当人工智能走出屏幕进入工厂车间、街头车流以及人形机器人的时候，越来越多人意识到物理AI（Physical AI）的时代正在来临。而随着AI从数字世界走向物理世界，产业的创新也将进入芯片、软件、系统与现实环境深度融合的全新阶段，无论是算力规模、数据带宽，还是系统复杂度，都将远远超出传统设计工具与方法的承载范围，工程创新范式面临根本性的改变。产业界该如何应对这样的挑战并加快实现“再工程化”变革？在新思科技日前举办的2026新思科技开发者大会上，总裁兼首席执行官盖思新（Sassine Ghazi）、全球副总裁兼中国区总裁姚尧以及生态合作伙伴们对未来技术趋势、产品布局以及中国市场战略进行了深入的解读。
物理AI时代：芯片设计流程正在被重构
盖思新将当前时代称为“融合十年（The Convergence Decade）”，多项重大技术和产业变革正在同一时期交汇融合，AI成为这场融合浪潮的核心，与计算相互促进，GPU的发展使AI能以更快速度运行，AI又反过来推动计算架构的优化。在这种正向循环驱动下，无论是新材料发现、新能源开发、医疗健康还是工程技术领域，都经历着深刻的变革，万物智能时代正在到来。
这种产业上的变革必将对芯片设计提出全新挑战。盖思新又将这种影响分为两种形态：一是来自数字AI的驱动，现已逐渐为大众所熟悉，行业对非具身AI的应用也越来越成熟；但运行于真实世界、开放环境中的具身AI系统，复杂度却远远超过去几十年开发者所应对的任何工程项目：系统需在极低功耗约束下运行，面临极为敏感的时延需求，安全因素被更多纳入考量范畴，再叠加成本等约束因素，要想真正实现具身智能的成熟落地，整个行业需要突破的障碍还有许多。
“而这正是全栈优化（Full-Stack Optimization）至关重要的原因。”盖思新强调，从硬件层、芯片层一直到智能层，贯穿底层技术与上层智能的全栈优化将会成为物理AI时代工程设计的必然要求。
面向这一工程重构的发展大趋势，近年来新思科技依托从芯片到系统（Silicon-to-Systems）的全面工程技术解决方案能力，在协同设计、数字孪生和智能体AI（Agentic AI）三个方向持续发力，现已实现相对完整的前瞻性布局。
特别是随着Ansys的加入，新思科技逐渐完成自身EDA业务与Ansys仿真与分析能力的战略整合，能够将设计、仿真与验证能力贯穿，形成从芯片到系统的整个创新流程，可以为下一代复杂智能系统提供更加全面的工程解决方案。
三大方向布局：协同设计、数字孪生与智能体AI
在协同设计领域，新思科技提出在设计的早期阶段就把芯片、软件、电子、热、机械、流体等要素放在一起联合建模、同步优化，可以提前收敛性能、功耗、散热、应力、成本、安全等约束条件，避免后期的过度设计与反复改版。
根据盖思新的介绍，在纵向协同设计方面，许多用户都已在利用新思科技的技术，在芯片完成之前就实现芯片的虚拟化，在进行系统设计的同时并行启动电子系统和芯片软件开发。当芯片回片后，用户能够立即完成软硬件集成，确保产品快速投入运行，带来的是时间、成本和竞争优势的三重提升。
在横向协同设计方面，越来越多产品需要将电子领域的方法扩展到多物理场领域。这正是Ansys产品组合的价值所在，它在材料、结构、光学和流体等领域的技术，可以进一步强化新思科技在建模、协同设计和数字孪生构建方面的能力。过去一年，新思科技持续推动物理与电子技术的深度融合，并发布了一系列多物理场融合产品，涵盖时序签核、模拟设计等各领域的设计收敛。
数字孪生的重要性也在不断提升。数据显示，全球企业每年在产品研发上的投入约为1.7万亿美元，其中约90%仍用于物理原型开发，物理原型投入中的75%用于排查和消除故障，60%的问题在设计初期就已埋下。数字孪生的价值在于确保产品研发的准确性、适应性、灵活性和可扩展性。
今年年初，新思科技提出了电子数字孪生平台（Electronics Digital Twin Platform）概念，覆盖从供应链、芯片到云基础设施的电子产业全链条。新思科技还推出了软件定义的硬件辅助验证（Software-Defined HAV），用户只需升级软件即可获得约2倍性能提升和1.5倍容量提升。恩智浦、Vertiv等用户均已采用相关产品，展示了AI与数字孪生结合用于产品研发的实际成效。
