我們正處于萬物智能的時代。我們的聲音可以激活我們家中的一系列功能——燈光、恒溫器、音樂。我們的汽車就像道路上的第二雙眼睛，當它們感覺到迫在眉睫的道路威脅時會采取控制措施。無論我們身在何處，口袋里的小工具都可以通過電影和互動游戲來娛樂我們。

隨著設備變得更加智能和互聯，我們的生活、工作和娛樂方式正在發生轉變。高性能硅芯片和復雜的軟件使這一切成為可能。觀看這段新視頻，了解 Smart Everything 如何觸及我們生活的方方面面。

讓我們來看看讓一切變得更智能的五項關鍵創新，看看電子設計自動化 (EDA) 工具、IP 和軟件完整性解決方案如何支持內部的芯片和軟件。

1. 人工智能（AI）。可以自行學習和解決問題的機器正在使工廠更加高效，車輛更加自主，日常電器更加靈敏。該技術甚至增強了芯片設計本身。人工智能是一個重要的差異化因素，這一切都始于使用正確工具和解決方案開發的智能芯片和安全軟件。

• • 通過硅驗證 IP滿足移動、物聯網、數據中心、汽車、數字家庭和其他市場的人工智能片上系統 (SoC) 的專業處理、高帶寬內存吞吐量和可靠的高性能連接要求。
  • 通過快速仿真硬件解決方案為 AI SoC 實現更快的驗證和更早的軟件啟動。
  • 在您的代碼中構建安全性和質量，以最大限度地降低風險，同時通過軟件完整性測試最大限度地提高應用程序開發速度。
  • 通過虛擬樣機實現更早、更快的軟件開發，同時改善整個供應鏈的溝通。
  • 使用數據路徑驗證解決方案加速驗證復雜數學函數的過程。
  • 使用人工智能驅動的設計解決方案快速獲得更好的結果質量 (QoR)，該解決方案采用在芯片設計環境中自我優化的機器學習技術開發。（Synopsys 推出了業界首個用于芯片設計的自主 AI 應用程序 DSO.ai?（設計空間優化 AI），它可以大規模擴展對設計工作流程中選項的探索，同時自動執行不太重要的決策以優化吞吐量。）

1. 汽車。由于電子元件和越來越多的軟件內容已經在引擎蓋下（以及自始至終）變得越來越普遍，今天的車輛被設計成可以自己做更多的事情。汽車可以自行制動、在可能發生碰撞之前提醒駕駛員并檢測盲點，同時提供更多的車輛性能數據、更緊密的智能手機集成以及各種信息娛樂選項。對于高級駕駛輔助系統 (ADAS)、自適應巡航控制甚至自動駕駛等安全關鍵型應用，您需要更智能、更安全的芯片和軟件。

• • 通過在設計和開發階段為您提供支持的成熟方法和自動化解決方案，將軟件安全性和可靠性構建到聯網汽車中。
  • 利用汽車級 IP加速硅芯片設計。
  • 使用虛擬原型加速軟件開發。
  • 使用芯片設計和驗證工具滿足功能安全性和可靠性要求。
  • 使用光學設計解決方案高效設計和開發下一代汽車內外飾照明系統。
  • 使用系統化的方法來設計和驗證多種技術（例如電氣、機械、液壓、磁力和軟件）的交互，從而實現激進的性能目標和緊迫的時間表。

1. 5G。隨著 5G 網絡的部署，高速、帶寬和數據吞吐量將增強從智能手機到汽車和智慧城市的一切。與 4G LTE 相比，5G 技術提供高達 100 倍的速度、100 倍的容量和 10 倍的延遲，它將改變各種應用。這需要先進的芯片組以及電信和網絡基礎設施。多種技術可以幫助支持無縫、安全的 5G 體驗：

• • 通過接口、數據轉換器、安全性和處理器 IP 解決方案加速 5G 手機的開發，并促進超高速 5G 基礎設施應用的容量和性能的提高。高性能接口 IP 支持要求，包括低功耗和短退出延遲、高吞吐量和高質量信號完整性。高速模擬前端以低功耗提供 GHz 通道帶寬支持。具有硬件信任根的安全 IP 支持可信解決方案的開發。高效和優化的處理器可以增加每個周期完成的工作，同時降低功耗。
  • 通過模糊測試查找未知漏洞并緩解零日攻擊。

1. 物聯網。從日常小工具到大型系統，我們使用的更多電子產品變得更加智能和互聯。下一代物聯網設備只會要求更高的處理能力、能源效率和數據安全性。

• • 簡化流程，將更多特性和功能構建到具有硅驗證 IP 的低功耗 SoC 中。有線和無線接口 IP、數據轉換器、安全 IP、低功耗嵌入式存儲器和邏輯庫、節能處理器內核和集成 IP 子系統可以支持從可穿戴健身/健康設備到聯網汽車、工廠自動化設備和智慧城市。
  • 使用應用程序安全測試軟件查找并修復代碼中的安全和質量問題。利用滲透測試來識別和消除 Web 應用程序和服務中的關鍵任務漏洞。利用威脅建模服務在軟件開發生命周期的早期檢測問題。

1. 云。隨著越來越多的關鍵任務應用程序遷移到云端，數據中心需要快速、節能的硅芯片為其提供動力。這種轉變凸顯的其他日益增長的擔憂是對數據隱私和軟件安全的需求。EDA 世界只提供了在云中設計和驗證芯片以及在云中遷移軟件應用程序的工具。

• • 通過云中靈活、交鑰匙和安全的仿真，加速 IP 和 SoC 的軟件啟動、性能驗證、功耗分析和系統驗證
  • 借助用于云計算的 IP，更快地開發用于 AI 加速器、通信網絡處理器、網絡和存儲應用的 SoC
  • 在通過戰略規劃、風險分析和軟件安全測試將應用程序遷移到云時構建安全性