2026年，人工智能将如何重塑设计工程软件行业
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2026年，人工智能将如何重塑设计工程软件行业
作者：是德科技设计工程软件高级副总裁 Niels Faché
尽管人工智能在多个技术领域实现了显著突破，但受限于半导体行业的高度复杂性，其应用仍呈现出较为谨慎的发展态势。然而，2026年预计将是一个转折点，AI驱动的设计流程将从理论构想迈向实际部署。这不仅意味着技术层面的挑战和机遇，也预示着智能设计自动化进入新阶段所需的人才结构将发生深刻变化。
提示词工程师岗位迅速崛起
随着电子设计自动化（EDA）工具逐步引入自然语言交互能力，提示词工程师这一新兴角色将在2026年迎来爆发。与传统图形用户界面（GUI）操作方式不同，这类工程师将通过对话式界面与系统进行沟通。在此过渡阶段，企业将同时支持两种并行的工作流程，以确保设计工作的连贯性和稳定性。
本地小语言模型成为新趋势
出于数据安全和知识产权保护的考量，企业对公有云AI解决方案的依赖度正在下降。这推动了本地部署的、面向特定应用场景的专用小语言模型兴起。这些模型通常聚焦于数据充足或可通过模拟生成数据的子领域，而非尝试覆盖所有设计任务。
合成数据生成成为关键技术
由于行业面临训练数据稀缺的挑战，合成数据生成技术将获得越来越多的关注。能够利用高效仿真工具自动生成高质量训练数据的企业，将在AI增强型工具的竞争中占据优势。然而，该技术的高计算开销也可能抑制其大规模普及。
标准化促进AI技术落地
模拟与混合信号设计领域对于统一设计规范、规则和语言的需求日益迫切。标准化不仅有助于实现设计流程的自动化，也决定了哪些技术能够顺利整合AI增强功能。相比模拟设计，数字设计由于已具备较高的标准化水平，将更快实现AI技术的深度融合。
管理层对AI的高期望带来组织挑战
企业高层往往期望AI能迅速带来显著的成本节约，但这种预期与工程实践中AI的部署节奏之间存在明显差距。技术团队需明确AI的能力边界，并通过清晰沟通协调管理与执行层面的节奏。为避免误解，应强调AI作为辅助工具与系统集成增强方案之间的差异。
细分领域专业人才需求上升
在光子学、人工智能与机器学习（AI/ML）、多物理场仿真以及Chiplet设计等领域，具备深厚专业知识的专家型人才愈发稀缺。传统招聘方式难以满足当前需求，因此企业需强化内部培训计划，以系统性地培养具备复合能力的人才。
内部培训体系成为战略核心
2026年，企业将更加重视内部人才的培养，以应对日益复杂的AI嵌入式设计环境。新人从入门到掌握复杂设计任务通常需要数年积累，而从外部引进成熟人才则面临较高的成本和不确定性。因此，企业将更注重员工留存与能力提升。
为实现这一目标，组织将采取一系列措施，如打造有吸引力的企业文化，推动结构化的知识转移机制，并明确哪些核心能力必须保留在内部，哪些可通过合作或外部资源进行补充。
随着AI逐步渗透到各类工作流程，工程师的角色也将发生转变。他们将从繁琐的仿真设置中解放出来，更多地参与系统需求定义和设计决策，从而更有效地发挥专业价值。与此同时，由于AI承担了大量初级工程师以往需要亲自完成的常规任务，新入行人员将面临更陡峭的学习曲线。
人才战略决定企业未来竞争力
展望2026年及以后，人才的培养与保留能力将逐渐超越招聘能力，成为企业核心优势的重要来源。不仅技术创新不可或缺，对话式设计工具、安全型小模型的采用以及标准化体系的建设，都是推动行业智能化的重要因素。
企业唯有加大人才投入，才能在未来构建出更智能、响应更迅速、更具适应性的系统。
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