基于半導體行業的發展態勢，以及EDA的特點，ResearchandMarkets認為未來幾年EDA行業將呈現以下4大發展趨勢。

　　1、后摩爾定律時代的產業發展動力

　　摩爾定律認為集成電路中的晶體管數量每18~24個月增加兩倍。然而，近年來，科學家越來越相信基本的物理限制正在使得摩爾定律失效。與此同時，對具有復雜設計的先進電子設備的需求不斷增長，以及在提高集成電路性能的同時減小尺寸的需求，正促使IC制造商增加研發投資并采用EDA工具。因此，與其它行業相比，集成電路對EDA工具的需求預計會很高。

　　隨著摩爾定律逐漸走向物理極限，以及全球系統廠商紛紛踏入IC設計領域，擁有特定領域（DomainSpecific）的芯片結構及程式語言設計能力與知識將是企業在未來持續獲利的關鍵。對此，明導國際（MentorGraphics）全球副總裁暨亞太區總裁彭啟煌指出，從智能手機、家電，到汽車、飛機及各類機械設備，當今的工業電子產品對復雜的嵌入式電子系統的應用都在持續增加，而EDA工具客戶也不再局限于傳統半導體芯片設計公司，而是轉變成橫跨不同產業的系統供應商。因此，EDA工具在協助客戶達成及時上市時間、復雜設計、驗證及模擬流程，同時滿足市場對產品功能與功耗的要求方面，將發揮更重要的作用。

　　2、EDA市場高度分散，AI是重點

　　汽車，物聯網，人工智能和虛擬/增強現實領域的新機遇使得整個集成電路生產周期各階段的半導體公司都能受益，收入也有相當大的增長。盡管芯片性能顯著提高，但單位銷售價格相對平穩。該行業的主要參與者包括MentorGraphics，Synopsys，IBM。其中Synopsys特別看重人工智能，并宣布了重點投資方案，以解決前沿設計的極端復雜問題。具體操作包括擴展Synopsys設計平臺，加快TTR，實現自動化的新水平，并在數字和定制設計中設置新的質量結果（QoR）標準。

　　上周末，在第二屆中國研究生創“芯”大賽高峰論壇期間，新思科技中國董事長兼全球副總裁葛群表示，以AI芯片為例，我們的算力能滿足最新的AI要求。身處芯片行業，我們知道這次革命比工業革命更迅速、規模更大且更深遠。以芯片為基礎，AI、無人駕駛和新零售將變得更加的場景化和具像化。

　　此外，將AI引入EDA工具也是至關重要的。AI算法可以幫助客戶設計達到最優化的PPA目標，開發性能更高的終端產品。具備AI特性的EDA工具可以幫助客戶設計出更好的芯片，并快速推向市場。

　　3、汽車行業對EDA需求強烈

　　Gartner預估，2020年全球聯網設備將達260億臺，市場規模1.9萬億美元，其中，智能汽車將是最大宗的應用，未來單臺車上所裝載的電子零件占比將突破50%。對此，瑞昱半導體資深處長吳奇峰從EDA工具使用者的角度剖析，先進駕駛輔助系統（ADAS）需通過穩定、高帶寬的網路串連感測器、儀表板、方向盤，并將數據傳送至車載處理器進行即時運算，這些對創新和高端IC的需求與日俱增，設計復雜度以及對可靠性的要求也更勝以往。

　　因此，所有主要的EDA供應商都在忙著為汽車客戶擴展他們的制程組合，以滿足汽車客戶越來越多且越來越高的要求。另外，汽車行業還有一個特點，那就是許多設備不需要最先進的制程，因此，EDA工具和服務的重要性就愈發突出了。

　　再者，由于對安全性和性能的要求不斷提高，設計的虛擬驗證已成為芯片制造的必然部分。驗證過程涉及在各種溫度和壓力條件下測試電氣和電子部件。該測試可確保設備故障不會導致任何不幸事故。汽車行業日益增加的復雜性正在影響整個行業對EDA工具的需求。

　　4、EDA工具和服務云化

　　當下，EDA供應商已經開始在線提供他們的工具和軟件。全球互聯網普及率的提高使潛在客戶可以輕松地在線訪問這些工具，并使用它們來設計和制造芯片。這樣，由于降低了TCO和基礎設施成本，公司的資本支出減少了。這也有助于改善SCM，因為經銷商和分銷商的總數大大減少了。

　　因此，云端軟件和服務是未來的趨勢，它有兩個好處：首先，軟件按照服務的時間長短收費，對客戶來說，可以節省EDA的購買費用，比如客戶整個開發階段為12個月，其中前端開發8個月，后端4個月，那么可以購買8個月的前端設計EDA軟件和4個月后端EDA軟件云服務，相比原來需要購買1年的完整前后端設計EDA軟件許可，可以大大節省費用；其次，對于EDA供應商來說，提供EDA云服務也能降低軟件盜版的發生概率。

　　從按照軟件使用付費轉為按照服務質量進行付費。云端服務的最大阻礙就在于EDA行業的高度壟斷，大的EDA公司應該是不太愿意采用這種方式。另外，有利就有弊，數據安全仍然是云服務的突出問題，公有云無法滿足客戶對數據安全的要求，這方面還需要進一步完善。