也為未來進一步的市場拓展奠定了基礎。目前,國內已孕育了一批包括華大九天、廣立微電子、概倫電子在內的 EDA 企業,隨著國內集成電路行業的快速發展及未來軟件自主掌控程度的進一步提升,該等企業有望打破當前國內高度集中的市場格局。

根據使用EDA應用環節的不同,可將EDA軟件大致分為設計類EDA與制造類EDA。前者主要用于芯片設計階段,包括功能設計、布局布線、物理驗證及仿真模擬等功能,能夠輔助工程師更加便利的完成芯片設計,并驗證虛擬設計的有效性。而后者則主要用于芯片制造階段,除了仿真、驗證、模型、后端等工具外,制造類 EDA 還包括能夠模擬和指導具體生產過程的 OPC、TCAD 工具,監控并指導改善生產工藝的成品率、制造大數據工具,以及提升生產效率的 MES、EAP 等工具。

廣立微致力于制造類 EDA 工具的研發,目前擁有的主要為 Yield 與制造數據分析相關的 EDA 工具,服務于集成電路制造過程的監測及成品率提升,可實現包括對被測試芯片進行自動化的器件設計、布線排版,測試數據的高速采集、智能分析與可視化等一系列功能。

4、EDA 行業的發展趨勢

(1)通過 EDA 實現設計與制造的協同優化

隨著集成電路先進工藝的演進和設計復雜程度的提升,集成電路的制造難度亦快速提升。在垂直分工的模式下,雖然產業鏈各個環節的專業化程度有所提升,但制造端與設計端的聯系不如 IDM 模式緊密。設計端與制造端的分離,導致設計者無法及時了解制造工藝的限制,從而使得部分設計在制造環節無法到達設計預定的功能、性能或理想的成品率。為解決上述問題,提升集成電路設計的可制造性,EDA 工具從目前僅服務于設計或制造環節,逐步向實現設計與制造協同的方向轉變。

(2)AI 機器學習等先進算法賦能 EDA 工具

EDA 工具的本質即通過一定的程序與算法,簡化工程師的工作,實現芯片設計、驗證及數據分析等方面的自動化。隨著 AI/機器學習等領域的突破,先進的算法有望替代傳統 EDA 軟件的算法,為 EDA 行業實現跨越式的發展提供契機。同時,對于 EDA行業的后進企業而言,全新的算法使其能與領先企業處于同一起跑線上進行競爭,為其提供了突破與超越的機會。截至目前,AI/機器學習算法在 EDA 行業內的應用已經存在多個方向,以制造成品率的數據處理為例,集成電路的制造過程工序繁多,所產生的制造數據亦紛繁復雜。傳統方式下,成品率工程師在進行數據處理、發現問題并指導改善工藝時多依靠其經驗,通常需要與多個生產環節的負責部門進行多輪的溝通反饋,耗時較長,影響晶圓廠的生產成本及產品的上市周期。通過 AI/機器學習算法的賦能,EDA工具可實現對制造數據的實時分析與反饋,將制造過程中出現的問題進行有效定位,并指導改善制造工藝,從而縮短工藝成熟周期、提升集成電路的制造效率。

(3)EDA 工具的云服務化

隨著互聯網云技術日趨成熟,EDA 工具云服務化的趨勢也開始顯現。EDA 工具的云服務化對于 EDA 供應商而言可以簡化銷售渠道、提供更為靈活的商業模式;對于客戶而言則可以更加輕松地在線訪問 EDA 工具從而降低了使用門檻,并且統一調配購買的資源也進一步降低了部署成本,從而進一步拓寬了潛在市場。并且由于 EDA 行業高度壟斷,對于龍頭企業而言,采用云服務的形式在商業模式上未必更加有利。因此相對而言,龍頭企業的變革動力與行業內的后進企業相比較弱,這也就為后進的 EDA 企業實現彎道超越提供了機遇。

