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7月15日
Arteris at DAC 2026 Connecting Innovation for Silicon Success
Arteris在DAC 2026上连接创新，助力硅成功➀ 半导体行业已进入新纪元，AI工作负载、芯片模块、异构计算、软件定义车辆和智能边缘设备正在改变芯片设计。
➁ 硅的成功不再仅取决于晶体管数量，而在于数据在日益复杂的系统中的移动效率、复杂SoC的集成速度以及从第一天开始就建立的硅安全。
➂ Arteris在过去二十多年里帮助世界领先的半导体公司解决了一些行业最困难的设计挑战。
➃ Arteris的产品组合包括NoC互连IP、系统集成自动化和硬件安全保证。
➄ 这些技术使工程师能够开发出性能更高、可扩展性更强、安全性更高的硅产品。
➅ Arteris将在DAC 2026上展示适用于AI基础设施、超大规模数据中心、汽车系统、工业自动化等多个领域的解决方案。
7月14日
DAC 2026: Certus Semiconductor Brings Two New I/O Libraries to GlobalFoundries 12nm
DAC 2026：Certus半导体为GlobalFoundries 12nm带来两款新的I/O库➀ Certus半导体宣布推出两款新的I/O库，适用于GlobalFoundries的12LP和12LP+工艺；
➁ 其中一款面向商业SoC和ASIC设计团队，另一款面向太空和防御领域的辐射硬化ASIC和FPGA应用；
➂ 两款库都将在今年的Global 12nm工艺上完成tapeout。
DAC 2026 Mach42: A new generation of physics-driven AI models for analog circuit verification
DAC 2026 Mach42：新一代基于物理的AI模型用于模拟电路验证➀ 来自牛津大学物理系的Mach42旨在加速物理模拟并支持复杂的计算工作流程。
➁ 2021年获得种子资金后，公司将其重点转向半导体市场的模拟电路验证。
➂ Mach42的AI模型学习复杂系统的底层方程，提供了超越现有方法的改进精度。
➃ 该技术创建高度准确的代理模型，以增强传统的非线性方程求解器，显著加快模拟电路的验证。
➄ Mach42的工具允许交互式检查被测单元的行为，并可用于生成电路的Verilog-A表示。
Synopsys at Design Automation Conference 2026
Synopsys 在 2026 年设计自动化会议上的展示➀ Synopsys 在 2026 年设计自动化会议上展示了创新技术，专注于物理AI、汽车、数据中心和消费设备等领域的硅和系统开发。
➁ 公司针对行业向亚微米工艺技术和芯片级架构的转变，强调代理AI和多物理场感知协同设计等趋势。
➂ 展示的现场演示包括用于芯片设计的代理AI、多物理场融合解决方案和基于云的EDA。
7月13日
DAC 2026: Join Accellera for a dynamic luncheon exploring how artificial intelligence is reshaping the standards landscape for design and verification.
DAC 2026：加入Accellera，探讨人工智能如何重塑设计和验证标准格局➀ Accellera系统倡议组织在DAC 2026上举办了一场名为“拥抱人工智能进行高级设计和验证”的技术午餐会；
➁ 该午餐会将探讨人工智能如何改变工程实践和EDA领域的标准格局；
➂ 与会者将讨论AI赋能EDA所面临的挑战和机遇，包括互操作性、数据表示和标准化。
Enabling AI to Understand Complex Runtime Behavior for Accurate, Automated Root Cause Analysis — DAC 2026
通过AI理解复杂运行行为以实现准确、自动的根本原因分析——DAC 2026➀ Undo为AI编码代理提供了解决复杂软件和系统验证工作流程中难题所需的运行时上下文；
