7 月 20 日 在CDNLive日本站，Cadence公司资深副总裁、兼定制IC芯片和 PCB事业部总经理Tom Beckley发表了主题演讲 “实现第四次工业革命（工业4.0）” 。同时，他宣布了 Sigrity 2018的最新版本 正 式发布，该版本是Sigrity电源和信号完整性分析工具的最新版本，融合了大量的机械设计和rigid-flex支持功能，帮助用户解决日益复杂的多板系统问题。 其后，Brad Griffin(Cadence Product Management Group Director)发表演讲 “攻克多板系统的仿真难题” ，就Sigrity 2018最新版的更多细节内容做出了详细解释。 Tom Beckley 想象一下反乌托邦式的未来：我们所有的工作都被机器人接管，Tom Beckley的演讲也被机器人Pepper所取代——Pepper欢迎大家来到CDNLive日本，然后请Tom走上台；当Tom开始谈论数据时，Pepper则温顺地站在一旁… 这就是机器人的时代。即使是电子行业之外的人也已经意识到大数据和人工智能领域正在引领着一场变革。大量的图表表明2020年我们将拥有40亿的互联人口以及250亿个嵌入式智能系统，这一切将产生50万亿千兆字节的数据。 你可能听过 “数据是新时代的石油” 这一说法。但正如一桶原油在经过全面处理之前无法真正发挥作用，数据也需要进行处理。 第一次工业革命始于18世纪晚期的英格兰北部，最初使用水力而后改用蒸汽来自动化钢铁和纺织业。 第二次工业革命是以电力和内燃机为“驱动力”的大规模生产的时代。石油作为汽车、卡车、飞机和船舶的燃料，成为了经济与社会的命脉。 第三次工业革命则是计算机及信息技术革命，它横跨了很长一段时间，从第一台计算机发明到大型主机、PC、直到互联网的出现。然而我却认为这场大变革开始于这一天：2007年1月9日，一名男子打电话给一位名叫Hannah Zhang的星巴克咖啡师，并订购了4,000份拿铁。这名男子正是Steve Jobs，而那是第一次iPhone通话（外部测试）。从此，智能手机改变了一切。 它改变了所有相关公司的价值。第一次和第二次工业革命以原料为主，尤以石油为重。1975年，顶级公司都是石油公司或石油消费公司： 埃克森美孚 通用汽车 福特汽车 壳牌石油 美孚石油 雪弗龙集团 而今天，当我们开始经历第四次工业革命时，我们心中的顶级公司却是： 苹果公司 谷歌公司 阿里巴巴 腾讯 百度 微软 亚马逊 Facebook（脸书） 三星 英特尔 数据，作为新时代的石油，已经掌控了我们的股市、经济与社会。 那么未来将如何发展？ 机器人技术（“Hi Pepper”）、人工智能、纳米技术、量子计算、物联网、自动驾驶汽车和生物技术，这些领域（主要）都是利用大量数据再将其应用于训练新的算法。我们不再像1999年那样埋头编程; 我们正在训练神经网络完成我们甚至都不知道如何编程的事情。 一个取得惊人进展的领域是自动驾驶汽车。DARPA（美国国防部高级研究计划局）在2004年开展了第一次挑战。当年的无人车在120英里的赛道上最多只能自动行驶7.3英里。 但是到了2005年，技术发展的速度令人难以置信。200万美元的奖金和全新的赛道（包括100个弯道、三个隧道和最后一段一侧陡坡一侧悬崖的通道）吸引了23位决赛选手；除了一位选手之外，其他选手都比前一年7.3英里的获胜成绩更进一步， 更有五辆车完成了全部132英里的路程。 工业4.0为IC芯片和系统公司提供了巨大的商机和风险： 传感器、电气、机械、射频、软件以及芯片融合在一起；机器学习正在改变系统（特别是涉及视觉的系统）的组装方式。传统的“系统”公司界限正在消失——OEM的界限变得模糊：Alphabet（谷歌）在制造汽车; 苹果和华为在设计手机芯片而不再从半导体公司购买；硅谷的创业公司已被 “人工智能” 这个词语淹没。5G将改变更多我们认知领域里的界限。 