隨著人工智慧（AI）應用日漸成熟，預期將推動半導體市場的復甦與成長。西門子數位化工業軟體IC EDA執行副總裁Joseph Sawicki觀察，目前市場上較樂觀的預估是半導體需求雖將面臨短期快速下滑，但也會迅速復甦。背後驅動力正是電動車、物聯網、高速運算伺服器等應用趨勢應用。
電子設計自動化（EDA）領域引進AI輔助已相當普及。例如西門子EDA早在2017年藉由收購Solido Design Automation，取得利用機器學習演算技術，實作變異感知（Variation-aware）設計與特徵化（Characterization），用以確保晶片具備最佳的功率、效能與成本效益。
Joseph Sawicki指出，「EDA工具將是推動半導體製程的關鍵技術，包含降低電晶體的資源需求、提升系統品質並降低風險，以及簡化技術使用門檻，對此西門子EDA將持續投注研發推動成長，以生態系與夥伴及客戶共同發展。」
順應現代化IT技術發展趨勢，西門子EDA開始基於雲端架構，實現拓展技術、設計及系統三大研發領域。Joseph Sawicki說明，技術拓展的目的是協助半導體製造型企業開發新的製程節點，提高良率。其中一個方法是實現3D封裝，讓一個封裝內可以放置多個裸晶體。技術拓展的成功，將促成設計拓展和系統拓展。
他進一步提及，設計擴展方面特別強調高階合成（HLC），以確保採用新的設計工作法能更快速合成高品質IP。根據IBS預測，AI加速半導體的年複合成長率將達到32.4%，而非AI半導體為3.3%。到2028年，整體產值將達到1兆美元。這將促使邊緣型AI的發展，借助工具與技術的力量實現應用目標。
系統拓展的重要性在於能夠驗證複雜系統的實際運作，確保設計驗證和功率性能等分析的準確性。為此，西門子推出了Pave360程式，專門為自駕車設計提供自動化驗證機制。
西門子數位化工業軟體IC EDA執行副總裁Joseph Sawicki觀察，目前市場上較樂觀的預估是半導體產業雖將面臨快速下滑，但也會迅速復甦。背後驅動力正是電動車、物聯網、高速運算伺服器等應用趨勢應用。
Pave360可以驗證先進駕駛輔助系統（ADAS）軟體在晶片上執行辨識功能，並在虛擬環境中模擬感測器、路況、車輛、行人和紅綠燈等情境。建立模型後，Pave360將進行軟體驗證，以確保電子系統能夠應對各種模擬狀況。Pave360亦將進行實際行動決策，例如車體建模、剎車系統建模和引擎建模等，以確保系統能夠適應不同需求。
「透過數位分身（Digital Twin）技術，所有實作驗證場景都可以在虛擬環境中完成，無須實際建置硬體設備。」Joseph Sawicki說。西門子結合Arm技術推出的Pave360模型，運用高度真實的模擬技術，整合了感測器、晶片、車輛動力學以及周邊環境等條件，讓模型能夠在軟體層面上運行，提供早期的動力和性能相關數據，使汽車製造商能夠藉由模擬系統了解實際運作的表現。