➁ Undo的技术记录了完整的程序执行，使工程师和AI编码代理能够确切了解执行过程中发生了什么，而不仅仅是根据源代码、日志或波形推断行为；
➂ 领先的半导体公司使用Undo加速C/C++、SystemC模型以及现代硅开发中使用的软件组件的调试。
AI Driven Semiconductor Systems
人工智能驱动的半导体系统➀ 人工智能驱动的半导体系统正在改变芯片设计和制造；
➁ 半导体工作流程正变得过于复杂，无法仅通过传统的人类驱动工程流程来管理；
➂ 人工智能和机器学习在芯片设计和制造中提供帮助，优化配置并减少调试周期；
➃ 人工智能驱动的系统需要统一的数据访问和实时数据来实现有效的自动化；
➄ 人工智能在制造中的应用包括先进的过程控制、预测性维护和良率优化；
➅ 人工智能芯片是人工智能经济和国家竞争力的战略基础设施。
CEO Interview with Dr. Albert Liu of Kneron
与Kneron公司CEO刘博士的CEO访谈➀ Kneron是NPU架构和全栈边缘AI计算的先驱。
➁ 刘博士在AI硬件、半导体系统和计算机视觉领域拥有数十年的经验。
➂ Kneron专注于为现实世界的AI部署提供可扩展的边缘AI基础设施。
7月12日
Executive Interview with Ebrahim Hussain and Aaditya Subediand of Architect Labs
与Architect Labs的Ebrahim Hussain和Aaditya Subedi的执行访谈➀ Architect Labs正在开发人工智能驱动的系统，以加速半导体设计和工程；
➁ 该公司旨在使定制硅设计对更广泛的组织可访问；
➂ 他们的AI系统自动化并加速芯片设计和验证过程；
➃ Architect Labs专注于AI、数据中心和机器人等硬件密集型工作负载。
7月10日
CEO Interview with Mark Ren of Agentrys
Agentrys CEO 马克·任访谈➀ 马克·任拥有26年EDA和AI研发经验；
➁ Agentrys致力于开发Agentic设计自动化（ADA）；
➂公司旨在自动化半导体设计的工程流程；
➃Agentrys Studio提供了一个构建和改进工程团队的平台；
➄该平台旨在覆盖整个半导体开发生命周期；
➅Agentrys正在开发代理原生工具和Self-Evolve框架。
TSMC A16 Backside Power at VLSI 2026
TSMC A16背面供电技术亮相VLSI 2026➀ TSMC推出的A16技术引入了一种新的纳米级CMOS平台，并采用背面供电方式；
➁ 关键特性是超级电源轨（SPR），它提高了电源传输效率；
➂ A16旨在解决先进节点中的电源和信号路由挑战；
➃ TSMC的背面直接接触架构增强了器件性能和逻辑密度；
➄ A16预计将对AI和高性能计算芯片产生重大影响，通过降低IR下降并提高电气效率。
7月9日
Consolidation and Competition: Who is Winning the $4.5 Billion Interface IP Race?
整合与竞争：谁在赢得450亿美元的接口IP竞赛？➀ 半导体行业正在经历结构性的转变，即“数据为中心的转移”；
➁ 台积电2025年的文件突出了向高性能计算（HPC）和人工智能基础设施的转变；
➂ 苹果计划投资300亿美元购买博通芯片，以增加美国采购。
SemiAnalysis EDA Market Primer – Market Dynamics, Cadence, Synopsys, Siemens, China EDA Rise
半导体EDA市场入门：市场动态、Cadence、Synopsys、西门子、中国EDA崛起➀ 电子设计自动化（EDA）是将硬件规格转换为可制造集成电路的软件基础设施；
➁ 讨论了先进工艺节点上的挑战，包括数十亿的标准单元和复杂的连接；
➂ 关注市场动态，主要玩家如Cadence、Synopsys和西门子，以及中国EDA产业的崛起。
Beyond Workflow Agents: Toward Design Intelligence in Analog EDA