5、EDA行業壁壘

(1)人才儲備壁壘

EDA行業是典型的技術驅動型產業,企業的人才儲備決定其是否能夠在行業中立足。EDA處于多學科交叉領域,需要大量綜合性人才。EDA算法的起點和終點是半導體工藝等物理問題,解決工具的開發是數學問題,應用對象是芯片設計實現的具體問題,涉及與晶圓廠、設計企業等的協同。因此從事EDA工具開發需要工程師同時理解數學、芯片設計、半導體器件和工藝,對綜合技能要求很高。培養一名EDA研發人才,從高校課題研究到從業實踐的全過程往往需要10年左右的時間。

先期進入行業的企業擁有經驗豐富、實力雄厚的研發隊伍,其在產業上的領先地位進一步為其雇員的職業發展提供良好路徑,為持續吸引人才帶來優勢。新進入EDA行業的企業在研發人才儲備方面追趕難度較大。此外,EDA行業還需要深諳市場的銷售團隊,銷售人員需要具備敏銳的市場洞察力、良好的客戶協調能力。人才集聚與人才培養方面,行業內領先企業具備更高的知名度與更加完善的技術培訓體系,對人才的吸引力較強。行業大部分尖端人才集中在領先企業,新進入企業很難形成人才吸引力與完善的人才培養機制。因此,行業內先發企業和新進入企業之間的人才差距將不斷擴大,形成顯著的人才壁壘。

(2)技術壁壘

EDA是算法密集型的大型工業軟件系統,其開發過程需要計算機、數學、物理、電子電路、工藝等多種學科和專業的高端人才。每一次系統性、革命性的EDA升級換代都是EDA企業和集成電路應用企業上下游合作,在原有的技術基礎上開發的新型算法。EDA工具需要對數千種情境進行快速設計探索,以求得性能、功耗、面積、成本等芯片物理指標和經濟指標的平衡。隨著集成電路制造工藝進入7nm以下,芯片中標準單元數量已經達到億數量級,EDA算法已經成為數據密集型計算的典型代表,需要強大的數學基礎理論支撐,且對算法的要求較高。這種基礎技術的不斷突破和持續應用,需要通過較長時間的技術研發和專利積累才能逐步實現。即使目前優勢企業已經占據絕對壟斷地位,但仍在不斷加大基礎研究和前沿技術研究力度。

同時,EDA工具要盡可能準確的在軟件中重現和擬合現實中的物理和工藝問題,以期望在芯片設計階段將其納入考慮范圍之內并以系統性的方法來應對和糾正,最終保證芯片設計仿真結果同流片結果一致。特別是當工藝向高端制程演進的過程中,設計工具和制造工藝緊密結合的重要性愈發突出。

綜合而言,企業對EDA的長期高強度產業化投入成為EDA領軍企業保持長久競爭力的關鍵。同時,高強度、長周期的研發投入形成了極高行業競業壁壘,新入局者很難形成具有競爭力的研發投入能力。

(3)資金規模壁壘

EDA行業的資金壁壘主要體現在內部持續技術開發和吸引人才需要大額資金投入,對企業資金實力有較高的要求。對快速發展期的EDA企業隨著業務規模擴大,研發投入不斷增加,相關支出將持續增長,因此新進入的EDA企業面臨一定的資金壁壘。

(4)用戶協同與客戶渠道壁壘

EDA工具的技術開發和商業銷售依托于制造、設計、EDA行業三方所形成的生態圈,需要產業鏈上下游的全力支持。國際EDA領域的領先企業與全球領先的集成電路制造和設計企業具備長期合作基礎,其EDA工具工藝庫信息完善,能夠隨先進工藝演進不斷迭代,進一步鞏固了競爭優勢。由于集成電路制造和設計企業對EDA企業的合作精力有限,對規模較小、成立時間較短的EDA企業很難提供相應合作資源。這意味著市場尾部EDA企業難以獲得生產線的最近工藝數據參數,在與工藝緊密相關的工具領域無法進行技術布局,束縛了其業務的發展與完善,這也造成了EDA行業下游用戶一旦確定了EDA供應商,短時間在內部更換EDA工具軟件的成本較大,因此集成電路制造與設計企業一旦與EDA工具供應商形成穩定的合作關系,不會輕易更換供應商,對合作供應商粘性較強,進而提高了EDA行業的壁壘。