在智能体AI领域，新思科技正构建一个开放体系，核心是“任务智能体（Task Agents）”体系——每款工具都有对应的智能体充当专家，与人类工程师协同工作，人类工程师负责定义规格和需求、检查结果并提供指导，智能体则执行具体任务。盖思新指出，未来将出现人类工程师与智能体工程师协作的混合型劳动力模式。
中国优势：从“长在工厂”到“换道领跑”
特别值得关注的是，中国市场在Physical AI时代将展现出独特的发展优势。得益于强大的制造业基础和完整产业体系，中国具有物理AI时代丰富真实场景、快速落地迭代的创新环境，以及全球最大且跨学科的工程师群体等，这对中国自身可持续发展，以及全球的创新都将具有极大助力。
姚尧的主旨演讲对此进行了深入阐释。他指出，中国拥有三大独特优势：第一，丰富的现实场景和完整的产业体系，Physical AI必须在真实工业和生活中学习，中国提供了最丰富的实践环境；第二，强大的产业创新能力，无论新能源汽车、机器人还是智能制造，中国都拥有让技术快速落地迭代的产业环境，“想看看未来五年会发生什么，来中国看”；第三，中国拥有全球最大的开发者群体，且正在培养越来越多既懂芯片又懂系统，还懂软件和AI的跨学科人才，这正是Physical AI最需要的复合型能力。
“AI竞争的下一阶段，比拼的不仅是训练出更强大的模型，而是率先将智能延伸至物理世界，以实体智能释放真实生产力。”姚尧指出。
而新思中国也率先给出了清晰的自我定位——“在中国，连世界”。区别于传统跨国企业“在中国，为中国”的单一模式，新思科技更加强调双向创新赋能：一方面深度融入中国创新生态，在真实场景中不断打磨技术；另一方面将全球前沿的EDA、IP、多物理场仿真技术高效落地中国，助力本土企业接轨全球技术趋势。
盖思新也表示，中国创新正日益成为全球技术创新的重要部分，中国市场始终是新思科技的重要市场。他强调，新思科技将持续与中国广大的合作伙伴携手合作，并设立中国新思创新中心，深化技术创新、产业协同和人才培养，促进中国创新与全球创新的深度连接。
生态协同：联合伙伴共推Agentic AI落地
无论是Agentic AI、协同设计还是数字孪生，在推进落地的过程中必然面临着现实瓶颈。盖思新在媒体访谈中就表示：“用户面临的最大限制因素并不是对技术本身缺乏信心。恰恰相反，我们的用户普遍相信这项技术的价值。真正的挑战来自成本和算力。因为这些智能体需要大量算力支撑，也需要依赖模型运行。整个设计模式正在发生变化，企业的资本配置方式也在发生变化。”
面对这样的挑战，新思科技进行了多维度的布局。在生态合作层面，新思科技联合多方力量共同加速Agentic AI落地。本次开发者大会上，台积电（中国）有限公司总经理罗镇球先生作为特邀演讲嘉宾发表主旨演讲。他表示，AI的发展周期正迎来关键转折，从“创新周期”全面迈入“部署与基建阶段”，AI的发展需要算力与能效的双重提升，台积电的先进工艺和先进封装为AI发展注入强劲动能。新思科技打造的DSO.AI和ASO.AI工具协助客户加速设计流程，加快产品上市时间。台积电将与新思科技合作支持共同客户的成长。
芯擎科技创始人、联席董事长兼CEO 汪凯博士也表示，在AI时代的算力变革中，芯片已经演变成系统级的重要器件，真正成为多场景的端侧智能的核心引擎。芯擎科技正在完成一次关键的战略跃迁：从智能汽车主芯片供应商，成为面向端侧智能的算力平台。这一演进离不开新思这样世界领先的EDA全链路工具、IP生态与系统级验证能力的强力支撑。
新思科技还在本次开发者大会上全面展示面向物理AI时代的平台产品，以加速新方案的应用落地。在Agentic AI体验区，新思科技展示的6大EDA智能体创新应用，覆盖芯片设计全流程：完全自主化设计验证工作流（AI Agent协同完成静态分析、形式验证和调试定位）、完全自主化设计实现工作流（从RTL到GDS的端到端自动化）、自主化模拟与混合信号工作流（工程效率最高提升3倍）。新一代Agentic Platform通过统一连接设计与验证流程中的工程知识、设计数据和EDA Agent工具，为工程师提供贯穿设计开发、验证分析和问题解决的智能协作体验。