超越工作流代理：迈向模拟EDA的设计智能➀ EDA行业采用了诸如“代理”、“超级代理”、“心智模型”和“AI优先设计”等新术语；
➁ 设计复杂性正在增加，需要新的芯片设计方法；
➂ 文章讨论了模拟EDA向设计智能的转变。
7月8日
MooresLabAI at DAC 2026: Why the Future of Semiconductor Engineering Is Agentic, Not Just Generative
MooresLabAI在DAC 2026：半导体工程未来的关键在于代理智能，而不仅仅是生成智能➀ 几十年来，半导体创新受制于工程能力而非想象力。
➁ MooresLabAI旨在通过由AI代理驱动的自主硅开发来颠覆半导体工程。
➂ 公司正在构建一个专业的推理代理生态系统，从规格到流片支持工程师。
➃ 这些代理在整个开发周期中共享上下文，将手动协调转化为智能、自主的执行。
➃ MooresLabAI的目标是民主化硅工程，使先进的芯片开发对更广泛的组织可访问。
See Autonomous Chip Design in Action with ChipAgents at DAC 2026
在 DAC 2026 上亲眼目睹 ChipAgents 自动芯片设计的行动➀ 几十年的半导体创新受限于工程能力；
➁ MooresLabAI 旨在通过智能 AI 代理驱动的自主硅开发来变革芯片设计；
➂ 该平台旨在协调完整的硅生命周期；
➃ VerifAgent™、DebugAgent™、CoverageAgent™、SpecAgent™、DesignAgent™、MooreIP 和 MooreSoC 是产品套件的一部分；
➄ 平台与行业标准 EDA 环境集成；
➅ 目标是使硅工程民主化，并将先进的芯片开发普及到更广泛的组织。
Caspia Technologies is pioneering a new, agentic chip and system security approach at DAC 2026
Caspia Technologies 在 DAC 2026 上开创新的芯片和系统安全方法➀ Caspia Technologies 在 DAC 2026 上推出了新的芯片和系统安全方法；
➁ Caspia 的先进工具和代理无缝集成到现有设计中，为所有设计团队提供专家级安全验证能力；
➂ Caspia 的代理平台专注于对 RTL 设计进行静态分析，以发现和修复薄弱的安全实践；
➃ 平台正在扩展，以涵盖安全断言的自动化生成，用于形式化工具和系统级测试。
IP Lifecycle Management in the AI Era
人工智能时代的知识产权生命周期管理➀ 大型设计企业围绕各种类型的知识产权进行多项并发活动，如软件/固件、在RTL或HLS中定义的块和物理实现；
➁ 设计中代理流的出现增加了数据管理的复杂性，需要更好的跨多样生态系统进行数据追踪；
➂ Perforce Helix Core（现更名为Perforce P4）旨在通过为多样化、代理系统提供AI功能来管理这种复杂性。
7月7日
See Autonomous Chip Design in Action with ChipAgents at DAC 2026
在DAC 2026上观看ChipAgents自主芯片设计的实际操作➀ DAC 2026将人工智能作为核心主题之一；
➁ 讨论已从AI是否能够协助工程师转变为AI如何提供可衡量的价值；
➂ ChipAgents将在DAC 2026上通过现场演示、技术会议、客户展示和实际半导体开发环境中的工程结果来回答这些问题；
➃ ChipAgents的技术研讨会将展示如何使用代码和波形数据在商业规模上进行端到端的根本原因分析；
➄ ChipAgents的AI平台可以自动化验证流程，从规格理解到测试计划、验证代码生成、调试和结果分析。
The Packaging PDK Is the Missing Layer for Co-Packaged Optics
封装PDK是共封装光学缺失的一层➀ 共封装光学不能仅通过光子器件的性能来扩展；
➁ 随着人工智能基础设施推动带宽、功率、延迟和范围达到新的极限，光学正逐渐接近计算引擎；
➂ 行业不再仅仅询问光子器件...
