加速汽车创新加速汽车创新

新思科技提供软硬件协同设计能力，以优化 SoC 和 E/E 架构，实现更佳的性能、功耗和面积（PPA）、安全性、可靠性、质量和安全保障。软硬件协同设计使设计团队能够更轻松地识别潜在的权衡，并根据市场需求和系统要求做出最佳决策。越早做出关键架构决策，OEM 和一级供应商就能越早专注于设计和开发。

此外，新思科技还提供广泛的产品和服务，以支持软硬件协同设计，例如来自汽车行业专家的咨询、Platform Architect、AI 驱动的 EDA 套件、多芯片解决方案、汽车级 IP、AI 加速器（Sima.ai ML 平台和 IP）、虚拟原型验证以及测试自动化解决方案，帮助您开发电子数字孪生。

新思科技提供一整套集成的、基于标准的芯片生命周期管理 (SLM)工具、IP 和方法论，在芯片层面实现可观测性、分析和自动化。例如，我们的工艺、电压和温度(PVT) 监控 IP 已通过 ASIL-B Ready 认证，并符合 AEC-Q100 Grade 2 标准。

我们还提供最广泛的汽车级 IP 产品组合，包括接口、处理器、安全和基础 IP，帮助加速 SoC 级设计和认证。这些汽车级 IP 解决方案以及来自 SLM 的持续洞察，对于确保现代汽车的长期功能安全至关重要。

Synopsys'  (eDT) play a crucial role in the automotive development process by allowing you to develop and validate each step before production, from SoC to ECU to E/E Architecture. This ensures that potential issues are addressed early, optimizing the design for performance, safety, reliability, quality, and security.

新思科技的电子数字孪生 （eDT）在汽车开发过程中发挥着关键作用，使您能够在生产前完成从 SoC 到 ECU 再到 E/E 架构的每个步骤的开发和验证。这确保了潜在问题能够在早期得到解决，从而优化设计的性能、安全性、可靠性、质量和安全保障。

新思科技提供从芯片到系统的设计解决方案，以加速并创新汽车系统开发流程，涵盖广泛的解决方案，从汽车级芯片 IP 到电子数字孪生（eDT）解决方案，帮助您将整个软件开发和验证周期前移。

新思科技通过提供来自汽车行业专家的指导和咨询、用于通用 SoC 和 AI SoC 的架构探索工具，以及嵌入式级系统仿真和验证解决方案，确保汽车项目从早期架构到最终交付的成功。

新思科技通过提供支持持续集成和持续开发（CI/CD）的电子数字孪生解决方案，帮助加速软件开发和测试。这使您能够在开发早期启动软件开发和测试，确保软件质量达到高标准。

新思科技支持多种方法来测试 ECU 软件和嵌入式控制系统，包括模型在环（Model-in-the-Loop，MIL）、软件在环（Software-in-the-Loop，SIL）、处理器在环（Processor-in-the-Loop，PIL）以及硬件在环（Hardware-in-the-Loop，HIL）。这些方法通过新思科技的测试自动化解决方案实现，并由行业领先的工具支持——Silver、TPT、Saber 和 Automotive VDK。

新思科技的硬件辅助验证解决方案帮助在产品生命周期的每个阶段加速软件启动和测试，从初始探索到现场运行。这确保了整个产品开发过程中，软件开发和测试的高效性和有效性。

新思科技通过提供电子数字孪生解决方案，帮助在开发过程中确保软件的高质量，这些解决方案促进了早期开发和测试。结合持续集成和持续开发（CI/CD）实践，以及 MIL、SIL、PIL 和 HIL 等测试方法，有助于在整个产品生命周期中保持高标准的软件质量。

新思科技的 SLM 产品系列通过持续监控关键指标（如芯片电压、温度、裕量和健康状况）来提升芯片组件的可靠性和性能。这有助于确保 ECU、CPU、GPU 以及其他架构保持最佳性能和可靠性。

新思科技的 SLM 产品监控关键指标，如芯片电压、温度、裕量和健康状况。通过跟踪这些指标，SLM 产品能够提供有关芯片可靠性和性能的洞察。

新思科技的 SLM 产品利用实时边缘和云分析来评估芯片老化和可靠性。这使得能够检测车辆及整个车队中的系统性和随机缺陷，提供宝贵的洞察并实现预测性维护。

新思科技的 SLM 产品在芯片老化和可靠性方面提供系统性和随机缺陷的洞察。通过实时评估这些因素，SLM 产品帮助识别潜在问题，并提供预测性维护能力。

新思科技的 SLM 产品通过持续监控芯片指标并利用实时分析来评估可靠性，从而实现预测性维护。这种主动方法有助于延长现场芯片生命周期，并在潜在问题导致故障之前加以解决，从而降低维护成本。