今日的电子设计正走向跨 IC、封装、PCB、系统、数据中心与实体应用的全流程协同，而快速演进的人工智能 (AI) 在其中扮演关键角色。由 Graser 于 6 月上旬主办的年度技术论坛 2026 Graser TECHTALKS，就以「AI in Sync：智联设计 驰通制造」为主题，聚焦 AI 如何串联设计、分析与制造流程，并透过业界专业讲师观点，以及内部工程专家与客户的分享，描绘 AI 时代电子设计工作流程与产业应用的新典范。

Graser 董事长潘惠莹在开场致词中强调，公司三十多年来始终秉持「快速响应、专业服务、持续陪伴」的理念，持续集成工具、技术与不同领域流程，让客户能更快速把想法变成产品；未来将持续协助业界将AI真正运用于每个工作环节，导入更多先进设计工具，让半导体与电子产业在全球市场维持领先地位。

从 EDA 走向智能系统设计　AI 扮演设计流程协作者

Cadence 全球副总裁暨亚太及日本区总裁石丰瑜在首场专题演说以「AI 浪潮下的系统设计新典范」为题，指出随着摩尔定律推进难度提高、先进制程与系统集成成本攀升，电子设计面临的挑战是如何在更高层级处理跨芯片、跨封装、跨板级与跨物理场的复杂问题。因此Cadence近年将关注焦点从 IC 设计延伸到封装、PCB、多物理场仿真、数据中心与系统分析，并由传统 EDA 工具供货商角色转型为智能系统设计 (Intelligent System Design) 平台经营者。

他说明，Cadence 的智能系统设计平台结合 AI、EDA 与 IP、系统设计与分析，以及运算软件 (Computational Software) 等能力，让设计团队能在系统层级进行仿真、分析、优化与设计验证。在这样的架构下，Cadence 从两个方向布局 AI：一是「Design for AI」，即协助客户建构 AI 基础设施；二是「AI for Design」，积极将 AI 导入设计解决方案本身。换言之，AI 不只是被设计出来的运算应用，也正在成为电子设计流程中的核心协作能力。

而代理式 AI 则是 Cadence 近年推动的重要方向。石丰瑜表示，Cadence 正将所谓的 AI 代理 (Agent) 导入前端设计与验证、数字电路实作，以及客制化与仿真电路设计等流程，使 AI 能协助工程师理解设计目标、拆解任务、执行流程并加速反复迭代，所带来的价值不只是节省人力，而是通过自动化处理大量繁琐工作，让设计团队能更快探索可行方案、缩短开发周期，并降低因设计复杂度提高所带来的时间与成本压力。

石丰瑜透露，根据客户实际导入经验，Cadence 的 AI 工具解决方案已能在部分设计流程中显著提升效率。以 PCB / 系统级设计为例，许多企业每年需要完成大量板级设计，其中包含放置、布局与设计检查等高度重复，但仍需专业判断的工作；将 AI 导入设计流程，能让工程师把更多时间投入系统架构、可靠度与创新。他强调，AI 时代的设计自动化将从单点工具加速，进一步走向跨 IC、封装、PCB 与系统仿真的整体效率提升。

从数据中心到智能机器人　AI 落地关键在系统集成

技钢科技 (Giga Computing) 策略处处长高培翔从数据中心基础设施角度分享 AI 时代的系统整合设计趋势。他指出，随着企业开始导入 AI Agent 与生成式 AI 应用，推论负载快速成长，以往着重 AI 训练的数据中心架构也必须随之调整。同时 CPU 角色也被重新定义：由于 AI Agent 工作流程涉及任务拆解、步骤规划、API 与工具呼叫等大量逻辑处理与 I/O 操作，CPU 不再只是辅助，而是数据中心内负责调度与控制的核心。

高培翔指出，未来 AI 基础设施将朝向更细致的异质运算配置发展，如何有效管理不同平台与资源，并以适合的硬件承载适合的模型与工作负载，将成为系统设计关键。如技钢自身的技术路线已从服务器主板与系统开发，延伸到 HPC、OCP、GPU 服务器、液冷与异质运算平台，再走向全方位 AI 基础架构服务，反映 AI 数据中心竞争焦点已从单机规格，转向机柜、散热、网络、软件、POD 设计与系统仿真的集成能力。

台湾科技大学机械工程系教授暨智能机器人研究中心主任林柏廷，则从实体系统应用角度，分享将 AI 导入机器人避障路径规划功能开发的经验。他指出，机器人在执行任务时若周边出现人员或障碍物，就必须实时判断安全轨迹以避免碰撞。传统优化方法可用于搜寻安全路径，但往往需要较长运算时间；若结合 AI 模型就有机会大幅缩短反应时间。

林柏廷强调，机器人的避障设计并非绕得愈远愈好，需要是找到能恰好避开障碍物、又能维持效率的路径；而台科大的机器人研究涵盖人机协作机械手臂、无人机巡检与双臂机器人等场景，核心设计理念就在于让系统取得安全性与任务效率之间的平衡。从 AI 数据中心到智能机器人，这两场专题演说内容显示，AI 应用落地并不只仰赖单一芯片或算法，而是需要运算、软件、感测、仿真与实体系统之间的整合能力。

工具智能化与仿真集成　AI 串联电子系统设计全流程

聚焦「电子系统设计智动化」与「多物理场仿真分析」两大面向，Graser TECHTALKS 2026 下午场除了由 Graser 工程团队分享 Cadence Allegro / OrCAD X 25.1 与 Allegro X AI 在 PCB 设计自动化与 AI 辅助设计能力的最新进展外，亦邀请营邦 (AIC)、美超微 (Supermicro) 及 Cadence 等技术专家从实务经验出发，以 Cadence Sigrity、Clarity、Celsius 3D、Sigrity HPC 与 Aurora 等工具为核心，探讨电源完整性、电热协同仿真、AI Server 系统设计，以及封装到系统层级的多物理场分析优化等议题。

Graser 也详细解说了自家开发软件 GraserWARE、GIMS 和 CAMPro 的最新版本应用，包含线路可靠度检查、零件与 BOM 管理，以及制造数据验证等需求，协助客户建立更完整的电子系统设计流程。此外，也展示 GraserWARE MSAPack 最新成果。继去年发表部分功能后，今年再新增多项实用工具，使其涵盖仿真排程管理、层叠信息格式转换、S-parameter Port 命名优化、温度材料特性拟合及 Power Tree 自动产生等功能，可简化 SI/PI 仿真前后处理作业，提升分析效率与数据一致性。

Graser TECHTALKS 2026 突显 AI 时代的设计竞争力不只来自单一工具升级，而是取决于能否真正同步串联设计、分析、验证与制造数据，掌握更高效率、更具弹性的系统级开发能力。