而机遇也正在从风险中酝酿：正如Mentor Graphics 的CEO Wally Rhines在DARPA ERI活动的演讲中所言，“许多深度学习的芯片公司将无法生存… 但与此同时，它们都需要EDA软件。” 诚然，但是比起任何时候，即使像Cadence这样的公司也无法单独实现一切，“系统设计实现”（SDE）需要各个垂直行业的不同合作伙伴。 （点击查看大图） 在机器人Pepper回到台上结束主题演讲之前，Tom提到了一些关于机器人的有趣数据。下表显示了每100名工人对应的机器人数量。然而最令人惊讶的数据则是：日本自2015年推出“新机器人战略”以来，他们使用的机器人已经节省了25％的劳动力（落后于韩国和新加坡），但他们却出口了75%所制造的机器人，占日本出口总量的11％。2022年，机器人预计将拥有价值250亿美元的商机，大约是价值500亿美元智能手机市场的一半。 （点击查看大图） 是时候让机器人Pepper为日本出口做出自己的贡献了。 Brad Griffin 电源和信号完整性的挑战之一，实际上也是对于任何形式的完整系统分析挑战之一，都是电源和信号不遵从技术和组织结构的边界。在某种复杂的实际情况下，信号可能必须经过芯片、复杂封装、电路板、电缆连接器、双绞线，再通过另一个连接器，经过电路板而到达另一个封装从而进入接收芯片。“不遵从技术边界”是指该过程需要很多不同的技术：硅、封装、电路板、3D连接器、电缆。“不遵从组织结构边界”则是指这两个芯片可能需由不同的设计团队（甚至是不同的公司，尤其对于存储器而言）进行设计。电路板可以由不同的设计团队完成，连接器和电缆可以直接购买。但是谁会对系统的完整性负责？ 谁又能将所有不同的分析方法汇集在一起来实际完成任务？ 对于芯片运行速度越来越快、封装技术越来越复杂、功耗越来越低的情况… 以及人力更少、时间更紧的进度表而言，我相信你一定大有可言。 （点击查看大图） 而对于能将所有分析技术集成在一起来解决实际问题的答案则是Cadence Sigrity 2018最新版及其3D workbench技术。该版本将电气和3D机械结构集成到系统完整性流程中。上图给出了需要分析的结构类型的复杂性。本节开头的GIF显示了复杂的多位插头和插槽的复杂程度。 （点击查看大图） Brad举了一个例子：相机及其外壳。 底座的一部分带有镜头，一部分带有电缆。 （点击查看大图） 如上图，相机由两块电路板组成：连接器、网络接口，并假设有一个由2或3个非常薄的尺寸相同的相连芯片组成的CMOS图像传感器（当今CMOS图像传感器的光由背面薄薄的芯片透过，就像你试图从背面看电视机一样）。 （点击查看大图） 我们想要分析的问题是相机如何与通风孔协作。系统完整性的挑战在于任何因素都会影响其它一切。如果孔太大，设计会降温，但EMI可能是不可接受的。温度受功率影响，但功率也受温度影响，信号完整性则受二者同时影响。 新闻发布中的重点内容如下： 热，信号完整性，电源完整性，ESD，EMI分析 使用合并连接器和PCB的3D模型对多板系统进行高级精度仿真 考虑电缆和连接器的系统级影响，优化PCB的信号和电源完整性 更多关于Cadence Sigrity 2018最新版及其3D workbench技术的新闻发布内容，可点击英文原文查看： Cadence Sigrity 2018 Release Accelerates PCB Design Cycles by Integrating 3D Design and 3D Analysis 或访问Cadence官方网站查看 Sigiry产品最新详细信息 。 * 原创内容，转载请注明出处： https://community.cadence.com 欢迎订阅“PCB、IC封装：设计与仿真分析”博客专栏， 或扫描二维码关注“CadencePCB和封装设计”微信公众号，更多精彩内容期待您的参与！ 联系我们：spb_china@cadence.com![]()
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