2026年4月30日下午，华中科技大学集成电路学院 “喻园.育芯” 讲坛第121期暨“存算一体协同设计”系列讲座第14期在东十二楼301室顺利举行。本期讲座由王兴晟教授特邀华为海思EDA首席科学家黄宇博士，带来题为《AI4EDA & EDA4AI》的专题报告，为在场师生奉上了一场聚焦行业前沿、兼具深度与启发性的学术分享。

报告伊始，黄宇博士以人工智能发展脉络为切入点，系统梳理了人工智能发展已经走过的三次技术浪潮，并展望未来或将迎来以物理融合(Physical Transformation)为特征的第四次发展浪潮。他指出，人工智能先后经历了基于规则推理的符号主义阶段、以统计学习为主的传统机器学习阶段，以及当前大模型引领的深度学习第三次浪潮。

与此同时，黄宇博士也点明了当前主流人工智能模型存在的固有局限：现有模型多依赖海量数据驱动，但缺乏对真实物理规律、工程底层机理的认知与理解。而未来第四次AI浪潮，正是要把物理定律、工艺规则、工程约束等先验知识融入智能模型构建，弥补纯数据驱动算法的短板，为破解EDA复杂工程难题开辟全新路径。

在此基础上，黄宇博士顺势切入本次讲座的核心议题之一—AI4EDA：利用人工智能技术进一步实现芯片设计的自动化，这也是突破传统 EDA 效率瓶颈的关键方向。

基于AI技术的演进与应用逻辑，他系统梳理了人工智能在 EDA全流程中的应用场景、技术路径与主流算法体系：既详细归纳了 AI 在芯片设计中数据分析、性能预测、参数寻优、布局布线优化等核心应用方向，并总结了国内外多所高校和公司在 AI 赋能 EDA领域的前沿研究成果与主流攻关方向，并深入剖析各类研究采用的技术框架与方法学逻辑。

黄宇博士也系统总结了适配 EDA场景的各类人工智能算法体系，清晰阐释了监督学习、无监督学习、强化学习等不同算法，在前端设计、后端实现、晶圆制造、良率分析等环节的适配场景和具体的半导体领域工具。黄宇博士强调，AI4EDA的目标，是通过智能化技术从根本上革新芯片设计范式，大幅提升设计效率与优化效果，为复杂先进工艺下的芯片研发注入新动能。

在深入阐释EDA之后，黄宇博士转向本次讲座的另一核心议题—EDA4AI：利用先进的EDA技术和设计方法学，设计制造下一代高效节能的 AI 芯片。

他指出，当前AI芯片的性能突破与能效提升，正面临3D-IC先进封装与异构集成带来的设计与制造挑战，这些环节亟待攻克一系列软件与工具瓶颈。为此，黄宇博士系统梳理了国内外企业已公开落地的先进技术方案与研发路线，重点剖析了3D-IC设计与制造过程中需要解决的关键软件问题，为师生们呈现了以先进EDA方法学支撑下一代高能效 AI芯片设计与制造的完整路径。

报告最后黄宇博士强调，AI4EDA与EDA4AI并非单向赋能，而是相辅相成的双向关系：AI 技术革新了芯片设计的效率范式，而先进 EDA工具链则为AI 硬件的突破筑牢底层支撑。

本次报告，黄宇博士以丰富的行业经验与前沿视野，全面解析了AI 与EDA 双向赋能的发展脉络与核心路径，既点明了AI技术在EDA 全流程中的应用潜力，也指明了先进EDA工具链对 AI 硬件突破的关键支撑作用，为在场师生拓宽了学术视野，也为学院相关领域的科研探索注入了新的思考方向。

嘉宾简介：

黄宇博士，现为华为海思半导体领域科学家，海思EDA首席科学家，海思EDA算法委员会主任和专利委员会主任。之前曾任西门子EDA (原Mentor Graphics)高级技术专家，西门子EDA专利委员会成员。2002年于美国依阿华大学电子计算机工程系取得博士学位。他在EDA领域，拥有在美国工作20多年的经验和在华为工作的6年的经历。他的研究领域包括大规模集成电路的测试，压缩，诊断，良率分析，以及数字电路的全链路EDA实现等。参与发明100项国际、美国、中国专利，并发表了大约160篇国际论文。是IEEE高级会员，曾出任DAC,ITCVTS,ATS,ETIS,ASPDAC,NATW等多个国际会议的组委会委员，应邀在多个国际会议上做过主题演讲，有多篇国际论文获得最佳论文奖。他同时也是复旦大学微电子学院，中科院微电子所，西电微电子学院和南开大学的客座教授，博士生企业导师。