RedSIM AI
简介
上海弘快科技依托RedEDA设计仿真制造统一平台，构建了面向半导体先进封装领域的AI智能仿真平台，将AI技术与封装、PCB及系统级全流程仿真深度融合，实现仿真技术从“自动化执行”向“智能化进化”的跨越。该平台以RedSIM仿真自动化平台为基础，依托统一仿真数据库积累海量数据，通过AI模型训练形成仿真趋势预测、设计优化建议及智能故障诊断等核心能力，并渗透至研发全链路，为先进封装设计提供智能支撑，是EDA领域仿真与AI融合的典型落地成果。
核心优势
- 数据驱动AI，实现仿真智能进化：基于统一数据库积累的仿真数据、测试数据、项目历史数据，通过AI模型训练不断优化仿真算法，构建仿真趋势曲线，让仿真系统具备自学习、自优化能力，仿真精度与效率随数据积累持续提升。
- AI赋能仿真全环节，超越单纯自动化：在仿真自动化的基础上，AI技术实现仿真参数智能推荐、仿真结果智能分析、设计优化智能建议，从“机械执行仿真步骤”升级为“智能指导设计方向”，大幅提升仿真对研发设计的价值。
- 多源数据融合，提升决策精准性：融合仿真数据、测试数据、工艺数据、生产数据，通过AI进行多维度数据分析与对比，为封装设计的可靠性、可制造性提供精准的智能决策依据，降低设计试错成本。
- 全研发链路AI赋能，实现全局智能化：仿真AI化并非单一环节的技术应用，而是与RedEDA平台的元器件管理（RedLIB）、研发流程管理（RedProcess）、在线评审（RedReview）等模块深度融合，实现从设计、仿真到生产、协作的研发全链路智能赋能。
- 低门槛复用AI能力，赋能企业研发团队：AI模型训练与仿真智能分析能力内置于平台，无需工程师具备深厚的AI技术背景，即可直接复用平台的智能仿真能力，同时AI化的仿真流程也为新人学习提供了智能指导，快速提升团队研发能力。
解决方案
RedEDA将AI技术深度融入先进封装仿真的全流程与研发全链路，打造了分层、全维度的仿真AI化解决方案，核心能力与落地方向如下：
- 以自动化为基础，构建AI训练数据底座
基于RedSIM仿真自动化平台，实现全流程仿真数据的自动采集、存储与标准化，搭建统一的仿真数据库，涵盖建模参数、网格数据、工况设置、仿真结果、测试数据、项目历史数据等多源数据，为AI模型训练提供海量、高质量的数据源（对应PDF中弘快封装自动化仿真平台“对比修正 统一数据库”对应页）。同时通过仿真-测试对比、相同仿真对比、相近项目对比，完成数据清洗与修正，提升AI模型训练的准确性。
- 核心AI模型训练，实现仿真智能优化
依托标准化数据底座，开展针对性的AI模型训练，核心落地于三大方向：
- 仿真趋势预测AI：基于历史仿真数据构建趋势曲线，预测不同设计参数下的仿真结果，为设计初期的参数选型提供智能建议，减少无效仿真；
- 仿真参数优化AI：针对热阻、翘曲、应力、寄生参数等核心仿真指标，通过AI模型训练推荐最优仿真参数与设计参数，提升仿真精度与设计可靠性；
- 故障诊断与优化AI：针对仿真中发现的设计问题（如局部过热、应力过大、信号完整性差等），通过AI分析问题根源，并智能给出设计优化方案。
- 多物理场仿真AI化，实现智能分析与决策
在封装、PCB、系统级的电热力多物理场仿真中，融入AI智能分析能力：热仿真中AI自动识别过热区域并规划散热路径，结构仿真中AI智能分析翘曲、应力失效风险并给出改进措施，电学仿真中AI针对高速电路SI/EMI问题提供精准的阻抗匹配、布线优化建议，让仿真结果从“数据呈现”升级为“智能决策依据”（对应PDF中弘快AI智能仿真平台PCBA仿真需求对应页）。
- 研发全链路AI赋能，打造智能EDA生态
仿真AI化能力与RedEDA平台的全模块深度融合，实现全局智能化赋能：
- 元器件管理（RedLIB）：AI智能推荐适配设计需求的元器件，基于历史仿真数据分析元器件选型对仿真结果的影响；
- 研发流程管理（RedProcess）：AI智能调度仿真任务，根据研发进度自动分配仿真资源，实现仿真与设计流程的智能协同；
- 在线评审（RedReview）：AI智能提取仿真核心数据与问题，生成标准化评审报告，提升项目评审效率；
- 可制造性检查（RedCAM）：融合AI仿真结果，智能分析设计的可制造性，提前规避生产工艺问题。
- 多功能化接口，实现AI仿真能力的协同共享
仿真AI化平台提供多功能化接口，支持企业内部项目评审、跨部门协作，同时可对接客户、供应商，实现AI仿真数据与结果的共享，让智能仿真能力成为产业链协同研发的核心支撑，同时平台的AI能力也为新人学习提供智能指导，快速降低EDA技术的学习门槛。