Demonstrating the EasyAI ECO Suite – An AI-Powered Functional ECO Solution at DAC 2026
在DAC 2026展示EasyAI ECO套件 - 一款基于AI的功能性ECO解决方案➀ Easy-Logic在DAC 2026展示了其最新创新产品EasyAI ECO套件；
➁ 该套件将AI引擎集成到整个ECO工作流程中；
➂ 它解决了传统流程中的关键痛点，如不可控的补丁大小和重复计算；
➃ 套件包括三个智能引擎：自动分区、学习/ I-学习以及智能缓存。
7月6日
The Accidental Infrastructure: How Crypto Miners Built the Foundation of the AI Boom
加密矿工意外构建了AI繁荣的基础设施➀ 大多数加密矿工在经济上失败了；
➁ 前以太坊矿工CoreWeave加入了纳斯达克100指数；
➂ 人工智能的兴起与加密矿工构建的基础设施有关。
From Detection to Safety: Reframing Fault Simulation for Functional Safety
从检测到安全：重新定义功能安全中的故障模拟➀ 故障模拟从制造良率和质量关注到功能安全验证的演变；
➁ 从检测缺陷到确保系统弹性和对故障的安全响应的转变；
➂ 失效模式、影响和诊断分析（FMEDA）的引入及其在功能安全验证中的作用；
➃ 故障仿真的重要性，它补充了模拟，用于大规模、系统级故障活动；
➄ 需要统一的方法来连接架构安全意图、FMEDA数据、RTL实现、软件工作负载和安全指标。
Executive Interview with Chris Morrison, VP Product Marketing at Agile Analog
与 Agile Analog 产品营销副总裁 Chris Morrison 的访谈：加强硅安全：为什么模拟防篡改 IP 是新的安全基准➀ Chris Morrison 是 Agile Analog 的产品营销副总裁，拥有超过 18 年的半导体行业经验。
➁ Agile Analog 加入 GlobalPlatform 的 Pavona 创新计划，为安全硅开发贡献模拟 IP。
➂ Pavona 致力于为芯片设计师提供认证就绪的安全硅 IP 组件和参考设计。
➃ Agile Analog 的 agileSecure 防篡改安全 IP 对于 Pavona 创新计划至关重要，增强了硬件安全性。
7月5日
CEO Interview with Brice Cruchon, CEO of Dracula Technologies
与 Dracula Technologies 首席执行官 Brice Cruchon 的 CEO 专访➀ Dracula Technologies 成立于 2011 年，致力于开发和工业化有机光伏（OPV）技术，用于室内能源采集；
➁ 首席执行官 Brice Cruchon 拥有南特大学（法国）化学硕士学位；
➂ 公司专注于室内能源生成的有机光伏技术。
Executive Interview with Genta Taniguchi of Kyocera
与京瓷的Genta Taniguchi的执行访谈➀ Genta Taniguchi是京瓷公司企业陶瓷材料半导体组件部门的执行董事和负责人；
➁ 领导先进陶瓷和半导体相关技术的倡议；
➂ 支持公司在电子和通信组件领域的全球业务。
7月3日
Driving the Future through the “Talent Empowering Program”: Why TSMC Charity Foundation’s Youth Career Initiative Matters
通过“人才赋能计划”驱动未来：为什么台积电慈善基金会青年职业计划至关重要➀ 台积电慈善基金会的“技术与职业教育人才赋能计划”旨在弥合教育和职业准备之间的差距。
➁ 该计划通过连接学校、行业合作伙伴和地方政府，提供实践经验和职业指导。
➂ 它专注于赋予教师和学生，尤其是在职业教育领域的权力，以增强未来的就业能力。
Foundation IP for Intel 18A: Technical Overview and Why It Matters
英特尔18A基础IP：技术概述及其重要性➀ 英特尔18A基础IP是用于芯片开发中实现更好的功耗、性能和面积（PPA）的半导体构建块组合。
➁ 它包括嵌入式内存编译器、标准单元逻辑库和针对英特尔18A工艺技术的输入/输出库。
➂ 内存部分提供各种架构，以满足对快速本地内存的需求，并具有先进的电源管理模式。
➃ 逻辑库提供用于数字电路构建的标准单元，具有高速和高密度设计的选项。
➄ 电源优化套件和IO库增强了设计能力，并支持各种通信接口。
➅ 基础IP降低了设计风险，加快了上市时间，并提高了PPA，这对于产品的竞争力至关重要。
7月2日
WEBINAR: Defacto is Boosting Front-end SoC Design With AI-Powered EDA tools
WEBINAR：Defacto借助AI驱动的EDA工具提升前端SoC设计➀ 本网络研讨会探讨了EDA中AI的潜力及其在提高工程师生产效率方面的作用。
➁ 重点包括安全性、灵活性、部署速度和高效的令牌消耗。
➂ Defacto的AI助手旨在简化复杂EDA任务，让初级工程师和偶尔使用的人士能够完成。
Why Real-Time Intelligence is the Next Differentiator in Semiconductor Test
实时智能是半导体测试的下一个差异化优势➀ 许多半导体测试操作仍然依赖于生产后数小时生成的报告，造成重大问题；
➁ yieldHUB Live为半导体测试提供实时智能；
➂ 实时监控可以早期发现问题并提高生产效率；
➃ 实时智能有助于减少重测、提高设备效率并增加吞吐量；
➄ 实时数据对于半导体制造中的AI和数字孪生至关重要。