2026年9月1日，“中国芯”第三届EDA专项奖颁奖仪式在上海张江举行，北京大学无锡EDA研究院“iMoB：智能化模型开发工具”凭借其卓越的技术创新与市场表现，荣获“技术创新奖”。这一由中国电子信息产业发展研究院与 EDA² 联合主办的权威奖项，不仅是对iMoB产品价值的高度认可，更是对北京大学无锡EDA研究院在国产EDA领域坚持自主创新、攻坚核心技术的充分肯定。
iMoB（Intelligent Model Builde）是一套面向半导体器件及电路行为建模的智能建模软件平台。软件以器件测试数据或物理仿真数据为基础，通过神经网络训练、参数提取、Verilog-A 自动生成及 SPICE 电路仿真验证，形成从数据到紧凑模型的完整闭环，使建模过程从依赖经验的手工流程转变为可复用、可验证的数据驱动流程。
iMoB相较传统建模工具的创新性与优势
1.数据驱动建模：基于器件测试或物理仿真数据建立ANN模型，减少对传统人工提参和反复调优的依赖。
2.物理融合建模：支持将数据驱动方法与已有物理模型结合，在保证模型适用性的同时提升拟合与校准能力。
3.模型到电路的闭环验证：支持模型自动生成、编译及 SPICE 仿真验证，形成从数据、建模到电路应用的完整流程。
4.可扩展的软件结构：采用模块化设计，可根据需求扩展器件类型、数据格式、损失函数及建模策略。
iMoB主要功能
01 器件级建模
面向 MOSFET、HEMT 等半导体器件，支持基于测试或仿真数据建立器件行为模型，覆盖电流、电容、阈值电压等主要电学特性，并支持多尺寸、多工作条件下的统一建模与验证。
02 电路级建模
面向 IBIS I/O 模型、运算放大器等电路模块，支持根据端口输入输出数据建立行为模型，可用于接口分析、电路模块级验证及后续系统级仿真。
iMoB 探索了数据驱动神经网络与物理模型融合方法，减少传统建模对人工提参和反复调优的依赖，提升器件的建模效率，并为器件模型与电路设计协同优化、AI 驱动建模和自动化验证提供工具支撑。作为自主研发的软件平台，iMoB 也为半导体器件、EDA 工具与产学研合作成果的转化提供了可复用的实践载体。在后摩尔时代DTCO的发展浪潮中，研究院致力于成为工艺模型领域AI for EDA的先行者，通过iMoB等自研工具，用智能化建模技术突破建模的效率瓶颈，满足纷繁复杂的工艺、器件和芯片设计下高质量、高效率的建模需求。
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