近期，上海、江苏等地宣布，将大力加码人工智能（AI）、电子设计自动化（EDA）工具，希望突破瓶颈并抢占技术高地。

　　今年8月，上海临港新区的“滴水湖AI创新港”宣布启动，并发表2022～2025年的临港片区AI产业行动方案，预计要用三年时间，汇聚AI人才2万～3万人，汇集企业500家，将产业规模提升至500亿元人民币。

　　该行动方案显示，将从核心基础能力、关键系统零件研发突破、高阶智慧终端、应用场景等面向突破，目前规划最具体的是自驾汽车领域，包括相关软体、晶片、智慧网联汽车系统及自驾场景部署。

　　江苏省工信厅副厅长池宇也表示，2022上半年江苏省积体电路产业主营业务企业总产值年增10.5％，达到1350亿元，目前南京EDA创新中心已经上报到中国科技部，这是中国首个上报到科技部的EDA创新中心。

　　EDA工具是集成电路行业的必备工具，贯穿于IC设计、制造、封测等环节。

　　EDA软件行业流传着这么一句话：“谁掌握了EDA的话语权，谁就掌握了集成电路的命门，谁就可以对芯片行业的后来者降维打击。”可以说，没有EDA软件，则芯片设计亦无从谈起。

　　中美科技摩擦加剧，EDA软件成为美国对华科技封锁的武器。长城战略咨询最新研究指出，AI芯片和各类智能设备应用，是目前人工智能领域增长最为迅速的赛道之一，人工智能领域新物种企业数量和所获融资从下端应用，逐步向上游GPU芯片、EDA等更关键的领域发展。

　　在芯片设计的过程中，确定芯片Block布局是最复杂的阶段，核心目标是使功率、性能和面积最即小化，即PPA（Power、Performance and Area）最小化。

　　随着人工智能算法的突破，使得人工智能辅助芯片设计（AI for EDA）的技术路线获得了广泛的关注，有研究表明，AI用机器学习的方式快速给出最优的布局方案，大幅缩短芯片设计所需时间。

　　2021年谷歌在Nature发表了题为“A graph placement methodology for fast chip design”的论文，提出了利用强化学习来优化芯片设计中的宏模块布局（Macro placement）。